KR101636382B1 - 계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템에서 사용자 스케쥴링 및 송신 전력 제어 방법 및 상기 방법을 위한 장치 - Google Patents

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Abstract

계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템에서 사용자 스케쥴링 및 송신 전력 제어 방법 및 상기 방법을 위한 장치가 제공된다. 계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템에서 여러 셀들 사이에 간섭이 발생할 수 있으며, 이러한 간섭은 여러 셀들 각각의 송신 전력을 적절히 조절함으로써 제어될 수 있다. 이 때, 여러 셀들 각각은 대응하는 송신 전력의 비용을 기초로 최적의 송신 전력을 찾을 수 있다. 그리고, 여러 셀들은 여러 사용자들을 서빙할 수 있으며, 최적의 사용자 스케쥴링 방법이 제안된다.
송신 전력 제어, 비용, 사용자 스케쥴, 다중-셀, 계층-셀, 간섭

Description

계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템에서 사용자 스케쥴링 및 송신 전력 제어 방법 및 상기 방법을 위한 장치{METHOD AND DEVICE FOR USER SCHEDULLING AND MANAGING TRANSMIT POWER IN HIERARCHICAL-CELL OR MULTI-CELL COMMUNICATION SYSTEM}
아래의 실시예들은 계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템에서 여러 셀들 각각의 최적의 사용자 스케쥴 및 송신 전력을 찾는 기술에 관한 것이다.
제한된 무선 자원을 이용하여 데이터 전송률 및 통신의 신뢰도를 향상시키기 위해 복수의 셀들을 포함하는 계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여기서, 복수의 셀들은 셀룰러 기지국, 펨토 기지국, 고정된(fixed) 기지국 또는 이동(mobile) 기지국, 중계기 및 단말들을 포함한다.
이 때, 복수의 셀들에서 복수의 기지국들 각각은 무선 자원의 사용 효율을 높이기 위하여 제한된 무선 자원(예를 들어, 주파수, 시간, 코드 자원 등)을 중복적으로 사용하여 대응하는 단말들과 통신할 수 있다. 다만, 복수의 기지국들이 제한된 무선 자원을 사용하는 경우, 단말들 각각에서 간섭이 발생할 수 있고, 이러한 간섭으로 인해 성능(throughput)이 감소하는 등 여러 문제점들이 발생할 수 있다.
이러한 간섭으로 인한 문제점들을 해결하기 위하여 동적 스펙트럼 관리(Dynamic Spectrum Management, DSM) 기법이 제안되었다. 동적 스펙트럼 관리 기법에 따르면, 복수의 기지국들 각각은 다른 셀들에게 주는 간섭을 줄이기 위하여 송신 전력들을 동적으로 조절한다. 이 때, 셀-간(inter-cell) 간섭을 줄이기 위하여 최적의 송신 전력들을 찾는 것은 중요한 문제이다.
그리고, 복수의 셀들 각각은 다중-사용자를 서빙하기 위하여 사용자 스케쥴링을 수행할 수 있다. 사용자 스케쥴링의 결과는 계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템의 성능에 영향을 미치므로, 최적의 송신 전력들을 찾기 위하여 사용자 스케쥴링을 고려하거나, 최적의 사용자 스케쥴을 찾기 위하여 송신 전력들을 고려할 필요가 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 송신 전력 제어 방법은 대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소 및 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도를 기초로 상기 송신 전력의 비용(price)을 계산하는 단계; 및 상기 계산된 비용을 기초로 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계를 포함한다.
상기 송신 전력 제어 방법은 상기 송신 전력의 비용을 계산하기 위하여 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계는 상기 대상 수신기를 포함하는 대상 셀의 우선도(priority value)를 더 고려하여 상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계일 수 있다.
상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계는 상기 송신 전력이 반복적으로 업데이트됨에 응답하여 상기 송신 전력의 비용을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도는 상기 대상 수신기의 타겟 전송률 및 상기 대상 송신기의 평균 전송률을 기초로 평가될 수 있다.
상기 대상 셀의 우선도는 상기 대상 셀이 매크로 셀 또는 소형 셀 중 무엇인 지 여부에 따라 다르게 설정될 수 있다.
상기 송신 전력 제어 방법은 적용되는 송신 전력을 확정하기 위하여 상기 대상 수신기로의 전송률이 수렴하는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계는 KKT(Karush-Huhn-Tucker) 방법 또는 뉴튼 방법에 따라 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계일 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자 스케쥴링 및 송신 전력 제어 방법은 대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소 및 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도를 기초로 상기 송신 전력의 비용(price)을 계산하는 단계; 상기 계산된 비용을 기초로 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계; 및 상기 업데이트된 송신 전력에서 사용자 스케쥴링을 수행함으로써, 상기 대상 수신기를 업데이트하는 단계를 포함한다.
상기 대상 수신기를 업데이트하는 단계는 상기 업데이트된 송신 전력에서 비례 공정(proportional fairness)을 고려하여 사용자 전송률의 함수의 합(sum-data rate)이 극대화될 수 있도록 상기 대상 수신기를 업데이트하는 단계일 수 있다.
상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계는 상기 대상 수신기를 포함하는 대상 셀의 우선도(priority value)를 더 고려하여 상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계일 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 통신 장치는 대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소 및 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도를 기초로 상기 송신 전력의 비용(price)을 계산하는 비용 계산부; 및 상기 계산된 비용을 기초로 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 파워 업데이트부를 포함할 수 있다.
