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WO2020022856A1 - 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보를 보고하기 위한 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보를 보고하기 위한 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Publication number
WO2020022856A1
WO2020022856A1 PCT/KR2019/009408 KR2019009408W WO2020022856A1 WO 2020022856 A1 WO2020022856 A1 WO 2020022856A1 KR 2019009408 W KR2019009408 W KR 2019009408W WO 2020022856 A1 WO2020022856 A1 WO 2020022856A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
csi
codebook
base station
information
rank
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/009408
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
박해욱
김형태
강지원
이상림
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to EP19841096.1A priority Critical patent/EP3817242B1/en
Priority to CN201980050042.7A priority patent/CN112514275B/zh
Priority to US17/263,510 priority patent/US11611380B2/en
Publication of WO2020022856A1 publication Critical patent/WO2020022856A1/ko
Priority to US18/095,760 priority patent/US20230170953A1/en

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    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
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    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H04B7/0478—Special codebook structures directed to feedback optimisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
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    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H04B7/0486—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting taking channel rank into account
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    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0619—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H04B7/0621—Feedback content
    • H04B7/063—Parameters other than those covered in groups H04B7/0623 - H04B7/0634, e.g. channel matrix rank or transmit mode selection
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
    • H04L5/0048—Allocation of pilot signals, i.e. of signals known to the receiver
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H04B7/046—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting taking physical layer constraints into account
    • H04B7/0469—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting taking physical layer constraints into account taking special antenna structures, e.g. cross polarized antennas into account

Definitions

  • the present invention relates to a wireless communication system, and more particularly, to a method and apparatus for transmitting and receiving channel state information in a wireless communication system.
  • Mobile communication systems have been developed to provide voice services while ensuring user activity.
  • the mobile communication system has expanded not only voice but also data service, and the explosive increase in traffic causes a shortage of resources, and users demand higher speed services. Therefore, a more advanced mobile communication system is required. have.
  • An object of the present invention is to provide a method and apparatus for transmitting / receiving channel status information (CSI) -RS (reference signal) in a wireless communication system.
  • CSI channel status information
  • RS reference signal
  • Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for setting parameters for generating a codebook in reporting channel state information (CSI) to a base station.
  • CSI channel state information
  • an object of the present invention is to provide a method for reducing the size of the payload of the CSI by reducing the parameters included in the CSI by setting parameters for generating a codebook.
  • Another object of the present invention is to provide a method for omitting part / all of the CSI when there is not enough resource for reporting the CSI in reporting the CSI to the base station.
  • Another object of the present invention is to provide a method for guaranteeing orthogonality between beams in reporting CSI.
  • a method for transmitting channel state information (CSI) by a user equipment (UE) in a wireless communication system is a multi-antenna port from a base station Receiving a channel state information reference signal (CSI-RS) through; And reporting the CSI to the base station, wherein the CSI includes a precoding matrix indicator for a codebook generated by linear combination, wherein the codebook is based on a specific parameter set.
  • the specific parameter set is set / applied differently based on at least one of a rank value or at least one layer index of a specific rank.
  • the specific parameter set is set / applied differently based on the rank value.
  • the specific parameter set is set / applied differently according to the at least one layer index.
  • the method further includes receiving configuration information related to the report of the CSI from the base station, wherein the specific parameter set is included in the configuration information.
  • the CSI is composed of a first part and a second part, the first part is the number of combining coefficients having an amplitude of RI (Rank Indicator), Channel Quality Indicator (CQI) and positive real value. And an indicator indicating that the second part includes the PMI.
  • RI Rank Indicator
  • CQI Channel Quality Indicator
  • the first part has a fixed payload size and is used to identify the number of information bits of the second part.
  • the present invention may further include receiving configuration information related to reporting of the CSI from the base station, wherein the configuration information includes a plurality of parameter sets for generating the codebook, and the CSI includes the plurality of parameter sets.
  • the apparatus further includes parameter information indicating the specific parameter set used by the UE among parameter sets.
  • the present invention may further include receiving resource allocation information related to the allocation of resources for reporting the CSI from the base station.
  • the CSI may include: Omission is performed in units of subbands until it is equal to the size of the allocated resource.
  • the present invention transmitting a channel state information reference signal (CSI-RS) through the multiple antenna port to the terminal; And receiving CSI from the terminal, wherein the CSI includes a precoding matrix indicator for a codebook generated by linear combination, wherein the codebook is based on a specific parameter set. And the specific parameter set is set differently based on at least one of a rank value and at least one layer index of the specific rank.
  • CSI-RS channel state information reference signal
  • RF Radio Frequency
  • RF Radio Frequency
  • the present invention RF (Radio Frequency) module for transmitting and receiving radio signals; And a processor controlling the RF module, wherein the processor receives a channel state information reference signal (CSI-RS) from a base station through a multi-antenna port and reports a CSI to the base station;
  • the CSI includes a precoding matrix indicator for a codebook generated by linear combination, wherein the codebook is generated based on a specific parameter set, wherein the specific parameter set is a rank value or Provided is a terminal that is set differently based on at least one of at least one layer index of a specific rank.
  • the payload size of the CSI may be reduced. It has an effect.
  • the CSI when the set resources are not sufficient for reporting of the CSI, the CSI may be reported through the set resources by omitting a part of the CSI.
  • an orthogonal cover code is applied between layers to maintain orthogonality between beams.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an AI device to which the method proposed in the present specification may be applied.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an AI server to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an AI system to which the method proposed in the specification can be applied.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the overall system structure of the NR to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • FIG. 5 shows a relationship between an uplink frame and a downlink frame in a wireless communication system to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • FIG. 6 shows an example of a resource grid supported by a wireless communication system to which the method proposed in this specification can be applied.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a self-contained subframe structure in a wireless communication system to which the method proposed in this specification can be applied.
  • FIG 8 illustrates a transceiver unit model in a wireless communication system to which the method proposed in this specification can be applied.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a hybrid beamforming structure from a TXRU and a physical antenna perspective in a wireless communication system to which the method proposed in this specification can be applied.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a beam sweeping operation to which the method proposed in the present specification may be applied.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an antenna array to which the method proposed in this specification can be applied.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a CSI related procedure to which a method proposed in the present specification may be applied.
  • FIG. 13 shows an example of an information payload of PUSCH-based CSI reporting.
  • FIG. 16 shows an example of antenna ports of a CSI-RS to which the methods proposed herein may be applied.
  • 17 and 18 illustrate an example of a beam setting method for maintaining orthogonality between beams proposed herein.
  • 20 is a flowchart illustrating an example of a CSI reporting procedure of a terminal proposed in the present specification.
  • 21 is a flowchart illustrating an example of a procedure of receiving a CSI report from a terminal by a base station proposed in the present specification.
  • FIG. 22 illustrates a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein can be applied.
  • FIG. 23 is another example of a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein may be applied.
  • a base station has a meaning as a terminal node of a network that directly communicates with a terminal. Certain operations described as performed by the base station in this document may be performed by an upper node of the base station in some cases. That is, it is apparent that various operations performed for communication with a terminal in a network composed of a plurality of network nodes including a base station may be performed by the base station or other network nodes other than the base station.
  • the term 'base station (BS)' refers to a fixed station, a Node B, an evolved-NodeB (eNB), a base transceiver system (BTS), an access point (AP), and a general NB (gNB).
  • a 'terminal' may be fixed or mobile, and may include a user equipment (UE), a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), and an AMS ( Advanced Mobile Station (WT), Wireless Terminal (WT), Machine-Type Communication (MTC) device, Machine-to-Machine (M2M) device, Device-to-Device (D2D) device, etc. may be replaced.
  • UE user equipment
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS Advanced Mobile Station
  • WT Wireless Terminal
  • MTC Machine-Type Communication
  • M2M Machine-to-Machine
  • D2D Device-to-Device
  • downlink means communication from a base station to a terminal
  • uplink means communication from a terminal to a base station.
  • a transmitter may be part of a base station, and a receiver may be part of a terminal.
  • a transmitter may be part of a terminal, and a receiver may be part of a base station.
  • 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
  • GSM global system for mobile communications
  • GPRS general packet radio service
  • EDGE enhanced data rates for GSM evolution
  • OFDMA may be implemented with a wireless technology such as IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, evolved UTRA (E-UTRA), or the like.
  • UTRA is part of a universal mobile telecommunications system (UMTS).
  • 3rd generation partnership project (3GPP) long term evolution (LTE) is part of evolved UMTS (E-UMTS) using E-UTRA, and employs OFDMA in downlink and SC-FDMA in uplink.
  • LTE-A evolution of 3GPP LTE.
  • NR 5G new radio
  • eMBB Enhanced Mobile Broadband
  • MMTC Massive Machine Type Communications
  • URLLC Ultra-Reliable and Low Latency Communications
  • V2X vehicle-to-everything
  • the 5G NR standard is divided into standalone (SA) and non-standalone (NSA) according to co-existence between the NR system and the LTE system.
  • 5G NR supports various subcarrier spacings, and supports CP-OFDM in downlink, CP-OFDM and DFT-s-OFDM in uplink.
  • Embodiments of the present invention may be supported by standard documents disclosed in at least one of the wireless access systems IEEE 802, 3GPP and 3GPP2. That is, steps or parts which are not described to clearly reveal the technical spirit of the present invention among the embodiments of the present invention may be supported by the above documents. In addition, all terms disclosed in the present document can be described by the above standard document.
  • 'A and / or B' may be interpreted as the same meaning as 'comprising at least one of A or B'.
  • the three key requirements areas for 5G are: (1) Enhanced Mobile Broadband (eMBB) area, (2) massive Machine Type Communication (mMTC) area, and (3) ultra-reliability and It includes the area of Ultra-reliable and Low Latency Communications (URLLC).
  • eMBB Enhanced Mobile Broadband
  • mMTC massive Machine Type Communication
  • URLLC Ultra-reliable and Low Latency Communications
  • KPI key performance indicator
  • eMBB goes far beyond basic mobile Internet access and covers media and entertainment applications in rich interactive work, cloud or augmented reality.
  • Data is one of the key drivers of 5G and may not see dedicated voice services for the first time in the 5G era.
  • voice is expected to be treated as an application simply using the data connection provided by the communication system.
  • the main reasons for the increased traffic volume are the increase in content size and the increase in the number of applications requiring high data rates.
  • Streaming services audio and video
  • interactive video and mobile Internet connections will become more popular as more devices connect to the Internet. Many of these applications require always-on connectivity to push real-time information and notifications to the user.
  • Cloud storage and applications are growing rapidly in mobile communication platforms, which can be applied to both work and entertainment.
  • cloud storage is a special use case that drives the growth of uplink data rates.
  • 5G is also used for remote work in the cloud and requires much lower end-to-end delays to maintain a good user experience when tactile interfaces are used.
  • Entertainment For example, cloud gaming and video streaming are another key factor in increasing the need for mobile broadband capabilities. Entertainment is essential in smartphones and tablets anywhere, including in high mobility environments such as trains, cars and airplanes.
  • Another use case is augmented reality and information retrieval for entertainment.
  • augmented reality requires very low latency and instantaneous amount of data.
  • one of the most anticipated 5G use cases relates to the ability to seamlessly connect embedded sensors in all applications, namely mMTC.
  • potential IoT devices are expected to reach 20 billion.
  • Industrial IoT is one of the areas where 5G plays a major role in enabling smart cities, asset tracking, smart utilities, agriculture and security infrastructure.
  • URLLC includes new services that will transform the industry through ultra-reliable / low latency available links such as remote control of key infrastructure and self-driving vehicles.
  • the level of reliability and latency is essential for smart grid control, industrial automation, robotics, drone control and coordination.
  • 5G can complement fiber-to-the-home (FTTH) and cable-based broadband (or DOCSIS) as a means of providing streams that are rated at hundreds of megabits per second to gigabits per second. This high speed is required to deliver TVs in 4K and higher resolutions (6K, 8K and higher) as well as virtual and augmented reality.
  • Virtual Reality (AVR) and Augmented Reality (AR) applications include nearly immersive sporting events. Certain applications may require special network settings. For example, for VR games, game companies may need to integrate core servers with network operator's edge network servers to minimize latency.
  • Automotive is expected to be an important new driver for 5G, with many use cases for mobile communications to vehicles. For example, entertainment for passengers requires simultaneous high capacity and high mobility mobile broadband. This is because future users continue to expect high quality connections regardless of their location and speed.
  • Another use case in the automotive sector is augmented reality dashboards. It identifies objects in the dark above what the driver sees through the front window and overlays information that tells the driver about the distance and movement of the object.
  • wireless modules enable communication between vehicles, information exchange between the vehicle and the supporting infrastructure, and information exchange between the vehicle and other connected devices (eg, devices carried by pedestrians).
  • the safety system guides alternative courses of action to help drivers drive safer, reducing the risk of an accident.
  • the next step will be a remotely controlled or self-driven vehicle.
  • Smart cities and smart homes will be embedded in high-density wireless sensor networks.
  • the distributed network of intelligent sensors will identify the conditions for cost and energy-efficient maintenance of the city or home. Similar settings can be made for each hypothesis.
  • Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and appliances are all connected wirelessly. Many of these sensors are typically low data rates, low power and low cost. However, for example, real time HD video may be required in certain types of devices for surveillance.
  • Smart grids interconnect these sensors using digital information and communication technologies to collect information and act accordingly. This information can include the behavior of suppliers and consumers, allowing smart grids to improve the distribution of fuels such as electricity in efficiency, reliability, economics, sustainability of production and in an automated manner. Smart Grid can be viewed as another sensor network with low latency.
  • the health sector has many applications that can benefit from mobile communications.
  • the communication system can support telemedicine, providing clinical care at a distance. This can help reduce barriers to distance and improve access to healthcare services that are not consistently available in remote rural areas. It is also used to save lives in critical care and emergencies.
  • a mobile communication based wireless sensor network can provide remote monitoring and sensors for parameters such as heart rate and blood pressure.
  • Wireless and mobile communications are becoming increasingly important in industrial applications. Wiring is expensive to install and maintain. Thus, the possibility of replacing the cables with reconfigurable wireless links is an attractive opportunity in many industries. However, achieving this requires that the wireless connection operate with cable-like delay, reliability, and capacity, and that management is simplified. Low latency and very low error probability are new requirements that need to be connected in 5G.
  • Logistics and freight tracking are important examples of mobile communications that enable the tracking of inventory and packages from anywhere using a location-based information system.
  • the use of logistics and freight tracking typically requires low data rates but requires wide range and reliable location information.
  • Machine learning refers to the field of researching methodologies to define and solve various problems dealt with in the field of artificial intelligence. do.
  • Machine learning is defined as an algorithm that improves the performance of a task through a consistent experience with a task.
  • ANN Artificial Neural Network
  • the artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process of updating model parameters, and an activation function generating an output value.
  • the artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer contains one or more neurons, and the artificial neural network may include synapses that connect neurons to neurons. In an artificial neural network, each neuron may output a function value of an active function for input signals, weights, and deflections input through a synapse.
  • the model parameter refers to a parameter determined through learning and includes weights of synaptic connections and deflection of neurons.
  • the hyperparameter means a parameter to be set before learning in the machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini batch size, an initialization function, and the like.
  • the purpose of learning artificial neural networks can be seen as determining model parameters that minimize the loss function.
  • the loss function can be used as an index for determining an optimal model parameter in the learning process of an artificial neural network.
  • Machine learning can be categorized into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Supervised learning refers to a method of learning artificial neural networks with a given label for training data, and a label indicates a correct answer (or result value) that the artificial neural network must infer when the training data is input to the artificial neural network.
  • Unsupervised learning may refer to a method of training artificial neural networks in a state where a label for training data is not given.
  • Reinforcement learning can mean a learning method that allows an agent defined in an environment to learn to choose an action or sequence of actions that maximizes cumulative reward in each state.
  • Machine learning which is implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers among artificial neural networks, is called deep learning (Deep Learning), which is part of machine learning.
  • DNN deep neural network
  • Deep Learning Deep Learning
  • machine learning is used to mean deep learning.
  • a robot can mean a machine that automatically handles or operates a given task by its own ability.
  • a robot having a function of recognizing the environment, judging itself, and performing an operation may be referred to as an intelligent robot.
  • Robots can be classified into industrial, medical, household, military, etc. according to the purpose or field of use.
  • the robot may include a driving unit including an actuator or a motor to perform various physical operations such as moving a robot joint.
  • the movable robot includes a wheel, a brake, a propeller, and the like in the driving unit, and can travel on the ground or fly in the air through the driving unit.
  • Autonomous driving means a technology that drives by itself, and an autonomous vehicle means a vehicle that runs without a user's manipulation or with minimal manipulation of a user.
  • the technology of maintaining a driving lane the technology of automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, the technology of automatically driving along a predetermined route, the technology of automatically setting a route when a destination is set, etc. All of these may be included.
  • the vehicle includes a vehicle having only an internal combustion engine, a hybrid vehicle having both an internal combustion engine and an electric motor together, and an electric vehicle having only an electric motor, and may include not only automobiles but also trains and motorcycles.
  • the autonomous vehicle may be viewed as a robot having an autonomous driving function.
  • Extended reality collectively refers to virtual reality (VR), augmented reality (AR), and mixed reality (MR).
  • VR technology provides real world objects and backgrounds only in CG images
  • AR technology provides virtual CG images on real objects images
  • MR technology mixes and combines virtual objects in the real world.
  • Graphic technology
  • MR technology is similar to AR technology in that it shows both real and virtual objects.
  • virtual objects are used as complementary objects to real objects, whereas in MR technology, virtual objects and real objects are used in an equivalent nature.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • mobile phone tablet PC, laptop, desktop, TV, digital signage, etc. It can be called.
  • FIG 1 illustrates an AI device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI device 100 includes a TV, a projector, a mobile phone, a smartphone, a desktop computer, a notebook computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, a tablet PC, a wearable device, and a set-top box (STB). ), A DMB receiver, a radio, a washing machine, a refrigerator, a desktop computer, a digital signage, a robot, a vehicle, and the like, or a fixed device or a mobile device.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • STB set-top box
  • the terminal 100 includes a communication unit 110, an input unit 120, a running processor 130, a sensing unit 140, an output unit 150, a memory 170, a processor 180, and the like. It may include.
  • the communicator 110 may transmit / receive data to / from external devices such as the other AI devices 100a to 100e or the AI server 200 using wired or wireless communication technology.
  • the communicator 110 may transmit / receive sensor information, a user input, a learning model, a control signal, and the like with external devices.
  • the communication technology used by the communication unit 110 includes Global System for Mobile communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Long Term Evolution (LTE), 5G, Wireless LAN (WLAN), and Wireless-Fidelity (Wi-Fi). ), Bluetooth TM , Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, and Near Field Communication (NFC).
  • GSM Global System for Mobile communication
  • CDMA Code Division Multi Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G Fifth Generation
  • Wi-Fi Wireless LAN
  • Wi-Fi Wireless-Fidelity
  • Bluetooth TM Radio Frequency Identification
  • RFID Radio Frequency Identification
  • IrDA Infrared Data Association
  • ZigBee ZigBee
  • NFC Near Field Communication
  • the input unit 120 may acquire various types of data.
  • the input unit 120 may include a camera for inputting an image signal, a microphone for receiving an audio signal, a user input unit for receiving information from a user, and the like.
  • a signal obtained from the camera or microphone may be referred to as sensing data or sensor information by treating the camera or microphone as a sensor.
  • the input unit 120 may acquire input data to be used when acquiring an output using training data and a training model for model training.
  • the input unit 120 may obtain raw input data, and in this case, the processor 180 or the running processor 130 may extract input feature points as preprocessing on the input data.
  • the learning processor 130 may train a model composed of artificial neural networks using the training data.
  • the learned artificial neural network may be referred to as a learning model.
  • the learning model may be used to infer result values for new input data other than the training data, and the inferred values may be used as a basis for judgment to perform an operation.
  • the running processor 130 may perform AI processing together with the running processor 240 of the AI server 200.
  • the running processor 130 may include a memory integrated with or implemented in the AI device 100.
  • the running processor 130 may be implemented using the memory 170, an external memory directly coupled to the AI device 100, or a memory held in the external device.
  • the sensing unit 140 may acquire at least one of internal information of the AI device 100, surrounding environment information of the AI device 100, and user information using various sensors.
  • the sensors included in the sensing unit 140 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 sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and a li. , Radar and so on.
  • the output unit 150 may generate an output related to visual, auditory, or tactile.
  • the output unit 150 may include a display unit for outputting visual information, a speaker for outputting auditory information, and a haptic module for outputting tactile information.
  • the memory 170 may store data supporting various functions of the AI device 100.
  • the memory 170 may store input data, training data, training model, training history, and the like acquired by the input unit 120.
  • the processor 180 may determine at least one executable operation of the AI device 100 based on the information determined or generated using the data analysis algorithm or the machine learning algorithm. In addition, the processor 180 may control the components of the AI device 100 to perform a determined operation.
  • the processor 180 may request, search for, receive, or utilize data of the running processor 130 or the memory 170, and may perform an operation predicted or determined to be preferable among the at least one executable operation.
  • the components of the AI device 100 may be controlled to execute.
  • the processor 180 may generate a control signal for controlling the corresponding external device and transmit the generated control signal to the corresponding external device.
  • the processor 180 may obtain intention information about the user input, and determine the user's requirements based on the obtained intention information.
  • the processor 180 uses at least one of a speech to text (STT) engine for converting a voice input into a string or a natural language processing (NLP) engine for obtaining intention information of a natural language. Intent information corresponding to the input can be obtained.
  • STT speech to text
  • NLP natural language processing
  • At least one or more of the STT engine or the NLP engine may be configured as an artificial neural network, at least partly learned according to a machine learning algorithm. At least one of the STT engine or the NLP engine may be learned by the running processor 130, learned by the running processor 240 of the AI server 200, or may be learned by distributed processing thereof. It may be.
  • the processor 180 collects history information including operation contents of the AI device 100 or feedback of a user about the operation, and stores the information in the memory 170 or the running processor 130, or the AI server 200. Can transmit to external device. The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the processor 180 may control at least some of the components of the AI device 100 to drive an application program stored in the memory 170. In addition, the processor 180 may operate by combining two or more of the components included in the AI device 100 to drive the application program.
  • FIG 2 illustrates an AI server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI server 200 may refer to an apparatus for learning an artificial neural network using a machine learning algorithm or using an learned artificial neural network.
  • the AI server 200 may be composed of a plurality of servers to perform distributed processing, or may be defined as a 5G network.
  • the AI server 200 may be included as a part of the AI device 100 to perform at least some of the AI processing together.
  • the AI server 200 may include a communication unit 210, a memory 230, a running processor 240, a processor 260, and the like.
  • the communication unit 210 may transmit / receive data with an external device such as the AI device 100.
  • the memory 230 may include a model storage unit 231.
  • the model storage unit 231 may store a trained model or a trained model (or artificial neural network 231a) through the running processor 240.
  • the running processor 240 may train the artificial neural network 231a using the training data.
  • the learning model may be used while mounted in the AI server 200 of the artificial neural network, or may be mounted and used in an external device such as the AI device 100.
  • the learning model can be implemented in hardware, software or a combination of hardware and software. When some or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 230.
  • the processor 260 may infer a result value with respect to the new input data using the learning model, and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • FIG 3 shows an AI system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI system 1 may include at least one of an AI server 200, a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • This cloud network 10 is connected.
  • the robot 100a to which the AI technology is applied, the autonomous vehicle 100b, the XR device 100c, the smartphone 100d or the home appliance 100e may be referred to as the AI devices 100a to 100e.
  • the cloud network 10 may refer to a network that forms part of the cloud computing infrastructure or exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 10 may be configured using a 3G network, 4G or Long Term Evolution (LTE) network or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the devices 100a to 100e and 200 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10.
  • the devices 100a to 100e and 200 may communicate with each other through the base station, but may communicate with each other directly without passing through the base station.
  • the AI server 200 may include a server that performs AI processing and a server that performs operations on big data.
  • the AI server 200 includes at least one or more of the AI devices constituting the AI system 1, such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e. Connected via the cloud network 10, the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI devices constituting the AI system 1 such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI server 200 may train the artificial neural network according to the machine learning algorithm on behalf of the AI devices 100a to 100e and directly store the learning model or transmit the training model to the AI devices 100a to 100e.
  • the AI server 200 receives input data from the AI devices 100a to 100e, infers a result value with respect to the received input data using a learning model, and generates a response or control command based on the inferred result value. It can be generated and transmitted to the AI devices 100a to 100e.
  • the AI devices 100a to 100e may infer a result value from input data using a direct learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • the AI devices 100a to 100e to which the above-described technology is applied will be described.
  • the AI devices 100a to 100e illustrated in FIG. 3 may be viewed as specific embodiments of the AI device 100 illustrated in FIG. 1.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may refer to a software module or a house implemented in hardware.
  • the robot 100a acquires state information of the robot 100a by using sensor information obtained from various kinds of sensors, detects (recognizes) the surrounding environment and an object, generates map data, moves paths and travels. You can decide on a plan, determine a response to a user interaction, or determine an action.
  • the robot 100a may use sensor information obtained from at least one sensor among a rider, a radar, and a camera to determine a movement route and a travel plan.
  • the robot 100a may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the robot 100a may recognize the surrounding environment and the object using the learning model, and determine the operation using the recognized surrounding environment information or the object information.
  • the learning model may be directly learned by the robot 100a or may be learned by an external device such as the AI server 200.
  • the robot 100a may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly to perform an operation. You may.
  • the robot 100a determines a movement route and a travel plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the movement path and the travel plan. Accordingly, the robot 100a may be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space in which the robot 100a moves.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as walls and doors and movable objects such as flower pots and desks.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the robot 100a may control the driving unit based on the control / interaction of the user, thereby performing an operation or driving.
  • the robot 100a may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance, and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and implemented as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, or the like.
  • the autonomous vehicle 100b may include an autonomous driving control module for controlling the autonomous driving function, and the autonomous driving control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the autonomous driving control module may be included inside as a configuration of the autonomous driving vehicle 100b, but may be configured as a separate hardware and connected to the outside of the autonomous driving vehicle 100b.
  • the autonomous vehicle 100b obtains state information of the autonomous vehicle 100b by using sensor information obtained from various types of sensors, detects (recognizes) an environment and an object, generates map data, A travel route and a travel plan can be determined, or an action can be determined.
  • the autonomous vehicle 100b may use sensor information acquired from at least one sensor among a lidar, a radar, and a camera, similarly to the robot 100a, to determine a movement route and a travel plan.
  • the autonomous vehicle 100b may receive or recognize sensor information from external devices or receive information directly recognized from external devices. .
  • the autonomous vehicle 100b may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the autonomous vehicle 100b may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and determine a driving line using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be learned directly from the autonomous vehicle 100b or may be learned from an external device such as the AI server 200.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. You can also do
  • the autonomous vehicle 100b determines a moving route and a driving plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the moving route and the driving plan. According to the plan, the autonomous vehicle 100b can be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space (eg, a road) on which the autonomous vehicle 100b travels.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as street lights, rocks, buildings, and movable objects such as vehicles and pedestrians.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation or drive by controlling the driving unit based on the user's control / interaction.
  • the autonomous vehicle 100b may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance, and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • AI technology is applied to the XR device 100c, and a head-mount display (HMD), a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a mobile phone, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage It may be implemented as a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD head-mount display
  • HUD head-up display
  • the XR apparatus 100c analyzes three-dimensional point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate location data and attribute data for three-dimensional points, thereby providing information on the surrounding space or reality object. It can obtain and render XR object to output. For example, the XR apparatus 100c may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR apparatus 100c may perform the above-described operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the XR apparatus 100c may recognize a reality object in 3D point cloud data or image data using a learning model, and may provide information corresponding to the recognized reality object.
  • the learning model may be learned directly from the XR device 100c or learned from an external device such as the AI server 200.
  • the XR apparatus 100c may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. It can also be done.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology and an autonomous driving technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a to which the AI technology and the autonomous driving technology are applied may mean a robot itself having an autonomous driving function, a robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b, and the like.
  • the robot 100a having an autonomous driving function may collectively move devices according to a given copper line or determine a copper line by itself without controlling the user.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may use a common sensing method to determine one or more of a movement route or a driving plan.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may determine one or more of the movement route or the driving plan by using information sensed through the lidar, the radar, and the camera.
  • the robot 100a which interacts with the autonomous vehicle 100b, is present separately from the autonomous vehicle 100b and is linked to the autonomous driving function inside or outside the autonomous vehicle 100b, or the autonomous vehicle 100b. ) May perform an operation associated with the user who boarded.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b acquires sensor information on behalf of the autonomous vehicle 100b and provides the sensor information to the autonomous vehicle 100b or obtains sensor information, By generating object information and providing the object information to the autonomous vehicle 100b, the autonomous vehicle function of the autonomous vehicle 100b can be controlled or assisted.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may monitor a user in the autonomous vehicle 100b or control a function of the autonomous vehicle 100b through interaction with the user. .
  • the robot 100a may activate the autonomous driving function of the autonomous vehicle 100b or assist control of the driving unit of the autonomous vehicle 100b.
  • the function of the autonomous vehicle 100b controlled by the robot 100a may include not only an autonomous vehicle function but also a function provided by a navigation system or an audio system provided in the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may provide information or assist a function to the autonomous vehicle 100b outside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a may provide traffic information including signal information to the autonomous vehicle 100b, such as a smart signal light, or may interact with the autonomous vehicle 100b, such as an automatic electric charger of an electric vehicle. You can also automatically connect an electric charger to the charging port.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology and an XR technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, a drone, or the like.
  • the robot 100a to which the XR technology is applied may mean a robot that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the robot 100a may be distinguished from the XR apparatus 100c and interlocked with each other.
  • the robot 100a When the robot 100a that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera, the robot 100a or the XR apparatus 100c generates an XR image based on the sensor information. In addition, the XR apparatus 100c may output the generated XR image. The robot 100a may operate based on a control signal input through the XR apparatus 100c or user interaction.
  • the user may check an XR image corresponding to the viewpoint of the robot 100a that is remotely linked through an external device such as the XR device 100c, and may adjust the autonomous driving path of the robot 100a through interaction. You can control the movement or driving, or check the information of the surrounding objects.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and an XR technology, such as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b to which the XR technology is applied may mean an autonomous vehicle having a means for providing an XR image, or an autonomous vehicle that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the autonomous vehicle 100b, which is the object of control / interaction in the XR image is distinguished from the XR apparatus 100c and may be linked with each other.
  • the autonomous vehicle 100b having means for providing an XR image may acquire sensor information from sensors including a camera and output an XR image generated based on the obtained sensor information.
  • the autonomous vehicle 100b may provide a passenger with an XR object corresponding to a real object or an object in a screen by outputting an XR image with a HUD.
  • the XR object when the XR object is output to the HUD, at least a part of the XR object may be output to overlap the actual object to which the occupant's eyes are directed.
  • the XR object when the XR object is output on the display provided inside the autonomous vehicle 100b, at least a part of the XR object may be output to overlap the object on the screen.
  • the autonomous vehicle 100b may output XR objects corresponding to objects such as a road, another vehicle, a traffic light, a traffic sign, a motorcycle, a pedestrian, a building, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera
  • the autonomous vehicle 100b or the XR apparatus 100c may be based on the sensor information.
  • the XR image may be generated, and the XR apparatus 100c may output the generated XR image.
  • the autonomous vehicle 100b may operate based on a user's interaction or a control signal input through an external device such as the XR apparatus 100c.
  • eLTE eNB An eLTE eNB is an evolution of an eNB that supports connectivity to EPC and NGC.
  • gNB Node that supports NR as well as connection with NGC.
  • New RAN A radio access network that supports NR or E-UTRA or interacts with NGC.
  • Network slice A network slice defined by the operator to provide an optimized solution for specific market scenarios that require specific requirements with end-to-end coverage.
  • Network function is a logical node within a network infrastructure with well-defined external interfaces and well-defined functional behavior.
  • NG-C Control plane interface used for the NG2 reference point between the new RAN and NGC.
  • NG-U User plane interface used for the NG3 reference point between the new RAN and NGC.
  • Non-standalone NR A deployment configuration where a gNB requires an LTE eNB as an anchor for control plane connection to EPC or an eLTE eNB as an anchor for control plane connection to NGC.
  • Non-Standalone E-UTRA Deployment configuration in which the eLTE eNB requires gNB as an anchor for control plane connection to NGC.
  • User plane gateway The endpoint of the NG-U interface.
  • Numerology Corresponds to one subcarrier spacing in the frequency domain. By scaling the reference subcarrier spacing to an integer N, different numerology can be defined.
  • NR NR Radio Access or New Radio
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the overall system structure of the NR to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • the NG-RAN consists of gNBs that provide control plane (RRC) protocol termination for the NG-RA user plane (new AS sublayer / PDCP / RLC / MAC / PHY) and user equipment (UE).
  • RRC control plane
  • UE user equipment
  • the gNBs are interconnected via an Xn interface.
  • the gNB is also connected to the NGC via the NG interface.
  • the gNB is connected to an Access and Mobility Management Function (AMF) through an N2 interface and to a User Plane Function (UPF) through an N3 interface.
  • AMF Access and Mobility Management Function
  • UPF User Plane Function
  • the numerology may be defined by subcarrier spacing and cyclic prefix overhead.
  • the plurality of subcarrier intervals may be represented by an integer N (or, May be derived by scaling.
  • the used numerology may be selected independently of the frequency band.
