KR20210065046A - Apparatus and method for neural network group connection - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 이동 초광대역 통신 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 고밀집 네트워크에서 상향링크 파일럿 감소를 위한 다중셀 클러스터링 및 파일럿 프리코딩 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a mobile ultra-wideband communication technology, and more particularly, to a multi-cell clustering and pilot precoding technology for reducing uplink pilot in a high-density network.
UDN에서는 하향링크 채널정보 획득을 용이하게 하기 위해 시간축 분할 이중화기법(TDD, time division duplexing system)을 사용한다. TDD 시스템에서는 하향링크와 상향링크에 같은 주파수 자원을 사용하기 때문에 하향링크 채널과 상향링크 채널이 같다는 채널상호성(channel reciprocity)을 이용할 수 있다. 즉, 기지국은 단말의 상향링크 파일럿 신호로부터 상향링크 채널 정보를 직접 추정하고 이를 하향링크 채널정보로 사용한다. 이때, 다수의 단말로부터 전송되는 상향링크 파일럿 신호를 구별할 수 있도록 직교파일럿 배열이 필수적이다. 이 때문에 상향링크 파일럿 자원은 기지국과 단말 수의 비례하여 증가하게 된다. 특히, 많은 수의 기지국을 사용하는 UDN 환경에서 상향링크 파일럿 오버헤드를 크게 증가시키는 문제가 있다. 따라서, UDN에서 상향링크 파일럿 오버헤드를 감소시키기 위한 기법은 네트워크의 효율을 높이기 위해 매우 중요하다.UDN uses a time division duplexing system (TDD) to facilitate acquisition of downlink channel information. In the TDD system, since the same frequency resource is used for the downlink and the uplink, channel reciprocity that the downlink channel and the uplink channel are the same can be used. That is, the base station directly estimates uplink channel information from the uplink pilot signal of the terminal and uses it as downlink channel information. In this case, an orthogonal pilot arrangement is essential to distinguish uplink pilot signals transmitted from a plurality of terminals. For this reason, the uplink pilot resource increases in proportion to the number of base stations and terminals. In particular, there is a problem of greatly increasing uplink pilot overhead in a UDN environment using a large number of base stations. Therefore, a technique for reducing uplink pilot overhead in UDN is very important to increase network efficiency.
한편, 한국공개특허 제 10-2009-0097763 호“바이너리 뉴럴 네트워크를 위한 뉴럴 아키텍처 서치 방법 및 장치” 전송할 데이터열(data stream) 각각에 적용될 프리코딩 벡터를 포함하는 프리코딩 행렬을 생성하고 프리코딩 행렬을 이용하여 파일럿에 프리코딩을 수행하고, 프리코딩된 파일럿을 전송하는 다중안테나 시스템에서 파일럿의 전송방법에 관하여 개시하고 있다.Meanwhile, Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2009-0097763 “Neural architecture search method and apparatus for a binary neural network” generates a precoding matrix including a precoding vector to be applied to each data stream to be transmitted, and the precoding matrix Disclosed is a method of transmitting a pilot in a multi-antenna system in which precoding is performed on a pilot using , and the precoded pilot is transmitted.
본 발명은 5세대 이동통신(5G)의 핵심 서비스 중의 하나인 이동 초광대역 통신기술(eMBB, enhanced mobile broadband) 및 대용량 사물통신 (mMTC, massive machine-type communication)을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims to enable mobile ultra-wideband communication technology (eMBB, enhanced mobile broadband) and massive machine-type communication (mMTC), which are one of the core services of 5G mobile communication (5G).
또한, 본 발명은 기지국과 단말이 여러 안테나를 사용하는 다중입출력(MIMO, multi-input multi-output) 시스템에서 전송용량을 향상시키는 것을 목적으로 한다.Another object of the present invention is to improve transmission capacity in a multi-input multi-output (MIMO) system in which a base station and a terminal use multiple antennas.