상기 통신 장치는 상기 송신 전력의 비용을 계산하기 위하여 상기 대상 수신기를 포함하는 대상 셀의 우선도에 관한 정보, 상기 대상 수신기의 간섭 채널 정보 및 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도에 관한 정보를 수신하는 수신부를 더 포함할 수 있다.
상기 비용 계산부는 상기 대상 수신기를 포함하는 대상 셀의 우선도(priority value)를 더 고려하여 상기 송신 전력의 비용을 계산할 수 있다.
상기 통신 장치는 상기 업데이트된 송신 전력에서 사용자 스케쥴링을 수행함으로써, 상기 대상 수신기를 업데이트하는 스케쥴러를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자 스케쥴을 고려하여 최적의 송신 전력을 찾거나, 송신 전력을 고려하여 최적의 사용자 스케쥴을 찾을 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도를 기초로 송신 전력의 비용을 계산하고, 그 비용을 기초로 최적의 송신 전력 및 사용자 스케쥴을 찾음으로써 계층-셀 통신 시스템 또는 다중-셀 통신 시스템의 전체 성능(overall throughput)을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 대상 셀에서의 송신 전력의 증가로 인한 이웃 셀에서의 전송률 감소, 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도, 셀들의 우 선도 등을 기초로 송신 전력의 비용을 계산함으로써, 보다 정확하게 대상 셀에서의 송신 전력의 증가로 인한 영향을 평가할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 수신함으로써, 보다 효율적으로 송신 전력의 비용을 계산할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 다중-셀 통신 시스템의 예를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 다중-셀 통신 시스템은 복수의 매크로 셀들을 포함하며, 복수의 매크로 셀들 각각은 하나의 송/수신 페어를 포함한다. 보다 구체적으로, 매크로 셀1, 매크로 셀2 및 매크로 셀3은 매크로 기지국1-단말1, 매크로 기지국2-단말2 및 매크로 기지국3-단말3의 송/수신 페어를 각각 포함하고 있다. 또한, 도 1에 도시된 것과 다르게, 복수의 매크로 셀들 중 적어도 하나는 둘 이상의 단말들을 포함할 수 있으며, 둘 이상의 송/수신 페어들을 포함할 수 있다
복수의 송/수신 페어들이 중복되는 무선 자원을 사용하는 경우, 복수의 송/수신 페어들 사이에는 셀간(inter-cell) 간섭이 발생할 수 있으며, 이러한 셀간 간섭은 동적 스펙트럼 관리 기법을 통해서 다소 해결될 수 있다.
동적 스펙트럼 관리 기법에 따르면, 복수의 셀들 각각은 원하는 채 널(desired channel) 및 간섭 채널들의 상태를 기초로 다른 셀들에서 발생하는 간섭의 양을 예측한 이후에, 그 간섭에 따라 송신 전력들을 계산한다. 예를 들어, 매크로 셀1이 주파수 대역들 F1, F2, F3를 사용하는 경우, 매크로 셀1은 매크로 셀2 및 매크로 셀3에서 발생하는 간섭의 양을 고려하여 주파수 대역 F1에서의 송신 전력을 증가시키는 한편, 주파수 대역들 F2 및 F3에서의 송신 전력들을 감소시킬 수 있다. 매크로 셀2 및 매크로 셀3 역시 매크로 셀1의 동작과 유사한 동작을 수행할 수 있고, 최종적으로 매크로 셀1, 매크로 셀2, 매크로 셀3는 적절한 송신 전력들을 도출할 수 있다.
이 때, 매크로 셀들을 위한 최적의 송신 전력들은 다중-셀 통신 시스템의 전체 성능이 극대화되도록 결정되어야 한다. 특히, 단말들 각각에 의해 요구되는 서비스 품질은 서로 다를 수 있으며, 매크로 셀들 각각의 우선도도 서로 다를 수 있으므로, 비례 공정(proportional fairness)이 고려되어야 한다. 따라서, 매크로 셀들을 위한 최적의 송신 전력들은 모든 매크로 셀들에 있는 단말들 사이의 비례 공정이 유지되는 조건 아래에서 다중-셀 통신 시스템의 전체 성능이 극대화되도록 결정되어야 한다.
그리고, 특정 매크로 셀이 둘 이상의 송/수신 페어들을 포함하는 경우, 특정 매크로 셀에 있는 단말들 각각에게 어떤 주파수 대역 또는 주파수 톤(tone)을 할당할 것인지(사용자 스케쥴의 문제)는 특정 매크로 셀의 성능 및 다중-셀 통신 시스템의 전체 성능에 영향을 줄 수 있다. 이러한 사용자 스케쥴도 모든 매크로 셀들에 있는 단말들 사이의 비례 공정이 유지되는 조건 아래에서 다중-셀 통신 시스템 의 전체 성능이 극대화되도록 결정되어야 한다.
결국, 모든 매크로 셀들에 있는 단말들 사이의 비례 공정이 유지되는 조건 아래에서 다중-셀 통신 시스템의 전체 성능을 향상시키기 위해서는 매크로 셀들 각각에서 사용되는 최적의 송신 전력 할당 방법 및 최적의 사용자 스케쥴링 방법이 제안되어야 한다.