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • OFDM numerologies supported in the NR system may be defined as shown in Table 1.
  • the size of the various fields in the time domain Is expressed as a multiple of the time unit. From here, ego, to be.
  • Downlink and uplink transmissions It consists of a radio frame having a section of (radio frame).
  • each radio frame is It consists of 10 subframes having a section of.
  • FIG. 5 shows a relationship between an uplink frame and a downlink frame in a wireless communication system to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • transmission of an uplink frame number i from a user equipment (UE) is greater than the start of the corresponding downlink frame at the corresponding UE. You must start before.
  • Slot in subframe Start of OFDM symbol in the same subframe Is aligned with the beginning of time.
  • Not all terminals can transmit and receive at the same time, which means that not all OFDM symbols of a downlink slot or an uplink slot can be used.
  • Table 2 shows Numerology Shows the number of OFDM symbols per slot for a normal CP in Table 3, This indicates the number of OFDM symbols per slot for the extended CP in.
  • an antenna port In relation to physical resources in the NR system, an antenna port, a resource grid, a resource element, a resource block, a carrier part, and the like may be used. Can be considered.
  • the antenna port is defined so that the channel on which the symbol on the antenna port is carried can be inferred from the channel on which another symbol on the same antenna port is carried. If the large-scale property of a channel carrying a symbol on one antenna port can be deduced from the channel carrying the symbol on another antenna port, the two antenna ports are quasi co-located or QC / QCL. quasi co-location relationship.
  • the wide range characteristic includes at least one of delay spread, Doppler spread, frequency shift, average received power, and received timing.
  • FIG. 6 shows an example of a resource grid supported by a wireless communication system to which the method proposed in this specification can be applied.
  • the resource grid is in the frequency domain
  • one subframe includes 14 ⁇ OFDM symbols, but is not limited thereto.
  • the transmitted signal is One or more resource grids composed of subcarriers, and It is described by the OFDM symbols of. From here, to be. remind Denotes the maximum transmission bandwidth, which may vary between uplink and downlink as well as numerologies.
  • numerology And one resource grid for each antenna port p.
  • each element of the resource grid for antenna port p is referred to as a resource element and is an index pair Uniquely identified by From here, Is the index on the frequency domain, Refers to the position of a symbol within a subframe. Index pair when referring to a resource element in a slot This is used. From here, to be.
  • Numerology Resource elements for antenna and antenna port p Is a complex value Corresponds to If there is no risk of confusion, or if a specific antenna port or numerology is not specified, the indices p and Can be dropped, so the complex value is or This can be
  • the physical resource block is in the frequency domain It is defined as consecutive subcarriers. On the frequency domain, the physical resource blocks can be zero Are numbered until. At this time, a physical resource block number on the frequency domain And resource elements The relationship between is given by Equation 1.
  • the terminal may be configured to receive or transmit using only a subset of the resource grid.
  • the set of resource blocks set to be received or transmitted by the UE is from 0 on the frequency domain. Are numbered until.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a self-contained subframe structure in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • a fifth generation (5G) new RAT considers a self-contained subframe structure as shown in FIG. 4.
  • the hatched area represents a downlink (DL) control area
  • the black portion represents an uplink (UL) control area.
  • the area without the shaded display may be used for DL data transmission, or may be used for UL data transmission.
  • the feature of this structure is that DL transmission and UL transmission proceed sequentially in one subframe, DL data can be transmitted in a subframe, and UL ACK / NACK can also be received. As a result, in case of a data transmission error, the time required for data retransmission is reduced, thereby minimizing latency of final data transmission.
  • a time gap is required for a base station and a UE to switch from a transmission mode to a reception mode or a process of switching from a reception mode to a transmission mode.
  • some OFDM symbols at the time of switching from DL to UL in a self-contained subframe structure are set to a guard period (GP).
  • mmW millimeter wave
  • the wavelength is shortened, so that a plurality of antenna elements can be installed in the same area. That is, in the 30 GHz band, the wavelength is 1 cm, and a total of 64 (8x8) antenna elements are arranged in a two-dimensional array in a 0.5 lambda (ie, wavelength) interval on a panel of 4 by 4 (4 by 4) cm. Installation is possible. Therefore, in mmW, a plurality of antenna elements are used to increase the beamforming gain (BF) to increase coverage or to increase throughput.
  • BF beamforming gain
  • TXRU Transceiver Unit
  • having a transceiver unit (TXRU: Transceiver Unit) to enable transmission power and phase control for each antenna element enables independent beamforming for each frequency resource.
  • TXRU Transceiver Unit
  • a method of mapping a plurality of antenna elements to a single TXRU and adjusting a beam direction with an analog phase shifter is considered.
  • the analog BF method has a disadvantage in that only one beam direction can be made in all bands so that frequency selective BF cannot be performed.
  • hybrid beamforming having B TXRUs having a smaller number than Q antenna elements in an intermediate form between digital BF and analog BF may be considered.
  • hybrid BF hybrid beamforming
  • connection method between a TXRU and an antenna element will be described with reference to the drawings.
  • FIG. 8 illustrates a transceiver unit model in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • TXRU virtualization model represents the relationship between the output signal of the TXRU and the output signal of the antenna elements.
  • TXRU virtualization model option-1 as shown in FIG. 5 (a): Sub-array partition model and TXRU virtualization model as shown in FIG. 5 (b)
  • Option-2 Can be divided into a full-connection model.
  • the antenna element is divided into multiple antenna element groups, and each TXRU is connected to one of the groups. In this case, the antenna element is connected to only one TXRU.
  • signals of multiple TXRUs are combined and delivered to a single antenna element (or an array of antenna elements). That is, the TXRU is connected to all antenna elements. In this case, the antenna element is connected to all TXRUs.
  • q is a transmission signal vector of antenna elements having M equally polarized signals in one column.
  • w is a wideband TXRU virtualization weight vector
  • W is a phase vector multiplied by an analog phase shifter. That is, the direction of analog beamforming is determined by W.
  • x is a signal vector of M_TXRU TXRUs.
  • mapping between the antenna port and the TXRUs may be one-to-one (1-to-1) or one-to-many.
  • TXRU-to-element mapping in FIG. 8 shows only one example, and the present invention is not limited thereto, and TXRU and antenna elements may be implemented in various forms from a hardware point of view. The present invention can be equally applied to mapping between them.
  • analog beamforming refers to an operation of performing precoding (or combining) in an RF terminal.
  • the baseband stage and the RF stage perform precoding (or combining), respectively, which reduces the number of RF chains and the number of digital (D) / analog (D) converters.
  • the hybrid beamforming structure may be represented by N transceiver units (TXRUs) and M physical antennas.
  • TXRUs transceiver units
  • M physical antennas.
  • the digital beamforming for the L data layers to be transmitted by the transmitting end may be represented by an N by L matrix, and then the converted N digital signals are converted into analog signals via TXRU and then represented by an M by N matrix. Foaming is applied.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a hybrid beamforming structure in terms of TXRU and physical antenna in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • the number of digital beams is L, and the number of analog beams is N.
  • the base station is designed to change the analog beamforming in units of symbols, and a direction for supporting more efficient beamforming for a terminal located in a specific region is considered. Furthermore, when defining specific N TXRUs and M RF antennas as one antenna panel in FIG. 6, in the New RAT system, a method of introducing a plurality of antenna panels capable of applying hybrid beamforming independent of each other may be provided. Is being considered.
  • a user equipment In a 3GPP LTE / LTE-A system, a user equipment (UE) has been defined to report channel state information (CSI) to a base station (BS or eNB).
  • CSI channel state information
  • CSI collectively refers to information that may indicate the quality of a radio channel (also called a link) formed between the UE and the antenna port.
  • a rank indicator (RI) For example, a rank indicator (RI), a precoding matrix indicator (PMI), a channel quality indicator (CQI), and the like correspond to this.
  • PMI precoding matrix indicator
  • CQI channel quality indicator
  • RI represents rank information of a channel, which means the number of streams that a UE receives through the same time-frequency resource. Since this value is determined dependent on the long term fading of the channel, it is fed back from the UE to the BS with a period that is generally longer than PMI, CQI.
  • PMI is a value reflecting channel spatial characteristics and represents a precoding index preferred by the UE based on a metric such as a signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR).
  • SINR signal-to-interference-plus-noise ratio
  • the base station may configure a plurality of CSI processes to the UE and receive and report CSI for each process.
  • the CSI process is composed of a CSI-RS for signal quality measurement from a base station and a CSI-Interference Measurement (CSI-IM) resource for interference measurement.
  • CSI-IM CSI-Interference Measurement
  • PDSCH may be transmitted only in one analog beam direction at one time by analog beamforming.
  • analog beam direction is differently set for each antenna port as necessary, data transmission can be simultaneously performed to a plurality of UEs in different analog beam directions.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a beam sweeping operation to which the method proposed in the present specification may be applied.
  • analog beams advantageous for signal reception may differ from terminal to terminal, and thus, at least a synchronization signal, system information, and paging.
  • a beam sweeping operation for changing a plurality of analog beams to be applied by a base station according to a symbol in a specific subframe so that all terminals have a reception opportunity is considered.
  • FIG. 10 shows an example of a beam sweeping operation for a synchronization signal and system information in downlink transmission.
  • a physical resource or physical channel through which system information is broadcast in New RAT is referred to as a physical broadcast channel (xPBCH).
  • xPBCH physical broadcast channel
  • analog beams belonging to different antenna panels in one symbol may be transmitted simultaneously, and a single analog beam (corresponding to a specific antenna panel) is applied as shown in FIG. 7 to measure a channel according to the analog beams.
  • a method of introducing a beam reference signal (BRS), which is a reference signal to be transmitted, has been discussed.
  • the BRS may be defined for a plurality of antenna ports, and each antenna port of the BRS may correspond to a single analog beam.
  • the synchronization signal or the xPBCH may be transmitted by applying all the analog beams in the analog beam group so that a signal transmitted by arbitrary terminals can be well received.
  • the LTE system supports RRM operations including power control, scheduling, cell search, cell reselection, handover, radio link or connection monitoring, and connection establish / re-establish.
  • the serving cell may request the RRM measurement information, which is a measurement value for performing the RRM operation, to the UE.
  • the terminal may measure and report information such as cell search information, RSRP (reference signal received power) and RSRQ (reference signal received quality) for each cell to the base station.
  • information such as cell search information, RSRP (reference signal received power) and RSRQ (reference signal received quality) for each cell to the base station.
  • the terminal receives 'measConfig' from the Serving Cell as a higher layer signal for RRM measurement.
  • the terminal measures RSRP or RSRQ according to 'measConfig'.
  • RSRP RSRQ
  • RSSI RSSI
  • RSRP may be defined as a linear average over the power contribution [W] of the resource element carrying the cell specific reference signal within the considered measurement frequency bandwidth.
  • the cell specific reference signal R0 may be used for RSRP determination. If the UE can reliably detect that R1 is available, RSRP may be determined using R1 in addition to R0.
  • the reference point of the RSRP may be an antenna connector of the terminal.
  • the reported value should not be lower than the corresponding RSRP of any individual diversity branch.
  • the reference signal reception quality is defined as the ratio N x RSRP / (E-UTRA carrier RSSI), where N is the number of RBs of the E-UTRA carrier RSSI measurement bandwidth. Molecular and denominator measurements should be made through the same set of resource blocks.
  • the E-UTRA carrier received signal strength indicator is a linear average of the total received power ([W]) measured only in the OFDM symbol containing the reference symbol for antenna port 0, and N resource adjacent channel interference, column in the measurement bandwidth. It is received by the block by the UE from all sources including noise and the like.
  • the RSSI is measured for all OFDM symbols within the indicated subframe.
  • the reference point for the RSRQ should be the antenna connector of the terminal.
  • the reported value should not be lower than the corresponding RSRQ of any individual diversity branch.
  • RSSI means the received wideband power, including thermal noise and noise generated by the receiver within the bandwidth defined by the receiver pulse shaping filter.
  • the reference point for measuring the RSSI should be the antenna connector of the terminal. If receiver diversity is used by the terminal, the reported value should not be lower than the corresponding UTRA carrier RSSI of any individual receive antenna branch.
  • the terminal operating in the LTE system is an intra-frequency measurement, through the allowed information bandwidth associated IE (information element) transmitted in the SIB3 (system information block type 3), in the case of inter-frequency measurement
  • SIB3 system information block type 3
  • RSRP may be measured at a bandwidth corresponding to one of 6, 15, 25, 50, 75, and 100 resource blocks (RBs).
  • measurement can be performed in the frequency band of the entire downlink (DL) system by default.
  • the terminal may consider the value as the maximum measurement bandwidth and can freely measure the value of RSRP within the value.
  • the terminal should calculate the RSRP value for the entire allowed measurement bandwidth.
  • the RSSI may be measured in the frequency band of the receiver of the terminal according to the definition of the RSSI bandwidth.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an antenna array to which the method proposed in this specification can be applied.
  • the panel antenna array generalized in FIG. 11 may be composed of Mg and Ng panels in a horizontal domain and a vertical domain, respectively.
  • one panel is composed of M columns and N rows, respectively, and an X-pol antenna is assumed in FIG. 8. Therefore, the total number of antenna elements may be configured as 2 * M * N * Mg * Ng.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a CSI related procedure to which a method proposed in the present specification may be applied.
  • the channel state information-reference signal may include time and / or frequency tracking, CSI computation, layer 1 (L1) -RSRP (reference signal received). It is used for power computation and mobility.
  • CSI-RS channel state information-reference signal
  • 'A and / or B' may be interpreted as having the same meaning as 'comprising at least one of A or B'.
  • the CSI computation is related to CSI acquisition and the L1-RSRP computation is related to beam management (BM).
  • BM beam management
  • Channel state information refers to information that may indicate the quality of a wireless channel (or also referred to as a link) formed between a terminal and an antenna port.
  • a terminal eg, user equipment, UE
  • RRC radio resource control
  • gNB gNode B
  • the configuration information related to the CSI includes information related to CSI-IM (interference management) resources, information related to CSI measurement configuration, information related to CSI resource configuration, and information related to CSI-RS resource. Or CSI report configuration related information.
  • CSI-IM interference management
  • the CSI-IM resource related information may include CSI-IM resource information, CSI-IM resource set information, and the like.
  • the CSI-IM resource set is identified by a CSI-IM resource set identifier (ID), and one resource set includes at least one CSI-IM resource.
  • ID CSI-IM resource set identifier
  • Each CSI-IM resource is identified by a CSI-IM resource ID.
  • the CSI resource configuration related information defines a group including at least one of a non zero power (NZP) CSI-RS resource set, a CSI-IM resource set, or a CSI-SSB resource set.
  • NZP non zero power
  • the CSI resource configuration related information includes a CSI-RS resource set list
  • the CSI-RS resource set list includes at least one of an NZP CSI-RS resource set list, a CSI-IM resource set list, or a CSI-SSB resource set list. It may include one.
  • the CSI resource configuration related information may be represented by a CSI-ResourceConfig IE.
  • the CSI-RS resource set is identified by a CSI-RS resource set ID, and one resource set includes at least one CSI-RS resource.
  • Each CSI-RS resource is identified by a CSI-RS resource ID.
  • parameters indicating the use of the CSI-RS for each NZP CSI-RS resource set may be set.
  • Table 4 shows an example of the NZP CSI-RS resource set IE.
  • the repetition parameter is a parameter indicating whether the same beam is repeatedly transmitted and indicates whether repetition is 'ON' or 'OFF' for each NZP CSI-RS resource set.
  • a transmission beam may be interpreted in the same sense as a spatial domain transmission filter and a reception beam (Rx beam) as a spatial domain reception filter.
  • the UE when the repetition parameter of Table 4 is set to 'OFF', the UE does not assume that the NZP CSI-RS resource (s) in the resource set are transmitted with the same DL spatial domain transmission filter and the same Nrofports in all symbols.
  • the repetition parameter corresponding to the higher layer parameter corresponds to the 'CSI-RS-ResourceRep' of the L1 parameter.
  • the CSI report configuration related information includes a reportConfigType parameter indicating a time domain behavior and a reportQuantity parameter indicating a CSI related quantity for reporting.
  • the time domain behavior may be periodic, aperiodic or semi-persistent.
  • the CSI report configuration related information may be represented by a CSI-ReportConfig IE, and Table 5 below shows an example of the CSI-ReportConfig IE.
  • the terminal measures the CSI based on the configuration information related to the CSI (S12020).
  • the CSI measurement may include (1) a CSI-RS reception process (S12022) of the UE, and (2) a process of calculating CSI through the received CSI-RS (S12024).
  • a sequence for the CSI-RS is generated by Equation 2 below, and an initialization value of the pseudo-random sequence C (i) is defined by Equation 3.
  • Equations 2 and 3 Denotes a slot number in a radio frame, and a pseudo-random sequence generator Is initialized to C int at the beginning of each OFDM symbol.
  • l is the OFDM symbol number in the slot, Is equivalent to the higher-layer parameter scramblingID.
  • the CSI-RS is configured to map resource elements (REs) of CSI-RS resources in a time and frequency domain by higher layer parameter CSI-RS-ResourceMapping.
  • REs resource elements
  • Table 6 shows an example of the CSI-RS-ResourceMapping IE.
  • density (D) represents the density of CSI-RS resources measured in RE / port / PRB (physical resource block), and nrofPorts represents the number of antenna ports.
  • the terminal reports the measured CSI to a base station (S12030).
  • the terminal may omit the report.
  • the terminal may report to the base station.
  • the report of the terminal may be omitted only when the repetition is set to 'ON'.
  • the CSI report may include 'No report', 'SSBRI (SSBRI) and L1-RSRP', 'CSI-RS Resource Indicator (CRI) and L1- RSRP 'could all be possible.
  • SSBRI SSBRI
  • CRI CSI-RS Resource Indicator
  • repetition is 'OFF'
  • CSI report of 'SSBRI and L1-RSRP' or 'CRI and L1-RSRP' is defined to be transmitted.
  • repetition is 'ON'
  • 'No report', 'SSBRI and L1' 'RSRP', or 'CRI and L1-RSRP' may be defined to be transmitted.
  • the NR system supports more flexible and dynamic CSI measurement and reporting.
  • the CSI measurement may include a procedure of receiving a CSI-RS, computing the received CSI-RS, and acquiring the CSI.
  • CM periodic channel measurement
  • IM interference measurement
  • CSI-IM based IMR of NR has a design similar to that of CSI-IM of LTE, and is configured independently of ZP CSI-RS resources for PDSCH rate matching.
  • each port emulates an interference layer with a (preferred channel and) precoded NZP CSI-RS.
  • the base station transmits the precoded NZP CSI-RS to the terminal on each port of the configured NZP CSI-RS based IMR.
  • the UE assumes a channel / interference layer for each port in the resource set and measures interference.
  • the base station or network For a channel, if there is no PMI and RI feedback, multiple resources are set in the set, and the base station or network indicates a subset of NZP CSI-RS resources through DCI for channel / interference measurement.
  • Each CSI resource setting 'CSI-ResourceConfig' includes a configuration for S ⁇ 1 CSI resource set (given by the higher layer parameter csi-RS-ResourceSetList).
  • the CSI resource setting corresponds to the CSI-RS-resourcesetlist.
  • S represents the number of the set CSI-RS resource set.
  • the configuration for the S ⁇ 1 CSI resource set is the SS / PBCH block (SSB) used for each CSI resource set including LSI-RSRP computation and each CSI-RS resource (configured as NZP CSI-RS or CSI-IM). ) contains resources.
  • SSB SS / PBCH block
  • Each CSI resource setting is located in DL BWP (bandwidth part) identified by higher layer parameter bwp-id.
  • the time domain behavior of the CSI-RS resource in the CSI resource setting included in the CSI-ResourceConfig IE is indicated by a higher layer parameter resourceType and may be set to aperiodic, periodic, or semi-persistent.
  • the number S of the set CSI-RS resource sets is limited to '1'.
  • the set period and slot offset are given in the numerology of the associated DL BWP, as given by bwp-id.
  • the same time domain behavior is set for the CSI-ResourceConfig.
  • the same time domain behavior is set for the CSI-ResourceConfig.
  • CM channel measurement
  • IM interference measurement
  • NZP CSI-RS resource for interference measurement
  • NZP CSI-RS resource for channel measurement NZP CSI-RS resource for channel measurement.
  • the CMR may be NZP CSI-RS for CSI acquisition
  • the Interference Measurement Resource (IMR) may be NZP CSI-RS for CSI-IM and IM.
  • CSI-IM (or ZP CSI-RS for IM) is mainly used for inter-cell interference measurement.
  • NZP CSI-RS for IM is mainly used for intra-cell interference measurement from multi-user.
  • the UE may assume that the CSI-RS resource (s) for channel measurement and the CSI-IM / NZP CSI-RS resource (s) for interference measurement configured for one CSI reporting are 'QCL-TypeD' for each resource. .
  • a resource setting can mean a resource set list.
  • each trigger state set using the higher layer parameter CSI-AperiodicTriggerState is associated with one or more CSI-ReportConfigs where each CSI-ReportConfig is linked to periodic, semi-persistent, or aperiodic resource settings. Associated.
  • One reporting setting can be associated with up to three resource settings.
  • the resource setting (given by the higher layer parameter resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement for the L1-RSRP computation.
  • the first resource setting (given by the higher layer parameter resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement, and the second resource (given by csi-IM-ResourcesForInterference or nzp-CSI-RS -ResourcesForInterference).
  • the setting is for interference measurements performed on the CSI-IM or NZP CSI-RS.
  • the first resource setting (given by resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement
  • the second resource setting (given by csi-IM-ResourcesForInterference) is for CSI-IM based interference measurement
  • the third resource setting (given by nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference) is for NZP CSI-RS based interference measurement.
  • each CSI-ReportConfig is linked to a periodic or semi-persistent resource setting.
  • the resource setting is for channel measurement for L1-RSRP computation.
  • the first resource setting (given by resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement, and the second resource setting (given by higher layer parameter csi-IM-ResourcesForInterference) is performed on CSI-IM. Used for interference measurement.
  • each CSI-RS resource for channel measurement is associated with the CSI-IM resource by resource in the order of the CSI-RS resources and the CSI-IM resources in the corresponding resource set. .
  • the number of CSI-RS resources for channel measurement is the same as the number of CSI-IM resources.
  • the UE does not expect to be set to one or more NZP CSI-RS resources in the associated resource set within the resource setting for channel measurement.
  • the UE configured with the higher layer parameter nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference does not expect more than 18 NZP CSI-RS ports to be configured in the NZP CSI-RS resource set.
  • the terminal assumes the following.
  • Each NZP CSI-RS port configured for interference measurement corresponds to an interference transport layer.
  • All interference transport layers of the NZP CSI-RS port for interference measurement take into account the energy per resource element (EPRE) ratio.
  • EPRE energy per resource element
  • the time and frequency resources available to the UE are controlled by the base station.
  • Channel state information includes channel quality indicator (CQI), precoding matrix indicator (PMI), CSI-RS resource indicator (CRI), SS / PBCH block resource indicator (SSBRI), layer At least one of the indicator (LI), rank indicator (RI) or L1-RSRP.
  • CQI channel quality indicator
  • PMI precoding matrix indicator
  • CRI CSI-RS resource indicator
  • SSBRI SS / PBCH block resource indicator
  • LI indicator
  • RI rank indicator
  • L1-RSRP L1-RSRP
  • the UE For CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, L1-RSRP, the UE is N ⁇ 1 CSI-ReportConfig reporting setting, M ⁇ 1 CSI-ResourceConfig resource setting and a list of one or two trigger states (aperiodicTriggerStateList and semiPersistentOnPUSCH) It is set by the higher layer (provided by TriggerStateList).
  • Each trigger state in the aperiodicTriggerStateList includes an associated CSI-ReportConfigs list indicating the channel and optionally resource set IDs for interference.
  • Each trigger state in the semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList includes one associated CSI-ReportConfig.
  • time domain behavior of CSI reporting supports periodic, semi-persistent, and aperiodic.
  • Periodic CSI reporting is performed on short PUCCH and long PUCCH.
  • Periodic and slot offsets of Periodic CSI reporting can be set to RRC.
  • RRC ReportConfig IE.
  • SP CSI reporting is performed on short PUCCH, long PUCCH, or PUSCH.
  • the period and slot offset are set to RRC, and CSI reporting is activated / deactivated by a separate MAC CE.
  • SP CSI on PUSCH periodicity of SP CSI reporting is set to RRC, but slot offset is not set to RRC, and SP CSI reporting is activated / deactivated by DCI (format 0_1).
  • the initial CSI reporting timing follows a PUSCH time domain allocation value indicated in DCI, and the subsequent CSI reporting timing follows a period set to RRC.
  • SP-CSI C-RNTI For SP CSI reporting on PUSCH, a separate RNTI (SP-CSI C-RNTI) is used.
  • DCI format 0_1 includes a CSI request field and may activate / deactivate a specific configured SP-CSI trigger state.
  • the SP CSI reporting has the same or similar activation / deactivation as the mechanism having data transmission on the SPS PUSCH.
  • aperiodic CSI reporting is performed on PUSCH and triggered by DCI.
  • AP CSI-RS timing is set by RRC.
  • timing for AP CSI reporting is dynamically controlled by DCI.
  • NR does not apply a method of dividing CSI in a plurality of reporting instances that were applied to PUCCH-based CSI reporting in LTE (eg, RI, WB PMI / CQI, and SB PMI / CQI in order).
  • NR restricts the setting of specific CSI reporting on short / long PUCCH, and CSI omission rule is defined.
  • the PUSCH symbol / slot location is dynamically indicated by the DCI.
  • the candidate slot offsets are set by the RRC.
  • slot offset (Y) is set for each reporting setting.
  • slot offset K2 is set separately.
  • Two CSI latency classes (low latency class and high latency class) are defined in terms of CSI computation complexity.
  • low latency CSI it is a WB CSI including up to 4 ports Type-I codebook or up to 4-ports non-PMI feedback CSI.
  • High latency CSI refers to other CSI except low latency CSI.
  • (Z, Z ') is defined in units of OFDM symbols.
  • Z represents the minimum CSI processing time from receiving Aperiodic CSI triggering DCI to performing CSI reporting.
  • Z represents the minimum CSI processing time from receiving CSI-RS for channel / interference to performing CSI reporting.
  • the terminal reports the number of CSI that can be calculated at the same time.
  • the UE consists of the ports ⁇ 3000, 3001, ..., 3032 ⁇ , 32 antenna ports ⁇ 3000, 3001, ..., 3031 ⁇ , and consists of a higher layer parameter codebookType set to 'typeII',
  • N1 and N1 are configured individually with higher layer parameters n1-n2-codebookSubsetRestriction and CodebookConfig-N2.
  • the supported configuration of (N 1 , N 2 ) and the value corresponding to (O 1 , O 2 ) for a given number of CSI-RS ports are shown in Table 7 below.
  • - L value is configured for the upper layer parameter numberOfbeams, wherein when the value of P CSI-RS 4, value L is 2, the value when the value of P is greater than the CSI-RS is 4 L ⁇ 2,3 , 4 ⁇ .
  • NPSK is configured for the upper layer parameter phaseAlphabetSize, and N PSK belongs to ⁇ 4,8 ⁇ .
  • the UE is configured by setting the upper layer parameter subbandAmplitude to 'true' or 'false'.
  • the codebook indexes i1 and i2 corresponding to each PMI value are represented by Equation 4 below.
  • L vectors combined by the codebook are identified by i 1,1 and i 1,2 indices, and each value is represented by Equation 5 below.
  • Equation 5 the value of C (x, y) is given by Table 8 below.
  • n 1 and n 2 may be derived from Equation 6 below from i 1,2 .
  • i 1,2 may be derived by Equation 7 below.
  • Equation 9 the amplitude coefficient is expressed by Equation 9 below.
  • phase coefficient indicator is shown in Equation 10 below.
  • the amplitude and phase coefficient indicators are reported as follows.
  • element Is And For reporting Priority is assigned to be included in the set of strongest coefficients.
  • FIG. 13 shows an example of an information payload of PUSCH-based CSI reporting.
  • NZBI is an indication of the number of non-zero wideband amplitude coefficients per layer for a Type II PMI codebook.
  • NZBI is a parameter indicating an indication of the number of non-zero wideband amplitude coefficients per layer for a Type II PMI codebook.
  • NZBI is an indicator indicating a relative amplitude coefficient of zero or nonzero.
  • NZBI may represent the number of zero amplitude beams or non-zero amplitude beams, and may be referred to as N_RPI0.
  • the UE performs an aperiodic CSI report using the PUSCH of the serving cell (c).
  • Aperiodic CSI reporting performed in PUSCH supports wideband and sub-band frequency granularity.
  • Aperiodic CSI reporting performed in PUSCH supports Type I and Type II CSI.
  • the UE If decoding of DCI format 0_1 that activates a semi-persistent (SI) CSI trigger state is successful, the UE performs SP CSI reporting on the PUSCH.
  • SI semi-persistent
  • DCI format 0_1 includes a CSI request field indicating an SP CSI trigger state to be activated or deactivated.
  • SP CSI report for PUSCH supports Type I and Type II CSI with wideband and sub-band frequency granularity.
  • PUSCH resource and Modulation and Coding Scheme (MCS) for SP CSI reporting are semi-permanently allocated by UL DCI.
  • the CSI report for the PUSCH may be multiplexed with the UL data on the PUSCH.
  • CSI reporting on PUSCH may be performed without multiplexing with UL data.
  • CSI reporting includes two parts (Part 1 and Part 2), as shown in FIG.
  • Part 1 1310 is used to identify the number of information bits of part 2 1320. Part 1 is sent in full before Part 2.
  • Part 1 contains the RI (if reported), the CRI (if reported) and the CQI of the first codeword.
  • Part 2 contains the PMI and contains the CQI for the second codeword when RI> 4.
  • Part 1 For Type II CSI feedback, Part 1 has a fixed payload size and includes an indication (NZBI) for the number of non-zero wideband amplitude coefficients per layer for RI, CQI and Type II CSI.
  • NZBI indication for the number of non-zero wideband amplitude coefficients per layer for RI, CQI and Type II CSI.
  • RI, CQI and NZBI are encoded separately.
  • Part 2 includes the PMI of Type II CSI.
  • Part 1 and Part 2 are encoded separately.
  • Type II CSI reports carried on PUSCH are calculated independently of all Type II CSI reporting carried on PUCCH format 1, 3 or 4.
  • the CSI feedback is composed of a single part.
  • the encoding scheme follows the encoding scheme of PUCCH.
  • the UE may omit a part of the CSI part 2.
  • Omission of the Part 2 CSI is determined according to priority, and Priority 0 is the highest priority, and priority has the lowest priority.
  • the UE is semi-statically configured by a higher layer to perform periodic CSI report on the PUCCH.
  • the UE may be configured as a higher layer for a plurality of periodic CSI reports corresponding to the CSI report setting indication set to one or more higher layers in which the associated CSI measurement link and the CSI resource setting are set to higher layers.
  • Periodic CSI reporting in PUCCH format 2, 3, or 4 supports Type I CSI on a broadband basis.
  • the terminal is a slot after the HARQ-ACK corresponding to the PDSCH carrying the selection command is transmitted in slot n Start with the SP CSI report on the applied PUCCH.
  • the selection command includes one or more report setting indications for which an associated CSI resource setting is set.
  • the SP CSI report supports Type I CSI.
  • SP CSI report for PUCCH format 2 supports Type I CSI with wideband frequency granularity.
  • the SP CSI report supports Type I sub-band CSI and Type II CSI having wideband frequency granularity.
  • the CSI payload carried by PUCCH format 2 and PUCCH format 3 or 4 is the same regardless of RI (if reported) and CRI (if reported).
  • the first part (Part 1) contains the RI (if reported), the CRI (if reported) and the CQI of the first codeword.
  • the second part (Part 2) contains the PMI and contains the CQI for the second codeword when RI> 4.
  • SP CSI reporting carried in PUCCH format 3 or 4 supports Type II CSI feedback, but only Part 1 of Type II CSI feedback.
  • the CSI report may depend on UE capability.
  • the Type II CSI report carried in PUCCH format 3 or 4 (part 1 only) is calculated independently of the Type II CSI report carried in PUSCH.
  • each PUCCH resource is configured for each candidate UL BWP.
  • CSI reporting is performed when the BWP for which CSI reporting is active is active BWP, otherwise CSI reporting is suspended.
  • the above operation is similarly applied to the case of P CSI on PUCCH. If BWP switching occurs for the PUSCH-based SP CSI report, it is understood that the CSI report is automatically deactivated.
  • Table 13 shows an example of the PUCCH format.
  • Table 13 Denotes the length of the PUCCH transmission in the OFDM symbol.
  • the PUCCH format is divided into short PUCCH or long PUCCH according to the length of PUCCH transmission.
  • PUCCH formats 0 and 2 may be referred to as short PUCCH, and PUCCH formats 1, 3 and 4 may be referred to as long PUCCH.
  • the PUCCH-based CSI reporting will be described in more detail by dividing it into short PUCCH-based CSI reporting and long PUCCH-based CSI reporting.
  • Short PUCCH based CSI reporting is used only for wideband CSI reporting.
  • Short PUCCH based CSI reporting has the same information payload regardless of RI / CRI in a given slot (to avoid blind decoding).
  • the size of the information payload may be different depending on the most CSI-RS ports of the CSI-RS configured in the CSI-RS resource set.
  • padding bits are added to RI / CRI / PMI / CQI prior to encoding for equalizing payloads associated with different RI / CRI values.