또한, 본 발명은 작은 커버리지를 가지는 다수의 소형셀과 매크로셀이 협력하여 전송용량을 늘리는 고밀집 네트워크에서 높은 데이터 전송률과 커버리지, 그리고 높은 에너지 효율을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to provide a high data rate, coverage, and high energy efficiency in a high-density network in which a plurality of small cells and macro cells having small coverage cooperate to increase transmission capacity.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 장치는 네트워크 내의 단말기들의 위치를 실시간으로 추적하여 위치정보를 획득하는 위치정보 추정부; 상기 위치정보에 기반하여 기정의된 클러스터링 기법을 이용하여 상기 네트워크 내의 다중 셀과 단말기들을 클러스터링하여 클러스터들을 생성하는 다중셀 클러스터링부 및 상기 위치정보에 기반하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의하고, 상기 중심벡터를 이용하여 상기 단말기들의 상향링크 프리코딩 벡터를 정의하는 프리코딩 수행부를 포함한다.A multi-cell clustering apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes: a location information estimator for acquiring location information by tracking the locations of terminals in a network in real time; A multi-cell clustering unit generating clusters by clustering multiple cells and terminals in the network using a predefined clustering technique based on the location information, and defining a center vector of the clusters based on the location information, and the center and a precoding performing unit defining an uplink precoding vector of the terminals using the vector.
이 때, 상기 다중셀 클러스터링부는 상기 네트워크 내의 셀들을 기설정된 개수의 클러스터들로 분할하고, 상기 클러스터들 내의 단말기들의 위치에 대한 무게중심 벡터를 계산할 수 있다.In this case, the multi-cell clustering unit may divide cells in the network into a predetermined number of clusters and calculate a center of gravity vector for the positions of terminals in the clusters.
이 때, 상기 프리코딩부는 상기 무게중심 벡터로부터 상기 클러스터들의 중심각도를 정의하고, 상기 중심각도에 대응되는 방향벡터를 이용하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의할 수 있다.In this case, the precoding unit may define center angles of the clusters from the center of gravity vector, and define center vectors of the clusters using a direction vector corresponding to the center angle.
이 때, 상기 프리코딩부는 상기 클러스터들의 중심벡터를 이용하여 의사역행렬을 계산하고, 상기 의사역행렬의 각 열벡터들을 상기 상향링크 프리코딩 벡터로 정의할 수 있다.In this case, the precoding unit may calculate a pseudo inverse matrix by using the centroid vectors of the clusters, and define each column vector of the pseudo inverse matrix as the uplink precoding vector.
이 때, 상기 단말기들은 상기 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터와 자신의 파일럿 신호를 곱한 신호를 자신이 속한 클러스터 내의 기지국에 전송할 수 있다.In this case, the terminals may transmit a signal obtained by multiplying the uplink pilot precoding vector by their own pilot signal to the base station in the cluster to which they belong.
또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법은 다중셀 클러스터링 장치의 다중셀 클러스터링 방법에 있어서, 네트워크 내의 단말기들의 위치를 실시간으로 추적하여 위치정보를 획득하는 단계; 상기 위치정보에 기반하여 기정의된 클러스터링 기법을 이용하여 상기 네트워크 내의 다중 셀과 단말기들을 클러스터링하여 클러스터들을 생성하는 단계 및 상기 위치정보에 기반하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의하고, 상기 중심벡터를 이용하여 상기 단말기들의 상향링크 프리코딩 벡터를 정의하는 단계를 포함한다.In addition, in the multi-cell clustering method of the multi-cell clustering apparatus, the multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes the steps of acquiring location information by tracking the locations of terminals in a network in real time ; Creating clusters by clustering multiple cells and terminals in the network using a predefined clustering technique based on the location information, defining a center vector of the clusters based on the location information, and using the center vector and defining an uplink precoding vector of the terminals.