도 2는 계층-셀 통신 시스템의 예를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 계층-셀 통신 시스템은 매크로 셀(200)뿐만 아니라, 여러 소형 셀들을 포함할 수 있다. 즉, 계층-셀 통신 시스템은 매크로 기지국, 펨토 기지국1, 2 및 피코 기지국을 포함할 수 있으며, 매크로 기지국, 펨토 기지국1, 2 및 피코 기지국에 의해 서빙되는 여러 단말들(단말1-단말6)을 포함할 수 있다.
계층-셀 통신 시스템에서 매크로 셀(200) 및 소형 셀들 사이에서는 간섭이 발생할 수 있다. 따라서, 모든 셀들에 있는 단말들 사이의 비례 공정이 유지되는 조건 아래에서 계층-셀 통신 시스템의 전체 성능을 향상시키기 위해서는 셀들 각각에서 사용되는 최적의 송신 전력 할당 방법 및 최적의 사용자 스케쥴링 방법이 제안되어야 한다.
아래에서는 본 발명의 실시예들에 따른 송신 전력 할당 방법 및 사용자 스케쥴링 방법에 대해 상세히 설명한다.
참고적으로, 셀들의 우선도는 서비스 사업자의 입장 및 사용자의 입장에서 각각 다르게 평가될 수 있다. 예를 들어, 서비스 사업자는 셀들의 부하량, Dead Zone의 넓이, 계층-셀 통신 시스템 전체의 용량, 과금 등을 고려하여 셀들의 우선도를 평가할 수 있는 반면에, 사용자는 서비스의 요금, 단말의 용량, 단말의 전력 소모 등을 고려하여 셀들의 우선도를 평가할 수 있다. 일반적으로, 매크로 셀의 우선도가 소형 셀들의 우선도보다 높게 평가될 수 있다. 어찌됐던, 본 발명의 실시예들은 상술한 팩터들의 다양한 조합들을 통하여 셀들의 우선도가 적절히 결정되었음을 가정한다.
여기서, L 개의 셀들이 존재하고, 셀당 K 개의 사용자들이 존재한다고 가정한다. 그리고, 계층-셀 또는 다중-셀 통신 시스템이 N 개의 주파수 톤을 갖는 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA) 기법을 사용한다고 가정한다. 그리고, 설명의 편의를 위하여 계층-셀 또는 다중-셀 통신 시스템에는 시간 분할 다중화(TDD) 기법이 적용된다고 가정한다.
계층-셀 또는 다중-셀 통신 시스템은 비례 공정을 달성하기 위하여 하기 수학식 1을 사용할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112009059325254-pat00001
여기서,
Figure 112009059325254-pat00002
는 l 번째 셀에 있는 k 번째 사용자의 롱 텀 평균 전송률이며,
Figure 112009059325254-pat00003
는 l 번째 셀에 있는 k 번째 사용자를 위한 타겟 서비스 품질(QoS)에 대응하는 가중치이고,
Figure 112009059325254-pat00004
는 비례 공정을 달성하기 위하여 상기 수학식 1에 삽입된다.
이 때, 어느 하나의 셀에서 임의의 주어진 주파수 톤에서 신호를 전송하거나 송신할 수 있는 사용자는 1 명이라고 가정한다. 또한,
Figure 112009059325254-pat00005
는 l 번째 기지국과 m 번째 셀에 있는 k 번째 사용자 사이의 채널을 나타내며, 업링크 사용자 스케쥴 및 다운링크 사용자 스케쥴 각각은 사용자 스케쥴링 함수인
Figure 112009059325254-pat00006
Figure 112009059325254-pat00007
각각을 통하여 결정된다. 여기서,
Figure 112009059325254-pat00008
Figure 112009059325254-pat00009
각각은 업링크 및 다운링크 각각에서 n 번째 주파수 톤에서 l 번째 셀로 사용자 k를 할당한다.
l 번째 셀에서 n 번째 주파수 톤에서의 업링크 송신 전력 및 다운링크 송신 전력을
Figure 112009059325254-pat00010
Figure 112009059325254-pat00011
라고 부르기로 한다. 여기서, 업링크에서
Figure 112009059325254-pat00012
는 사용자(단말)에게 할당되며, 다운링크에서
Figure 112009059325254-pat00013
는 기지국에게 할당된다.
이 때, 다운링크에서 비례 공정을 달성하기 위한 스케쥴링 문제 및 송신 전력 할당 문제는 하기 수학식 2에 따라
Figure 112009059325254-pat00014
를 선택하는 것과
Figure 112009059325254-pat00015
를 결정하는 것이다.
[수학식 2]
Figure 112009059325254-pat00016
여기서,
Figure 112009059325254-pat00017
는 평균 전송률이며,
Figure 112009059325254-pat00018
는 l 번째 셀에서 k 번째 사용자에 대한 순간(instantaneous) 다운링크 전송률이다.
또한, 업링크에서 비례 공정을 달성하기 위한 스케쥴링 문제 및 송신 전력 할당 문제는 하기 수학식 3에 따라
Figure 112009059325254-pat00019
를 선택하는 것과
Figure 112009059325254-pat00020
를 결정하는 것이다.
[수학식 3]
Figure 112009059325254-pat00021
여기서,
Figure 112009059325254-pat00022
는 평균 전송률이며,
Figure 112009059325254-pat00023
는 l 번째 셀에서 k 번째 사용자에 대한 순간(instantaneous) 업링크 전송률이다.