  • RI / CRI / PMI / CQI may be encoded together with padding bits if necessary.
  • the long PUCCH-based CSI reporting may use the same solution as the short PUCCH for wideband reporting.
  • Part 1 1510 may have a fixed payload according to the number of ports, CSI type, RI restriction, etc., and part 2 1520 may have various payload sizes according to part 1.
  • FIG. 1 may have a fixed payload according to the number of ports, CSI type, RI restriction, etc.
  • part 2 1520 may have various payload sizes according to part 1.
  • the CRI / RI may be decoded first to determine the payload of the PMI / CQI.
  • Type II CSI reporting can only carry Part 1.
  • the period and offset for reporting of CSI described in Table 1 are determined by the actual period and offset according to the numerology of the uplink band.
  • the active UL bandwidth part is changed while the active DL bandwidth part is not changed, the period and offset of the changed uplink bandwidth part are changed. Depending on the bandwidth of the numerology of the portion.
  • the symbol duration is reduced by half, so that the set 20 slot period is a previously set value (for example, For example, 20 ms for 15 kHZ SCS) may be used for half the actual time (eg, 10 ms for 30 kHZ SCS).
  • the period for reporting CSI may be different from the intention.
  • the paired band for example, FDD
  • the paired band can set the independently active BWP for the UL and DL
  • DL active BWP is fixed and UL active You can change the BWP.
  • the UL Numerology may be altered so that different behaviors may naturally occur differently from the settings for reporting of CSI.
  • the Type II codebook may be configured by linearly combining a plurality of orthogonal DFT beams (that is, the aforementioned LC codebook), wherein independent amplitude and phase coefficients may be generated according to the number of layers. And linearly coupled to form a codebook.
  • the maximum number of layers of Type II codebooks currently supported in NR is 2, and multi-user / singe-user (MU / SU) MIMO is extended by increasing the maximum number of layers by extending the layer independent coefficient determination method. It can improve performance.
  • this may improve MU / SU MIMO performance, but may cause a problem in that the payload thereof becomes very large in proportion to the number of layers.
  • the present invention solves the problem of such extreme increase of payload and proposes a codebook design for increasing the maximum number of supporting layers.
  • a 2D DFT beam to be applied to a 2D antenna array in one panel may be defined.
  • m1 and m2 may be indexes of the 1D-DFT boardbook of 1 st and 2 nd domains.
  • the LC codebook may be represented by Equation 13 below.
  • Equation 13 a variable may be defined as follows.
  • N 1 and N 2 are the number of antenna ports in each pole of the first and second dimensions in the panel.
  • o 1 and o 2 are the oversampling factors of the first and second dimensions in the panel.
  • the port indexing is an example of the case where the N2 domain first, and even when the N 1 domain is indexed first, Equation 13 may be obviously expanded.
  • the antenna port may be mapped to the antenna element according to antenna virtualization.
  • Equation 13 The configuration method of the LC codebook can be determined by Equation 14 below.
  • Equation 14 shows an example of a rank 1 codebook configuration.
  • L beams may be selected and configured within a specific rule, for example, a set of orthogonal DFT beams most suitable for a given channel.
  • L represents the number of beams that are combined and may be set through higher layers (RRC and / or MAC CE) or flexible signaling (eg, DCI) or may be separately reported by the UE.
  • RRC and / or MAC CE higher layers
  • DCI flexible signaling
  • p k is It can have a value of.
  • Nbit May have a value of N-PSK.
  • a specific strongest beam for example, a metric corresponding to the amplitude coefficient of a linearly coupled beam or a beam having the largest value is selected among 2L beams.
  • the amplitude and phase of the strongest beam may be fixed to a specific value (for example, 1).
  • the function of making the power of the codebook 1 (that is, Frobenius norm of the final codebook 1) is used as a codebook normalization factor.
  • the normalization for each layer may be performed independently.
  • FIG. 16 shows an example of antenna ports of a CSI-RS to which the methods proposed herein may be applied.
  • the base DFT beam may be selected as shown in FIG. FIG. 16 shows an example of 16-port CSI-RS, where (N1, N2) is (4,2).
  • one orthogonal beam set may be configured with eight DFT beams of N1 * N2, and may be configured of sixteen sets of total O1 * O2.
  • the eight beams constituting one orthogonal seam set are orthogonal to each other, and the beams between the beam sets are non-orthogonal.
  • an optimal beam set is selected by a specific metric (eg, max SINR, etc.), and N1 * N2 pieces are combined through a combination of Equation 15 below.
  • L combination beams can be selected from the beams.
  • the above two processes can be jointly calculated to perform more optimal beam selection.
  • the L selected in the orthogonal beam set is selected.
  • the remaining beams N1N2-L except the beam may continue to be orthogonal to the final combined beam as shown in Equation 16 below.
  • Equation 16 a ⁇ b indicates that a and b are perpendicular to each other, and the combined beams may be re-numbered first.
  • Some layers are independently composed of a linear combination of a plurality of beams with respect to the RI value reported by the UE, and the other layers are selected and / or co-phasing of beams having orthogonality that are not linearly coupled to ensure or maintain orthogonality. It may be configured as.
  • the remaining layers, RX layers may consist of a selection or co-phasing of (N1N2-L) beams that are not used for linear coupling in an orthogonal beam set including L beams for orthogonality. Can be.
  • layer 2 may be configured with codebook mode 1 or 2, which is a conventional NR scheme.
  • proposal 1 can be divided into two cases.
  • proposal 1 may be divided into a case in which the number of beams (N1N2-L) excluding L beams participating to configure X layers is greater than zero and zero.
  • the information about X may be additionally signaled to the terminal by the base station or may be promised in advance.
  • the terminal estimates the channel capacity (eg, PUCCH) of a channel for determining or feeding back an X value based on the number of dominant eigenvectors or the ratio of eiven values (for example, a condition number). Or PUSCH), and select X and report the selected X value to the base station.
  • PUCCH channel capacity
  • the value of X may be included in Part 1 of the CSI, may be configured with a separate field, or may be reported by being included in the # of non-zero wideband amplitude coefficient indication field.
  • CSI reporting may consist of two parts.
  • Part 1 may be used to identify the number of information bits in Part 2, and the whole may be sent before Part 2 is sent.
  • Part 1 may include RI, CRI, CQI for the first codeword, as reported, and Part 2 may include PMI. If RI is greater than 4, part 2 may additionally include the CQI for the second codeword.
  • Part 1 For type II CSI feedback, Part 1 has a fixed payload size and indicates the number of non-zero wideband amplitude coefficients in each layer for RI, CQI, and Type II CSI. It may include. The fields of part 1 may be encoded separately, part 2 may include PMI of type II CSI, and part 1 and part 2 may be encoded separately.
  • the number of ports is a sufficiently large number (for example, 12 ports or more), and a case where the set L value of 8 ports is smaller than 4.
  • the size of the L value that can be set increases, even if 12 ports may not be included in such an example.
  • At least one orthogonal beam may exist, and (R-X) layers may be configured by the at least one orthogonal beam.
  • (R-X) layers may be configured by the at least one orthogonal beam.
  • the remaining layers may be configured as follows.
  • the remaining layers may be configured as in Equation 18 below.
  • Embodiment 1 different polarity of the DFT beam (information corresponding to the WB PMI index for each polarization) ), And the co-phase information ( SB wise may be reported to the base station in 1 bit ⁇ 1, j ⁇ , QPSK (2 bit) or 8-PSK (3 bit).
  • Equation 19 the extension / support scheme to the R-X layer may be as shown in Equation 19 below.
  • the Walsh cover code may be used for one layer composed of the same DFT beam (s), and the orthogonality may be guaranteed and increased to a maximum of two layers.
  • the value of R included in the normalize term is a value for normalizing a codebook composed of X layer for beam combining + (RX) for beam selection to 1, according to the expression.
  • RX +
  • the value of may be calculated by dividing out, in the present invention, for convenience of description, all column vectors of the codebook constituting the R-layer may be configured to have a norm square of 1 / R.
  • Equation 20 As a modified example of Embodiment 1, Equation 20 below may be considered.
  • independent beam selection may be performed for each R-X layer, and co-phase may also be performed independently for each layer.
  • co-phase may also be performed independently for each layer.
  • This case is a case in which orthogonal DFT beams remain in the orthogonal beam set after beam combining due to the lack of the antenna domain of the transmitter.
  • a representative example may be 4-port.
  • the length of the DFT is 2, and the value L of the number of overnight beams may also be limited to '2'.
  • R is greater than 2
  • the following options may be considered.
  • Option 1 Linear combination of limits of layers with values of 2 to R.
  • the coefficients of each layer may be independently calculated and encoded.
  • Option 2 In linear combination up to X layer, X is signaled by higher layer (e.g., RRC and / or MAC CE) or fluid signaling (DCI) or reported by UE, and RX layer is associated with Gram-Schmidt method. Can be calculated by the same orthogonal procedure.
  • higher layer e.g., RRC and / or MAC CE
  • DCI fluid signaling
  • Option 1 has a problem that the payload of CSI is linearly increased by the reported RI value, but the number of beams to be combined is limited to a small number such as 2, when the value of L is '4'. In comparison, the payload growth rate of CSI is only about half.
  • the payload when L is '2' and R is '4' is similar to the payload when L is '4' and R is '2'.
  • the number of base beams (e.g., DFT-beams) participating in the linear combining is a specific value L (e.g., For example, it may be limited to 2). This method can be applied even when N1N2-L is greater than zero.
  • the number of layers X composed of L beams is It cannot be greater than L, and if the reported rank value R is greater than L, the RX layers can be configured by linearly combining the L beams with exclusive beams selected in the orthogonal beam set. This method can be applied even when N1N2-L is greater than zero.
  • Proposal 1-2 may include the following example. For example, in case of 8 ports, N1N2 is '4', and when L is '2', four orthogonal beams in one orthogonal beam set may exist.
  • two beams may be selected and linearly combined to form up to two layers, and the remaining two beams may be linearly combined to form up to two layers and configured up to rank 4.
  • the indicator for subgroup selection / combination consisting of L beams in four orthogonal beamsets is a combination of (2,2), using a combination of beam subgroups reported in WB PMI or previously promised, (3,1 ) Or may signal information about what combination is used by the base station to the terminal.
  • QR decomposition / Householder transform may be used, or the Gram-Schmidt method may be used.
  • the Gram-Schmidt process method is described below.
  • the orthogonality is ensured by decoupled the constituent DFT beams of the 1 to X layers and the X + 1 to R layers.
  • Equation 21 may be applied.
  • Equation 21 Equation 21 below.
  • the payload is relatively simple. Can be used, if it is selected as an orthogonal beam other than the beam participating in the linear coupling, or Can be used.
  • 17 and 18 illustrate an example of a beam setting method for maintaining orthogonality between beams proposed herein.
  • the UE may additionally report information about S constituting the search size of the UE.
  • the terminal may reduce the complexity.
  • a method of selecting among beams participating in the LC is applied, or by a specific pattern, The value can be determined.
  • FIG. 17 and 18 illustrate embodiments of determining the pattern, and it may be assumed that a 1 st orthogonal beam set is determined for the LC. In the case of FIG. 17, it may be effective when the angular spread is large in the horizontal domain (1 st domain), and in the case of FIG. 18, it may be effective when there is a medium angular spread in the horizontal / vertical domain.
  • a base station that uses a pattern among a plurality of patterns is signaled to a user equipment by a higher layer (eg, RRC and / or MAC CE) or flexible signaling (eg, DCI). Or can be set in advance.
  • a higher layer eg, RRC and / or MAC CE
  • flexible signaling eg, DCI
  • whether to use the pattern of FIG. 17 or the pattern of FIG. 18 within a given pattern can be determined by WB PMI, and with SB PMI within the given set. This can be calculated and derived.
  • Which of these methods is used may be signaled by the base station to the terminal in a higher layer or fluid signaling, or the terminal may recommend to the base station.
  • a beam composed of linear coupling may be configured to be semi-orthogonal.
  • step 2-X whether the base station configures step 2-X in the above manner or not may be notified by the base station to the terminal or may be promised in advance.
  • the terminal may further report to the base station through calculation of throughput or the like.
  • the CQI reported by the UE becomes a CQI calculated using the final codebook which has undergone the orthogonalization process.
  • the layer information of u 1 which is an initialization value of the orthogonalization procedure, may be promised in advance or may be recognized as a value corresponding to the LI reported by the UE, and then the orthogonalization procedure may be performed in ascending or descending order of the layer index. Can be.
  • linear coupling coefficient information or beam selection information for layer 4 may be omitted, and null-spaces of layers 1, 2, and 3 (for example, calculated using SVD). It can be constructed by finding a vector that spans.
  • the payload size of the CSI can be reduced.
  • the decision method of is preferably determined by the throughput calculated with the final codebook.
  • the complexity of the PMI search of the UE can be greatly increased, the channel decomposition of SVD, etc. is performed, and the corresponding layer corresponds to each layer.
  • the degree of correlation with the k-th eigenvector Can be derived.
  • N RX is the number of receiving antenna ports of the terminal (receiving end)
  • N TX is the number of transmitting antenna ports of the base station (transmitting end) (corresponding to 2N 1 N 2 according to an example of the present invention).
  • H using singular value decomposition can be expressed by Equation 24 below.
  • Some layers are composed of linear combinations of a plurality of beams independently of the RI value reported by the UE, and the other layers are the same precoder for each polarization with a specific layer (s) of some layers to ensure or maintain orthogonality. Is applied, and may be configured to have orthogonality with each other using an Orthogonal Cover Code (OCC, for example, Walsh code of length 2) between different polarizations.
  • OCC Orthogonal Cover Code
  • Equation 26 which is a linear combination, is assumed to be 1, and the layer at this time may be represented by Equation 26 below.
  • Normalization factor in equation (27) Can be used to make each column 1, and in this structure, orthogonalization of each layer is performed under the condition May be omitted).
  • orthogonality may be established under the same condition that the sum of squares of the components of the linearly coupled each polarization is the same, and there may be two ways of satisfying such conditions.
  • the UE may calculate and derive the PMI under the constraint of the amplitude coupling coefficient as shown in Equation 29 below.
  • Option 2 If the UE reports an RI equal to or greater than Y, the calculation and derivation of PMI can be performed under the assumption of pol-common amplitude, otherwise pol-independent amplitude is assumed.
  • Option 1 the PMI search and calculation of the terminal may be difficult, and an optimal algorithm for finding a solution may be required.
  • performance is better than Option 2 because it is better than Option 2 in terms of solution freedom.
  • the condition may include an embodiment in which amplitude combining is applied integrally for each polarization and only phases are independently applied.
  • each polarization may be the same as shown in Equation 30 below (v 1 is taken as an example and may be expanded to v 2 ,).
  • Equation 31 it may be different as in Equation 31 below.
  • rank 1's codebook If assumed to be, Rank 2 codebook configured by the OCC-2 It can be configured as.
  • the payload of the CSI configured by the above scheme may be determined according to the LC codebook configuration parameter set (eg, beam selection, amplitude granularity, phase granularity) when rank 1 is used.
  • the LC codebook configuration parameter set eg, beam selection, amplitude granularity, phase granularity
  • rank 1 and rank 2 may be the same.
  • Option 1 and 2 may vary according to rank, whether the amplitude and / or phase of the layers that are linearly coupled, that is, polarization and / or subgroup common or independent.
  • a method of adding a scaling term to a newly formed layer by applying OCC-2 may be considered, which is the same as Option 3 below.
  • Option 3 The rank 1 codebook for the first layer of the rank 2 codebook can be reused or copied, and OCC-2 can be applied due to a defect in scaling term (alpha) for layer orthogonality as shown in Equation 32 below. have.
  • the rank 3 codebook may be represented by one of the following two equations (34).
  • the formula follows Option 1 and 2.
  • Equation 34 information on which layer Walsh code is to be applied, that is, which one of v 1 and v 2 is set to orthogonal layer to form an orthogonal layer may have the characteristics of WB PMI, or LI and tie Can be promised to be applied to the OCC for the layer called LI.
  • this information may be reported per SB with the characteristics of SB PMI, and in the above example, 1 bit per SB.
  • codebooks can be extended without requiring a few bits or additional payload.
  • v 1 and v 2 the linear combination process is almost semi-orthogonal, but the orthogonality with the newly constructed layer may not always be established by applying OCC-2. That is, the following equation 36 must always be satisfied.
  • Proposal 1's orthogonal procedure can be applied to layers created by applying OCC-2.
  • the LC solution is configured to satisfy the limitation of or the LC is performed independently by polarization.
  • the receiving end of the channel to the transmitting port corresponding to a "slant-V" H of the transmitter 1 the receiving end of the channel to the transmitting port corresponding to a "slant-H" H 2 of the transmitting end.
  • beam selection can be independently set / applied to improve performance or integrated to reduce payload size.
  • 1 information per existing layer is used. Compared to, it can be reported for each layer and each polarization.
  • the number of layers performing LC it may be previously set or set by the base station. Or, if the UE reports the optimal X through the calculation, the information on the X value is included in Part 1 of the CSI as a separate field and used to determine Part 2 of the CSI, or # of non-zero wideband amplitude coefficient It may be implicitly determined in the indication field.
  • the two layers have the number of beams having one or more non-zero amplitude, and the non-zero amplitude of the other one layer is indicated as a beam having 1 or 0, and thus the corresponding layer.
  • the number it can be recognized that the OCC is applied.
  • 1 may be recognized as beam selection and 0 as OCC application.
  • the value of R to which this proposal is applied may be previously promised or the base station may be set to a higher layer layer (eg, RRC and / or MAC CE) or flexible signaling (eg, DCI).
  • the terminal may receive the PMI from the base station, calculate the CQI value using an orthogonal procedure, and report the PMI and the CQI calculated by the LC coodbook for reporting to the base station.
  • the base station may decode the PMI since the base station receives values to which the orthogonal procedure is not applied and recognizes the orthogonal procedure.
  • the orthogonal procedure may use OCC-2.
  • the UE may measure a channel with more than Y-port CSI-RS, and when reporting CSI using a linear combined codebook such as a Type II codebook, the number X of a specific layer in a rank R codebook (for example, 2). May be configured by linearly combining L DFT beams of length N1N2 / 2 each independently, and the remaining layers (RX) may be OCC between different subgroups and / or polarizations in a specific layer of the X layers to ensure orthogonality. It can be configured to have orthogonality with each other by applying -4.
  • a linear combined codebook such as a Type II codebook
  • the length of the DFT beam constituting each linear combination may be N1N2 / 2 (for example, And, N 1 N 2/2 of orthogonal beam L of the selected dog), and bisecting the 1 st domain may represent a case with two sub-groups for each polarization.
  • the performance may be improved when more degrees of freedom are provided.
  • the Y value may be previously set or the base station may be set to higher layer or flexible signaling to the terminal.
  • one layer of the codebook that is linearly coupled may be expressed as in Equation 37 below.
  • each polarized subgroup may be assumed to be the same, and the phase may be independently applied to each subgroup / polarized wave. Alternatively, the same phase may be applied for each polarization and / or subgroup.
  • OCC-4 (for example, ) Can be applied, and if this OCC-4
  • the extended layer may have up to four layers as shown in Equation 38 below.
  • Equation 39 Expanding on the basis of Equation 39, the equation 39 can be obtained.
  • each rank is determined by column selection, and the information of the PMI may be WB or SB.
  • rank 2 is 2 bits
  • rank 3 is 1 bit
  • rank 4 is 0 bit.
  • index 1 is reported in rank 2
  • the codebook is expressed as Equation 40 below. Can be configured.
  • the codebook is composed of a combination of the two, and which LC-based layer the codebook is composed of may include Table 16 below.
  • the information on the index selection may be WB or SB.
  • Equation 42 the case where the rank is '4' and the index is '6' is shown in Equation 42 below.
  • each layer is Generalized to
  • orthogonality may be a problem, as mentioned in proposal 2. That is, orthogonality with a layer newly composed of v 1 and v 2 by OCC-4 may be a problem.
  • the linear coupling uses a channel decoupled from H1 to H4, and applies an SVD for each channel to derive an optimal linear coupling parameter set by using the degree of correlation with the k-th eigenvector corresponding to each layer.
  • proposal 3 may be applied by performing LC for each polarization.
  • X which is the number of layers performing LC
  • 1 may be interpreted as beam selection and 0 as OCC application.
  • the value of R to which the proposal is applied may be promised in advance or set by the base station to higher layer or flexible signaling.
  • Proposal 2 and 3 are characterized in that the manner of applying the amplitude and / or phase of layers that are linearly coupled according to the rank, ie, polarization and / or subgroup common or independent, is different.
  • the base station sets / applies to the terminal higher layer or flexible signaling (for example, DCI) which codebook configuration method (ie, OCC length) is used by the terminal. I can do it. Or, which of the two methods is used (eg, OCC length and / or OCC value) may be included in the Part 1 CSI and reported to the base station.
  • a specific parameter set for setting the codebook may be set differently according to the layer.
  • a linear combination parameter set for example, granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams
  • a linear combination parameter set for example, granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams
  • the linear combination parameter set may be applied differently according to at least one layer index or layer group index of a specific rank to generate a linear combination codebook.
  • the codebook may be configured by performing an LC with a higher granularity set than other layers, and may be configured by performing an LC with a codebook parameter set having a relatively small granularity in the case of other R-X layers. At this time, when the value of X is 1, it may be tied to a layer indicated by LI.
  • the reduction of the parameter set constituting the specific layer is referred to as "parameter compression".
  • the base station can be configured in the upper layer (eg, RRC and / or MAC CE) or flexible signaling (eg, DCI) to the terminal.
  • the upper layer eg, RRC and / or MAC CE
  • flexible signaling eg, DCI
  • the terminal may report the setting of the codebook configuration parameter to the base station by calculation, wherein the information should be reported as included in the Part 1 CSI.
  • the parameter may be reported as a separate field associated with compression for each layer or layer group according to the X value, or a value corresponding to the X layer may be promised to always use the maximum parameter or preset values, and compression may be performed. Only compression parameter information about the layers to be reported may be included in the part 1 CSI. At this time, each parameter will be encoded and reported as a separate field.
  • a plurality of parameter sets are transmitted to the UE by a higher layer (eg, RRC and / or MAC CE) or flexible signaling (eg, DCI) such as RRC or MAC CE, and any parameters
  • the UE may calculate whether the set is used and include it in the Part 1 CSI by layer / layer group. Or report only the compression parameter set in the Part 1 CSI.
  • the base station includes a plurality of parameter sets in configuration information transmitted through higher layer signaling or DCI and transmits them to the terminal, and the terminal may select one of the transmitted plurality of parameter sets to generate a codebook.
  • the terminal may include information related to the used parameter set in Part 1 of the CSI and transmit the information to the base station.
  • the R value to which the proposal is set / applied may be promised in advance or may be indicated by the base station by higher layer or flexible signaling.
  • the UE may calculate a payload in which omission does not occur, and report the R and / or X value to the base station by including the R and / or X value in the Part 1 CSI.
  • one of the parameter sets for generating the codebook may be a parameter p for determining the number of columns on the basis of the matrix of the frequency axis for generating the codebook.
  • the value of p may vary depending on the number of layers as shown in Table 17 below.
  • a specific parameter set for setting the codebook may be set differently according to the rank.
  • linear combination parameter sets eg, granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams
  • rank value e.g., granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams
  • the codebook for each rank is composed based on linear combination, where each layer in the rank-specific codebook (for example, the rank 4 codebook consists of four layers) is independently based on the same LC parameter set. Can be encoded.
  • the base station may make an appointment in advance or the base station may set the upper layer or the flexible signaling to the terminal.
  • the RRC informs the UE of a plurality of LC parameter sets, and the UE calculates a payload that does not occur in consideration of a condition of omitting some SB PMI reporting, and transmits information on the most suitable LC parameter set to Part 1 CSI. Report to the base station.
  • one of the parameter sets for generating the codebook may be a parameter p for determining the number of columns on the basis of the matrix of the frequency axis for generating the codebook.
  • the value of p may vary according to the rank value as shown in Table 18 below.
  • the LC codebook is configured to report SB amplitude (for example, Type II codebook mode 2), even if the UE reports R as a value of RI, SB and / or WB amplitude is reported only for specific X layers. Report only the WB for the remaining (RX) increments.
  • Mode 1 of Type II CSI assumes WB amplitude. In Mode 2, it consists of WB amplitude and SB amplitude (differential from WB amplitude).
  • the payload may increase.
  • the frequency selectivity experienced by each layer it may be redundant to report SB amplitudes for all layers.
  • a specific X layer may be promised in advance, or the base station may be set to higher layer or flexible signaling.
  • information about the X layer (for example, information on which X layer among the number and / or R layers performs WB and / or SB reporting) is included in the report content.
  • LI may play a role of indicating a plurality of layers (X), and may perform the above proposal, and a value of X may be indicated by the base station to the terminal.
  • amplitude information may be replaced with phase information and may be applied as it is, or both amplitude and phase information may be applied according to the proposal 7, when the UE is configured to report SB progression and reports Rank R. Only SB and / or WB amplitude and / or phase can be reported, and only WB amplitude and / or phase can be reported for the remaining (RX) layer.
  • a specific parameter set for setting the codebook may be set differently according to the number of layers (LI value) and / or rank.
  • one of the parameter sets for generating the codebook may be a parameter p for determining the number of columns on the basis of the matrix of the frequency axis for generating the codebook.
  • the value of p may vary according to the rank value and the layer value as shown in Table 19 below.
  • linear combination parameter sets eg, granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams
  • granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams are applied differently according to the rank value and the number of layers.
  • CSI when the UE reports the value of RI as "R”, when the payload of the corresponding PMI is larger than the PUSCH or PUCCH resource configured for CSI feedback, CSI is omitted. Can be performed.
  • the SB PMI information for a single or a plurality of X layers indicated by LI or preset or indicated by a base station has a higher priority than the SM PMI information for the remaining (RX) layer, and is omitted.
  • the SM PMI for the (RX) layer may be omitted first.
  • the omission rule may be as shown in Table 20 below.
  • the terminal may omit some of the subbands of the CSI according to the description of Table 19.
  • the number of base beams to which the SB amplitude is applied (e.g., Type II In 2L DFT beams) K values may be set differently according to the rank and / or L value reported by the UE.
  • a K value applied to a specific X layer and the remaining (R-X) layer in a given Rank R codebook may be applied differently.
  • the X layer may be a single layer or a plurality of layers indicated by LI, or may be instructed or previously promised to the terminal of the base station.
  • the coefficient (amplitude and / or phase) of the linear combination applied to the linear combination according to the rank reported by the UE may vary.
  • the application range of the linear coupling coefficient may be distinguished from whether the polarization is independently applied to each polarization or commonly applied to the X-pol antenna.
  • option 1 or Option 2 it may be assumed differently whether to use option 1 or Option 2 according to the RI reported by the UE, and information about the RI to which the proposal is applied may be pre-arranged in advance or set by the BS. I can. If both amplitude and Starbucks coefficients are assumed to be pol-common, performance degradation may occur, so option 2 may be applied to only one of the two coefficients and option 1 to the remaining coefficients. For example, amplitude can be set to option 2 and phase to option 1.
  • option 1 ' may be applied to the X layer and option 2' may be applied to the remaining (R-X) layer.
  • Equation 43 it is assumed that a specific X layer is continuous, but it is also applicable to an X layer that is not contiguous.
  • option 2 may be applied to only one of the two coefficients, and option 1 may be applied to the remaining coefficients.
  • the amplitude can be set to option 2 and the phase to option 1.
  • the X layer here may be a single or a plurality of layers indicated by LI, or may indicate to the terminal of the base station or make an appointment in advance.
  • the specific X layer may be set / applied with LC coefficients independently polarization / layer, and some information of LC coefficients and codebook parameters applied to (RX) layers may be used as the same value. The rest of the information is applied independently to organize / report the codebook.
  • the partial information may be amplitude information, phase information, and strongest beam index. The partial information may be selected by the base station and informed by the base station, or the terminal may be selected and included in Part 1 CSI and reported to the base station.
  • 20 is a flowchart illustrating an example of a CSI reporting procedure of a terminal proposed in the present specification.
  • a parameter set for generating the codebook may be set differently according to rank and / or layer.
  • the terminal receives a channel state information reference signal (CSI-RS) from the base station through the multi-antenna port (S2010).
  • CSI-RS channel state information reference signal
  • the terminal may calculate PMI and CQI, which are parameters of CSI for the channel, based on the received CSI-RS, and report the CSI including the calculated values to the base station (S20020).
  • the CSI may be Type II and may include Part 1 and Part 2.
  • Part 1 may include RI and CQI, and part 2 may include the PMI.
  • Part 1 has a fixed payload size, and part 1 can be used to identify the information bits of part 2.
  • the CSI includes a precoding matrix indicator for a codebook generated by linear combination as described in proposals 1 to 8, and the codebook may be generated based on a specific parameter set. have.
  • a specific parameter set for generating a codebook by linear combining may be set differently based on at least one of a rank value or a layer indicator associated with a layer of a specific rank, as described in proposals 4 and 5.
  • the above-described operation of the terminal may be specifically implemented by the terminal devices 2220 and 2320 shown in FIGS. 22 and 23 of the present specification.
  • the above-described operation of the terminal may be performed by the processors 2221 and 2321 and / or the RF unit (or module) 2223 and 2325.
  • processors 2221 and 2321 receive channel state information reference signals from base stations via RF units (or modules) 2223 and 2325.
  • the processors 2221 and 2321 may calculate PMI and CQI, which are parameters of CSI for a channel, based on the CSI-RS received through the RF unit (or module) 2223 and 2325, and include calculated values. Report the CSI to the base station (S20020).
  • the CSI may be Type II and may include Part 1 and Part 2.
  • Part 1 may include RI and CQI, and part 2 may include the PMI.
  • Part 1 has a fixed payload size, and part 1 can be used to identify the information bits of part 2.
  • the CSI includes a precoding matrix indicator for a codebook generated by linear combination as described in proposals 1 to 8, and the codebook may be generated based on a specific parameter set. have.
  • a specific parameter set for generating a codebook by linear combining may be set differently based on at least one of a rank value or a layer indicator associated with a layer of a specific rank, as described in proposals 4 and 5.
  • 21 is a flowchart illustrating an example of a procedure of receiving a CSI report from a terminal by a base station proposed in the present specification.
  • the base station transmits a channel state information reference signal (CSI-RS) to the terminal through the multi-antenna port (S2110).
  • CSI-RS channel state information reference signal
  • the base station may receive the CSI from the terminal (S21020).
  • the CSI may be Type II and may include Part 1 and Part 2.
  • Part 1 may include RI and CQI, and part 2 may include the PMI.
  • Part 1 has a fixed payload size, and part 1 can be used to identify the information bits of part 2.
  • the CSI includes a precoding matrix indicator for a codebook generated by linear combination as described in proposals 1 to 8, and the codebook may be generated based on a specific parameter set. have.
  • a specific parameter set for generating a codebook by linear combining may be set differently based on at least one of a rank value or a layer indicator associated with a layer of a specific rank, as described in proposals 4 and 5.
  • the above-described operation of the base station may be specifically implemented by the base station devices 2210 and 2310 shown in FIGS. 22 and 23 of the present specification.
  • the above-described operation of the base station may be performed by the processors 2211 and 2311 and / or the RF unit (or module) 2213 and 2315.
  • the processors 2211 and 2121 transmit the channel state information reference signal to the terminal through the multi-antenna port through the RF units (or modules) 2123 and 2125.
  • the processors 2121 and 2121 receive the CSI from the terminal based on the CSI-RS received through the RF units (or modules) 2123 and 2125.
  • the CSI may be Type II and may include Part 1 and Part 2.
  • Part 1 may include RI and CQI, and part 2 may include the PMI.
  • Part 1 has a fixed payload size, and part 1 can be used to identify the information bits of part 2.
  • the CSI includes a precoding matrix indicator for a codebook generated by linear combination as described in proposals 1 to 8, and the codebook may be generated based on a specific parameter set. have.
  • a specific parameter set for generating a codebook by linear combining may be set differently based on at least one of a rank value or a layer indicator associated with a layer of a specific rank, as described in proposals 4 and 5.
  • FIG. 22 illustrates a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein can be applied.
  • a wireless communication system includes a base station 2210 and a plurality of terminals 2220 located in an area of a base station 2210.
  • the base station and the terminal may each be represented by a wireless device.
  • the base station 2210 includes a processor 2211, a memory 2212, and an RF module 2213.
  • the processor 2211 implements the functions, processes, and / or methods proposed in FIGS. 1 to 22. Layers of the air interface protocol may be implemented by a processor.
  • the memory 2212 is connected to the processor and stores various information for driving the processor.
  • the RF module 2213 is connected to a processor to transmit and / or receive a radio signal.
  • the terminal 2220 includes a processor 2221, a memory 2222, and an RF module 2223.
  • the processor 2221 implements the functions, processes, and / or methods proposed in FIGS. 1 to 21. Layers of the air interface protocol may be implemented by a processor.
  • the memory 2222 is connected to the processor and stores various information for driving the processor.
  • the RF module 2223 is connected to a processor to transmit and / or receive a radio signal.
  • the memories 2212 and 2222 may be inside or outside the processors 2211 and 2221, and may be connected to the processors 2211 and 2221 by various well-known means.
  • the base station 2210 and / or the terminal 2220 may have a single antenna or multiple antennas.
  • FIG. 23 is a block diagram illustrating a communication device according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating the terminal of FIG. 22 in more detail.
  • a terminal may include a processor (or a digital signal processor (DSP) 2310, an RF module (or an RF unit) 2335, and a power management module 2305). ), Antenna 2340, battery 2355, display 2315, keypad 2320, memory 2330, SIM card Subscriber Identification Module card) 2325 (this configuration is optional), a speaker 2345, and a microphone 2350.
  • the terminal may also include a single antenna or multiple antennas. Can be.
  • the processor 2310 implements the functions, processes, and / or methods proposed in FIGS. 1 to 19.
  • the layer of the air interface protocol may be implemented by a processor.
  • the memory 2330 is connected to the processor and stores information related to the operation of the processor.
  • the memory 2330 may be internal or external to the processor and may be connected to the processor by various well-known means.
  • the user enters command information such as a telephone number, for example, by pressing (or touching) a button on the keypad 2320 or by voice activation using the microphone 2350.
  • the processor receives this command information and processes it to perform the appropriate function, such as dialing a phone number.
  • Operational data may be extracted from the SIM card 2325 or the memory 2330.
  • the processor may display command information or driving information on the display 2315 for the user's knowledge and convenience.
  • the RF module 2335 is coupled to the processor to transmit and / or receive RF signals.
  • the processor communicates the command information to the RF module, for example, to transmit a radio signal constituting voice communication data to initiate communication.
  • the RF module consists of a receiver and a transmitter for receiving and transmitting a radio signal.
  • Antenna 2340 functions to transmit and receive wireless signals. Upon receiving the wireless signal, the RF module may transmit the signal and convert the signal to baseband for processing by the processor. The processed signal may be converted into audible or readable information output through the speaker 2345.
  • Embodiments according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • an embodiment of the present invention may include one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), and FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above.
  • the software code may be stored in memory and driven by the processor.
  • the memory may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor by various known means.
  • mapping reference signals in the wireless communication system of the present invention has been described with reference to examples applied to 3GPP LTE / LTE-A system and 5G system (New RAT system), but can be applied to various wireless communication systems. .

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Abstract

무선 통신 시스템에서 단말이 채널 상태 정보(Channel State Information: CSI)를 보고하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 단말은 기지국으로부터 상기 CSI의 보고와 관련된 제 1 구성 정보를 수신하고, 상기 제 1 구성 정보에 기초하여 기지국으로 CSI를 보고할 수 있다. 이때, 상기 제 1 구성 정보는 상기 CSI를 보고하기 위한 PUCCH(Physical Uplink Shared Channel) 자원과 관련된 자원 설정 정보를 포함하고, 상기 PUCCH 자원은 적어도 하나의 상향링크 대역폭 부분(Uplink bandwidth part: UL BWP)마다 각각 설정될 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보를 보고하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 무선 통신 시스템에 관한 것으로써, 보다 상세하게 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보의 송수신 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
이동 통신 시스템은 사용자의 활동성을 보장하면서 음성 서비스를 제공하기 위해 개발되었다. 그러나 이동통신 시스템은 음성뿐 아니라 데이터 서비스까지 영역을 확장하였으며, 현재에는 폭발적인 트래픽의 증가로 인하여 자원의 부족 현상이 야기되고 사용자들이 보다 고속의 서비스에 대한 요구하므로, 보다 발전된 이동 통신 시스템이 요구되고 있다.
차세대 이동 통신 시스템의 요구 조건은 크게 폭발적인 데이터 트래픽의 수용, 사용자 당 전송률의 획기적인 증가, 대폭 증가된 연결 디바이스 개수의 수용, 매우 낮은 단대단 지연(End-to-End Latency), 고 에너지 효율을 지원할 수 있어야 한다. 이를 위하여 이중 연결성(Dual Connectivity), 대규모 다중 입출력(Massive MIMO: Massive Multiple Input Multiple Output), 전이중(In-band Full Duplex), 비직교 다중접속(NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access), 초 광대역(Super wideband) 지원, 단말 네트워킹(Device Networking) 등 다양한 기술들이 연구되고 있다.
본 발명은 무선 통신 시스템에서 CSI(Channel Status Information)-RS(Reference Signal)을 송수신하기 위한 방법 및 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 채널 상태 정보(Channel State Information: CSI)를 기지국에 보고함에 있어 코드북을 생성하기 위한 파라미터들을 설정하기 위한 방법 및 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 코드북을 생성하기 위한 파라미터들을 설정함으로써, CSI에 포함되는 파라미터들을 줄여 CSI의 페이로드의 크기를 줄이는 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 CSI를 기지국에 보고함에 있어 CSI를 보고하기 위한 자원이 충분하지 못한 경우, CSI의 일부/전부를 생략(omission)하기 위한 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 CSI를 보고함에 있어 빔들간 직교성(orthogonality)을 보장하기 위한 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
본 명세서에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 사용자 장치(UE: User Equipment)가 채널 상태 정보(CSI: Channel State Information)를 전송하기 위한 방법은 기지국으로부터 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 수신하는 단계; 및 CSI를 상기 기지국에게 보고하는 단계를 포함하되, 상기 CSI는 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고, 상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성되며, 상기 특정 파라미터 셋은 랭크 값 또는 특정 랭크의 적어도 하나의 레이어 인덱스 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정/적용된다.
또한, 본 발명에서, 상기 특정 파라미터 셋은 상기 랭크 값에 기초하여 서로 다르게 설정/적용된다.
또한, 본 발명에서, 상기 특정 파라미터 셋은 상기 적어도 하나의 레이어 인덱스에 따라 서로 다르게 설정/적용된다.
또한, 본 발명에서, 상기 기지국으로부터 상기 CSI의 보고와 관련된 구성 정보를 수신하는 단계를 더 포함하되, 상기 특정 파라미터 셋은 상기 구성 정보에 포함된다.
또한, 본 발명에서, 상기 CSI는 제 1 파트 및 제 2 파트로 구성되며, 상기 제 1 파트는 RI(Rank Indicator), CQI(Channel Quality Indicator) 및 양의 실수 값의 진폭을 갖는 combining coefficient의 수를 나타내는 지시자를 포함하고, 상기 제 2 파트는 상기 PMI를 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 제 1 파트는 고정된 페이로드 크기를 갖으며, 상기 제 2 파트의 정보 비트들의 수를 식별하기 위해 사용된다.
또한, 본 발명은, 상기 기지국으로부터 상기 CSI의 보고와 관련된 구성 정보를 수신하는 단계를 더 포함하되, 상기 구성 정보는 상기 코드북을 생성하기 위한 복수의 파라미터 셋을 포함하고, 상기 CSI는 상기 복수의 파라미터 셋 중 상기 UE가 사용한 상기 특정 파라미터 셋을 나타내는 파라미터 정보를 더 포함한다.
또한, 본 발명은, 상기 기지국으로부터 상기 CSI를 보고하기 위한 자원의 할당과 관련된 자원 할당 정보를 수신하는 단계를 더 포함하되, 상기 할당된 자원의 크기가 상기 CSI의 크기보다 작은 경우, 상기 CSI는 상기 할당된 자원의 크기와 동일해질 때까지 서브 밴드 단위로 생략(omission)된다.
또한, 본 발명은, 단말에게 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 전송하는 단계; 및 상기 단말로부터 CSI를 수신하는 단계를 포함하되, 상기 CSI는 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고, 상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성되며, 상기 특정 파라미터 셋은 랭크 값 또는 특정 랭크의 적어도 하나의 레이어 인덱스 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은, 무선 신호를 송수신하기 위한 RF(Radio Frequency) 모듈; 및 상기 RF 모듈을 제어하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 기지국으로부터 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 수신하고, CSI를 상기 기지국에게 보고하되, 상기 CSI는 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고, 상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성되며, 상기 특정 파라미터 셋은 랭크 값 또는 특정 랭크의 적어도 하나의 레이어 인덱스 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정되는 단말을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, CSI 보고함에 있어서, 선형 결합(linear combination)을 통한 코드북을 생성함에 있어 파라미터들을 랭크 및/또는 레이어의 수에 따라 설정함으로써, CSI의 페이로드의 크기를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 설정된 자원이 CSI의 보고를 위해 충분하지 않은 경우, CSI의 일부를 생략함으로써, 설정된 자원을 통해 CSI를 보고할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, CSI를 보고함에 있어 레이어들 간에 OCC(Orthogonal Cover Code)를 적용함으로써 빔들간에 직교성을 유지할 수 있는 효과가 있다.
본 명세서에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시 예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 AI 장치를 나타낸 도이다.
도 2는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 AI 서버를 나타낸 도이다.
도 3은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 AI 시스템을 나타낸 도이다.
도 4는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 NR의 전체적인 시스템 구조의 일례를 나타낸 도이다.
도 5는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 상향링크 프레임과 하향링크 프레임 간의 관계를 나타낸다.
도 6은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 지원하는 자원 그리드(resource grid)의 일 예를 나타낸다.
도 7은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 자기 완비(Self-contained) 서브프레임 구조를 예시하는 도면이다.
도 8은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 트랜스시버 유닛 모델을 예시한다.
도 9는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 TXRU 및 물리적 안테나 관점에서 하이브리드 빔포밍 구조를 도식화한 도면이다.
도 10은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 빔 스위핑(beam sweeping) 동작의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 안테나 정렬(Antenna Array)의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 CSI 관련 절차의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 13은 PUSCH 기반 CSI reporting의 정보 페이로드(payload)의 일례를 나타낸다.
도 14는 short PUCCH 기반 CSI reporting의 정보 payload에 대한 일례를 나타낸다.
도 15는 long PUCCH 기반 CSI reporting의 정보 payload에 대한 일례를 나타낸다.
도 16은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 CSI-RS의 안테나 포트들의 일 예를 나타낸다.
도 17 및 도 18은 본 명세서에서 제안하는 빔들간 직교성을 유지하기 위한 빔 설정 방법의 일 예를 나타낸다.
도 19는 본 발명에서 제안하는 코드북의 일 예를 나타낸다.
도 20은 본 명세서에서 제안하는 단말의 CSI 보고 절차의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 21는 본 명세서에서 제안하는 기지국이 단말로부터 CSI를 보고 받는 절차의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 22는 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도를 예시한다.
도 23은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도의 또 다른 예시이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
본 명세서에서 기지국은 단말과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드(terminal node)로서의 의미를 갖는다. 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 단말과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있음은 자명하다. '기지국(BS: Base Station)'은 고정국(fixed station), Node B, eNB(evolved-NodeB), BTS(base transceiver system), 액세스 포인트(AP: Access Point), gNB(general NB) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다. 또한, '단말(Terminal)'은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, UE(User Equipment), MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station), WT(Wireless terminal), MTC(Machine-Type Communication) 장치, M2M(Machine-to-Machine) 장치, D2D(Device-to-Device) 장치 등의 용어로 대체될 수 있다.
이하에서, 하향링크(DL: downlink)는 기지국에서 단말로의 통신을 의미하며, 상향링크(UL: uplink)는 단말에서 기지국으로의 통신을 의미한다. 하향링크에서 송신기는 기지국의 일부이고, 수신기는 단말의 일부일 수 있다. 상향링크에서 송신기는 단말의 일부이고, 수신기는 기지국의 일부일 수 있다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 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), NOMA(non-orthogonal multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 이용될 수 있다. CDMA는 UTRA(universal terrestrial radio access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술(radio technology)로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(global system for mobile communications)/GPRS(general packet radio service)/EDGE(enhanced data rates for GSM evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(universal mobile telecommunications system)의 일부이다. 3GPP(3rd generation partnership project) LTE(long term evolution)은 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(evolved UMTS)의 일부로써, 하향링크에서 OFDMA를 채용하고 상향링크에서 SC-FDMA를 채용한다. LTE-A(advanced)는 3GPP LTE의 진화이다.
5G NR(new radio)은 usage scenario에 따라 eMBB(enhanced Mobile Broadband), mMTC(massive Machine Type Communications), URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications), V2X(vehicle-to-everything)을 정의한다.
그리고, 5G NR 규격(standard)는 NR 시스템과 LTE 시스템 사이의 공존(co-existence)에 따라 standalone(SA)와 non-standalone(NSA)으로 구분한다.
그리고, 5G NR은 다양한 서브캐리어 간격(subcarrier spacing)을 지원하며, 하향링크에서 CP-OFDM을, 상향링크에서 CP-OFDM 및 DFT-s-OFDM(SC-OFDM)을 지원한다.
본 발명의 실시 예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802, 3GPP 및 3GPP2 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시 예들 중 본 발명의 기술적 사상을 명확히 드러내기 위해 설명하지 않은 단계들 또는 부분들은 상기 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다.
설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP LTE/LTE-A/NR(New Radio)를 위주로 기술하지만 본 발명의 기술적 특징이 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에서 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나를 포함한다'와 동일한 의미로 해석될 수 있다.
이하 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 5G 사용 시나리오들의 일 예에 대해 설명한다.
5G의 세 가지 주요 요구 사항 영역은 (1) 개선된 모바일 광대역 (Enhanced Mobile Broadband, eMBB) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신 (massive Machine Type Communication, mMTC) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신 (Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC) 영역을 포함한다.
일부 사용 예(Use Case)는 최적화를 위해 다수의 영역들이 요구될 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표 (Key Performance Indicator, KPI)에만 포커싱될 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.
eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 액세스를 훨씬 능가하게 하며, 풍부한 양방향 작업, 클라우드 또는 증강 현실에서 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션을 커버한다. 데이터는 5G의 핵심 동력 중 하나이며, 5G 시대에서 처음으로 전용 음성 서비스를 볼 수 없을 수 있다. 5G에서, 음성은 단순히 통신 시스템에 의해 제공되는 데이터 연결을 사용하여 응용 프로그램으로서 처리될 것이 기대된다. 증가된 트래픽 양(volume)을 위한 주요 원인들은 콘텐츠 크기의 증가 및 높은 데이터 전송률을 요구하는 애플리케이션 수의 증가이다. 스트리밍 서비스 (오디오 및 비디오), 대화형 비디오 및 모바일 인터넷 연결은 더 많은 장치가 인터넷에 연결될수록 더 널리 사용될 것이다. 이러한 많은 응용 프로그램들은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성이 필요하다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 그리고, 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트 예를 들어, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하는 어떤 곳에서든지 스마트폰 및 태블릿에서 필수적이다. 또 다른 사용 예는 엔터테인먼트를 위한 증강 현실 및 정보 검색이다. 여기서, 증강 현실은 매우 낮은 지연과 순간적인 데이터 양을 필요로 한다.
또한, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있는 기능 즉, mMTC에 관한 것이다. 2020년까지 잠재적인 IoT 장치들은 204 억 개에 이를 것으로 예측된다. 산업 IoT는 5G가 스마트 도시, 자산 추적(asset tracking), 스마트 유틸리티, 농업 및 보안 인프라를 가능하게 하는 주요 역할을 수행하는 영역 중 하나이다.
URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자체-구동 차량(self-driving vehicle)과 같은 초 신뢰 / 이용 가능한 지연이 적은 링크를 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다.
다음으로, 다수의 사용 예들에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
5G는 초당 수백 메가 비트에서 초당 기가 비트로 평가되는 스트림을 제공하는 수단으로 FTTH (fiber-to-the-home) 및 케이블 기반 광대역 (또는 DOCSIS)을 보완할 수 있다. 이러한 빠른 속도는 가상 현실과 증강 현실뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는데 요구된다. VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 애플리케이션들은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 응용 프로그램은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사들이 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예들과 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 동시의 높은 용량과 높은 이동성 모바일 광대역을 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 활용 예는 증강 현실 대시보드이다. 이는 운전자가 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별하고, 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 말해주는 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량들 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 디바이스들(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 디바이스들) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스들을 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종되거나 자체 운전 차량(self-driven vehicle)이 될 것이다. 이는 서로 다른 자체 운전 차량들 사이 및 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고, 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자체 운전 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 차량 자체가 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자체 운전 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.
스마트 사회(smart society)로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드될 것이다. 지능형 센서의 분산 네트워크는 도시 또는 집의 비용 및 에너지-효율적인 유지에 대한 조건을 식별할 것이다. 유사한 설정이 각 가정을 위해 수행될 수 있다. 온도 센서, 창 및 난방 컨트롤러, 도난 경보기 및 가전 제품들은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서들 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용이다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.
열 또는 가스를 포함한 에너지의 소비 및 분배는 고도로 분산화되고 있어, 분산 센서 네트워크의 자동화된 제어가 요구된다. 스마트 그리드는 정보를 수집하고 이에 따라 행동하도록 디지털 정보 및 통신 기술을 사용하여 이런 센서들을 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료들의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 응용 프로그램을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는데 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스들로의 접근을 개선시킬 수 있다. 이는 또한 중요한 진료 및 응급 상황에서 생명을 구하기 위해 사용된다. 이동 통신 기반의 무선 센서 네트워크는 심박수 및 혈압과 같은 파라미터들에 대한 원격 모니터링 및 센서들을 제공할 수 있다.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크들로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것이 요구된다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.
물류(logistics) 및 화물 추적(freight tracking)은 위치 기반 정보 시스템을 사용하여 어디에서든지 인벤토리(inventory) 및 패키지의 추적을 가능하게 하는 이동 통신에 대한 중요한 사용 예이다. 물류 및 화물 추적의 사용 예는 전형적으로 낮은 데이터 속도를 요구하지만 넓은 범위와 신뢰성 있는 위치 정보가 필요하다.
인공 지능(AI: Artificial Intelligence)
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
로봇(Robot)
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
자율 주행(Self-Driving, Autonomous-Driving)
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
확장 현실(XR: eXtended Reality)
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(BluetoothTM), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 lOOe)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
AI+로봇
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 집을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
AI+자율주행
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
AI+XR
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
AI+로봇+자율주행
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부 또는 외부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
AI+로봇+XR
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
AI+자율주행+XR
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도톡 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
용어 정의
eLTE eNB: eLTE eNB는 EPC 및 NGC에 대한 연결을 지원하는 eNB의 진화(evolution)이다.
gNB: NGC와의 연결뿐만 아니라 NR을 지원하는 노드.
새로운 RAN: NR 또는 E-UTRA를 지원하거나 NGC와 상호 작용하는 무선 액세스 네트워크.
네트워크 슬라이스(network slice): 네트워크 슬라이스는 종단 간 범위와 함께 특정 요구 사항을 요구하는 특정 시장 시나리오에 대해 최적화된 솔루션을 제공하도록 operator에 의해 정의된 네트워크.
네트워크 기능(network function): 네트워크 기능은 잘 정의된 외부 인터페이스와 잘 정의된 기능적 동작을 가진 네트워크 인프라 내에서의 논리적 노드.
NG-C: 새로운 RAN과 NGC 사이의 NG2 레퍼런스 포인트(reference point)에 사용되는 제어 평면 인터페이스.
NG-U: 새로운 RAN과 NGC 사이의 NG3 레퍼런스 포인트(reference point)에 사용되는 사용자 평면 인터페이스.
비 독립형(Non-standalone) NR: gNB가 LTE eNB를 EPC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 요구하거나 또는 eLTE eNB를 NGC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 요구하는 배치 구성.
비 독립형 E-UTRA: eLTE eNB가 NGC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 gNB를 요구하는 배치 구성.
사용자 평면 게이트웨이: NG-U 인터페이스의 종단점.
뉴머롤로지(numerology): 주파수 영역에서 하나의 subcarrier spacing에 대응한다. Reference subcarrier spacing을 정수 N으로 scaling함으로써, 상이한 numerology가 정의될 수 있다.
NR: NR Radio Access 또는 New Radio
시스템 일반
도 4는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 NR의 전체적인 시스템 구조의 일례를 나타낸 도이다.
도 4를 참조하면, NG-RAN은 NG-RA 사용자 평면(새로운 AS sublayer/PDCP/RLC/MAC/PHY) 및 UE(User Equipment)에 대한 제어 평면(RRC) 프로토콜 종단을 제공하는 gNB들로 구성된다.
상기 gNB는 Xn 인터페이스를 통해 상호 연결된다.
상기 gNB는 또한,NG 인터페이스를 통해 NGC로 연결된다.
보다 구체적으로는, 상기 gNB는 N2 인터페이스를 통해 AMF (Access and Mobility Management Function)로, N3 인터페이스를 통해 UPF (User Plane Function)로 연결된다.
NR(New Rat) 뉴머롤로지(Numerology) 및 프레임(frame) 구조
NR 시스템에서는 다수의 뉴머롤로지(numerology)들이 지원될 수 있다. 여기에서, 뉴머롤로지는 서브캐리어 간격(subcarrier spacing)과 CP(Cyclic Prefix) 오버헤드에 의해 정의될 수 있다. 이 때, 다수의 서브캐리어 간격은 기본 서브캐리어 간격을 정수 N(또는,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000001
)으로 스케일링(scaling) 함으로써 유도될 수 있다. 또한, 매우 높은 반송파 주파수에서 매우 낮은 서브캐리어 간격을 이용하지 않는다고 가정될지라도, 이용되는 뉴머롤로지는 주파수 대역과 독립적으로 선택될 수 있다.
또한, NR 시스템에서는 다수의 뉴머롤로지에 따른 다양한 프레임 구조들이 지원될 수 있다.
이하, NR 시스템에서 고려될 수 있는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 뉴머롤로지 및 프레임 구조를 살펴본다.
NR 시스템에서 지원되는 다수의 OFDM 뉴머롤로지들은 표 1과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000001
NR 시스템에서의 프레임 구조(frame structure)와 관련하여, 시간 영역의 다양한 필드의 크기는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000002
의 시간 단위의 배수로 표현된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000003
이고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000004
이다. 하향링크(downlink) 및 상향링크(uplink) 전송은
Figure PCTKR2019009408-appb-I000005
의 구간을 가지는 무선 프레임(radio frame)으로 구성된다. 여기에서, 무선 프레임은 각각
Figure PCTKR2019009408-appb-I000006
의 구간을 가지는 10 개의 서브프레임(subframe)들로 구성된다. 이 경우, 상향링크에 대한 한 세트의 프레임들 및 하향링크에 대한 한 세트의 프레임들이 존재할 수 있다.
도 5는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 상향링크 프레임과 하향링크 프레임 간의 관계를 나타낸다.
도 5에 나타난 것과 같이, 단말(User Equipment, UE)로 부터의 상향링크 프레임 번호 i의 전송은 해당 단말에서의 해당 하향링크 프레임의 시작보다
Figure PCTKR2019009408-appb-I000007
이전에 시작해야 한다.
뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009408-appb-I000008
에 대하여, 슬롯(slot)들은 서브프레임 내에서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000009
의 증가하는 순서로 번호가 매겨지고, 무선 프레임 내에서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000010
의 증가하는 순서로 번호가 매겨진다. 하나의 슬롯은
Figure PCTKR2019009408-appb-I000011
의 연속하는 OFDM 심볼들로 구성되고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000012
는, 이용되는 뉴머롤로지 및 슬롯 설정(slot configuration)에 따라 결정된다. 서브프레임에서 슬롯
Figure PCTKR2019009408-appb-I000013
의 시작은 동일 서브프레임에서 OFDM 심볼
Figure PCTKR2019009408-appb-I000014
의 시작과 시간적으로 정렬된다.
모든 단말이 동시에 송신 및 수신을 할 수 있는 것은 아니며, 이는 하향링크 슬롯(downlink slot) 또는 상향링크 슬롯(uplink slot)의 모든 OFDM 심볼들이 이용될 수는 없다는 것을 의미한다.
표 2는 뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009408-appb-I000015
에서의 일반(normal) CP에 대한 슬롯 당 OFDM 심볼의 수를 나타내고, 표 3은 뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009408-appb-I000016
에서의 확장(extended) CP에 대한 슬롯 당 OFDM 심볼의 수를 나타낸다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000002
Figure PCTKR2019009408-appb-T000003
NR 물리 자원(NR Physical Resource)
NR 시스템에서의 물리 자원(physical resource)과 관련하여, 안테나 포트(antenna port), 자원 그리드(resource grid), 자원 요소(resource element), 자원 블록(resource block), 캐리어 파트(carrier 파트) 등이 고려될 수 있다.
이하, NR 시스템에서 고려될 수 있는 상기 물리 자원들에 대해 구체적으로 살펴본다.
먼저, 안테나 포트와 관련하여, 안테나 포트는 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널이 동일한 안테나 포트 상의 다른 심볼이 운반되는 채널로부터 추론될 수 있도록 정의된다. 하나의 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널의 광범위 특성(large-scale property)이 다른 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널로부터 유추될 수 있는 경우, 2 개의 안테나 포트는 QC/QCL(quasi co-located 혹은 quasi co-location) 관계에 있다고 할 수 있다. 여기에서, 상기 광범위 특성은 지연 확산(Delay spread), 도플러 확산(Doppler spread), 주파수 쉬프트(Frequency shift), 평균 수신 파워(Average received power), 수신 타이밍(Received Timing) 중 하나 이상을 포함한다.
도 6은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 지원하는 자원 그리드(resource grid)의 일 예를 나타낸다.
도 6을 참고하면, 자원 그리드가 주파수 영역 상으로
Figure PCTKR2019009408-appb-I000017
서브캐리어들로 구성되고, 하나의 서브프레임이 14·2μ OFDM 심볼들로 구성되는 것을 예시적으로 기술하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
NR 시스템에서, 전송되는 신호(transmitted signal)는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000018
서브캐리어들로 구성되는 하나 또는 그 이상의 자원 그리드들 및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000019
의 OFDM 심볼들에 의해 설명된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000020
이다. 상기
Figure PCTKR2019009408-appb-I000021
는 최대 전송 대역폭을 나타내고, 이는, 뉴머롤로지들뿐만 아니라 상향링크와 하향링크 간에도 달라질 수 있다.
이 경우, 뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009408-appb-I000022
및 안테나 포트 p 별로 하나의 자원 그리드가 설정될 수 있다.
뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009408-appb-I000023
및 안테나 포트 p에 대한 자원 그리드의 각 요소는 자원 요소(resource element)로 지칭되며, 인덱스 쌍
Figure PCTKR2019009408-appb-I000024
에 의해 고유적으로 식별된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000025
는 주파수 영역 상의 인덱스이고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000026
는 서브프레임 내에서 심볼의 위치를 지칭한다. 슬롯에서 자원 요소를 지칭할 때에는, 인덱스 쌍
Figure PCTKR2019009408-appb-I000027
이 이용된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000028
이다.
뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009408-appb-I000029
및 안테나 포트 p에 대한 자원 요소
Figure PCTKR2019009408-appb-I000030
는 복소 값(complex value)
Figure PCTKR2019009408-appb-I000031
에 해당한다. 혼동(confusion)될 위험이 없는 경우 혹은 특정 안테나 포트 또는 뉴머롤로지가 특정되지 않은 경우에는, 인덱스들 p 및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000032
는 드롭(drop)될 수 있으며, 그 결과 복소 값은
Figure PCTKR2019009408-appb-I000033
또는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000034
이 될 수 있다.
또한, 물리 자원 블록(physical resource block)은 주파수 영역 상의
Figure PCTKR2019009408-appb-I000035
연속적인 서브캐리어들로 정의된다. 주파수 영역 상에서, 물리 자원 블록들은 0부터
Figure PCTKR2019009408-appb-I000036
까지 번호가 매겨진다. 이 때, 주파수 영역 상의 물리 자원 블록 번호(physical resource block number)
Figure PCTKR2019009408-appb-I000037
와 자원 요소들
Figure PCTKR2019009408-appb-I000038
간의 관계는 수학식 1과 같이 주어진다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000039
또한, 캐리어 파트(carrier 파트)와 관련하여, 단말은 자원 그리드의 서브셋(subset)만을 이용하여 수신 또는 전송하도록 설정될 수 있다. 이 때, 단말이 수신 또는 전송하도록 설정된 자원 블록의 집합(set)은 주파수 영역 상에서 0부터
Figure PCTKR2019009408-appb-I000040
까지 번호가 매겨진다.
자기 완비(Self-contained) 서브프레임 구조
도 7는 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 자기 완비(Self-contained) 서브프레임 구조를 예시하는 도면이다.
TDD 시스템에서 데이터 전송 레이턴시(latency)를 최소화하기 위하여 5세대(5G: 5 generation) new RAT에서는 도 4와 같은 자기 완비(self-contained) 서브프레임 구조를 고려하고 있다.
도 7에서 빗금친 영역(심볼 인덱스 0)은 하향링크(DL) 제어 영역을 나타내고, 검정색 부분(심볼 인덱스 13)은 상향링크(UL) 제어 영역을 나타낸다. 음영 표시가 없는 영역은 DL 데이터 전송을 위해 사용될 수도 있고, 또는 UL 데이터 전송을 위해 사용될 수도 있다. 이러한 구조의 특징은 한 개의 서브프레임 내에서 DL 전송과 UL 전송이 순차적으로 진행되어, 서브프레임 내에서 DL 데이터가 전송되고, UL ACK/NACK도 수신될 수 있다. 결과적으로 데이터 전송 에러 발생시에 데이터 재전송까지 걸리는 시간을 줄이게 되며, 이로 인해 최종 데이터 전달의 latency를 최소화할 수 있다.
이러한 self-contained 서브프레임 구조에서 기지국과 UE가 송신 모드에서 수신모드로 전환 과정 또는 수신모드에서 송신모드로 전환 과정을 위한 시간 갭(time gap)이 필요하다. 이를 위하여 self-contained 서브프레임 구조에서 DL에서 UL로 전환되는 시점의 일부 OFDM 심볼이 가드 구간(GP: guard period)으로 설정되게 된다.
아날로그 빔포밍(Analog beamforming)
밀리미터파(Millimeter Wave, mmW)에서는 파장이 짧아져서 동일 면적에 다수개의 안테나 요소(antenna element)의 설치가 가능하다. 즉, 30GHz 대역에서 파장은 1cm로써 4 X 4 (4 by 4) cm의 패널(panel)에 0.5 람다(lambda)(즉, 파장) 간격으로 2-차원 배열 형태로 총 64(8x8)의 antenna element 설치가 가능하다. 그러므로 mmW에서는 다수개의 antenna element를 사용하여 빔포밍(BF: beamforming) 이득을 높여 커버리지를 증가시키거나, 수율(throughput)을 높이려고 한다.
이 경우에 antenna element 별로 전송 파워 및 위상 조절이 가능하도록 트랜시버 유닛(TXRU: Transceiver Unit)을 가지면 주파수 자원 별로 독립적인 빔포밍이 가능하다. 그러나 100여개의 antenna element 모두에 TXRU를 설치하기에는 가격측면에서 실효성이 떨어지는 문제를 갖게 된다. 그러므로 하나의 TXRU에 다수개의 antenna element를 매핑하고 아날로그 위상 시프터(analog phase shifter)로 빔(beam)의 방향을 조절하는 방식이 고려되고 있다. 이러한 analog BF 방식은 전 대역에 있어서 하나의 beam 방향만을 만들 수 있어 주파수 선택적 BF을 할 수 없다는 단점이 있다.
디지털(Digital) BF와 analog BF의 중간 형태로 Q개의 antenna element보다 적은 개수인 B개의 TXRU를 갖는 하이브리드 빔포밍(hybrid BF)을 고려할 수 있다. 이 경우에 B개의 TXRU와 Q개의 antenna element의 연결 방식에 따라서 차이는 있지만, 동시에 전송할 수 있는 beam의 방향은 B개 이하로 제한되게 된다.
이하, 도면을 참조하여 TXRU와 antenna element의 연결 방식의 대표적인 일례들을 살펴본다.
도 8은 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 트랜스시버 유닛 모델을 예시한다.
TXRU 가상화(virtualization) 모델은 TXRU의 출력 신호와 antenna elements의 출력 신호의 관계를 나타낸다. antenna element와 TXRU와의 상관 관계에 따라 도 5(a)와 같이 TXRU 가상화(virtualization) 모델 옵션-1: 서브-배열 분할 모델(sub-array 파트ition model)과 도 5(b)와 같이 TXRU 가상화 모델 옵션-2: 전역 연결(full-connection) 모델로 구분될 수 있다.
도 8(a)를 참조하면, 서브-배열 분할 모델(sub-array 파트ition model)의 경우, antenna element는 다중의 안테나 요소 그룹으로 분할되고, 각 TXRU는 그룹 중 하나와 연결된다. 이 경우에 antenna element는 하나의 TXRU에만 연결된다.
도 8(b)를 참조하면, 전역 연결(full-connection) 모델의 경우, 다중의 TXRU의 신호가 결합되어 단일의 안테나 요소(또는 안테나 요소의 배열)에 전달된다. 즉, TXRU가 모든 안테나 element에 연결된 방식을 나타낸다. 이 경우에 안테나 element는 모든 TXRU에 연결된다.
도 8에서 q는 하나의 열(column) 내 M개의 같은 편파(co-polarized)를 가지는 안테나 요소들의 송신 신호 벡터이다. w는 광대역 TXRU 가상화 가중치 벡터(wideband TXRU virtualization weight vector)이며, W는 아날로그 위상 시프터(analog phase shifter)에 의해 곱해지는 위상 벡터를 나타낸다. 즉 W에 의해 analog beamforming의 방향이 결정된다. x는 M_TXRU 개의 TXRU들의 신호 벡터이다.
여기서, 안테나 포트와 TXRU들과의 매핑은 일대일(1-to-1) 또는 일대다(1-to-many)일 수 있다.