게다가,
Figure 112009059325254-pat00024
Figure 112009059325254-pat00025
는 평균 업링크 송신 전력들(여러 주파수 톤들에서의 송신 전력들의 합) 및 평균 다운링크 송신 전력들을 나타내며, 업링크 송신 전력 제한 및 다운링크 송신 전력 제한인
Figure 112009059325254-pat00026
Figure 112009059325254-pat00027
을 만족한다. 아래에서는 업링크 송신 전력 및 다운링크 송신 전력을 평균하는 것은 지수적으로 가중된다는 것을 의미한다고 가정한다. 예를 들어, 각각의 시간(time epoch)에서,
Figure 112009059325254-pat00028
는 하기 수학식 4와 같이 업데이트될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112009059325254-pat00029
Figure 112009059325254-pat00030
여기서,
Figure 112009059325254-pat00031
는 포겟팅 팩터(forgetting factor)이다. 업링크에서도 다운링크에서와 마찬가지로 평균 업링크 송신 전력들은 업데이트될 수 있다.
최종적으로, 상기 수학식 2 및 상기 수학식 3에서,
Figure 112009059325254-pat00032
Figure 112009059325254-pat00033
은 비례 공정 가중치들이다. 특히,
Figure 112009059325254-pat00034
Figure 112009059325254-pat00035
은 사용자에 의해 요구되는 서비스 품질에 따라 다르게 정해진다. 또한,
Figure 112009059325254-pat00036
는 모듈레이션 기법 및 코딩 기법의 선택에 대응하는 SNR 갭을 의미하며,
Figure 112009059325254-pat00037
Figure 112009059325254-pat00038
는 업링크 송신 전력 제한 및 다운링크 송신 전력 제한을 나타낸다.
상기 수학식 2 및 상기 수학식 3의 최적화는 사용자 스케쥴링 스텝 및 송신 전력 할당 스텝을 반복함으로써, 달성될 수 있다. 사용자 스케쥴링 스텝에서, 송신 전력 할당은 고정된 것으로 간주되며, 송신 전력 할당 스텝에서 사용자 스케쥴은 고정된 것으로 간주된다.
비례 공정 사용자 스케쥴링
비례 공정 사용자 스케쥴링은 단일 셀 시스템들을 위해 넓게 사용된다. 비례 공정 사용자 스케쥴링은 각각의 시간(time epoch)에서 하기 수학식 5를 이용하여 사용자들을 스케쥴링할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112009059325254-pat00039
여기서,
Figure 112009059325254-pat00040
은 사용자 k의 타겟 전송률이고,
Figure 112009059325254-pat00041
은 지수적으로 감소된 평균 전송률이다. 특히,
Figure 112009059325254-pat00042
은 하기 수학식 6을 통해 계산된다.
[수학식 6]
Figure 112009059325254-pat00043
순간 달성 가능한 전송률 Rk가 모든 사용자들에 대해 동일하다면, 상술한 스케쥴링 정책은 비례 공정을 극대화한다. 왜냐 하면,
Figure 112009059325254-pat00044
Figure 112009059325254-pat00045
의 도함수(derivative)로 생각될 수 있기 때문이다. 그래서, 비례 공정 정책은 전체 시스템의 성능의 증가율을 극대화시킬 수 있는 사용자를 선택하는 그리디(greedy) 정책으로 볼 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다중-사용자 다중-셀 환경에서 비례 공정을 달성할 수 있다. 이 때, 모든 셀들에 있는 모든 사용자들에 대한 순간 전송률들
Figure 112009059325254-pat00046
은 용 량 영역(capacity region)을 형성할 수 있다.
그러나, 다운링크에서 특정 기지국에 의해 다른 이웃 셀들로 발생하는 간섭은 송신 전력의 함수이고, 특정 기지국의 사용자 스케쥴과는 독립적임을 확인할 수 있다. 따라서, 송신 전력
Figure 112009059325254-pat00047
이 고정된다면, 사용자 스케쥴링은 간섭 레벨에 영향을 줌이 없이 셀 단위로 독립적으로 수행될 수 있다.
여기서, 주어진 셀 l에 대하여 비례 공정을 극대화하는 것을 하기 수학식 7과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112009059325254-pat00048
사용자 스케쥴링 알고리즘은
Figure 112009059325254-pat00049
의 도함수
Figure 112009059325254-pat00050
를 극대화해야 한다.
Figure 112009059325254-pat00051
는 주파수 톤들에 대한 비트 레이트들의 합이므로, 상기 극대화는 톤 바이 톤(tone-by-tone) 기반으로 수행될 수 있다.
등가적으로 사용자 스케쥴링 알고리즘은 각 주파수 톤 n에서 사용자 k를 하 기 수학식 8을 이용하여 할당할 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112009059325254-pat00052
다른 말로, 스케쥴러는 가중된(weighted) 순간 전송률이 극대화될 수 있도록 각각의 톤에서 k를 선택할 수 있다. 가중치들은
Figure 112009059325254-pat00053
로서 계산될 수 있고,
Figure 112009059325254-pat00054
이다.
여기서,
Figure 112009059325254-pat00055
이며,
Figure 112009059325254-pat00056
은 포겟팅 팩터이며,
Figure 112009059325254-pat00057
는 고정된 송신 전력 할당으로부터 계산된다.