도 8에서 TXRU와 안테나 요소 간의 매핑(TXRU-to-element mapping)은 하나의 예시를 보여주는 것일 뿐이고, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며 하드웨어 관점에서 이 밖에 다양한 형태로 구현될 수 있는 TXRU와 안테나 요소 간의 매핑에도 본 발명이 동일하게 적용될 수 있다.
또한, New RAT 시스템에서는 다수의 안테나가 사용되는 경우, 디지털 빔포밍과 아날로그 빔포밍을 결합한 하이브리드 빔포밍 기법이 대두되고 있다. 이때, 아날로그 빔포밍(또는 RF(radio frequency) 빔포밍)은 RF 단에서 프리코딩(또는 컴바이닝)을 수행하는 동작을 의미한다. 하이브리드 빔포밍에서 베이스밴드(Baseband) 단과 RF 단은 각각 프리코딩(또는 컴바이닝)을 수행하며, 이로 인해 RF 체인 수와 D(digital)/A(analog)(또는 A/D) 컨버터 수를 줄이면서도 디지털 빔포밍에 근접한 성능을 낼 수 있다는 장점이 있다. 편의상 하이브리드 빔포밍 구조는 N개 트랜시버 유닛(TXRU)과 M개의 물리적 안테나로 표현될 수 있다. 그러면 송신단에서 전송할 L개 데이터 계층에 대한 디지털 빔포밍은 N by L 행렬로 표현될 수 있고, 이후 변환된 N개의 디지털 신호는 TXRU를 거쳐 아날로그 신호로 변환된 다음 M by N 행렬로 표현되는 아날로그 빔포밍이 적용된다.
도 9는 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 TXRU 및 물리적 안테나 관점에서 하이브리드 빔포밍 구조를 도식화한 도면이다.
도 9에서 디지털 빔의 개수는 L개 이며, 아날로그 빔의 개수는 N개인 경우를 예시한다.
New RAT 시스템에서는 기지국이 아날로그 빔포밍을 심볼 단위로 변경할 수 있도록 설계하여, 특정 지역에 위치한 단말에게 보다 효율적인 빔포밍을 지원하는 방향이 고려되고 있다. 나아가, 도 6에서 특정 N개의 TXRU와 M개의 RF 안테나를 하나의 안테나 패널(panel)로 정의할 때, New RAT 시스템에서는 서로 독립적인 하이브리드 빔포밍의 적용이 가능한 복수의 안테나 패널들을 도입하는 방안까지 고려되고 있다.
채널 상태 정보(CSI: Channel State Information) 피드백
3GPP LTE/LTE-A 시스템에서는, 사용자 기기(UE)가 채널 상태 정보(CSI)를 기지국(BS 또는 eNB)으로 보고하도록 정의되었다.
CSI는 UE와 안테나 포트 사이에 형성되는 무선 채널(혹은 링크라고도 함)의 품질을 나타낼 수 있는 정보를 통칭한다. 예를 들어, 랭크 지시자(RI: Rank Indicator), 프리코딩 행렬 지시자(PMI: Precoding Matrix Indicator), 채널 품질 지시자(CQI: Channel Quality Indicator) 등이 이에 해당한다.
여기서, RI는 채널의 랭크(rank) 정보를 나타내며, 이는 UE가 동일 시간-주파수 자원을 통해 수신하는 스트림의 개수를 의미한다. 이 값은 채널의 긴 주기(long term) 페이딩(fading)에 의해 종속되어 결정되므로, PMI, CQI보다 일반적으로 더 긴 주기를 가지고 UE에서 BS로 피드백된다. PMI는 채널 공간 특성을 반영한 값으로 신호 대 간섭 잡음비(SINR: Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio) 등의 메트릭(metric)을 기준으로 UE가 선호하는 프리코딩 인덱스를 나타낸다. CQI는 채널의 세기를 나타내는 값으로 일반적으로 BS가 PMI를 이용했을 때 얻을 수 있는 수신 SINR을 의미한다.
3GPP LTE/LTE-A 시스템에서 기지국은 다수개의 CSI 프로세스(process)를 UE에게 설정해 주고, 각 프로세스에 대한 CSI를 보고 받을 수 있다. 여기서 CSI 프로세스는 기지국으로부터의 신호 품질 측정을 위한 CSI-RS와 간섭 측정을 위한 CSI-간섭 측정(CSI-IM: CSI-Interference Measurement) 자원으로 구성된다.
참조 신호(RS: Reference Signal) 가상화(virtualization)
mmW에서 analog beamforming에 의해 한 시점에 하나의 analog beam 방향으로만 PDSCH 전송될 수 있다. 이 경우, 해당 방향에 있는 일부 소수의 UE에게만 기지국으로부터 데이터 전송이 가능하게 된다. 그러므로 필요에 따라서 안테나 포트 별로 analog beam 방향을 다르게 설정함으로써 여러 analog beam 방향에 있는 다수의 UE들에게 동시에 데이터 전송이 수행될 수 있다.
도 10은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 빔 스위핑(beam sweeping) 동작의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10에서 설명한 바와 같이 기지국이 복수의 아날로그 빔을 사용하는 경우, 단말 별로 신호 수신에 유리한 아날로그 빔이 다를 수 있기 때문에 적어도 동기 신호(Synchronization signal), 시스템 정보(System information), 및 페이징(Paging) 등에 대해서는 특정 서브프레임에서 기지국이 적용하려는 복수의 아날로그 빔들을 심볼에 따라 바꿔 모든 단말이 수신 기회를 가질 수 있도록 하는 빔 스위핑 동작이 고려되고 있다.
도 10은 하향링크 전송 과정에서 동기 신호 및 시스템 정보에 대한 빔 스위핑 동작의 일 예를 나타낸다. 도 10에서 New RAT에서 시스템 정보가 브로드 캐스팅 방식으로 전송되는 물리적 자원(또는 물리 채널)을 xPBCH (physical broadcast channel)으로 호칭하였다.
이때, 한 심볼 내에서 서로 다른 안테나 패널에 속하는 아날로그 빔들은 동시 전송될 수 있으며, 아날로그 빔에 따른 채널을 측정하기 위해 도 7에 도시된 바와 같이 (특정 안테나 패널에 대응되는)단일 아날로그 빔이 적용되어 전송되는 참조 신호인 빔 참조신호(Beam Reference Signal: BRS)를 도입하는 방안이 논의되고 있다.
상기 BRS는 복수의 안테나 포트에 대해 정의될 수 있으며, BRS의 각 안테나 포트는 단일 아날로그 빔에 대응될 수 있다.
이때, BRS와는 달리 동기 신호 또는 xPBCH는 임의의 단말들에 의해서 전송되는 신호가 잘 수신될 수 있도록 아날로그 빔 그룹 내의 모든 아날로그 빔이 적용되어 전송될 수 있다.
RRM 측정
LTE 시스템에서는 Power control, Scheduling, Cell search, Cell reselection, Handover, Radio link or Connection monitoring, Connection establish/re-establish 등의 포함하는 RRM 동작을 지원한다.
이때, 서빙 셀은 단말에게 RRM 동작을 수행하기 위한 측정 값인 RRM measurement 정보를 요청할 수 있다.
예를 들면, 단말은 각 Cell에 대한 Cell search 정보, RSRP (reference signal received power), RSRQ (reference signal received quality) 등의 정보를 측정하여 기지국에게 보고할 수 있다.
구체적으로, LTE 시스템에서 단말은 Serving Cell로부터 RRM measurement를 위한 상위 계층 신호로 'measConfig'를 전송 받는다. 단말은 'measConfig'에 따라 RSRP 또는 RSRQ를 측정한다.
RSRP,RSRQ 및 RSSI의 정의는 아래와 같다.
- RSRP: RSRP는 고려된 측정 주파수 대역폭 내에서 셀 특정 기준 신호를 전달하는 자원 요소의 전력 기여도([W])에 대한 선형 평균으로 정의될 수 있다. RSRP 결정을 위해 셀 특정 레퍼런스 신호 R0가 사용될 수 있다. 단말이 R1이 이용 가능하다는 것을 신뢰성 있게 검출 할 수 있는 경우, R0에 추가하여 R1을 사용하여 RSRP를 결정할 수 있다.
RSRP의 기준점(reference point)은 단말의 안테나 커넥터가 될 수 있다.
수신기 다이버시티(diversity)가 단말에 의해 사용되는 경우,보고된 값은 임의의 개별 다이버시티 브랜치의 대응하는 RSRP보다 낮아서는 안된다.
-RSRQ: 기준 신호 수신 품질 (RSRQ)은 비율 N × RSRP / (E-UTRA 반송파 RSSI)로 정의되며, N은 E-UTRA 반송파 RSSI 측정 대역폭의 RB 수이다. 분자와 분모의 측정은 동일한 자원 블록 집합을 통해 수행되어야 한다.
E-UTRA 반송파 수신 신호 강도 표시기 (RSSI)는 안테나 포트 0에 대한 참조 심볼을 포함하는 OFDM 심볼에서만 측정 된 총 수신 전력([W])의 선형 평균과 측정 대역폭에서 N 개의 자원 인접 채널 간섭, 열 잡음 등을 포함하는 모든 소스로부터 UE에 의해 블록에 의해 수신된다.
상위 계층 시그널링이 RSRQ 측정을 수행하기위한 특정 서브 프레임을 나타내는 경우, RSSI는 표시된 서브 프레임 내의 모든 OFDM 심볼에 대해 측정된다.
RSRQ에 대한 기준점은 단말의 안테나 커넥터가 되어야 한다.
수신기 다이버 시티가 단말에 의해 사용되는 경우, 보고 된 값은 임의의 개별 다이버시티 브랜치의 대응하는 RSRQ보다 낮아서는 안된다.
RSSI: RSSI는 수신기 펄스 정형 필터에 의해 정의 된 대역폭 내에서 수신기에서 발생하는 열 잡음 및 잡음을 포함하여 수신 된 광대역 전력을 의미한다.
RSSI의 측정을 위한 기준점은 단말의 안테나 커넥터가 되어야 한다. 수신기 다이버시티가 단말에 의해 사용되는 경우, 보고 된 값은 임의의 개별 수신 안테나 브랜치의 대응하는 UTRA 반송파 RSSI보다 낮아서는 안 된다.
이와 같은 정의에 따라, LTE 시스템에서 동작하는 단말은 Intra-frequency measurement인 경우, SIB3 (system information block type 3)에서 전송되는 Allowed measurement bandwidth 관련 IE (information element)를 통해, Inter-frequency measurement인 경우에는 SIB5에서 전송되는 Allowed measurement bandwidth을 통해 6, 15, 25, 50, 75, 100RB (resource block) 중 하나에 대응되는 Bandwidth에서 RSRP를 측정하도록 허용 받을 수 있다.
또는, 위와 같은 IE가 없을 경우 Default로 전체 DL(downlink) 시스템의 주파수 대역에서 측정이 수행될 수 있다. 이때, 단말이 Allowed measurement bandwidth를 수신하는 경우, 단말은 해당 값을 maximum measurement bandwidth로 생각하고 해당 값 이내에서 자유롭게 RSRP의 값을 측정할 수 있다.
다만, Serving Cell이 WB-RSRQ로 정의되는 IE을 전송하고, Allowed measurement bandwidth을 50RB 이상으로 설정하면 단말은 전체 Allowed measurement bandwidth에 대한 RSRP 값을 계산하여야 한다. 한편, RSSI에 대해서는 RSSI bandwidth의 정의에 따라 단말의 수신기가 갖는 주파수 대역에서 측정이 수행될 수 있다.
도 11은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 안테나 정렬(Antenna Array)의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11에서 일반화된 패널 안테나 정렬(panel antenna array)는 각각 수평 도메인(horizontal domain)과 수직 도메인(vertical domain)에 Mg개, Ng개의 패널로 구성될 수 있다.
이때, 하나의 패널은 각각 M개의 열과 N개의 행으로 구성되며, 도 8에서는 X-pol 안테나가 가정되었다. 따라서, 총 안테나 엘리먼트의 개수는 2*M*N*Mg*Ng개로 구성될 수 있다.
CSI 관련 절차(Channel State Information related Procedure)
도 12는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 CSI 관련 절차의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
NR(New Radio) 시스템에서, CSI-RS(channel state information-reference signal)은 시간 및/또는 주파수 트래킹(time/frequency tracking), CSI 계산(computation), L1(layer 1)-RSRP(reference signal received power) 계산(computation) 및 이동성(mobility)를 위해 사용된다.
본 명세서에서 사용되는 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나를 포함한다'와 동일한 의미로 해석될 수 있다.
상기 CSI computation은 CSI 획득(acquisition)과 관련되며, L1-RSRP computation은 빔 관리(beam management, BM)와 관련된다.
CSI(channel state information)은 단말과 안테나 포트 사이에 형성되는 무선 채널(혹은 링크라고도 함)의 품질을 나타낼 수 있는 정보를 통칭한다.
상기와 같은 CSI-RS의 용도 중 하나를 수행하기 위해, 단말(예: user equipment, UE)은 CSI와 관련된 설정(configuration) 정보를 RRC(radio resource control) signaling을 통해 기지국(예: general Node B, gNB)으로부터 수신한다(S12010).
상기 CSI와 관련된 configuration 정보는 CSI-IM(interference management) 자원(resource) 관련 정보, CSI 측정 설정(measurement configuration) 관련 정보, CSI 자원 설정(resource configuration) 관련 정보, CSI-RS 자원(resource) 관련 정보 또는 CSI 보고 설정(report configuration) 관련 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 CSI-IM 자원 관련 정보는 CSI-IM 자원 정보(resource information), CSI-IM 자원 세트 정보(resource set information) 등을 포함할 수 있다.
CSI-IM resource set은 CSI-IM resource set ID(identifier)에 의해 식별되며, 하나의 resource set은 적어도 하나의 CSI-IM resource를 포함한다.
각각의 CSI-IM resource는 CSI-IM resource ID에 의해 식별된다.
상기 CSI resource configuration 관련 정보는 NZP(non zero power) CSI-RS resource set, CSI-IM resource set 또는 CSI-SSB resource set 중 적어도 하나를 포함하는 그룹을 정의한다.
즉, 상기 CSI resource configuration 관련 정보는 CSI-RS resource set list를 포함하며, 상기 CSI-RS resource set list는 NZP CSI-RS resource set list, CSI-IM resource set list 또는 CSI-SSB resource set list 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 CSI resource configuration 관련 정보는 CSI-ResourceConfig IE로 표현될 수 있다.
CSI-RS resource set은 CSI-RS resource set ID에 의해 식별되고, 하나의 resource set은 적어도 하나의 CSI-RS resource를 포함한다.
각각의 CSI-RS resource는 CSI-RS resource ID에 의해 식별된다.
표 1에서와 같이, NZP CSI-RS resource set 별로 CSI-RS의 용도를 나타내는 parameter들(예: BM 관련 'repetition' parameter, tracking 관련 'trs-Info' parameter)이 설정될 수 있다.
표 4는 NZP CSI-RS resource set IE의 일례를 나타낸다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000004
표 4에서, repetition parameter는 동일한 beam의 반복 전송 여부를 나타내는 parameter로, NZP CSI-RS resource set 별로 repetition이 'ON' 또는 'OFF'인지를 지시한다.
본 명세서에서 사용되는 전송 빔(Tx beam)은 spatial domain transmission filter와, 수신 빔(Rx beam)은 spatial domain reception filter와 동일한 의미로 해석될 수 있다.
예를 들어, 표 4의 repetition parameter가 'OFF'로 설정된 경우, 단말은 resource set 내의 NZP CSI-RS resource(들)이 모든 심볼에서 동일한 DL spatial domain transmission filter와 동일한 Nrofports로 전송된다고 가정하지 않는다.
그리고, higher layer parameter에 해당하는 repetition parameter는 L1 parameter의 'CSI-RS-ResourceRep'에 대응한다.
상기 CSI 보고 설정(report configuration) 관련 정보는 시간 영역 행동(time domain behavior)을 나타내는 보고 설정 타입(reportConfigType) parameter 및 보고하기 위한 CSI 관련 quantity를 나타내는 보고량(reportQuantity) parameter를 포함한다.
상기 시간 영역 행동(time domain behavior)은 periodic, aperiodic 또는 semi-persistent일 수 있다.
그리고, 상기 CSI report configuration 관련 정보는 CSI-ReportConfig IE로 표현될 수 있으며, 아래 표 5는 CSI-ReportConfig IE의 일례를 나타낸다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000005
Figure PCTKR2019009408-appb-I000041
그리고, 상기 단말은 상기 CSI와 관련된 configuration 정보에 기초하여 CSI를 측정(measurement)한다(S12020).
상기 CSI 측정은 (1) 단말의 CSI-RS 수신 과정(S12022)과, (2) 수신된 CSI-RS를 통해 CSI를 계산(computation)하는 과정(S12024)을 포함할 수 있다.
상기 CSI-RS에 대한 시퀀스(sequence)는 아래 수학식 2에 의해 생성되며, pseudo-random sequence C(i)의 초기값(initialization value)는 수학식 3에 의해 정의된다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000042
[수학식 3]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000043
수학식 2 및 3에서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000044
는 radio frame 내 슬롯 번호(slot number)를 나타내고, pseudo-random sequence generator는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000045
인 각 OFDM 심볼의 시작에서 Cint로 초기화된다.
그리고, l은 슬롯 내 OFDM symbol number이며,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000046
는 higher-layer parameter scramblingID와 동일하다.
그리고, 상기 CSI-RS는 higher layer parameter CSI-RS-ResourceMapping에 의해 시간(time) 및 주파수(frequency) 영역에서 CSI-RS resource의 RE(resource element) 매핑이 설정된다.
표 6은 CSI-RS-ResourceMapping IE의 일례를 나타낸다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000006
표 6에서, 밀도(density, D)는 RE/port/PRB(physical resource block)에서 측정되는 CSI-RS resource의 density를 나타내며, nrofPorts는 안테나 포트의 개수를 나타낸다.
그리고, 상기 단말은 상기 측정된 CSI를 기지국으로 보고(report)한다(S12030).
여기서, 표 6의 CSI-ReportConfig의 quantity가 'none(또는 No report)'로 설정된 경우, 상기 단말은 상기 report를 생략할 수 있다.
다만, 상기 quantity가 'none(또는 No report)'로 설정된 경우에도 상기 단말은 기지국으로 report를 할 수도 있다.
상기 quantity가 'none'으로 설정된 경우는 aperiodic TRS를 trigger하는 경우 또는 repetition이 설정된 경우이다.
여기서, repetition이 'ON'으로 설정된 경우에만 상기 단말의 report를 생략하도록 정의할 수도 있다.
정리하면, repetition이 'ON' 및 'OFF'로 설정되는 경우, CSI report는 'No report', 'SSBRI(SSB Resource Indicator) 및 L1-RSRP', 'CRI(CSI-RS Resource Indicator) 및 L1-RSRP' 모두 가능할 수 있다.
또는, repetition이 'OFF'일 경우에는 'SSBRI 및 L1-RSRP' 또는 'CRI 및 L1-RSRP'의 CSI report가 전송되도록 정의되고, repetition 'ON'일 경우에는 'No report', 'SSBRI 및 L1-RSRP', 또는 'CRI 및 L1-RSRP'가 전송되도록 정의될 수 있다.
CSI 측정 및 보고(CSI measurement and reporting) 절차
NR 시스템은 보다 유연하고 동적인 CSI measurement 및 reporting을 지원한다.
상기 CSI measurement는 CSI-RS를 수신하고, 수신된 CSI-RS를 computation하여 CSI를 acquisition하는 절차를 포함할 수 있다.
CSI measurement 및 reporting의 time domain behavior로서, aperiodic/semi-persistent/periodic CM(channel measurement) 및 IM(interference measurement)이 지원된다.
CSI-IM의 설정을 위해 4 port NZP CSI-RS RE pattern을 이용한다.
NR의 CSI-IM 기반 IMR은 LTE의 CSI-IM과 유사한 디자인을 가지며, PDSCH rate matching을 위한 ZP CSI-RS resource들과는 독립적으로 설정된다.
그리고, NZP CSI-RS 기반 IMR에서 각각의 port는 (바람직한 channel 및) precoded NZP CSI-RS를 가진 interference layer를 emulate한다.
이는, multi-user case에 대해 intra-cell interference measurement에 대한 것으로, MU interference를 주로 target 한다.
기지국은 설정된 NZP CSI-RS 기반 IMR의 각 port 상에서 precoded NZP CSI-RS를 단말로 전송한다.
단말은 resource set에서 각각의 port에 대해 channel / interference layer를 가정하고 interference를 측정한다.
채널에 대해, 어떤 PMI 및 RI feedback도 없는 경우, 다수의 resource들은 set에서 설정되며, 기지국 또는 네트워크는 channel / interference measurement에 대해 NZP CSI-RS resource들의 subset을 DCI를 통해 지시한다.
resource setting 및 resource setting configuration에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
자원 세팅(resource setting)
각각의 CSI resource setting 'CSI-ResourceConfig'는 (higher layer parameter csi-RS-ResourceSetList에 의해 주어진) S≥1 CSI resource set에 대한 configuration을 포함한다.
여기서, CSI resource setting은 CSI-RS- resourcesetlist에 대응한다.
여기서, S는 설정된 CSI-RS resource set의 수를 나타낸다.
여기서, S≥1 CSI resource set에 대한 configuration은 (NZP CSI-RS 또는 CSI-IM으로 구성된) CSI-RS resource들을 포함하는 각각의 CSI resource set과 L1-RSRP computation에 사용되는 SS/PBCH block (SSB) resource를 포함한다.
각 CSI resource setting은 higher layer parameter bwp-id로 식별되는 DL BWP(bandwidth 파트)에 위치된다.
그리고, CSI reporting setting에 링크된 모든 CSI resource setting들은 동일한 DL BWP를 갖는다.
CSI-ResourceConfig IE에 포함되는 CSI resource setting 내에서 CSI-RS resource의 time domain behavior는 higher layer parameter resourceType에 의해 지시되며, aperiodic, periodic 또는 semi-persistent로 설정될 수 있다.
Periodic 및 semi-persistent CSI resource setting에 대해, 설정된 CSI-RS resource set의 수(S)는 '1'로 제한된다.
Periodic 및 semi-persistent CSI resource setting에 대해, 설정된 주기(periodicity) 및 슬롯 오프셋(slot offset)은 bwp-id에 의해 주어지는 것과 같이, 연관된 DL BWP의 numerology에서 주어진다.
UE가 동일한 NZP CSI-RS resource ID를 포함하는 다수의 CSI-ResourceConfig들로 설정될 때, 동일한 time domain behavior는 CSI-ResourceConfig에 대해 설정된다.
UE가 동일한 CSI-IM resource ID를 포함하는 다수의 CSI-ResourceConfig들로 설정될 때, 동일한 time domain behavior는 CSI-ResourceConfig에 대해 설정된다.
다음은 channel measurement (CM) 및 interference measurement(IM)을 위한 하나 또는 그 이상의 CSI resource setting들은 higher layer signaling을 통해 설정된다.
- interference measurement에 대한 CSI-IM resource.
- interference measurement에 대한 NZP CSI-RS 자원.
- channel measurement에 대한 NZP CSI-RS 자원.
즉, CMR(channel measurement resource)는 CSI acquisition을 위한 NZP CSI-RS일 수 있으며, IMR(Interference measurement resource)는 CSI-IM과 IM을 위한 NZP CSI-RS일 수 있다.
여기서, CSI-IM(또는 IM을 위한 ZP CSI-RS)는 주로 inter-cell interference measurement에 대해 사용된다.
그리고, IM을 위한 NZP CSI-RS는 주로 multi-user로부터 intra-cell interference measurement를 위해 사용된다.
UE는 채널 측정을 위한 CSI-RS resource(들) 및 하나의 CSI reporting을 위해 설정된 interference measurement를 위한 CSI-IM / NZP CSI-RS resource(들)이 자원 별로 'QCL-TypeD'라고 가정할 수 있다.
자원 세팅 설정(resource setting configuration)
살핀 것처럼, resource setting은 resource set list를 의미할 수 있다.
aperiodic CSI에 대해, higher layer parameter CSI-AperiodicTriggerState를 사용하여 설정되는 각 트리거 상태(trigger state)는 각각의 CSI-ReportConfig가 periodic, semi-persistent 또는 aperiodic resource setting에 링크되는 하나 또는 다수의 CSI-ReportConfig와 연관된다.
하나의 reporting setting은 최대 3개까지의 resource setting과 연결될 수 있다.
- 하나의 resource setting이 설정되면, (higher layer parameter resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) resource setting 은 L1-RSRP computation을 위한 channel measurement에 대한 것이다.
- 두 개의 resource setting들이 설정되면, (higher layer parameter resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 resource setting은 channel measurement를 위한 것이고, (csi-IM-ResourcesForInterference 또는 nzp-CSI-RS -ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 resource setting은 CSI-IM 또는 NZP CSI-RS 상에서 수행되는 interference measurement를 위한 것이다.
- 세 개의 resource setting들이 설정되면, (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 resource setting은 channel measurement를 위한 것이고, (csi-IM-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 resource setting은 CSI-IM 기반 interference measurement를 위한 것이고, (nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 세 번째 resource setting 은 NZP CSI-RS 기반 interference measurement를 위한 것이다.
Semi-persistent 또는 periodic CSI에 대해, 각 CSI-ReportConfig는 periodic 또는 semi-persistent resource setting에 링크된다.
- (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 하나의 resource setting 이 설정되면, 상기 resource setting은 L1-RSRP computation을 위한 channel measurement에 대한 것이다.
- 두 개의 resource setting들이 설정되면, (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 resource setting은 channel measurement를 위한 것이며, (higher layer parameter csi-IM-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 resource setting은 CSI-IM 상에서 수행되는 interference measurement를 위해 사용된다.
CSI measurement 관련 CSI computation에 대해 살펴본다.
간섭 측정이 CSI-IM 상에서 수행되면, 채널 측정을 위한 각각의 CSI-RS resource는 대응하는 resource set 내에서 CSI-RS resource들 및 CSI-IM resource들의 순서에 의해 CSI-IM resource와 자원 별로 연관된다.
채널 측정을 위한 CSI-RS resource의 수는 CSI-IM resource의 수와 동일하다.
그리고, interference measurement가 NZP CSI-RS에서 수행되는 경우, UE는 채널 측정을 위한 resource setting 내에서 연관된 resource set에서 하나 이상의 NZP CSI-RS resource로 설정될 것으로 기대하지 않는다.
Higher layer parameter nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference가 설정된 단말은 NZP CSI-RS resource set 내에 18 개 이상의 NZP CSI-RS port가 설정될 것으로 기대하지 않는다.
CSI 측정을 위해, 단말은 아래 사항을 가정한다.
- 간섭 측정을 위해 설정된 각각의 NZP CSI-RS port는 간섭 전송 계층에 해당한다.
- 간섭 측정을 위한 NZP CSI-RS port의 모든 간섭 전송 레이어는 EPRE(energy per resource element) 비율을 고려한다.
- 채널 측정을 위한 NZP CSI-RS resource의 RE(s) 상에서 다른 간섭 신호, 간섭 측정을 위한 NZP CSI-RS resource 또는 간섭 측정을 위한 CSI-IM resource.
CSI 보고(Reporting) 절차에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
CSI 보고를 위해, UE가 사용할 수 있는 time 및 frequency 자원은 기지국에 의해 제어된다.
CSI(channel state information)은 채널 품질 지시자(channel quality indicator, CQI), 프리코딩 행렬 지시자 (precoding matrix indicator, PMI), CSI-RS resource indicator (CRI), SS/PBCH block resource indicator (SSBRI), layer indicator (LI), rank indicator (RI) 또는 L1-RSRP 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, L1-RSRP에 대해, 단말은 N≥1 CSI-ReportConfig reporting setting, M≥1 CSI-ResourceConfig resource setting 및 하나 또는 두 개의 trigger state들의 리스트(aperiodicTriggerStateList 및 semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList에 의해 제공되는)로 higher layer에 의해 설정된다.
상기 aperiodicTriggerStateList에서 각 trigger state는 channel 및 선택적으로 interference 대한 resource set ID들을 지시하는 연관된 CSI-ReportConfigs 리스트를 포함한다.
상기 semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList에서 각 trigger state는 하나의 연관된 CSI-ReportConfig가 포함된다.
그리고, CSI reporting의 time domain behavior는 periodic, semi-persistent, aperiodic을 지원한다.
이하, periodic, semi-persistent (SP), aperiodic CSI reporting에 대해 각각 설명한다.
periodic CSI reporting은 short PUCCH, long PUCCH 상에서 수행된다.
Periodic CSI reporting의 주기(periodicity) 및 슬롯 오프셋(slot offset)은 RRC로 설정될 수 있으며, CSI-ReportConfig IE를 참고한다.
다음, SP CSI reporting은 short PUCCH, long PUCCH, 또는 PUSCH 상에서 수행된다.
Short/long PUCCH 상에서 SP CSI인 경우, 주기(periodicity) 및 슬롯 오프셋(slot offset)은 RRC로 설정되며, 별도의 MAC CE로 CSI 보고가 activation/deactivation 된다.
PUSCH 상에서 SP CSI인 경우, SP CSI reporting의 periodicity는 RRC로 설정되지만, slot offset은 RRC로 설정되지 않으며, DCI(format 0_1)에 의해 SP CSI reporting은 활성화/비활성화(activation/deactivation)된다.
최초 CSI 보고 타이밍은 DCI에서 지시되는 PUSCH time domain allocation 값을 따르며, 후속되는 CSI 보고 타이밍은 RRC로 설정된 주기에 따른다.
PUSCH 상에서 SP CSI reporting에 대해, 분리된 RNTI(SP-CSI C-RNTI)가 사용된다.
DCI format 0_1은 CSI request field를 포함하고, 특정 configured SP-CSI trigger state를 activation/deactivation할 수 있다.
그리고, SP CSI reporting은, SPS PUSCH 상에서 data 전송을 가진 mechanism과 동일 또는 유사한 활성화/비활성화를 가진다.
다음, aperiodic CSI reporting은 PUSCH 상에서 수행되며, DCI에 의해 trigger된다.
AP CSI-RS를 가지는 AP CSI의 경우, AP CSI-RS timing은 RRC에 의해 설정된다.
여기서, AP CSI reporting에 대한 timing은 DCI에 의해 동적으로 제어된다.
NR은 LTE에서 PUCCH 기반 CSI 보고에 적용되었던 다수의 reporting instance들에서 CSI를 나누어 보고하는 방식 (예를 들어, RI, WB PMI/CQI, SB PMI/CQI 순서로 전송)이 적용되지 않는다.
대신, NR은 short/long PUCCH에서 특정 CSI 보고를 설정하지 못하도록 제한하고, CSI omission rule이 정의된다.
그리고, AP CSI reporting timing과 관련하여, PUSCH symbol/slot location은 DCI에 의해 동적으로 지시된다. 그리고, candidate slot offset들은 RRC에 의해 설정된다.
CSI reporting에 대해, slot offset(Y)는 reporting setting 별로 설정된다.
UL-SCH에 대해, slot offset K2는 별개로 설정된다.
2개의 CSI latency class(low latency class, high latency class)는 CSI computation complexity의 관점에서 정의된다.
Low latency CSI의 경우, 최대 4 ports Type-I codebook 또는 최대 4-ports non-PMI feedback CSI를 포함하는 WB CSI이다.
High latency CSI는 low latency CSI를 제외한 다른 CSI를 말한다.
Normal 단말에 대해, (Z, Z')는 OFDM symbol들의 unit에서 정의된다.
Z는 Aperiodic CSI triggering DCI를 수신한 후 CSI 보고를 수행하기 까지의 최소 CSI processing time을 나타낸다.
Z'는 channel/interference에 대한 CSI-RS를 수신한 후 CSI 보고를 수행하기까지의 최소 CSI processing time을 나타낸다.
추가적으로, 단말은 동시에 calculation할 수 있는 CSI의 개수를 report한다.
Type II Codebook
4 개의 안테나 포트들 {3000, 3001, ..., 3003}, 8 개의 안테나 포트들 {3000, 3001, 3007}, 12 개의 안테나 포트들 {3000, 3001, ..., 3011}, 16 개의 안테나 포트들 {3000, 3001, ..., 3032}, 32 개의 안테나 포트 {3000, 3001, ..., 3031}로 구성되며, 'typeII'로 설정된 상위 계층 파라미터 codebookType으로 구성된 UE는,
- N1 및 N1의 값들은 상위 계층 파라미터 n1-n2-codebookSubsetRestriction 및 CodebookConfig-N2로 개별적으로 구성된다. 주어진 수의 CSI-RS 포트들에 대해 (N1, N2)의 지원되는 구성과 (O1, O2)에 대응되는 값은 아래 표 7에 나타난다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000007
- L 값은 상위 계층 파라미터 numberOfbeams에 대해서 구성되고, 여기서 PCSI-RS의 값이 4인 경우, L 값은 2이고, PCSI-RS의 값이 4보다 큰 경우 L의 값은 {2,3,4}에 속한다.
- NPSK의 값은 상위 계층 파라미터 phaseAlphabetSize에 대해 구성되고, NPSK는 {4,8} 에 속한다.
- UE는 상위 계층 매개 변수 인 subbandAmplitude를 'true'또는 'false'로 설정하여 구성된다.
- UE는 RI>2를 보고하지 않아야한다.
RI 값과 연관된 v값이 2보다 작은 경우, 각 PMI 값에 대응되는 코드북 인덱스 i1 및 i2는 아래 수학식 4와 같다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000047
코드북에 의해서 결합된 L 벡터들은 i1,1 및 i1,2 인덱스들에 의해서 식별되고, 각 값들은 아래 수학식 5와 같다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000048
수학식 5에서 C(x,y)의 값은 아래 표 8에 의해서 주어진다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000008
n1 및 n2의 요소는 i1,2로부터 아래 수학식 6에 의해서 도출될 수 있다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000049
n1 및 n2의 값이 알려진 값일 경우, i1,2는 아래 수학식 7에 의해서 도출될 수 있다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000050
, 여기서 인덱스 i=0, 1,..., L-1은 i가 증가함에 따라 n(i)가 증가하도록 할당된다.
Figure PCTKR2019009408-appb-I000051
- N2 값이 1, q2 값이 0이고, i=0, 1, ..., L-1에 대한
Figure PCTKR2019009408-appb-I000052
의 값이 0이면, q2는 보고되지 않는다.
- (N1,N2)=(2,1),n1=[0,1] 및 n2=[0,0]이면, i1,2 는 보고되지 않는다.
- (N1,N2)=(4,1),L=4, n1=[0,1,2,3] 및 n2=[0,0,0,0]이면, i1,2 는 보고되지 않는다.
- (N1,N2)=(2,2),L=4, n1=[0,1,0,1] 및 n2=[0,0,1,1]이면, i1,2 는 보고되지 않는다.
Layer l(l=1,...v) 상에서 가장 큰 계수(coefficient)는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000053
∈ {0, 1, ... , 2L-1}에 의해서 식별된다.
진폭 계수 지시자
Figure PCTKR2019009408-appb-I000054
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000055
는 아래 수학식 8과 같다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000056
l=1,...,v에 대해서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000057
로부터 진폭 계수
Figure PCTKR2019009408-appb-I000058
의 매핑은 아래 표 9과 같고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000059
로부터 진폭 계수
Figure PCTKR2019009408-appb-I000060
로의 매핑은 아래 표 10과 같다.
이때, 진폭 계수는 아래 수학식 9와 같다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000061
Figure PCTKR2019009408-appb-T000009
Figure PCTKR2019009408-appb-T000010
위상 계수 지시자는 아래 수학식 10과 같다.
[수학식 10]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000062
진폭 및 위상 계수 지시자는 아래와 같이 보고된다.
- 지시자
Figure PCTKR2019009408-appb-I000063
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000064
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000065
는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000066
에 대해서 보고되지 않는다.
-
Figure PCTKR2019009408-appb-I000067
의 남아있는 2L-1 요소들은 보고 되지 않는다. 여기서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000068
Figure PCTKR2019009408-appb-I000069
Figure PCTKR2019009408-appb-I000070
는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000071
을 만족시키는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000072
의 요소들의 수일 수 있다.
-
Figure PCTKR2019009408-appb-I000073
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000074
의 남아있는 2L-1 요소들은 아래와 같이 보고된다.
- subbandAmplitude가 'false'로 설정된 경우,
-
Figure PCTKR2019009408-appb-I000075
에 대한
Figure PCTKR2019009408-appb-I000076
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000077
Figure PCTKR2019009408-appb-I000078
는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000079
에 대해서 보고되지 않는다.
-
Figure PCTKR2019009408-appb-I000080
에 대해서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000081
를 만족하는 계수에 대응하는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000082
의 요소는 보고되지 않는다. 여기서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000083
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000084
의 남아있는 2L-M1의 요소는 보고되지 않고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000085
으로 설정된다.
- subbandAmplitude가 'true'로 설정된 경우,
-
Figure PCTKR2019009408-appb-I000086
에 대해서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000087
의 해당 보고 요소에 의해서 결정된 바와 같이
Figure PCTKR2019009408-appb-I000088
가장 강한 계수(
Figure PCTKR2019009408-appb-I000089
에 의해서 지시되는 가장 강한 계수를 제외하고)에 대응하는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000090
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000091
의 요소들은 보고된다. 여기서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000092
이고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000093
이다.
Figure PCTKR2019009408-appb-I000094
의 값은 아래 표 11에 의해서 주어진다.
Figure PCTKR2019009408-appb-I000095
의 남아있는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000096
요소들은 보고되지 않고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000097
로 설정된다. 가장 약한
Figure PCTKR2019009408-appb-I000098
아닌 계수
Figure PCTKR2019009408-appb-I000099
에 대응하는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000100
의 요소들은 보고된다. 여기서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000101
이다.
Figure PCTKR2019009408-appb-I000102
의 남아있는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000103
요소들은 보고되지 않고,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000104
로 설정된다.
두 개의 요소의 경우,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000105
이의 보고된 요소에 대한
Figure PCTKR2019009408-appb-I000106
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000107
는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000108
와 동일하고, 요소
Figure PCTKR2019009408-appb-I000109
는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000110
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000111
보고에 대한
Figure PCTKR2019009408-appb-I000112
가장 강한 계수의 셋에 포함되도록 우선순위가 지정된다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000011
l 에서 2 레이어에 대한 코드북들은 아래 표 12에서 주어진다. 여기서 인덱스
Figure PCTKR2019009408-appb-I000113
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000114
는 아래 수학식 11에 의해서 주어진다.
[수학식 11]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000115
수학식 11에서 i=0, 1, ...,L-1에 대한
Figure PCTKR2019009408-appb-I000116
및
Figure PCTKR2019009408-appb-I000117
는 아래 수학식 12에 의해서 주어진다.
[수학식 12]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000118
Figure PCTKR2019009408-appb-T000012
PUSCH를 이용한 CSI 보고(CSI reporting using PUSCH)
도 13은 PUSCH 기반 CSI reporting의 정보 페이로드(payload)의 일례를 나타낸다.
NZBI는 Type II PMI 코드북에 대해 layer 별 non-zero wideband amplitude coefficients의 개수에 대한 indication을 나타내는 parameter이다.
즉, NZBI는 Type II PMI 코드북에 대해 layer 별 non-zero wideband amplitude coefficients의 개수에 대한 indication을 나타내는 parameter이다.
즉, NZBI는 0 또는 0이 아닌 상대적 진폭계수를 나타내는 지시자이다.
또는, NZBI 는 zero amplitude 빔 또는 non-zero amplitude 빔의 수를 나타낼 수 있으며, N_RPI0로 호칭될 수 있다.
DCI에 대한 디코딩이 성공되는 경우, 단말은 서빙 셀(c)의 PUSCH를 사용하여 aperiodic CSI 보고를 수행한다.
PUSCH에서 수행되는 aperiodic CSI reporting은 wideband 및 sub-band 주파수 세분성(frequency granularity)를 지원한다.
PUSCH에서 수행되는 aperiodic CSI reporting은 Type I 및 Type II CSI를 지원한다.
SP(semi-persistent) CSI trigger state를 활성화하는 DCI 포맷 0_1에 대한 디코딩이 성공되는 경우, 단말은 PUSCH에 대한 SP CSI 보고를 수행한다.
DCI format 0_1은 활성화 또는 비활성화할 SP CSI trigger state를 나타내는 CSI 요청 필드(request field)를 포함한다.
PUSCH에 대한 SP CSI report는 wideband 및 sub-band 주파수 세분성을 갖는 Type I 및 Type II CSI를 지원한다.
SP CSI 보고에 대한 PUSCH resource 및 MCS(Modulation and Coding Scheme)는 UL DCI에 의해 반-영구적으로 할당된다.
PUSCH에 대한 CSI report는 PUSCH 상의 UL data와 multiplexing될 수 있다.
또한, PUSCH에 대한 CSI reporting은 UL data와 멀티플렉싱 없이 수행될 수 있다.
PUSCH 상에서 Type I 및 Type II CSI에 대해, CSI reporting은 도 11에 도시된 바와 같이, 2개의 파트들(파트 1 및 파트 2)를 포함한다.
파트 1(1310)은 파트 2(1320)의 정보 비트 수를 식별하는데 사용된다. 파트 1은 파트 2 이전에 전체가 전송된다.
- Type I CSI feedback에 대해, 파트 1은 (보고 된 경우) RI, (보고 된 경우) CRI, 첫 번째 코드워드(codeword)의 CQI를 포함한다.
파트 2는 PMI를 포함하고, RI>4 일 때 두 번째 codeword에 대한 CQI를 포함한다.
- Type II CSI feedback에 대해, 파트 1은 고정된 페이로드 사이즈를 가지며, RI, CQI 및 Type II CSI에 대한 layer 당 non-zero wideband amplitude coefficient의 개수에 대한 indication(NZBI)를 포함한다.
파트 1에서, RI, CQI 및 NZBI는 별도로 인코딩된다.
파트 2는 Type II CSI의 PMI를 포함한다.
파트 1과 파트 2는 별도로 인코딩된다.
PUSCH 상에서 운반되는 Type II CSI report는 PUCCH format 1, 3 또는 4에서 운반되는 모든 Type II CSI reporting와 독립적으로 계산된다.
상위 계층 매개 변수 reportQuantity가 'cri-RSRP'또는 'ssb-Index-RSRP'값 중 하나로 설정되면, CSI 피드백은 하나의(single) 파트로 구성된다.
PUCCH에 대해 설정되었지만 PUSCH에서 전송되는 Type I 및 Type II CSI reporting에 대해, encoding scheme은 PUCCH의 인코딩 방식을 따른다.
PUSCH에서 CSI reporting이 2개의 파트들을 포함하고, 보고할 CSI payload가 CSI보고를 위해 할당된 PUSCH자원에서 제공하는 payload 크기 보다 부족한 경우, 단말은 파트 2 CSI의 일부를 생략할 수 있다.
파트 2 CSI의 생략(omission)은 우선 순위에 따라 결정되며, Priority 0이 가장 높은 우선 순위이며, 우선 순위 는 가장 낮은 우선 순위를 가진다.
PUCCH를 이용한 CSI 보고(CSI reporting using PUCCH)
단말은 PUCCH 상에서 주기적인 CSI report를 수행하기 위해 higher layer에 의해 반-정적으로(semi-statically) 구성된다.
단말은, 연관된 CSI measurement link 및 CSI resource setting이 higher layer로 설정된 하나 이상의 상위 계층으로 설정된 CSI report setting indication에 해당하는 다수의 주기적 CSI report에 대해 상위 계층으로 설정될 수 있다.
PUCCH format 2, 3 또는 4에서 periodic CSI 보고는 광대역 단위로 Type I CSI를 지원한다.
PUSCH 상에서 SP CSI 에 대해, 단말은 selection command를 운반하는 PDSCH에 대응하는 HARQ-ACK가 slot n에서 전송된 후 슬롯
Figure PCTKR2019009408-appb-I000119
부터 시작하여 적용된 PUCCH에서 SP CSI report를 수행한다.
상기 selection command는 연관된 CSI resource setting이 설정되는 하나 이상의 report setting indication을 포함한다.
PUCCH에서 SP CSI report는 Type I CSI를 지원한다.
PUCCH format 2에 대한 SP CSI report는 광대역 주파수 세분성을 갖는 Type I CSI를 지원한다. PUCCH format 3 또는 4에서 SP CSI report는 광대역 주파수 세분성을 갖는 Type I sub-band CSI 및 Type II CSI를 지원한다.
PUCCH가 광대역 주파수 세분성을 갖는 Type I CSI를 운반할 때, PUCCH format 2 및 PUCCH format 3 또는 4에 의해 운반되는 CSI payload는 (보고된 경우) RI, (보고된 경우) CRI와 관계없이 동일하다.
PUCCH format 3 또는 4에서 Type I CSI sub-band report의 경우, payload는 2개의 파트로 분리된다.
첫 번째 파트 (파트 1)은 (보고된 경우) RI, (보고된 경우) CRI, 첫 번째 코드워드의 CQI를 포함한다.
두 번째 파트 (파트 2)는 PMI를 포함하고, RI>4 일 때 두 번째 코드워드에 대한 CQI를 포함한다.
PUCCH format 3 또는 4에서 운반되는 SP CSI reporting은 Type II CSI feedback을 지원하지만, Type II CSI feedback의 파트 1만 지원한다.
Type II를 지원하는 PUCCH 포맷 3 또는 4에서 CSI report는 UE capability에 의존할 수 있다.
PUCCH format 3 또는 4에서 운반되는 Type II CSI report(파트 1 만 해당)는 PUSCH에서 운반되는 Type II CSI report와 독립적으로 계산된다.
단말이 PUCCH format 2, 3 또는 4에서 CSI reporting으로 설정될 때, 각각의 PUCCH 자원은 각각의 후보(candidate) UL BWP에 대해 설정된다.
단말이 PUCCH에서 active SP CSI report configuration을 설정 받고, deactivation command를 수신하지 않은 경우, CSI 보고가 이루어지는 BWP가 active BWP일 때 CSI 보고가 수행되고, 그렇지 않으면 CSI 보고는 일시 중지된다. 상기 동작은 P CSI on PUCCH인 경우도 마찬가지로 적용된다. PUSCH 기반 SP CSI보고에 대해서 BWP switching이 발생하면 해당 CSI 보고는 자동적으로 deactivation된 것으로 이해한다.
표 13는 PUCCH format의 일례를 나타낸다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000013
표 13에서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000120
는 OFDM 심볼에서 PUCCH 전송의 길이를 나타낸다.
그리고, PUCCH 전송의 길이에 따라 PUCCH format은 short PUCCH 또는 long PUCCH로 구분된다.
표 13에서, PUCCH format 0 및 2는 short PUCCH로, PUCCH format 1, 3 및 4는 long PUCCH로 호칭될 수 있다.
이하, PUCCH 기반 CSI reporting에 대해 short PUCCH 기반 CSI reporting 및 long PUCCH 기반 CSI reporting으로 구분하여 보다 구체적으로 살펴본다.
도 14은 short PUCCH 기반 CSI reporting의 정보 payload에 대한 일례를 나타낸다.
short PUCCH 기반 CSI reporting은 wideband CSI reporting에 대해서만 사용된다.
Short PUCCH 기반 CSI reporting은 (blind decoding을 피하기 위해) 주어진 슬롯에서 RI/CRI와 관계 없이 동일한 정보 payload를 가진다.
상기 정보 payload의 사이즈는 CSI-RS resource set 내에서 설정된 CSI-RS의 가장 많은 CSI-RS port들에 따라 서로 다를 수 있다.
PMI와 CQI를 포함하는 payload가 RI/CQI로 다양화될 때, padding bit들은 서로 다른 RI/CRI value들과 연관된 payload를 equalize하기 위한 encoding에 앞서 RI/CRI/PMI/CQI에 추가된다.
그리고, RI/CRI/PMI/CQI는 필요한 경우 padding bit와 함께 인코딩될 수 있다.
다음, long PUCCH 기반 CSI reporting에 대해 살펴본다.
도 15는 long PUCCH 기반 CSI reporting의 정보 payload에 대한 일례를 나타낸다.
상기 long PUCCH 기반 CSI reporting은 wideband reporting에 대해 short PUCCH와 동일한 solution을 사용할 수 있다.
그리고, long PUCCH 기반 CSI reporting은 RI/CRI와 관계없이 동일한 payload를 가진다.
그리고, subband reporting에 대해, Two-파트 encoding(For Type I)이 적용된다.
파트 1(1510)은 port의 개수, CSI type, RI restriction 등에 따라 고정된 payload를 가지고, 파트 2(1520)는 파트 1에 따라 다양한 payload size를 가질 수 있다.
CRI/RI는 PMI/CQI의 payload를 결정하기 위해 첫 번째로 디코딩될 수 있다.
그리고, CQIi(i=1,2)는 i번째(i-th) 코드워드(codeword, CW)에 대한 CQI에 대응한다.
Long PUCCH에 대해서 Type II CSI reporting은 파트 1만 운반될 수 있다.
NR에서 하나의 슬롯은 14개의 슬롯으로 정의되기 때문에, 표 1에서 설명한 CSI의 보고를 위한 주기 및 오프셋은 상향링크 밴드의 뉴멀롤로지에 따라 실제 주기 및 오프셋이 결정된다.
하지만, 활성화된 하향링크 대역폭 부분(DL active bandwidth part)가 변경되지 않은 상태에서 활성화된 상향링크 대역폭 부분(UL active bandwidth part)가 변경되는 경우, 변경된 상향링크 대역폭 부분의 주기 및 오프셋은 변경된 상향링크 대역폭 부분의 뉴머롤로지에 따라 달라질 수 있다.
예를 들면, 기존 설정이 20 slot period이었으나, 부반송파 간격(subcarrier spacing)이 2배로 증가하는 경우, 심볼 구간(symbol duration)은 절반으로 줄어들고, 따라서 설정된 20 slot 주기는 기존에 설정된 값(예를 들면, 20ms for 15kHZ SCS) 대비 절반(예를 들면, 10ms for 30kHZ SCS)의 실제 시간이 사용될 수 있다.
이와 같이, UL active BWP를 새로 설정해주는 것으로 CSI의 보고를 위한 주기가 의도와 다르게 달라질 수 있다.
특히, unpaired band(예를 들면, TDD) 경우와 달리, paired band(예를 들면, FDD)는 UL과 DL에 대해 독립적으로 활성화된 BWP를 설정해줄 수 있기 때문에, DL active BWP는 고정이면서 UL active BWP를 변경시킬 수 있다.
따라서, UL 뉴머롤로지가 변경되어 CSI의 보고에 대한 설정과 다르게 다른 동작이 자연스럽게 발생할 수 있다.
NR과 같은 환경에서, 보다 정확한 CSI 피드백을 위해서 선형 결합(Linear combination: LC), 공분산(covariance) 피드백 등의 high resolution의 피드백이 고려될 수 있다. 특히, Type II 코드북은 복수의 직교 DFT 빔들이 선형 결합되어 코드북(즉, 상기 언급한 LC 코드북)이 구성될 수 있으며, 이때, 구성되는 계층 (layer)의 수에 따라 독립적인 진폭과 위상 계수를 갖고 선형결합되어 코드북이 구성될 수 있다.
현재 NR에서 지원되는 Type II 코드북의 최대 계층 수는 2이며, 이러한 코드북을 계층 독립 계수(layer independent coefficient) 결정 방식을 확장하여 최대 계층 수를 높여 multi-user/singe-user(MU/SU) MIMO performance 향상을 꾀할 수 있다.
하지만, 이는 MU/SU MIMO performance를 향상시킬 수는 있지만, 그에 대한 페이로드가 계층의 수에 비례하여 매우 커지게되는 문제점이 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명은 이러한 페이로드의 극단적인 증가 문제를 해결하며, 최대 지원 계층 수를 증가시키기 위한 코드북 디자인을 제안한다.
먼저, LC 코드북의 구성은 하나의 패널 내의 2D 안테나 배열(antenna array)에 적용될 2D DFT 빔이 정의될 수 있다. 여기서 m1 및 m2는 1st 및 2nd domain의 1D-DFT 보드북의 인덱스가 될 수 있다.
이때, LC 코드북은 아래 수학식 13과 같을 수 있다.
[수학식 13]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000121
수학식 13에서 변수는 아래와 같이 정의될 수 있다.
- N1 및 N2는 패널에서 첫 번째 및 두 번째 dimension의 각 폴의 안테나 포트들의 개수
- o1 및 o2는 패널에서 첫 번째 및 두 번째 dimension의 오버 샘플링 팩터
Figure PCTKR2019009408-appb-I000122
수학식 13의 경우, 포트 인덱싱이 N2 도메인 먼저 되는 경우의 일 예를 나타내며, N1 도메인이 먼저 인덱싱 되는 경우에도 수학식 13이 자명하게 확장될 수 있다. 여기서 안테나 포트는 안테나 가상화(virtualization)에 따라서 안테나 요소에 매핑될 수도 있다.
수학식 13에 의해서 정의된, DFT 빔(상기 2D-DFT와 1D-DFT 빔을 모두 포함할 수 있으며, 이하 본 발명에서 DFT 빔으로 통칭하도톡 한다)을 이용하여, NR에서 Type II CSI로 대표되는 LC 코드북의 구성방식은 아래 수학식 14에 의해서 결정될 수 있다.
아래 수학식 14는 랭크 1 코드북 구성의 일 예를 나타낸다.
[수학식 14]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000123
수학식 bi는 LC 코드북을 구성하는 i-번째 기저 빔 벡터(i=1,...,L)를 나타내며, 아래의 실시 예에 따라서 수학식 13을 이용한 DFT 빔 또는 특정 코드북이 사용될 수 있다. 수학식 13으로 span하는 DFT 빔의 GoB(Grid of Beam)에서 특정 규칙, 예를 들어, 주어진 채널에 가장 적합한 직교 DFT 빔 셋 내에 L개의 빔이 선택되어 구성될 수 있다.
이때, L은 결합되는 빔의 개수를 나타내며, 상위 계층(RRC 및/또는 MAC CE) 또는 유동적인 시그널링(예를 들면, DCI)을 통해 설정되거나 단말이 별도로 보고할 수 있다.
또한, 편파(polarization) 마다 동일한 빔 그룹 {bi}로 구성되는 것을 예로 들었으나, 경우에 따라서 상이한 빔그룹이 이용될 수도 있다. pk의 값은 빔들이 선형 결합될 때, k-번째 빔(k=1,....2L, 편파 당 L개의 빔)의 상대적인 진폭 계수를 나타낸다.
예를 들면, 2bit-amplitude인 경우 pk는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000124
의 값을 가질 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-I000125
의 값은 선형 결합될 때, k-번째 빔(k=1, ..., 2L, 편파 당 L개의 빔)의 상대적인 위상 계수를 나타낸다.
예를 들면, 2bit-phase인 경우,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000126
또는 Nbit인 경우,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000127
는 N-PSK의 값을 가질 수 있다. CSI의 페이로드 크기를 줄이기 위해서 특정한 가장 강한 빔(strongest beam)(예를 들어 선형 결합되는 빔의 진폭 계수에 대응되는 metric 또는 값이 가장 큰 값을 가지는 빔을 2L개의 빔 중 선택)을 참조 하여, 상대적 크기로 나타낼 수 있으며, 이 때 가장 강한 빔의 진폭과 위상은 특정 값(예를 들면, 1)로 고정될 수 있다.
또한,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000128
의 경우, 코드북 정규화 계수(normalization factor)로 코드북의 전력을 1로(즉, 최종 코드북의 Frobenius norm이 1) 만들어 주는 기능을 수행하며, 경우에 따라서, 계층별 정규화를 독립적으로 수행할 수도 있다.
도 16은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 CSI-RS의 안테나 포트들의 일 예를 나타낸다.
앞에서 설명한 코드북 구성에서, 기초(basis)인 DFT 빔은 도 16에 도시된 바와 같이 선택될 수 있다. 도 16은 16포트 CSI-RS의 일 예로, (Nl, N2)가 (4,2)인 경우를 나타낸다.
도 16에 도시된 바와 같이 하나의 직교 빔 셋은 N1*N2인 8개의 DFT 빔으로 구성될 수 있으며, 총 O1*O2인 16개의 셋으로 구성될 수 있다. 하나의 직교 심 셋을 구성하는 8개의 빔들은 서로 상호 직교하며, 빔 셋 간의 빔들은 직교하지 않는다(non-orthogonal).
따라서, 결합 빔 선택(combining beam selection)의 경우, 먼저 특정 metric(예를 들면, max SINR 등)에 의한 최적의 빔 셋을 선택하고, 아래 수학식 15의 컴비네이션(combination)을 통해서 N1*N2개의 빔에서 L개의 조합 빔을 선택할 수 있다.
[수학식 15]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000129
또는, 위의 두 과정을 joint하게 계산하여 좀더 최적의 빔 선택을 수행할 수 있다.
도 16에서 도시된 하나의 직교 빔 셋에 포함된 N1N2 빔들은 서로 직교하므로, RRC 구성 또는 사전에 약속된 L 빔이 선형 결합을 수행하고, 최종 빔을 구성한다고 하더라도, 직교 빔 셋 내에서 선택된 L 빔을 제외한 나머지 빔(N1N2-L)들은 아래 수학식 16과 같이 최종 결합 빔과 계속해서 직교성을 유지할 수 있다.
[수학식 16]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000130
수학식 16에서 a⊥b는 a와 b는 서로 수직임을 나타내며, 결합 빔들은 먼저 re-numbering될 수 있다. 이하, 본 발명에서 제안하는 코드북의 구성 방식을 설명한다.
<Proposal. 1>
단말이 보고하는 RI 값에 대하여 일부 레이어들은 각각 독립적으로 복수 개의 빔의 선형결합으로 구성되며, 나머지 레이어들은 직교성을 보장 또는 유지하기 위해 선형 결합되지 않는 직교성을 갖는 빔들의 선택 및/또는 co-phasing으로 구성될 수 있다.
구체적으로, 단말이 특정 값(예를 들면, R) 의 랭크 지시자를 기지국에게 보고하는 경우, 특정한 개수의 레이어(예를 들면, 레이어의 수 X = 2)는 각각 독립적으로 L개의 빔의 선형 결합으로 구성될 수 있으며, 나머지 레이어들인 R-X개의 레이어들은 직교성을 위해 L개의 빔이 포함되어 있는 직교 빔 셋에서 선형결합을 위해 사용되지 않는 (N1N2-L)개의 빔들의 선택 또는 co-phasing으로 구성될 수 있다.
예를 들면, X의 값이 '2'인 경우, 레이어 2는 기존의 NR 방식인 코드북 모드 1 또는 2로 구성될 수 있다. 이 경우, proposal 1은 2가지의 경우로 나뉠 수 있다.
즉, proposal 1은 X개의 layer를 구성하기 위해서 참여한 L개의 빔을 제외한 빔의 수 (N1N2-L)이 0보다 큰 경우와 0인 경우로 나뉠 수 있다.
X에 대한 정보는 기지국이 단말에게 추가적으로 시그널링을 해주거나 사전에 약속될 수 있다.
또는, 단말이 채널을 추정하여 dominant eigenvector의 수 또는 eiven value들의 비율(예를 들면, 조건 번호(condition number)) 등으로 X값을 결정하거나 피드백하는 채널의 용량(capacity)(예를 들면, PUCCH 또는 PUSCH)를 고려하여, X를 선택하고, 선택된 X 값을 기지국에게 보고할 수 있다.
이때, 이러한 X의 값은 CSI의 파트 1에 포함될 수 있으며, 별도의 field를 가지고 구성이 되거나, # of non-zero wideband amplitude coefficient indication field에 포함되어, 보고될 수 있다.
PUSCH에 대한 타입 I 및 타입 II CSI 피드백의 경우, CSI 보고는 두 개의 파트로 구성될 수 있다.
파트 1은 파트 2의 정보 비트 수를 식별하기 위해 사용될 수 있으며, 파트 2가 전송되기 전에 전체가 전송될 수 있다.
타입 I CSI 피드백의 경우, 파트 1은 보고되는 경우에 따라 RI, CRI, 제 1 코드워드에 대한 CQI를 포함할 수 있으며, 파트 2는 PMI를 포함할 수 있다. RI가 4보다 큰 경우, 파트 2는 제 2 코드워드에 대한 CQI를 추가적으로 포함할 수 있다.
타입 II CSI 피드백의 경우, 파트 1은 고정된 페이로드 크기를 갖고, RI, CQI 및 타입 II CSI에 대한 각 레이어의 0이 아닌 광 대역 진폭 계수(non-zero wideband amplitude coefficient)의 개수의 지시자를 포함할 수 있다. 파트 1의 필드들은 개별적으로 인코딩도리 수 있으며, 파트 2는 타입 II CSI의 PMI를 포함할 수 있으며, 파트 1 과 파트 2는 개별적으로 인코딩될 수 있다.
<(N1N2-L)>0 인 경우>
예를 들면, 포트의 수가 충분히 많은 수(예를 들면, 12포트 이상)인 경우와 8포트이면서 설정 받은 L 값이 4보다 작은 경우가 존재할 수 있다. 이 경우, 설정 받을 수 있는 L 값의 크기가 커지면, 12포트인 경우에도 이와 같은 예에 포함이 안되는 경우도 발생할 수 있다.
본 실시 예의 경우, 직교 빔이 적어도 하나 존재할 수 있으며, 이러한 적어도 하나의 직교빔으로 (R-X)개의 레이어를 구성할 수 있다. 이하, 설명의 편의상 선형 결합을 구성하는 레이어의 개수 X를 2라고 가정하고, 이 때의 레이어에 대한 v1 및 v2의 값은 아래 수학식 17으로 표현될 수 있다.
[수학식 17]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000131
Figure PCTKR2019009408-appb-I000132
는 각각
Figure PCTKR2019009408-appb-I000133
과
Figure PCTKR2019009408-appb-I000134
를 1/R로 일반화(normalize)시키는 상수(여기서 1/R로 일반화는 R-레이어 코드북의 frobenius norm을 1로 만들기 위함)이며,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000135
는 각각 j-번째 레이어 구성을 위한 i-번째(i=1, ..., 2L) 결합 진폭과 위상 계를 각각 나타내며, 각 계수의 세분성(granularity)은 사전에 약속되거나 기지국이 상위 계층(예를 들면, RRC 및/또는 MAC CE) 또는 유동적인 시그널링(예를 들면, DCI)로 단말에게 시그널링해줄 수 있다.
먼저,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000136
를 선택된 직교 빔 셋으로 가정을 하면, 선형 결합에 참여한 빔을 제외한 빔들의 집합을
Figure PCTKR2019009408-appb-I000137
로 정의할 수 있으며,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000138
으로 정의할 수 있다.
이 경우, 나머지 레이어는 아래와 같이 구성될 수 있다.
<실시 예1>
나머지 레이어는 아래 수학식 18과 같이 구성될 수 있다.
[수학식 18]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000139
실시 예 1은 빔 선택을 통해 R-X개의 레이어를 구성하는 경우, 하나의 레이어를 표현하는 방법을 예시로 설명한다.
실시 예 1의 경우, 각 편파(polarization)마다 WB PMI index에 상응하는 정보 인 서로 다른 DFT 빔(
Figure PCTKR2019009408-appb-I000140
)을 선택하며, 하나의 편파에 해당하는 co-phase 정보(
Figure PCTKR2019009408-appb-I000141
)로 1bit {1, j}, QPSK (2bit) 또는 8-PSK (3bit)로 SB wise가 기지국에게 보고될 수 있다.
k는 k-th layer를 나타내며, X<k<=R이다. 이때, R-X layer로 확장/지원 방안은 아래 수학식 19와 같을 수 있다.
[수학식 19]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000142
수학식 18에서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000143
이며, (
Figure PCTKR2019009408-appb-I000144
) 이다. 실시 예 1에서는 동일 DFT빔(들)로 구성되는 하나의 레이어에 대해서 Walsh cover code가 이용될 수 있으며, 직교성을 보장하며 최대 2개의 layer로 증가될 수 있다.
즉,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000145
를
Figure PCTKR2019009408-appb-I000146
에 적용하여 구성하는 경우, co-phase 정보인
Figure PCTKR2019009408-appb-I000147
는 직교성 보장을 위하여, walsh code가 적용되는 레이어들 쌍에 대해서는 최소한 동일하게 적용되어야 한다.
만약, 구성하는 코드북의 세분성을 증가 시키기 위해서, 레이어를 구성하는 빔(들)에 따라서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000148
가 독립적으로 구성될 수 있으며, 이 경우라도, 최소한 직교성 보장을 위하여 동일
Figure PCTKR2019009408-appb-I000149
값이 적용되어야 한다.
또한, normalize term에 포함된 R의 값은 빔 결합을 위한 X 레이어 + 빔 선택을 위한 (R-X)으로 구성되는 코드북을 1로 normalization하기 위한 값이며, 표현에 따라서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000150
의 값이 밖으로 분리되어 계산될 수 있으나, 본 발명에서는 설명의 편의상 R-layer 를 구성하는 코드북의 모든 column vector들이 1/R의 norm square를 갖는 것으로 구성될 수 있다.
실시 예 1에서 페이로드의 크기를 줄이는 방안으로 k=k' and m=m' 및 n=n'인 경우가 고려될 수 있다. 이는 각 편파마다 동일한 DFT 빔을 선택하는 경우이며, 빔 선택에 대한 페이로드의 크기를 줄일 수 있겠다.
실시 예 1의 변형된 실시 예로 아래 수학식 20이 고려될 수 있다.
[수학식 20]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000151
이 경우, R-X 레이어들 별로 독립적인 빔 선택이 수행될 수 있으며, co-phase 또한 레이어별로 독립적으로 수행될 수 있다. 이 경우, 페이로드의 크기를 좀더 줄이기 위하여, k=k'and m=m' 및 n=n'인 경우가 고려될 수 있다.
<(N1N2-L)=0인 경우>
이 경우는 송신단의 안테나 도메인의 부족으로 인하여 빔 결합을 수행한 뒤, 직교 빔 셋 내에 남아 있는 직교 DFT 빔이 존재하는 경우이다. 대표적인 예로 4-port인 경우가 있을 수 있다.
4-port인 경우, DFT의 길이가 2가 되며, 결밤 빔의 수 L의 값도 '2'로 한정될 수 있다. 이 경우, R이 2보다 커지는 경우, 아래와 같은 옵션이 고려될 수 있다.
Option 1:L의 값이 2에서 R까지의 레이어의 제한에 대한 선형 결합. 여기서 각 레이어의 계수는 독립적으로 계산되고, 인코딩될 수 있다.
Option 2: X 레이어까지의 선형 결합에서 X는 상위계층(예를 들면, RRC 및/또는 MAC CE) 또는 유동적 시그널링(DCI)에 의해서 시그널링 되거나 UE에 의해서 보고되고, R-X 레이어는 Gram-Schmidt 방법과 같은 직교 절차에 의해서 계산될 수 있다.