본 발명의 실시예들은 변하는 직접 채널 및 간섭 채널들의 상태를 실시간으로 고려할 수 있다. 여기서, 채널들 및 그와 연관되는 달성 가능한 전송률 영역은 시간에 따라 변하므로, 다른 사용자들은 채널 컨디션, 비례 공정, 우선도 등을 고려하여 스케쥴링된다.
간섭 레벨이 사용자 스케쥴과는 독립적이라는 점은 다운링크에서만 적용되며, 업링크에서는 일반적으로 적용되지 않는다. 따라서, 비례 공정 스케쥴링을 업링크에 적용하는 것은 셀들 사이의 협력(coordination)을 요구한다. 하지만, 본 발명의 실시예들은 TDD 시스템들을 가정할 수 있으므로, 동일한 사용자 스케쥴링 정책이 업링크에서도 사용될 수 있다. 따라서, 하기 수학식 9가 표현될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112009059325254-pat00058
Figure 112009059325254-pat00059
정리하면, 본 발명의 실시예들은 상기 수학식 8 및 상기 수학식 9를 통해 사용자 스케쥴을 결정할 수 있다. 특히, 간섭 레벨은 각 사용자에 의해 지역적으로(locally) 측정될 수 있으므로, 사용자 스케쥴링 스텝은 각 셀에서 독립적으로 분산된 형태로 적용될 수 있다.
송신 전력 적응화
송신 전력 적응화 또는 송신 전력 할당 스텝은 고정된 사용자 스케쥴을 가정하며, 업링크 및 다운링크 모두에서 최적의 송신 전력 스펙트럼을 찾는다. 또한, 송신 전력 적응화 또한 비례 공정을 극대화하는 것이 목표이므로, 다운링크에서
Figure 112009059325254-pat00060
의 극대화는
Figure 112009059325254-pat00061
와 등가적이다. 업링크에서도 이와 유사하다.
송신 전력 적응화 문제는 가중된 총 전송률(sum-rate) 극대화 문제로 변환되며, 사용자에 의해 요구되는 타겟 서비스 품질에 대한 사용자의 만족도는 업링크 가중치 및 다운링크 가중치를 이용하여 하기 수학식 10과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112009059325254-pat00062
간섭 환경에서 가중된 총 전송률의 극대화는 디지털 가입자 회선(DSL)에서 잘 연구된 문제이다. 하지만, 가중치의 셋팅은 어려운 이슈이며, 본 발명의 실시예들은 가중치들로서 비례 공정 변수들을 사용할 수 있다. 이러한 가중치들은 채널들의 상태 및 사용자 스케쥴의 변화에 따라 변동될 수 있다.
로그-유틸리티 극대화 문제를 가중된 총 전송률 극대화 문제로 변환하는 것은 복잡하다. 다만, 본 발명의 실시예들은 아래와 같은 방법을 통하여 그 문제를 간단화할 수 있다.
가중된 총 전송률 극대화 문제는 하기 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 11]
Figure 112009059325254-pat00063
여기서, 상기 수학식 11은 하기 수학식 12와 같이 각각의 톤 n=1, 2, . . . , N에 대하여 N 개의 독립적인 최적화 문제들로 분할될 수 있다.
[수학식 12]
Figure 112009059325254-pat00064
마찬가지로, 업링크와 관련하여 하기 수학식 13이 표현될 수 있다.
[수학식 13]
Figure 112009059325254-pat00065
톤 당(per-tone) 문제들 상기 수학식 12 및 상기 수학식 13 각각은 상기 수학식 11이 NL 개의 변수들을 갖는 반면에 L 개의 변수들을 갖는다. 따라서, 상기 수학식 12 및 상기 수학식 13은 훨씬 다루기 쉽다. 원래의 가중된 총 전송률 극대화 문제는 적절한
Figure 112009059325254-pat00066
Figure 112009059325254-pat00067
을 찾는 문제로 간략해진다. 여기서,
Figure 112009059325254-pat00068
Figure 112009059325254-pat00069
는 파워 제한을 만족하며,
Figure 112009059325254-pat00070
Figure 112009059325254-pat00071
을 찾는 문제는 서브그래디언트 유사 접근(subgradient-like approach)을 이용하여 해결될 수 있다.
보다 구체적으로, 서브그래디언트 유사 접근을 통한 문제의 해결 과정은 다음과 같다.
1)
Figure 112009059325254-pat00072
을 0이 아닌 값으로 초기화한다.
2) n=1, 2, . . ., N에 대하여
Figure 112009059325254-pat00073
를 구하기 위하여 상기 수학식 12를 푼다.
3) 모든 l에 대하여
Figure 112009059325254-pat00074
를 업데이트하며,
Figure 112009059325254-pat00075
은 상수이다.
4) 모든 l에 대하여,
Figure 112009059325254-pat00076
이라면,
Figure 112009059325254-pat00077
를 설정한다. 그렇지 않다면,
Figure 112009059325254-pat00078
을 설정하며,
Figure 112009059325254-pat00079
는 상수들이다. 그리고, 2) 스텝으로 이동한다.
업링크들에서도 다운링크에서와 유사한 알고리즘이 그대로 수행된다.
상기 수학식 12 및 상기 수학식 13을 해결하는 방법들은 다양할 수 있으며, 예를 들어 아래와 같이 두 가지 방법들이 존재할 수 있다. 아래에서는 상기 수학식 12 및 상기 수학식 13의 해결 원리는 서로 유사하므로, 상기 수학식 12를 해결하는 원리에 대해서만 설명한다.
1) KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 방법
상기 수학식 12의 오브젝티브 함수는 잘 알려진 nonconvex 함수이다. 본 발명의 실시예들은 적어도 하나의 로컬 최적 솔루션을 얻기 위하여 반복적인 접근에 초점을 맞출 수 있다. 첫째로, KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건이 참조될 수 있고, 하기 수학식 14와 같이 오브젝티브 함수의
Figure 112009059325254-pat00080
에 대한 도함수는 0으로 설정된다.
[수학식 14]
Figure 112009059325254-pat00081
l=1, . . ., L에 대하여, 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00082
는 하기 수학식 15와 같이 표현된다.
[수학식 15]
Figure 112009059325254-pat00083
Figure 112009059325254-pat00084
송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00085
가 고정되어 있다면, 상기 수학식 14의 KKT 조건은 본질적으로 워터-파일링 조건이다. 이 때, 상기 수학식 14의 간략화는 하기 수학식 16을 통해 이루어질 수 있으며, 하기 수학식 16을 통하여 새로운 송신 전력이 계산된다.
[수학식 16]
Figure 112009059325254-pat00086
여기서,
Figure 112009059325254-pat00087
에서, a는 로워(lower) 바운드, b는 어퍼(upper) 바운드를 나타낸다. 또한, 상기 수학식 16의 우변에서 두 번째 항은 l 번째 기지국의 n 번째 주파수 톤에서 유효 결합된 다운링크 잡음 및 간섭이다.
상기 수학식 16을 계산하기 위하여는 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00088
를 알아야 한다. 이 때, 본 발명의 실시예들에 따르면, 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00089
를 계산하기 위하여 필요한 정보는 이웃 셀들로부터 제공된다. 즉, 특정 셀은 이웃 셀들로부터 제공된 정보를 기초로 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00090
를 계산하고, 상기 수학식 16을 이용하여 송신 전력을 업데이트한다. 또한,
Figure 112009059325254-pat00091
는 반복적인 프로세스를 통하여 효율적으로 계산될 수 있다.
송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00092
은 l 번째 기지국의 송신 전력에 대한 j 번째 기지국의 전송률의 도함수이고, 비례 공정 변수에 의해 가중된다. 예를 들어,
Figure 112009059325254-pat00093
Figure 112009059325254-pat00094
또는
Figure 112009059325254-pat00095
와 같이 나타낼 수 있다. 여기서,
Figure 112009059325254-pat00096
이다. 여기서,
Figure 112009059325254-pat00097
Figure 112009059325254-pat00098
로서, 사용자 k'에 의해 요구되는 서비스 품질에 대한 사용자 k'의 평균 전송률의 비로 해석될 수 있다. 그리고, vD ,j는 셀 j의 우선도이다. 결국, 본 발명의 실시예들은 셀들의 우선도, 대상 사용자에 의해 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도 및 송신 전력의 증가로 인한 이웃 셀에서의 전송률 감소를 기초로 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00099
을 평가할 수 있다.
Figure 112009059325254-pat00100
은 j 번째 셀들에 간섭을 주며, 이러한 간섭은 송신 전력
Figure 112009059325254-pat00101
의 비용
Figure 112009059325254-pat00102
로 평가될 수 있다. 따라서, 전체적인 비용이 낮은 경우,
Figure 112009059325254-pat00103
은 전체 파워 제한에 의해 지시되며(dictate), 전체적인 비용이 높은 경우,
Figure 112009059325254-pat00104
은 감소된다.
또한, 본 발명의 실시예들은 복잡도로를 줄이기 위하여 상기 수학식 16 대신에 하기 수학식 17 또는 하기 수학식 18을 사용할 수도 있다.
[수학식 17]
Figure 112009059325254-pat00105
여기서, k는 반복 횟수를 나타내며,
Figure 112009059325254-pat00106
이다. 실제에서,
Figure 112009059325254-pat00107
Figure 112009059325254-pat00108
가 사용될 수 있다.
[수학식 18]
Figure 112009059325254-pat00109
c는 상수 팩터로서, 실제에서 c=2가 사용될 수 있다.
2) 뉴튼 방법
본 발명의 실시예들은 상기 수학식 12를 해결하기 위하여 뉴튼 방법을 사용할 수 있다. 이 뉴튼 방법은 KKT 방법보다 빠른 수렴 속도를 가지며, 하기 수학식 19와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 19]
Figure 112009059325254-pat00110
Figure 112009059325254-pat00111
Figure 112009059325254-pat00112
여기서,
Figure 112009059325254-pat00113
이고 j는 l이 아니다.
상기 수학식 12를 쉽게 해결하기 위하여 하기 수학식 20이 표현된다.
[수학식 20]
Figure 112009059325254-pat00114
여기서, 본 발명의 실시예들은 뉴튼의 방향으로
Figure 112009059325254-pat00115
를 증가시킨다. 뉴튼의 방향은 하기 수학식 21과 같이 정의된다.
[수학식 21]
Figure 112009059325254-pat00116
이 때, 헤시안(Hessian) 행렬
Figure 112009059325254-pat00117
을 계산하는 것은 복잡하므로, 하기 수학식 22와 같이 헤시안 행렬의 오프 다이아고날 항들을 무시하고, 다이아고날 텀들을 인버팅할 수 있다.