두 옵션들은 N1N2-L>0인 경우에도 사용될 수 있다.
옵션 1의 방법은 CSI의 페이로드가 보고되는 RI의 값에 의해서 선형적으로 증가하는 문제가 존재하지만 결합되는 빔의 수가 2와 같이 작은 개수로 한정되는 경우, L의 값이 '4'인 경우와 비교하여 CSI의 페이로드 증가율이 절반 정도밖에 되지 않는다.
따라서, L이 '2'이고 R이 '4'인 경우의 페이로드는 L이 '4'이고 R이 '2'인 경우의 페이로드와 비슷하다.
단순히 선형 결합 계수 계산에 필요한 PMI의 계산을 고려하면 표 14와 같을 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000014
빔 선택 등의 WB PMI에 대한 정확한 계산이 고려되진 않았지만, LC 코드북의 계수만 고려하였을 경우, L의 값이 '2'인 경우 랭크를 4까지 증가시키는 것이 NR에서 지원되는 최대 페이로드의 크기보다 작기 때문에, 추가직인 피드백 체인에 대한 향상없이 CSI의 페이로드를 지원할 수 있다.
따라서, 옵션 1을 이용하는 경우, 아래와 같은 경우가 존재할 수 있다.
<Proposal 1-1>
선행 결합에 기초한 특정 랭크 R(예를 들면, 3 또는 4) 이상을 지원하기 위한 코드북의 구성에서 선형결합에 참여하는 기반 빔(예를 들면, DFT-빔)의 수는 특정 값인 L(예를 들면, 2)로 제한될 수 있다. 이러한 방법은 N1N2-L이 0보다 큰 경우에도 적용될 수 있다.
<Proposal 1-2>
Proposal 1-1에서 N1N2≥m*L(m은 2와 동일하거나 더 큰 양의 정수이며, L은 '2'일 수 있다)을 만족하는 송신단 안테나 구성에서는 L 빔으로 구성되는 계층의 수 X는 L보다 클 수 없으며, 만약, 보고된 랭크 값 R이 L보다 큰 경우, R-X 레이어들은 직교 빔 셋에서 기 선택된 L 빔과 배타적인(exclusive) 빔들로 선형 결합하여 구성될 수 있다. 이러한 방법은 N1N2-L이 0보다 큰 경우에도 적용될 수 있다.
Proposal 1-2는 아래와 같은 예를 포함할 수 있다. 예를 들면, 8포트인 경우, N1N2는 '4'이고, L의 값이 '2'인 경우, 하나의 직교 빔 셋 내의 4개의 직교 빔이 존재할 수 있다.
여기서 2개의 빔을 선택하여 선형 결합을 수행하여 최대 2개의 레이어를 만들고, 나머지 2개의 빔을 선형 결합하여 최대 2개의 레이어를 만들어 최대 랭크 4까지 구성할 수 있다.
4개의 직교 빔 셋에서 L 빔으로 구성된 서브 그룹 선택/조합에 대한 지시자는 WB PMI로 보고되거나 사전에 약속된 빔 서브 그룹의 조합을 이용하여, (2,2)의 조합인지, (3,1)의 조합인지 여부를 구별하거나 기지국이 단말에게 어떠한 조합을 사용하는지 여부에 대한 정보를 시그널링 해줄 수 있다.
Options 2의 경우, 특정 X 레이어(들)에 대해서는 선형 결합을 수행하고, 나머지 레이어 구성에 대한 정보는 직교화 절차를 이용하여 계산될 수 있다.
예를 들면, QR decomposition/Householder transform을 이용하거나, Gram-Schmidt 방식이 이용될 수 있다. 이하 Gram-Schmidt process 방식에 대해 설명한다.
먼저, 선형 결합으로 구성되는 X 레이어는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000152
, i=1,...,X와 같이 정의될 수 있으며, (R-X)에 대한 레이어는 아래와 같은 Step을 통해서 계산될 수 있으며,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000153
은 Euclidean norm을 나타낸다.
Figure PCTKR2019009408-appb-I000154
이와 같은 Step들을 수행하기 위해서 w_(X+l),...,w_R을 결정하는 방식이 필요하다. 이 경우, 실시 예 1과 2로부터 예시된 방식이 확정되어 적용될 수 있다.
실시 예 1과 2의 경우, 1~X 레이어들과 X+1~R 레이어들의 구성 DFT 빔을 decouple시켜, 직교성을 보장하는 방식이다.
따라서, 각 실시 예를 상기 Gram-Schmidt 방식에 적용하면, 각 step들의 두 번째 term들이 0이 되어, 직교화 과정을 수행하는 의미가 없어지며, 성능 또한 많이 빠지게 될 수 있다. 이를 위하여, 아래와 같은 수학식 21이 적용될 수 있다.
[수학식 21]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000155
수학식 20 및 아래의 수학식 22에서 CSI의 페이로드를 줄이기 위해서, k=k'가 가정될 수 있다. 또는 직교화 과정을 통해서 구성되는 wk는 아래 수학식 21과 같이 치환되어 계산될 수 있다.
[수학식 22]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000156
또는, 직교화 과정으로 코드북의 방향이 최종 구성/결정되므로, 진폭과 위상 계수에 대한 정보는 생략될 수 있으며, 이를 통해 CSI의 페이로드 크기가 줄어들 수 있다. 즉,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000157
가 이용될 수 있다.
또는, 상기 방식에 대한 조합으로
Figure PCTKR2019009408-appb-I000158
가 선형 결합에 참여하는 빔인지 아닌지 여부에 따라서,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000159
의 구성방식(즉, 보고되는 페이로드가 달라짐)이 달리 가정될 수 있다.
예를 들어,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000160
가 선형 결합에 참여하는 빔인 경우, 상대적으로 payload가 간단한
Figure PCTKR2019009408-appb-I000161
이 사용될 수 있으며, 선형 결합에 참여하는 빔이 아닌 다른 직교 빔으로 선택이 되면,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000162
또는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000163
의 형태가 사용될 수 있다.
도 17 및 도 18은 본 명세서에서 제안하는 빔들간 직교성을 유지하기 위한 빔 설정 방법의 일 예를 나타낸다.
위에서 설명한 방법의 또 다른 방식으로 R-X 레이어가 구성되는 경우,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000164
의 탐색 크기(search size)를 구성하는 S에 대한 정보를 단말이 추가적으로 보고하는 방식이 적용될 수 있다.
이러한 방식은 단말이 복잡도를 낮출 수 있으며, 하나의 실시 예로,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000165
로 한정하여, LC에 참여하는 빔 중에서 선택하는 방식이 적용되거나, 특정 패턴에 의하여,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000166
값이 결정될 수 있다.
도 17 및 도 18은 이러한 패턴을 결정하는 실시 예시로, 1st 직교 빔 셋이 LC를 위해 결정이 되었다고 가정할 수 있다. 도 17의 경우, horizontal domain (1st domain)으로 angular spread가 큰 경우 효과적일 수 있으며, 도 18의 경우, horizontal/vertical domain으로 중간 정도의 angular spread가 존재하는 경우 효과적 일 수 있다.
도 17 및 도 18의 패턴들과 같이 복수의 패턴들 중 어떠한 패턴을 사용할 지 는 기지국이 단말에 상위 계층(옐를 들면, RRC 및/또는 MAC CE) 또는 유동적인 시그널링(예를 들면 DCI)로 시그널링 해주거나, 사전에 설정될 수 있다.
따라서, 주어진 패턴내에서 도 17의 패턴을 사용할지 또는 도 18의 패턴을 를 사용할지 여부는 WB PMI로 결정이 될 수 있으며, SB PMI로는 상기 주어진 셋내 에서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000167
이 계산되어 도출될 수 있다.
이러한 방식들 중 어떠한 방식을 사용할지는 기지국이 단말에 상위 계층 또는 유동적인 시그널링으로 시그널링해주거나 단말이 기지국에게 추천해줄 수 있다.
또한, step 2에서 X가지의 경우, 선형 결합으로 구성되는 빔의 경우 반-직교하게 구성될 수 있다.
이는 결합 계수에 의한 양자화 오류에 기초하여 발생할 수 있으며, 이러한 반 직교한 X 레이어에 대하여 상기 제안한 직교화 절차를 수행하지 않는 것은 단말/기지국의 복잡도를 증가시킬 수 있으므로, step 2-X의 과정을 생략하고, 아래와 같은 수학식 23이 가정될 수 있다.
[수학식 23]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000168
따라서, 상기 직교화 절차에서 step 2-X를 위와 같은 방식으로 구성할지 말지에 대해서는 기지국이 단말에 알려주거나, 사전에 약속할 수 있겠다.
또는, 단말이 처리량(throughput) 등의 계산을 통하여 기지국에 추가 보고할 수도 있다. 이 경우, 단말이 보고하는 CQI는 상기 직교화 과정을 거친 최종 코드북을 이용하여 계산된 CQI가 된다.
또한, 상기 직교화 절차의 초기화 값인 u1 의 레이어 정보는 사전에 약속되거나, 단말이 보고하는 LI에 대응되는 값으로 인지하고 이후는 레이어 인덱스의 오름차 순 혹은 내림차 순으로 상기 직교화 절차가 수행될 수 있다.
4-port CSI-RS인 경우, 상기 직교화 절차를 이용하는 경우, rank 3과 rank 4의 보고되는 PMI 정보는 같다. 그 이유는 rank 4같은 경우 full rank의 경우이고, 만약 레이어 3개를 알고 있는 경우, 나머지 레이어는 기 알고 있는 레이어 3개의 null-space를 찾음으로 써 쉽게 계산될 수 있다.
즉, rank 4를 구성할 때, 레이어 4에 대한 선형 결합 계수 정보 또는 빔 선택 정보는 생략될 수 있으며, layer 1, 2, 3의 null-space(예를 들면, SVD등을 이용하여 계산된)를 span하는 vector를 찾음으로 써 구성될 수 있다.
이와 같은 방법을 통해서 CSI의 페이로드 크기가 감소될 수 있다.
단말의
Figure PCTKR2019009408-appb-I000169
의 결정방식은 최종 코드북으로 계산되는 처리량에 의하여 결정되는 것이 바람직하나, 이는 단말의 PMI 탐색에 대한 복잡도를 크게 증가시킬 수 있기 때문에 SVD등의 채널 분석(decomposition)을 수행하고, 각 레이어에 상응하는 k-th 고유 벡터(eigenvector)와의 상호관계(correlation) 정도를 이용하여, 상기
Figure PCTKR2019009408-appb-I000170
가 도출될 수 있겠다.
즉, 기지국과 단말 사이의 채널을
Figure PCTKR2019009408-appb-I000171
라 할 때, 여기서 NRX는 단말(수신단)의 수신 안테나 port 수이며, NTX는 기지국 (송신단)의 송신 안테나 port 수(본 발명의 예시에 따르면, 2N1N2에 대응됨)이다. 그러면, singular value decomposition을 이용한 H는 아래 수학식 24와 같이 나타낼 수 있겠다.
[수학식 24]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000172
또는, channel covariance matrix를 이용한 eigen value decomposition을 이용하여, 아래 수학식 25를 통해서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000173
가 산출될 수 있다.
[수학식 25]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000174
<Proposal 2>
단말이 보고하는 RI 값에 대하여 일부 레이어들은 각각 독립적으로 복수 개의 빔의 선형결합으로 구성되며, 나머지 레이어들은 직교성을 보장 또는 유지하기 위해 일부 레이어들 중 특정 레이어(들)과 각 편파 별로는 동일한 프리코더가 적용되며, 상이한 편파 간에는 직교 커버 코드(Orthogonal Cover Code: OCC, 예를 들면, 길이 2의 Walsh code)를 이용하여 상호간에 직교성을 갖도록 구성될 수 잇다.
이하, 설명의 편의 상 선형 결합의 구성되는 X를 1로 가성하며, 이 때의 레이어는 아래의 수학식 26으로 표현될 수 있다.
[수학식 26]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000175
코드북의 구성 방식의 경우, 편파 별로 2개의 블록 대각화(block diagonalization)구조를 갖기 때문에 먼저 Walsh length 2의 OCC(예를 들면,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000176
)가 고려될 수 있다. 이러한 Walsh code가
Figure PCTKR2019009408-appb-I000177
에 적용되어, 직교화 레이어를 증가시키면 아래 수학식 27과 같은 형태가 될 수 있다.
[수학식 27]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000178
수학식 27에서 정규화 계수(normalization factor)
Figure PCTKR2019009408-appb-I000179
는 각 column을 1로 만들어 주는 역할을 수행할 수 있으며, 이와 같은 구조에서 레이어 별 직교화는 아래 수학식 28과 같은 조건 (편의상
Figure PCTKR2019009408-appb-I000180
는 생략)에서 만족할 수 있다.
[수학식 28]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000181
즉, 수학식 28에서와 같이 직교성은 각 편파별 선형 결합되는 진록의 성분의 제곱합이 같은 조건에서 성립될 수 있으며, 이와 같은 조건을 만족시키는 방식은 아래와 같이 2가지 방법이 있을 수 있다.
Option 1: UE는 아래 수학식 29와 같이 진폭 결합 계수의 제약하에서 PMI를 계산하고 도출할 수 있다.
[수학식 29]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000182
Option 2: UE가 Y와 동일하거나 더 큰 RI를 보고하는 경우, PMI의 계산 및 도출은 pol-common 진폭의 가정하에서 수행될 수 있으며, 그렇지 않으면, pol-independent 진폭이 가정된다.
Option 1의 경우, 단말의 PMI 탐색 및 계산이 어려울 수 있으며, 솔루션을 찾는 최적의 알고리즘이 필요할 수 있다. 하지만, 솔루션의 자유도 관점에서는 Option 2보다는 낫기 때문에 성능은 Option 2보다 향상될 수 있다.
Option 2의 경우, 특정 랭크 이상의 코드북이 적용/구성되는 경우, pol-common 진폭, 즉, 위와 같은 조건을 보다 엄격하게 만족하는
Figure PCTKR2019009408-appb-I000183
Figure PCTKR2019009408-appb-I000184
가 고려될 수 있다.
다시 말해, 상기 조건은 각 편파에 대응되는 빔들이 선형 결합할 때, 각 편파 별로 진폭 결합은 통합적으로 적용되고 위상만 독립적으로 적용되는 실시 예를 포함할 수 있다.
또는, CSI의 페이로드 크기의 감소를 위하여, 편파 별로 위상 common으로 구 성되는 것도 고려될 수 있다. 이 경우, 선형결합되는 빔 셀렉션의 경우, 각 편파 별로 아래 수학식 30과 같이 동일할 수 있다(v1을 예시로 들었고, v2,....로 확장 가능함).
[수학식 30]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000185
또는, 아래 수학식 31과 같이 상이할 수 있다.
[수학식 31]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000186
X의 값이 '1'인 경우, 이와 같은 방법을 이용하여 구성할 수 있는 최대 R의 개수는 '2'가 될 수 있다. 즉, Rank 1의 codebook을
Figure PCTKR2019009408-appb-I000187
로 가정하게 되면, 상기 OCC-2에 의하여 구성되는 Rank 2 코드북은
Figure PCTKR2019009408-appb-I000188
로 구성될 수 있다.
따라서, 상기 방식에 의하여 구성되는 CSI의 페이로드는 rank 1인 경우, LC 코드북 구성 파라미터 셋(예를 들면, beam selection, amplitude granularity, phase granularity)등에 따라서 결정될 수 있다.
Rank 2인 경우는 주어진 Rank1 코드북에 OCC-2만 적용되면 되므로, 추가적인 피드백 bit는 필요하지 않다. 즉, 페이로드의 관점에서 rank 1과 rank2는 동일할 수 있다.
이와 같은 Option 1 및 2는 rank별로, 선형 결합되어 구성되는 레이어들의 진폭 및/또는 위상의 적용방식, 즉, 편파 및/또는 서브 그룹 공토(subgroup common)인지 또는 독립적인지 여부가 달라질 수 있다.
따라서, 단말의 복잡도 측면에서는 랭크별로 코드북 구성을 위한 가정/알고리즘 등이 달라질 수 있으며, 이 경우 복잡도가 증가할 수 있다.
이를 해결하기 위해서, OCC-2가 적용되어 새로 구성되는 레이어에 scaling term을 추가하는 방식이 고려될 수 있으며, 이는 아래 Option 3과 같다.
Option 3: 랭크 2의 코드북의 첫 번째 레이어에 대한 랭크 1의 코드북이 재 사용되거나 카피될 수 있으며, 아래 수학식 32와 같이 레이어 직교성을 위해 scaling term(alpha)와 결함하여 OCC-2가 적용될 수 있다.
[수학식 32]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000189
이와 같이 구성되는 경우, 랭크 1과 랭크 2를 구성하는 각 레이어들의 선형 결합 파라미터 셋을 공유할 수 있기 때문에 단말의 복잡도를 낮출 수 있다.
이와 같은 방법을 랭크 3, 4등과 같은 higher 랭크로 확장할 수 있다. 설명의 편의를 위해 선형 결합의 구성되는 레이어 X를 2로 가정하며, 이때의 레이어는 아래 수학식 33과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 33]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000190
이 경우, Option 1, Option 2 또는 Option 3을 만족하는 경우, 랭크 3의 코드북은 아래 수학식 34와 같은 두 가지 중 하나로 나타날 수 있다. 이하, 설명의 편의 상 수식은 Option 1 및 2를 따르는 것으로 가정한다.
[수학식 34]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000191
수학식 34에서 어떠한 layer에 Walsh code를 적용할 지, 즉, v1과 v2 중 어떤 레이어에 OCC를 설정하여 직교 레이어를 만들지에 대한 정보는 WB PMI의 성격을 가질 수 있으며, 또는 LI와 타이되어 LI로 지칭되는 layer에 대해서 OCC로 적용되는 것으로 약속될 수 있다.
또는, 성능적인 측면에서 이를 향상 시키기 위하여, 이러한 정보는 SB PMI의 성격을 가지고 SB당 보고될 수 있으며, 상기 예제에서는 1bit per SB가 될 수 있다.
그리고, 랭크 4의 경우, 아래 수학식 35와 같이 나타날 수 있다.
[수학식 35]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000192
Rank 4를 구성하기 위한 최소 X의 값이 2이어야 하며, 특히 X가 2인 경우, WB 또는 SB PMI를 위한 추가적인 피드백 비트가 필요하지 않을 수 있다. 만약 X가 3인 경우, 2bit(X=1,2,3 중 어떠한 layer에 0CC-2를 적용하는 지에 대한 정보)의 WB or SB PMI가 필요할 수 있다.
랭크 3 또는 랭크 4의 구성 방식의 경우, 적은 비트 또는 추가적인 페이로드 없이도 코드북을 확장 적용할 수 있다. 하지만 v1과 v2의 경우, 선형 결합 과정을 통해 거의 semi-orthogonal되지만, OCC-2가 적용되어 새롭게 구성되는 레이어와의 직교성은 항상 성립하지 않을 수 있다. 즉, 아래 수학식 36을 항상 만족해야 한다.
[수학식 36]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000193
Alternative 1: OCC-2를 적용하여 만든 레이어에 Proposal 1의 직교 절차방식이 적용될 수 있다.
Alternative 2:
Figure PCTKR2019009408-appb-I000194
and
Figure PCTKR2019009408-appb-I000195
를 만족하도록 LC 코드북이 구성될 수 있다.
Alternative 1의 경우, Proposal 1에 기술되어있는 내용과 동일한 바 생략하며, Alternative 2를 설명한다.
Alternative 2의 경우,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000196
and
Figure PCTKR2019009408-appb-I000197
의 제한을 만족하도록 LC solution을 구성하거나 LC를 편파별로 독립 수행하는 것으로 인지 될 수 있다. 이와 같은 독립 수행의 대표적인 예로, 각 편파 별 채널을 이용하는 방식이 있을 수 있다.
기지국과 단말 사이의 채널을
Figure PCTKR2019009408-appb-I000198
로 가정 하면, H = [H1 H2]이며,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000199
이 될 수 있다.
예를 들어 송신단의 "V-slant"에 상응하는 전송 포트와의 수신단의 채널을 H1, 송신단의 "H-slant"에 상응하는 전송 포트와의 수신단의 채널을 H2라고 할 수 있다.
이 경우, 선형 결합은 H1과 H2로 decouple된 채널을 이용하여, 각 채널당 SVD를 적용하여, 각 layer에 상응하는 k-th eigenvector와의 correlation 정도를 이용하여 최적의 linear combining parameter set을 도출하여, 상기
Figure PCTKR2019009408-appb-I000200
from H1와
Figure PCTKR2019009408-appb-I000201
from H2(k=1,...,X)를 도출할 수 있다.
그러면 LC 과정을 거쳐서
Figure PCTKR2019009408-appb-I000202
and
Figure PCTKR2019009408-appb-I000203
의 조건을 만족하는 코드북을 구성할 수 있다. 이와 같은 구성에서 빔 선택은 성능향상을 위하여 독립적으로 설정/적용되거나 페이로드의 크기를 줄이기 위해서 통합적으로 구성될 수 있으며, 가장 강한 레이어 지시자(strongest layer indicator)의 경우, 기존의 레이어당 1씩 정보를 보고한데에 비하여, 각 레이어 및 각 편파 별로 보고할 수 있다.
LC를 수행하는 레이어의 개수인 X의 경우, 사전에 약속되거나 기지국에 의해서 설정될 수 있다. 또는, 단말이 계산을 통하여 최적의 X를 보고하는 경우, X 값에 대한 정보는 별도의 필드로 CSI의 파트 1에 포함되어 CSI의 파트 2를 결정하는데 사용되거나, # of non-zero wideband amplitude coefficient indication field에서 암시적으로 결정될 수 있겠다.
즉, R=3이고 X=2인 경우, 2개의 layer는 1이상의 non-zero amplitude인 빔의 개수를 가지며, 나머지 1개의 layer의 non-zero amplitude가 1 혹은 0인 빔으로 지시되어, 해당 layer 개수만큼, OCC가 적용되는 것으로 인식될 수 있다.
만약, 빔 선택과 구별하기 위해서, 1은 빔 선택, 0은 OCC 적용으로 인식될 수 있다. 또한, 이러한 proposal이 적용되는 R의 값은 사전에 약속되거나 기지국이 상위계층 레이어(예를 들면, RRC 및/또는 MAC CE) 또는 유동적인 시그널링(예를 들면, DCI)로 설정될 수 있다.
즉, 단말은 기지국으로부터 PMI를 받고 직교 절차를 이용하여 CQI 값을 계산 할 수 있으며, 보고를 위한 LC coodbook에서 계산한 PMI와 CQI를 기지국에게 보고할 수 있다. 이 경우, 기지국은 직교 절차가 적용되지 않는 값들을 수신하고, 직교 절차를 인식하고 있기 때문에 PMI를 복호할 수 있다.
이때, 직교 절차는 OCC-2가 사용될 수 있다.
이러한 proposal의 경우, OCC-2가 사용될 수 있기 때문에, 동일 빔으로 구성될 수 있는 최대 레이어의 수는 2가 될 수 있으며, 그 활용성의 제한이 걸릴 수가 있다.
이를 좀더 flexible하게 활용하기 위하여 아래와 같은 제안이 적용될 수도 있다.
도 19는 본 발명에서 제안하는 코드북의 일 예를 나타낸다.
<Proposal. 3>
단말은 Y-port 이상의 CSI-RS로 채널을 측정할 수 있으며, Type II 코드북과 같은 선형 결합 코드북을 이용하여 CSI를 보고하는 경우, 랭크 R 코드북에서 특정 레이어의 개수 X(예를 들면, 2)는 각각 독립적으로 길이가 N1N2/2인 DFT 빔 L개로 선형 결합되어 구성될 수 있으며, 나머지 레이어 (R-X)개는 직교성의 보장을 위해서 X개의 레이어 중 특정 레이어에 상이한 서브 그룹 및/또는 편파 간에는 OCC-4를 적용하여 상호 직교 관계를 갖도록 구성될 수 있다.
도 19는 32-port(Y=32) CSI-RS에서 사용되는 서브 그룹 선형 결합을 나타낸다. 도 19에 도시된 바와 같이 각 선형 결합을 구성하는 DFT 빔의 길이는 N1N2/2가 될 수 있으며(예를 들면,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000204
이며, N1N2/2개의 orthogonal beam 중 L개가 선택됨), 1st domain을 2등분하여 편파별로 두 개의 서브 그룹을 가지는 경우를 나타낼 수 있다.
이와 같은 예제 외에, 2nd domain을 나누는 경우, 또는 다른 서브 그룹핑도 배제되지 않는다.
이와 같은 방법을 이용하는 경우, 안테나가 많은 구성에서 L의 수에 의한 한계에 의하여 충분한 granularity를 얻지 못하는 경우, 좀더 자유도(degree of freedom)를 주는 경우 성능이 향상될 수 있다.
따라서, Y값은 사전에 약속되거나 기지국이 단말에 상위 계층 또는 유동적인 시그널링으로 설정해줄 수 있다.
이 경우, 선형 결합되어 구성되는 코드북의 하나의 레이어는 아래 수학식 37 과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 37]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000205
즉, proposal 3과 비슷하게, OCC 적용 후, 직교성을 만족시키기 위해서, 각 편파별 서브 그룹의 진폭 계수는 동일하게 가정될 수 있으며, 위상은 서브 그룹/편파 별로 독립적으로 적용될 수 있다. 또는 편파 별 및/또는 서브 그룹별로 동일한 위상이 적용될 수 있다.
이와 같은 선형 결합 코드북에 OCC-4(예를 들면,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000206
)가 적용될 수 있으며, 이러한 OCC-4가 적용되면
Figure PCTKR2019009408-appb-I000207
으로 확장되는 레이어는 아래 수학식 38과같이 최대 4개를 가질 수 있게 된다.
[수학식 38]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000208
Figure PCTKR2019009408-appb-I000209
를 기반으로 확장하면, 수학식 39와 같이 될 수 있다.
[수학식 39]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000210
만약 X의 값이 1인 경우,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000211
으로 코드북이 구성되며, 각각 column selection에 의하여 각 랭크가 결정되어 구성되며, 상기 PMI의 정보는 WB이거나 SB일 수 있다. 예를 들어, 아래 표 15와 같이 구성되는 경우, rank 2는 2bit, rank 3은 1bit, rank 4는 0bit으로 코드북이 구성되며, rank 2에 index 1이 보고되면, 코드북은 아래 수학식 40과 같이 구성될 수 있다.
[수학식 40]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000212
Figure PCTKR2019009408-appb-T000015
만약, X의 값이 '2'인 경우,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000213
의 조합으로 코드북이 구성되며, 어떠한 LC 기반의 레이어에서 코드북이 구성되는 지는 아래 표 16을 포함할 수 있으며, 인덱스 선택에 대한 정보는 WB 성격이거나 SB 성격일 수 있겠다. 표 16을 따르면, 랭크 3코드북은
Figure PCTKR2019009408-appb-I000214
과 나머지 1개 레이어는 인덱스로 보고되는 행렬의 column으로 구성될 수 있겠다. 즉, rank=3, index 1인 경우, 아래 수학식 41과 같다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000016
[수학식 41]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000215
또한, 랭크가 '4'이고 인덱스가 '6'인 경우는 아래 수학식 42와 같다.
[수학식 42]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000216
랭크가 4인 경우, 가능한 코드북의 조합은 총 15가지이기 때문에 4bit가 필요하지만, 이는 SB 성격인 경우, 많은 페이로드를 요구하기 때문에 이러한 조합의 부분집합이 사용될 수 있다.
상기 코드북 디자인에서, 각 랭크별 최종 코드북을 1로 일반화 하기 위하여 각 layer들은
Figure PCTKR2019009408-appb-I000217
로 일반화된다.
X의 값이 '2'인 경우, proposal 2에서 언급한 바와 같이 직교성이 문제가 될 수도 있다. 즉,v1과 v2이 OCC-4로 새로 구성되는 레이어와의 직교성이 문제될 수 있다.
하지만, 이 경우, proposal 2에 비하여, 조합의 선택이 많아서, 가장 성능이 좋은 조합을 선택함으로써 그 성능 열화를 줄일 수 있다. 또는 Proposal 2의 alterative를 확장하여, 이를 극복할 수도 있다.
예를 들어, 기지국과 단말 사이의 채널을
Figure PCTKR2019009408-appb-I000218
로 가정을 하면, H = [H1 H2 H3 H4]이며,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000219
으로 예를 들어 송신단의 "V-slant"에 상응하는 전송 포트의 subgroup 1과 수신단의 채널을 H1, 송신단 "V-slant"에 상응하는 전송 포트의 subgroup 2과 수신단의 채널을 H12, 송신단의 "H-slant"에 상응하는 전송 포트의 subgroup 1과 수신단의 채널을 H3, 송신단의 "H-slant"에 상응하는 전송 포트의 subgroup 2과 수신단의 채널을 H4라고 가정할 수 있다.
이 경우, 선형 결합은 H1~H4로 decouple된 채널을 이용하여, 각 채널당 SVD를 적용하여, 각 레이어에 상응하는 k-th eigenvector와의 correlation 정도를 이용하여 최적의 선형 결합 파라미터 셋을 도출하여,
Figure PCTKR2019009408-appb-I000220
를 도출할 수도 있다. 아니면, Proposal 2의 alternative 2와 같이 편파 별 LC를 수행하여 Proposal 3이 적용될 수도 있다.
LC를 수행하는 레이어의 개수인 X의 경우, 사전에 약속하거나 기지국이 설정 해줄 수 있다. 또는 단말이 계산을 통하여 최적의 X를 보고하는 경우, X값에 대한 정보는 별도의 필드로 part 1 CSI에 포함되어 Part 2 CSI를 결정 짓는데 사용되거나, # of non-zero wideband amplitude coefficient indication field에서 implicit하게 결정될 수 있겠다. 즉, R=3이고 X=2인 경우, 2개의 layer는 1이상의 non-zero amplitude인 빔의 개수를 가지며, 나머지 1개의 layer의 non-zero amplitude가 1 혹은 0인 빔으로 지시되어, 해당 layer 개수만큼, OCC가 적용되는 것으로 이해될 수 있다.
만약, 빔 선택과 구분 짓기 위하여, 1은 빔셀렉션, 0은 OCC 적용으로 해석될 수 도 있겠다. 또한 상기 제안이 적용되는 R 의 값은 사전에 약속하거나 기지국이 상위 계층 또는 유동적인 시그널링으로 설정해줄 수 있다.
Proposal 2 및 3은 랭크에 따라 선형 결합되어 구성되는 레이어들의 진폭 및/또는 위상의 적용 방식, 즉, 편파 및/또는 서브 그룹 공통인지 independent인지가 달라지는 것을 특징으로 한다. 또한, proposal 2와 proposal 3이 모두 사용되는 경우, 단말은 어떠한 코드북 구성방식 (즉, OCC length)을 사용하는 지를 기지국이 단말에게 상위 계층 또는 유동적인 시그널링(예를 들면, DCI)로 설정/적용해 줄 수 있다. 또는, 두 개의 방식중 어떠한 방식이 사용되는 지(예를 들면, OCC 길이 and/or OCC value)를 Part 1 CSI에 포함하여 기지국에게 보고할 수 있다.
<Proposal 4>
단말이 기지국에게 특정 랭크의 값을 보고하는 경우, 레이어에 따라서 코드북을 설정하기 위한 특정 파라미터 셋이 각각 다르게 설정될 수 있다.
즉, 단말이 RI의 값으로 특정 값(예를 들면, 'R')을 보고하는 경우, 레이어 별로 적용되는 선형 결합 파라미터 셋(예를 들면, granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams)들이 상이하게 적용/설정 될 수 있다.
다시 말해, 특정 랭크의 적어도 하나의 레이어 인덱스 또는 레이어 그룹의 인덱스에 따라 선형 결합 파라미터 셋이 다르게 적용되어 선형 결합 코드북이 생성될 수 있다.
Proposal 4의 경우, 특정 R-rank 코드북을 구성하는 경우, 특정 X 레이어의 경우, SINR 혹은 X layer에 상응하는 eigen value(s)의 값이 커서, 전체 MIMO performance에 끼치는 영향이 클 수 있다.
따라서, 다른 레이어에 비하여 보다 높은 granularity의 set을 가지고 LC를 수행하여 코드북이 구성될 수 있으며, 다른 R-X 레이어의 경우 상대적으로 적은 granularity의 코드북 파라미터 set으로 LC를 수행하여 구성될 수 있다. 이때, X의 값이 1인 경우, LI로 지시되는 레이어로 타이될 수 있다.
이하, 본 발명에서 이와 같이 특정 layer를 구성하는 파라미터 셋이 줄어드는 것을 "parameter compression"으로 명명하도록 한다. 예를 들어, Rank 4 코드북의 경우, X의 값이 2인 경우, 2개의 레이어들은 3bit 진폭, 3bit 위상, L=4를 가지고 코드북을 구성하지만, 나머지 2개의 layer들은 parameter compression을 2bit 진폭, 2bit 위상, L=2로하여 코드북이 구성 될 수 있으며, 각 셋을 구성하는 파라미터들은 독립적으로 압축이 적용/설정 가능하다.
이와 같은 정보는 사전에 약속하거나 기지국이 단말에 상위 계층(예를 들면, RRC 및/또는 MAC CE) 또는 유동적인 시그널링(예를 들면, DCI)로 설정해줄 수 있다.
또는, 단말이 계산에 의하여 코드북 구성 파라미터의 설정을 기지국에 보고할 수 있으며, 이때 상기 정보는 Part 1 CSI에 포함되어 보고되어야 하겠다. 이때, layer 별 혹은 X 값에 따른 layer 그룹별로 compression과 연계된 parameter 별도의 필드로 보고가 되거나, X layer에 상응하는 값은 항상 최대 파라미터 또는 기 설정된 값들은 이용하는 것으로 약속될 수 있으며, 압축이 수행되는 레이어들에 관한 압축 파라미터 정보만 part 1 CSI에 포함되어 보고될 수 있겠다. 이때, 각 parameter 별로 별도의 필드로 인코딩되어 보고되겠다.
또는, CSI의 payload를 더욱 줄이기 위하여, RRC or MAC CE 등의 상위 계층(e.g., RRC 및/또는 MAC CE) or 유동적인 시그널링(e.g., DCI)로 복수의 파라미터 셋을 단말에게 전송하고, 어떠한 파라미터 셋을 사용했는 지를 레이어/레이어 그룹별로 단말이 계산하여 Part 1 CSI에 포함하여 보고할 수 있겠다. 혹은 압축 파라미터 셋에 대한 정보만 Part 1 CSI에 포함하여 보고한다.
즉, 기지국은 상위 계층 시그널링 또는 DCI를 통해서 전송되는 구성 정보에 복수 개의 파라미터 셋들을 포함시켜 단말에게 전송하고, 단말은 전송된 복수 개의 파라미터 셋들 중 하나를 선택하여 코드북을 생성할 수 있다.
이후, 단말은 사용한 파라미터 셋과 관련된 정보를 CSI의 파트 1에 포함시켜 기지국에게 전송할 수 있다.
상기 제안이 설정/적용되는 R값은 사전에 약속하거나 기지국이 상위 계층 또는 유동적인 시그널링으로 지시할 수 있다. 또는, 단말이 일부 SB PMI 보고를 생략(omission)하는 조건을 고려하여, 생략이 발생하지 않는 페이로드를 계산하여, R and/or X값을 Part 1 CSI에 포함하여 기지국에 보고할 수 있다.
예를 들면, 코드북을 생성하기 위한 파라미터 셋 중 하나가 코드북을 생성하기 위한 주파수 축의 행렬의 basis의 칼럼의 개수를 결정하는 파라미터(p)일 수 있다.
이 경우, p의 값은 아래 표 17과 같이 레이어의 수에 따라 그 값이 달라질 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000017
<Proposal 5>
단말이 선형 결합을 통해서 코드북을 구성하는 경우, 코드북을 설정하기 위한 특정 파라미터 셋은 랭크에 따라 서로 다르게 설정될 수 있다.
구체적으로, 단말이 선형 결합에 기초하여 코드북을 구성하는 경우, 랭크 값에 따라 선형 결합 파라미터 셋(예를 들면, granularity of amplitude, granularity of phase, # of combining beams)들이 상이하게 적용/설정 될 수 있다.
본 제안에서는 각 Rank 별로 코드북이 선형 결합에 기반하여 구성되며, 이 때, 각 rank 별 코드북 내의 각 layer(예를 들어 rank 4 코드북은 4개의 layer로 구성)들은 동일 LC 파라미터 셋에 기반하여 독립적으로 인코딩될 수 있다.
예를들어 rank 1-2 코드북은 3bit amplitude, 3bit phase, L=4로 구성이 되며, rank 3-4 코드북은 2bit amplitude, 2bit phase, L=2로 각 layer들을 구성하여 코드북을 구성할 수 있겠다. 상기 예제와 같이 어떠한 rank의 코드북이 어떠한 LC parameter set을 사용하는 지는 사전에 약속하거나 기지국이 단말에 상위 계층 또는 유동적인 시그널링으로 설정해줄 수 있다.
또는, RRC로 복수의 LC 파라미터 셋들을 단말에 알려주고, 단말은 일부 SB PMI 보고를 생략하는 조건을 고려하여, 발생하지 않는 페이로드를 계산하여, 가장 적합한 LC parameter set에 대한 정보를 Part 1 CSI에 포함하여 기지국에게 보고할 수 있겠다.
예를 들면, 코드북을 생성하기 위한 파라미터 셋 중 하나가 코드북을 생성하기 위한 주파수 축의 행렬의 basis의 칼럼의 개수를 결정하는 파라미터(p)일 수 있다.
이 경우, p의 값은 아래 표 18과 같이 랭크 값에 따라 그 값이 달라질 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000018
<Proposal 6>
LC 코드북에서 SB 진폭을 보고하도록 설정받은 경우(예를 들면, Type II 코드북 모드 2), 단말이 RI의 값으로 R을 보고하는 경우에도, 특정 X개의 레이어에 대해서만 SB 및/또는 WB 진폭을 보고하며, 나머지 (R-X) 계증에 대해서는 WB만 보고한다.
NR에서 상위 계층(RRC)로 단말이 사용할 코드북 type, mode 등이 지시/설정이 된다. Type II CSI의 mode 1은 WB 진폭을 가정하며, Mode 2인 경우, WB 진폭과 SB 진폭(differential from WB amplitude)으로 로 구성이 된다.
SB amplitude를 단말이 보고하는 경우, 페이로드가 증가할 수 있다. 특히, 각 레이어 별로 겪는 주파수 선택성이 다름을 가정할 때, 모든 레이어에 대해서 SB 진폭을 보고하게 만드는 것은 redundant할 수 있다.
따라서, 본 제안에서는 단말이 SB 진복 보고로 설정이 되고, Rank R을 보고할 때, 특정 X개의 layer에 대해서만 SB and/or WB amplitude를 보고하며, 나머지 (R-X) layer에 대해서는 WB amplitude만 보고할 수 있다.
이 때, 특정 X layer는 사전에 약속하거나, 기지국이 상위 계층 또는 유동적인 시그널링으로 설정해줄 수 있겠다. 또는, 보다 정확한 채널 반영을 위하여, X 레이어에 대한 정보 (예를 들면, 개수 및/또는 R layer 중 어떠한 X layer가 WB 및/또는 SB 보고를 수행하는 지에 대한 정보)는 단말이 보고 컨텐츠에 포함하여, Part 1 CSI에 포함하여 보고되거나, LI 값으로 지시되는 가장 강한 레이어만 WB 및/또는 SB report을 수행하거나, 나머지 layer들은 WB reporting을 하는 것으로 약속할 수 있겠다. 혹은 LI가 복수 개 (X)의 layer을 지시하는 역할을 수행하여, 상기 제안을 수행할 수 있으며, X의 값은 기지국이 단말에 지시해 줄 수 있겠다.
제안 6의 경우, 진폭 정보가 위상 정보로 치환되어 그대로 적용될 수 있거나, 진폭과 위상정보 모두 상기 Proposal 7을 따라, 단말이 SB 진복 보고로 설정이 되고, Rank R을 report할 때, 특정 X개의 layer에 대해서만 SB and/or WB amplitude 및/또는 phase를 보고하며, 나머지 (R-X) layer에 대해서는 WB amplitude 및/또는 phase만 보고할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예로, 단말이 선형 결합을 통해서 코드북을 구성하는 경우, 코드북을 설정하기 위한 특정 파라미터 셋은 레이어의 수(LI 값) 및/또는 랭크에 따라 서로 다르게 설정될 수 있다.
예를 들면, 코드북을 생성하기 위한 파라미터 셋 중 하나가 코드북을 생성하기 위한 주파수 축의 행렬의 basis의 칼럼의 개수를 결정하는 파라미터(p)일 수 있다.
이 경우, p의 값은 아래 표 19와 같이 랭크 값 및 레이어의 값에 따라 그 값이 달라질 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000019
구체적으로, 단말이 선형 결합에 기초하여 코드북을 구성하는 경우, 랭크 값 및 레이어의 수에 따라 선형 결합 파라미터 셋(예를 들면, granularity of amplitude, granularity of phase,# of combining beams)들이 상이하게 적용/설정 될 수 있다.
<Proposal 7>
본 발명에서 제안하는 코드북 기반의 CSI 피드백에서 단말이 RI의 값을 "R"로 보고하는 경우, 이에 대응되는 PMI의 페이로드가 CSI 피드백을 위해 설정 받은 PUSCH 또는 PUCCH 자원보다 더 큰 경우, CSI 생략을 수행할 수 있다.
이때, LI로 지시되거나 기 설정되거나 기지국에 의해서 지시되는 단일 또는 복수 개의 X 레이어에 대한 SB PMI 정보는 나머지 (R-X) 계층에 대한 SM PMI 정보보다 높은 우선순위(priority)를 갖으며, 생략 수행 시(R-X) 레이어에 대한 SM PMI가 먼저 생략될 수 있다.
이 경우, 생략 법칙(omission rule)은 아래 표 20과 같을 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-T000020
즉, 기지국에 의해 할당된 PUSCH 또는 PUCCH 자원의 크기가 단말이 보고하는 CSI의 페이로드 보다 작은 경우, 단말은 CSI의 서브 밴드의 일부를 표 19의 설명에 따라 생략할 수 있다.
<Proposal 8>
Proposal 1 내지 7에서 제안하는 코드북을 포함한 선형 결합 코드북 기반 CSI 피드백에서 기지국이 SB 및/또는 WB 진폭 모드로 코드북을 설정하도록 하는 경우, SB 진폭이 적용되는 기저 빔의 개수(예를 들면, 타입 II에서 2L개의 DFT 빔) K 값은 단말이 보고하는 랭크 및/또는 L 값에 따라서 다르게 설정될 수 있다.
구체적으로, 상기 제안의 하나의 실시 예로, NR Type II CSI codebook mode 2로 설정되있는 경우, 상기 K 값은 rank 2 이하에서는 선형 결합되는 기저 빔의 수 (L=2,3,4)에 따라서, K=4,4,6의 값을 갖는다. 본 제안에서는 예를 들어 rank 3 이상에서는 K=2,2,3 for L=2,3,4 로 결정하거나, L에 무관한 특정 값 (e.g., K=2)로 고정될 수 있다.
본 제안의 변형된 예제로, 주어진 Rank R 코드북에서 특정 X layer와 나머지 (R-X) layer에 적용하는 K 값은 다르게 적용될 수 있다. 예를 들어, X=2인 경우, 제 1, 제 2 layer에 대하서는 K=4,4,6 (for L=2,3,4)로 결정될 수 있으며, 제 3 layer 이후부터는 K=2,2,3 for L=2,3,4 로 결정하거나, L에 무관한 특정 값 (e.g., K=2)로 고정하는 것을 제안한다. 여기서의 X layer는 LI로 지시되는 단일 혹은 복수의 layer이거나 기지국의 단말에 지시하거나 사전에 약속할 수 있겠다.
<Proposal 9>
X-pol 안테나 구성 기반의 2D 안테나 구성에서 상기 제안하는 코드북을 포함한 선형 결합 코드북 기반의 CSI feedback에서, 단말이 보고하는 랭크에 따라 선형 결합에 적용되는 선형 결합의 계수 (진폭 및/또는 위상)의 적용범위가 달라질 수 있다.
구체적으로 선형 결합 계수의 적용 범위는 X-pol 안테나에서 각 편파별로 독립적으로 적용되는지 또는 공통적으로 적용되는지 구별될 수 있다.
Figure PCTKR2019009408-appb-I000221
본 제안에서, 단말이 보고하는 RI에 따라서 option 1을 사용하는지 혹은 Option 2를 사용하는 지 달리 가정될 수 있으며, 이러한 제안이 적용되는 RI에 대한 정보는 사전에 미리 약속하거나 기지국이 단말에 설정해 줄 수 있겠다. 진폭과 스타벅스 계수 모두 pol-common으로 가정하는 경우, 그 성능열화가 발생할 수 있으니, 두 개의 계수중 하나에 대해서만 option 2를 적용하고 나머지 계수는 option 1을 적용할 수도 있겠다. 예를 들어 amplitude는 option 2, phase는 option 1로 설정할 수 있겠다.
상기 제안의 변형된 예제로, 단말이 RI=R로 기지국에게 보고하는 경우, X layer에 대해서는 option 1'을 적용되고, 나머지 (R-X) layer에 대해서는 option 2'가 적용될 수 있다.
아래 수학식 43에서는 특정 X layer가 연속되는 것을 가정했지만, 자명하게 연속적이지 않은 X layer에 대해서도 적용 가능하다.
[수학식 43]
Figure PCTKR2019009408-appb-I000222
진폭과 위상 계수 모두 pol-common으로 가정하는 경우, 그 성능열화가 발생할 수 있으니, 두 개의 계수 중 하나에 대해서만 option 2를 적용하고 나머지 계수는 option 1을 적용할 수도 있겠다. 예를 들어 진폭은 option 2, phase는 option 1로 설정할 수 있겠다. 또한, 여기서의 X layer는 LI로 지시되는 단일 혹은 복수의 layer이거나 기지국의 단말에 지시하거나 사전에 약속할 수 있다.
상기 제안의 또 다른 변형된 예제로 특정 X layer는 각각 polarization/layer independent하게 LC 계수가 설정/적용될 수 있으며, (R-X) layer들에 적용되는 LC 계수 및 코드북 파라미터 중 일부 정보는 동일한 값으로 사용하도록 제한을 하며, 나머지 일부 정보는 독립적으로 적용하여 코드북을 구성/보고한다. 상기 일부 정보는 amplitude 정보, phase 정보, strongest beam index일 수 있으며, 상기 일부 정보는 기지국이 선택하여 단말에 알려주거나, 단말이 선택하여 Part 1 CSI에 포함시켜 기지국에게 보고할 수 있다.
도 20은 본 명세서에서 제안하는 단말의 CSI 보고 절차의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 20을 참조하면, 단말은 CSI 보고를 위해서 코드북을 생성하는 경우, 코드북을 생성하기 위한 파라미터 셋이 랭크 및/또는 레이어에 따라 다르게 설정될 수 있다.
구체적으로, 단말은 기지국으로부터 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 수신한다(S2010).
단말은 수신된 CSI-RS에 기초하여 채널에 대한 CSI의 파라미터인 PMI, CQI를 산출할 수 있으며, 산출된 값들을 포함하는 CSI를 기지국에게 보고할 수 있다(S20020).
이때, CSI는 타입 II일 수 있으며, 파트 1 및 파트 2로 구성될 수 있다. 파트 1은 RI, 및 CQI를 포함하고, 파트 2는 상기 PMI를 포함할 수 있다.
파트 1은 고정된 페이로드 크기를 갖으며, 파트 1은 파트 2의 정보 비트를 식별하기 위해 사용될 수 있다.
이때, CSI는 proposal 1 내지 8에서 설명한 바와 같이 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고, 상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 선형 결합에 의한 코드북을 생성하기 위한 특정 파라미터 셋은 proposal 4 및 5에서 설명한 바와 같이 랭크 값 또는 특정 랭크의 레이어와 관련된 레이어 지시자 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정될 수 있다.
이와 관련하여, 상술한 단말의 동작은 본 명세서의 도 22 및 도 23에 나타난 단말 장치(2220, 2320)에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 상술한 단말의 동작은 프로세서(2221, 2321) 및/또는 RF 유닛(또는 모듈)(2223, 2325)에 의해 수행될 수 있다.
구체적으로, 프로세서(2221, 2321)는 RF 유닛(또는 모듈)(2223, 2325)을 통해 기지국으로부터 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호을 수신한다.
프로세서(2221, 2321)는 RF 유닛(또는 모듈)(2223, 2325)을 통해 수신된 CSI-RS에 기초하여 채널에 대한 CSI의 파라미터인 PMI, CQI를 산출할 수 있으며, 산출된 값들을 포함하는 CSI를 기지국에게 보고한다(S20020).
이때, CSI는 타입 II일 수 있으며, 파트 1 및 파트 2로 구성될 수 있다. 파트 1은 RI, 및 CQI를 포함하고, 파트 2는 상기 PMI를 포함할 수 있다.
파트 1은 고정된 페이로드 크기를 갖으며, 파트 1은 파트 2의 정보 비트를 식별하기 위해 사용될 수 있다.
이때, CSI는 proposal 1 내지 8에서 설명한 바와 같이 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고, 상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 선형 결합에 의한 코드북을 생성하기 위한 특정 파라미터 셋은 proposal 4 및 5에서 설명한 바와 같이 랭크 값 또는 특정 랭크의 레이어와 관련된 레이어 지시자 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정될 수 있다.
도 21는 본 명세서에서 제안하는 기지국이 단말로부터 CSI를 보고 받는 절차의 일 예를 나타내는 순서도이다.
구체적으로, 기지국은 단말에게 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 전송한다(S2110).
기지국은 단말로부터 CSI를 수신할 수 있다(S21020).
이때, CSI는 타입 II일 수 있으며, 파트 1 및 파트 2로 구성될 수 있다. 파트 1은 RI, 및 CQI를 포함하고, 파트 2는 상기 PMI를 포함할 수 있다.
파트 1은 고정된 페이로드 크기를 갖으며, 파트 1은 파트 2의 정보 비트를 식별하기 위해 사용될 수 있다.
이때, CSI는 proposal 1 내지 8에서 설명한 바와 같이 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고, 상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 선형 결합에 의한 코드북을 생성하기 위한 특정 파라미터 셋은 proposal 4 및 5에서 설명한 바와 같이 랭크 값 또는 특정 랭크의 레이어와 관련된 레이어 지시자 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정될 수 있다.
이와 관련하여, 상술한 기지국의 동작은 본 명세서의 도 22 및 도 23에 나타난 기지국 장치(2210, 2310)에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 상술한 기지국의 동작은 프로세서(2211, 2311) 및/또는 RF 유닛(또는 모듈)(2213, 2315)에 의해 수행될 수 있다.
구체적으로, 프로세서(2211, 2121)는 RF 유닛(또는 모듈)(2123, 2125)을 통해 단말에게 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호을 전송한다.
프로세서(2121, 2121)는 RF 유닛(또는 모듈)(2123, 2125)을 통해 수신된 CSI-RS에 기초하여 CSI를 단말로부터 수신한다.
이때, CSI는 타입 II일 수 있으며, 파트 1 및 파트 2로 구성될 수 있다. 파트 1은 RI, 및 CQI를 포함하고, 파트 2는 상기 PMI를 포함할 수 있다.
파트 1은 고정된 페이로드 크기를 갖으며, 파트 1은 파트 2의 정보 비트를 식별하기 위해 사용될 수 있다.
이때, CSI는 proposal 1 내지 8에서 설명한 바와 같이 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고, 상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 선형 결합에 의한 코드북을 생성하기 위한 특정 파라미터 셋은 proposal 4 및 5에서 설명한 바와 같이 랭크 값 또는 특정 랭크의 레이어와 관련된 레이어 지시자 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정될 수 있다.
본 발명이 적용될 수 있는 장치 일반
도 22은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도를 예시한다.
도 22을 참조하면, 무선 통신 시스템은 기지국(2210)과 기지국(2210) 영역 내에 위치한 다수의 단말(2220)을 포함한다.
상기 기지국과 단말은 각각 무선 장치로 표현될 수도 있다.
기지국(2210)은 프로세서(processor, 2211), 메모리(memory, 2212) 및 RF 모듈(radio frequency module, 2213)을 포함한다. 프로세서(2211)는 앞서 도 1 내지 도 22에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 메모리(2212)는 프로세서와 연결되어, 프로세서를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 모듈(2213)는 프로세서와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다.
단말(2220)은 프로세서(2221), 메모리(2222) 및 RF 모듈(2223)을 포함한다.
프로세서(2221)는 앞서 도 1 내지 도 21에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 메모리(2222)는 프로세서와 연결되어, 프로세서를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 모듈(2223)는 프로세서와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다.
메모리(2212, 2222)는 프로세서(2211, 2221) 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서(2211, 2221)와 연결될 수 있다.
또한, 기지국(2210) 및/또는 단말(2220)은 한 개의 안테나(single antenna) 또는 다중 안테나(multiple antenna)를 가질 수 있다.
도 23는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통신 장치의 블록 구성도를 예시한다.
특히, 도 23에서는 앞서 도 22의 단말을 보다 상세히 예시하는 도면이다.
도 23를 참조하면, 단말은 프로세서(또는 디지털 신호 프로세서(DSP: digital signal processor)(2310), RF 모듈(RF module)(또는 RF 유닛)(2335), 파워 관리 모듈(power management module)(2305), 안테나(antenna)(2340), 배터리(battery)(2355), 디스플레이(display)(2315), 키패드(keypad)(2320), 메모리(memory)(2330), 심카드(SIM(Subscriber Identification Module) card)(2325)(이 구성은 선택적임), 스피커(speaker)(2345) 및 마이크로폰(microphone)(2350)을 포함하여 구성될 수 있다. 단말은 또한 단일의 안테나 또는 다중의 안테나를 포함할 수 있다.
프로세서(2310)는 앞서 도 1 내지 도 19에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층은 프로세서에 의해 구현될 수 있다.
메모리(2330)는 프로세서와 연결되고, 프로세서의 동작과 관련된 정보를 저장한다. 메모리(2330)는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
사용자는 예를 들어, 키패드(2320)의 버튼을 누르거나(혹은 터치하거나) 또는 마이크로폰(2350)를 이용한 음성 구동(voice activation)에 의해 전화 번호 등과 같은 명령 정보를 입력한다. 프로세서는 이러한 명령 정보를 수신하고, 전화 번호로 전화를 거는 등 적절한 기능을 수행하도록 처리한다. 구동 상의 데이터(operational data)는 심카드(2325) 또는 메모리(2330)로부터 추출할 수 있다. 또한, 프로세서는 사용자가 인지하고 또한 편의를 위해 명령 정보 또는 구동 정보를 디스플레이(2315) 상에 디스플레이할 수 있다.
RF 모듈(2335)는 프로세서에 연결되어, RF 신호를 송신 및/또는 수신한다. 프로세서는 통신을 개시하기 위하여 예를 들어, 음성 통신 데이터를 구성하는 무선 신호를 전송하도록 명령 정보를 RF 모듈에 전달한다. RF 모듈은 무선 신호를 수신 및 송신하기 위하여 수신기(receiver) 및 전송기(transmitter)로 구성된다. 안테나(2340)는 무선 신호를 송신 및 수신하는 기능을 한다. 무선 신호를 수신할 때, RF 모듈은 프로세서에 의해 처리하기 위하여 신호를 전달하고 기저 대역으로 신호를 변환할 수 있다. 처리된 신호는 스피커(2345)를 통해 출력되는 가청 또는 가독 정보로 변환될 수 있다.
이상에서 설명된 실시 예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시 예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시 예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
본 발명의 무선 통신 시스템에서 참조 신호를 매핑하는 방안은 3GPP LTE/LTE-A 시스템, 5G 시스템(New RAT 시스템)에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 이외에도 다양한 무선 통신 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (17)

  1. 무선 통신 시스템에서 사용자 장치(UE: User Equipment)가 채널 상태 정보(CSI: Channel State Information)를 전송하기 위한 방법에 있어서,
    기지국으로부터 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 수신하는 단계; 및
    CSI를 상기 기지국에게 보고하는 단계를 포함하되,
    상기 CSI는 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고,
    상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성되며,
    상기 특정 파라미터 셋은 랭크 값 또는 특정 랭크의 적어도 하나의 레이어 인덱스 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정/적용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 파라미터 셋은 상기 랭크 값에 따라서 서로 다르게 설정/적용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 파라미터 셋은 상기 적어도 하나의 레이어 인덱스에 따라 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 기지국으로부터 상기 CSI의 보고와 관련된 구성 정보를 수신하는 단계를 더 포함하되,
    상기 특정 파라미터 셋은 상기 구성 정보에 포함되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 CSI는 제 1 파트 및 제 2 파트로 구성되며,
    상기 제 1 파트는 RI(Rank Indicator), 및 CQI(Channel Quality Indicator) 및 양의 실수 값의 진폭을 갖는 combining coefficient의 수를 나타내는 지시자를 포함하고,
    상기 제 2 파트는 상기 PMI를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 파트는 고정된 페이로드 크기를 갖으며, 상기 제 2 파트의 정보 비트들의 수를 식별하기 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 기지국으로부터 상기 CSI의 보고와 관련된 구성 정보를 수신하는 단계를 더 포함하되,
    상기 구성 정보는 상기 코드북을 생성하기 위한 복수의 파라미터 셋을 포함하고,
    상기 CSI는 상기 복수의 파라미터 셋 중 상기 UE가 사용한 상기 특정 파라미터 셋을 나타내는 파라미터 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 기지국으로부터 상기 CSI를 보고하기 위한 자원의 할당과 관련된 자원 할당 정보를 수신하는 단계를 더 포함하되,
    상기 할당된 자원의 크기가 상기 CSI의 크기보다 작은 경우, 상기 CSI는 상기 할당된 자원의 크기와 동일해질 때까지 서브 밴드 단위로 생략(omission)되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 무선 통신 시스템에서 기지국이 채널 상태 정보(CSI: Channel State Information)를 수신하기 위한 방법에 있어서,
    단말에게 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 전송하는 단계; 및
    상기 단말로부터 CSI를 수신하는 단계를 포함하되,
    상기 CSI는 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고,
    상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성되며,
    상기 특정 파라미터 셋은 랭크 값 또는 특정 랭크의 적어도 하나의 레이어 인덱스 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보(CSI: Channel State Information)를 전송하기 위한 사용자 장치(UE: User Equipment)에 있어서, 상기 UE는,
    무선 신호를 송수신하기 위한 RF(Radio Frequency) 모듈; 및
    상기 RF 모듈을 제어하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
    기지국으로부터 다중 안테나 포트를 통해 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS: Channel State Information Reference Signal)을 수신하고,
    CSI를 상기 기지국에게 보고하되,
    상기 CSI는 선형 결합(Linear Combination)에 의해서 생성된 코드북에 대한 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator)를 포함하고,
    상기 코드북은 특정 파라미터 셋에 기초하여 생성되며,
    상기 특정 파라미터 셋은 랭크 값 또는 특정 랭크의 특정 랭크의 적어도 하나의 레이어 인덱스 중 적어도 하나에 기초하여 서로 다르게 설정되는 단말.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 특정 파라미터 셋은 상기 랭크 값에 기초하여 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 단말.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 특정 파라미터 셋은 특정 랭크 값에 대해서 상기 적어도 하나의 레이어 인덱스에 따라 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 단말.
  13. 제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 기지국으로부터 상기 CSI의 보고와 관련된 구성 정보를 수신하되,
    상기 특정 파라미터 셋은 상기 구성 정보에 포함되는 것을 특징으로 하는 단말
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 CSI는 제 1 파트 및 제 2 파트로 구성되며,
    상기 제 1 파트는 RI(Rank Indicator), 및 CQI(Channel Quality Indicator) 및 양의 실수 값의 진폭을 갖는 combining coefficient의 수를 나타내는 지시자를 를 포함하고,
    상기 제 2 파트는 상기 PMI를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 파트는 고정된 페이로드 크기를 갖으며, 상기 제 2 파트의 정보 비트들의 수를 식별하기 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 단말.
  16. 제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 기지국으로부터 상기 CSI의 보고와 관련된 구성 정보를 수신하되,
    상기 구성 정보는 상기 코드북을 생성하기 위한 복수의 파라미터 셋을 포함하고,
    상기 CSI는 상기 복수의 파라미터 셋 중 상기 UE가 사용한 상기 특정 파라미터 셋을 나타내는 파라미터 정보를 더 포함하는 단말.
  17. 제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 기지국으로부터 상기 CSI를 보고하기 위한 자원의 할당과 관련된 자원 할당 정보를 수신하되,
    상기 할당된 자원의 크기가 상기 CSI의 크기보다 작은 경우, 상기 CSI는 상기 할당된 자원의 크기와 동일해질 때까지 서브 밴드 단위로 생략(omission)되는 단말.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115552806A (zh) * 2020-05-06 2022-12-30 三星电子株式会社 无线通信系统中报告信道状态的方法和装置

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020142974A1 (en) * 2019-01-10 2020-07-16 Qualcomm Incorporated Feedback for type ii channel state information
US11728852B2 (en) * 2020-04-28 2023-08-15 Qualcomm Incorporated Block matrix generation for sequence based transmissions
US11901983B1 (en) * 2021-03-17 2024-02-13 T-Mobile Innovations Llc Selectively assigning uplink transmission layers
CN115016729A (zh) * 2022-05-19 2022-09-06 Oppo广东移动通信有限公司 存储信息的存储方法、装置、终端及存储介质
CN117750395A (zh) * 2022-09-15 2024-03-22 维沃移动通信有限公司 Cqi传输方法、装置、终端及网络侧设备
WO2024065275A1 (en) * 2022-09-28 2024-04-04 Lenovo (Beijing) Limited Methods and apparatuses for csi reporting
CN118250739A (zh) * 2022-12-23 2024-06-25 北京紫光展锐通信技术有限公司 一种通信方法、装置、芯片及模组设备
CN116193504B (zh) * 2023-04-18 2023-07-21 南京云程半导体有限公司 一种信道状态信息的上报方法、电子设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013015606A2 (en) * 2011-07-25 2013-01-31 Lg Electronics Inc. Method and apparatus for transmitting control information in wireless communication system
JP2016192778A (ja) * 2012-10-18 2016-11-10 京セラ株式会社 移動通信システム及びユーザ端末

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8693421B2 (en) 2010-09-02 2014-04-08 Texas Instruments Incorporated Downlink 8 TX codebook sub-sampling for CSI feedback
CN103516464B (zh) * 2012-06-20 2018-04-10 中兴通讯股份有限公司 信道状态信息报告的反馈方法及装置
IN2015MN00558A (ko) * 2012-11-09 2015-07-31 Lg Electronics Inc
CN105144600B (zh) * 2013-05-31 2018-11-02 英特尔Ip公司 用于大型天线阵列的混合数字和模拟波束成形
CN112653495B (zh) * 2014-05-22 2023-08-29 高通股份有限公司 用于mimo的定期和非定期信道状态信息（csi）报告
US20160072562A1 (en) * 2014-09-10 2016-03-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Channel state information reporting with basis expansion for advanced wireless communications systems
US9806781B2 (en) * 2015-04-29 2017-10-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Codebook design and structure for advanced wireless communication systems
US10680695B2 (en) * 2015-08-11 2020-06-09 Apple Inc. Codebook design for beamformed CSI-RS for FD-MIMO
US10547366B2 (en) * 2015-09-04 2020-01-28 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for CSI reporting on PUCCH
KR102108470B1 (ko) * 2015-09-24 2020-05-08 엘지전자 주식회사 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보 송수신 방법 및 이를 위한 장치
WO2017146485A1 (ko) * 2016-02-23 2017-08-31 엘지전자(주) 다중 안테나 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보 송수신 방법 및 이를 위한 장치
US10659118B2 (en) * 2016-04-19 2020-05-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for explicit CSI reporting in advanced wireless communication systems
US10298300B2 (en) * 2016-07-27 2019-05-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Linear combination codebook for CSI reporting in advanced wireless communication systems
CN117728932A (zh) * 2016-09-28 2024-03-19 交互数字专利控股公司 用于无线通信系统的参考信号设计
US10200103B2 (en) * 2016-11-23 2019-02-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus to enable multi-resolution CSI reporting in advanced wireless communication systems
US10340989B2 (en) * 2016-12-09 2019-07-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Codebook for CSI reporting in advanced wireless communication system
CN108111199A (zh) * 2017-05-05 2018-06-01 中兴通讯股份有限公司 信道状态信息的反馈、接收方法及装置、设备、存储介质
WO2019068212A1 (en) * 2017-10-02 2019-04-11 Qualcomm Incorporated OMISSION OF CHANNEL STATE INFORMATION (CSI) OF SUB-BAND FOR TYPE II CSI
CN110166170A (zh) * 2018-02-13 2019-08-23 华为技术有限公司 一种信息上报方法及装置
WO2019161546A1 (en) * 2018-02-23 2019-08-29 Nokia Shanghai Bell Co., Ltd. Reciprocity based csi reporting configuration
US11637732B2 (en) * 2018-07-18 2023-04-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for high-resolution CSI reporting in advanced wireless communication systems
US10992360B2 (en) * 2019-01-28 2021-04-27 Apple Inc. Feedback overhead reduction for precoders under high rank spatial channels
EP3982676A1 (en) * 2019-06-10 2022-04-13 Ntt Docomo, Inc. Terminal and radio communication method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013015606A2 (en) * 2011-07-25 2013-01-31 Lg Electronics Inc. Method and apparatus for transmitting control information in wireless communication system
JP2016192778A (ja) * 2012-10-18 2016-11-10 京セラ株式会社 移動通信システム及びユーザ端末

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HUAWEI: "Discussion on Codebook Subset Restriction in Advanced CSI", RL-1708194, 3GPP TSG RAN WG1 MEETING #89, 6 May 2017 (2017-05-06), Hangzhou, China, XP051262308 *
NOKIA: "Remaining details on CSI reporting for Type II and Type I codebook", RL-1718510, 3GPP TSG RAN WG1 MEETING 90BIS, 3 October 2017 (2017-10-03), Prague, CZ, XP051353092 *
SAMSUNG: "Class A codebook extension and enhancement", RL-1609019, 3GPP TSG RAN VG1 MEETING #86B, 29 September 2016 (2016-09-29), Lisbon, Portugal, XP051158285 *
See also references of EP3817242A4 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115552806A (zh) * 2020-05-06 2022-12-30 三星电子株式会社 无线通信系统中报告信道状态的方法和装置

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