[수학식 22]
Figure 112009059325254-pat00118
이 때, 본 발명의 실시예들은 검색 방향을 하기 수학식 23과 같이 변경할 수 있다.
[수학식 23]
Figure 112009059325254-pat00119
그래디언트 벡터의 l 번째 엘리먼트는 하기 수학식 24와 같다.
[수학식 24]
Figure 112009059325254-pat00120
유사하게, 헤시안 행렬의 l 번째 다이아고날 항은 하기 수학식 25와 같다.
[수학식 25]
Figure 112009059325254-pat00121
상기 수학식 24 및 상기 수학식 25는 상기 수학식 23에 대입된다.
또한, 본 발명의 실시예들은
Figure 112009059325254-pat00122
Figure 112009059325254-pat00123
로 대체 할 수 있고, 이러한 경우 하기 수학식 26이 표현될 수 있다.
[수학식 26]
Figure 112009059325254-pat00124
그리고, 본 발명의 실시예들은 하기 수학식 27을 통하여 반복적으로 송신 전력을 업데이트할 수 있다.
[수학식 27]
Figure 112009059325254-pat00125
여기서,
Figure 112009059325254-pat00126
는 수학식 22, 23, 26 중 어느 하나에 의해 계산된다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 다운링크를 위한 기지국들의 동작 방법을 나타낸다.
도 3을 설명하기에 앞서, 본 발명의 실시예들에 따른 다운링크를 위한 기지국들은 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 공유한 다. 그리고, 기지국들 각각은 상술한 정보를 기초로 해당 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00127
을 계산할 수 있다.
기지국들 각각에 의해 해당 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00128
이 계산되면, 기지국들 각각은 사용자 스케쥴이 고정되었다고 가정한 이후에, 해당 송신 전력의 비용
Figure 112009059325254-pat00129
을 기초로
Figure 112009059325254-pat00130
을 업데이트한다(310). 즉, 기지국들 각각은 비례 공정이 극대화될 수 있도록
Figure 112009059325254-pat00131
을 업데이트할 수 있다. 이 때, KKT 방법 또는 뉴튼 방법이 사용될 수 있다.
또한, 기지국들 각각은 단계 310을 통하여 업데이트된
Figure 112009059325254-pat00132
이 수렴하는지 여부를 판단한다(320). 만약, 단계 310을 통하여 업데이트된
Figure 112009059325254-pat00133
이 수렴하지 않는다면, 단계 310이 반복적으로 수행된다.
그렇지 않고, 단계 310을 통하여 업데이트된
Figure 112009059325254-pat00134
이 수렴한다면, 기지국들 각각은
Figure 112009059325254-pat00135
을 이용하여 사용자 스케쥴링을 수행한다(330). 이 때, 기지국들 각각은 단계 310 및 단계 320을 통하여 업데이트된 송신 전력에서 비례 공정이 극대화될 수 있도록 사용자 스케쥴을 결정할 수 있다.
또한, 기지국들 각각은 단계 330을 통하여 결정된 사용자 스케쥴에서
Figure 112009059325254-pat00136
가 수렴하는지 여부를 판단한다(340). 만약, 수렴하지 않는다면, 단계 310 이 다시 수행된다. 반대로, 수렴한다면,
Figure 112009059325254-pat00137
및 wD , lk는 업데이트된다(350). 또한,
Figure 112009059325254-pat00138
Figure 112009059325254-pat00139
이 업데이트된다(360).
도 3은 다운링크를 위한 기지국들의 동작 방법을 설명하지만, 상술한 설명은 업링크에서도 유사하게 적용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 특정 셀에 속하는 통신 장치의 동작 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 특정 셀에 속하는 통신 장치는 인접 셀들에 의한 간섭을 제어해야 하는지 여부를 판단한다(410).
만약, 인접 셀들에 의한 간섭을 제어할 필요가 없다면,(예를 들어, 인접 셀들에 의해 간섭이 거의 발생하지 않는 경우) 알고리즘은 종료된다. 그렇지 않고, 인접 셀들에 의한 간섭을 제어할 필요가 있다면, 인접 셀들 각각이 해당 송신 전력의 비용을 계산할 수 있도록 관련 정보를 수집한다(420).
여기서, 관련 정보는 파악 가능한 셀들의 우선도, 파악 가능한 사용자들의 만족도 및 파악 가능한 사용자들의 간섭 채널 정보를 포함할 수 있다. 물론, 관련 정보는 사용자들의 직접 채널 정보를 더 포함할 수도 있다.
그리고, 통신 장치는 수집된 정보를 인접 셀들로 제공한다(430).
여기서, 통신 장치는 여러 종류의 기지국, 중계기, 단말을 포함할 수 있다.
도 5는 송신 전력의 비용에 따라 송신 전력을 갱신하고, 최적의 사용자 스케쥴을 찾는 통신 장치의 동작 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 통신 장치는 인접 셀들로부터 관련 정보를 수신하였는지 여부를 판단한다(510).
관련 정보가 수신되지 않았다면, 알고리즘은 종료되고, 관련 정보가 수신되었다면, 통신 장치는 송신 전력의 비용을 계산한다(520).
이 때, 통신 장치는 대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소 및 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도를 기초로 상기 송신 전력의 비용을 계산할 수 있다. 뿐만 아니라, 통신 장치는 여러 셀들의 우선도를 더 고려할 수 있다. 여기서, 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도는 상기 대상 수신기의 타겟 전송률 및 상기 대상 송신기의 평균 전송률을 기초로 평가될 수 있다.
또한, 통신 장치는 송신 전력이 갱신되어야 하는지 여부를 판단하고(530), 송신 전력이 갱신되어야 하는 것으로 판단되는 경우, 상술한 바와 같이 송신 전력을 갱신하고, 최적의 사용자 스케쥴을 찾는다(540).
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 통신 장치를 나타낸 블록도이다.
도 6을 참조하면, 통신 장치(600)는 수신부(610), 비용 계산부(620), 파워 업데이트부(630) 및 스케쥴러(640)를 포함한다.
수신부(610)는 송신 전력의 비용을 계산하기 위하여 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 수신한다.
또한, 비용 계산부(620)는 대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소 및 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도를 기초로 상기 송신 전력의 비용(price)을 계산한다.
또한, 파워 업데이트부(630)는 상기 계산된 비용을 기초로 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트한다.
또한, 스케쥴러(640)는 상기 업데이트된 송신 전력에서 사용자 스케쥴링을 수행함으로써, 상기 대상 수신기를 업데이트한다.
도 6에 도시된 통신 장치에는 도 1 내지 도 5를 통해 설명된 사항들이 그대로 적용될 수 있으므로, 보다 상세한 설명은 생략한다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 다중-셀 통신 시스템의 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 계층-셀 통신 시스템의 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 다운링크를 위한 기지국들의 동작 방법을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 특정 셀에 속하는 통신 장치의 동작 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5는 송신 전력의 비용에 따라 송신 전력을 갱신하고, 최적의 사용자 스케쥴을 찾는 통신 장치의 동작 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 통신 장치를 나타낸 블록도이다.

Claims (16)

  1. 송신 전력의 비용을 계산하기 위하여 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 상기 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 수신하는 단계;
    대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소, 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도, 상기 수신된 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 상기 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 기초로 상기 송신 전력의 비용(price)을 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 비용을 기초로 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계
    를 포함하는 송신 전력 제어 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계는
    상기 대상 수신기를 포함하는 대상 셀의 우선도(priority value)를 더 고려하여 상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계인 송신 전력 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계는
    상기 송신 전력이 반복적으로 업데이트됨에 응답하여 상기 송신 전력의 비용을 업데이트하는 단계
    를 포함하는 송신 전력 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도는
    상기 대상 수신기의 타겟 전송률 및 대상 송신기의 평균 전송률을 기초로 평가되는 송신 전력 제어 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    대상 셀의 우선도는
    상기 대상 셀이 매크로 셀 또는 소형 셀 중 무엇인지 여부에 따라 다르게 설정되는 송신 전력 제어 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    적용되는 송신 전력을 확정하기 위하여 상기 대상 수신기로의 전송률이 수렴하는지 여부를 판단하는 단계
    를 더 포함하는 송신 전력 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계는
    KKT(Karush-Huhn-Tucker) 방법 또는 뉴튼 방법에 따라 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계인 송신 전력 제어 방법.
  9. 송신 전력의 비용을 계산하기 위하여 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 상기 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 수신하는 단계;
    대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소, 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도, 상기 수신된 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 상기 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 기초로 상기 송신 전력의 비용(price)을 계산하는 단계;
    상기 계산된 비용을 기초로 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 단계; 및
    상기 업데이트된 송신 전력에서 사용자 스케쥴링을 수행함으로써, 상기 대상 수신기를 업데이트하는 단계
    를 포함하는 사용자 스케쥴링 및 송신 전력 제어 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 대상 수신기를 업데이트하는 단계는
    상기 업데이트된 송신 전력에서 비례 공정(proportional fairness)을 고려하여 전송률의 합(sum-data rate)이 극대화될 수 있도록 상기 대상 수신기를 업데이트하는 단계인 사용자 스케쥴링 및 송신 전력 제어 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계는
    상기 대상 수신기를 포함하는 대상 셀의 우선도(priority value)를 더 고려하여 상기 송신 전력의 비용을 계산하는 단계인 사용자 스케쥴링 및 송신 전력 제어 방법.
  12. 제1항 및 제3항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  13. 송신 전력의 비용을 계산하기 위하여 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 상기 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 수신하는 수신부;
    대상 수신기에 대응하는 송신 전력의 증가로 인한 적어도 하나의 이웃 셀에서의 전송률 감소, 상기 대상 수신기의 요구되는 서비스 품질에 대한 만족도, 복수의 셀들의 우선도에 관한 정보, 복수의 수신기들의 간섭 채널 정보 및 상기 복수의 수신기들의 요구되는 서비스 품질들에 대한 만족도에 관한 정보를 기초로 상기 송신 전력의 비용(price)을 계산하는 비용 계산부; 및
    상기 계산된 비용을 기초로 상기 송신 전력을 반복적으로 업데이트하는 파워 업데이트부
    를 포함하는 통신 장치.
  14. 삭제
  15. 제13항에 있어서,
    상기 비용 계산부는
    상기 대상 수신기를 포함하는 대상 셀의 우선도(priority value)를 더 고려하여 상기 송신 전력의 비용을 계산하는 통신 장치.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 업데이트된 송신 전력에서 사용자 스케쥴링을 수행함으로써, 상기 대상 수신기를 업데이트하는 스케쥴러
    를 더 포함하는 통신 장치.
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