이 때, 클러스터들을 생성하는 단계는 상기 네트워크 내의 셀들을 기설정된 개수의 클러스터들로 분할하고, 상기 클러스터들 내의 단말기들의 위치에 대한 무게중심 벡터를 계산할 수 있다.In this case, the generating of the clusters may include dividing cells in the network into a preset number of clusters, and calculating a center of gravity vector for positions of terminals in the clusters.
이 때, 상기 상향링크 프리코딩 벡터를 정의하는 단계는 상기 무게중심 벡터로부터 상기 클러스터들의 중심각도를 정의하고, 상기 중심각도에 대응되는 방향벡터를 이용하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의할 수 있다.In this case, the defining of the uplink precoding vector may include defining the center angles of the clusters from the center of gravity vector, and defining the center vectors of the clusters using a direction vector corresponding to the center angle.
이 때, 상기 상향링크 프리코딩 벡터를 정의하는 단계는 상기 클러스터들의 중심벡터를 이용하여 의사역행렬을 계산하고, 상기 의사역행렬의 각 열벡터들을 상기 상향링크 프리코딩 벡터로 정의할 수 있다.In this case, the defining of the uplink precoding vector may include calculating a pseudoinverse matrix by using the center vectors of the clusters, and defining respective column vectors of the pseudoinverse matrix as the uplink precoding vector.
이 때, 상기 다중셀 클러스터링 방법은 상기 단말기들이 상기 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터와 자신의 파일럿 신호를 곱한 신호를 자신이 속한 클러스터 내의 기지국에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, the multi-cell clustering method may further include the step of transmitting, by the terminals, a signal obtained by multiplying the uplink pilot precoding vector by its own pilot signal to a base station in its own cluster.
본 발명은 5세대 이동통신(5G)의 핵심 서비스 중의 하나인 이동 초광대역 통신기술(eMBB, enhanced mobile broadband) 및 대용량 사물통신 (mMTC, massive machine-type communication)을 가능하게 할 수 있다.The present invention can enable mobile ultra-wideband communication technology (eMBB, enhanced mobile broadband) and massive machine-type communication (mMTC), one of the core services of 5G mobile communication (5G).
또한, 본 발명은 기지국과 단말이 여러 안테나를 사용하는 다중입출력(MIMO, multi-input multi-output) 시스템에서 전송용량을 향상시킬 수 있다.In addition, the present invention can improve transmission capacity in a multi-input multi-output (MIMO) system in which a base station and a terminal use multiple antennas.
또한, 본 발명은 작은 커버리지를 가지는 다수의 소형셀과 매크로셀이 협력하여 전송용량을 늘리는 고밀집 네트워크에서 높은 데이터 전송률과 커버리지, 그리고 높은 에너지 효율을 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide a high data transmission rate and coverage, and high energy efficiency in a high-density network in which a plurality of small cells and macro cells having small coverage cooperate to increase transmission capacity.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링으로 구성된 고밀집 네트워크를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 장치를 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a high-density network configured by multi-cell clustering according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a multi-cell clustering system according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a multi-cell clustering apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a computer system according to an embodiment of the present invention.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings as follows. Here, repeated descriptions, well-known functions that may unnecessarily obscure the gist of the present invention, and detailed descriptions of configurations will be omitted. The embodiments of the present invention are provided in order to more completely explain the present invention to those of ordinary skill in the art. Accordingly, the shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for clearer description.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링으로 구성된 고밀집 네트워크를 나타낸 도면이다. 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 시스템을 나타낸 블록도이다.1 is a diagram illustrating a high-density network configured by multi-cell clustering according to an embodiment of the present invention. 2 is a block diagram illustrating a multi-cell clustering system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링으로 구성된 고밀집 네트워크를 나타낸 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 1 , it can be seen that a high-density network configured by multi-cell clustering according to an embodiment of the present invention is shown.
본 발명은 고밀집 네트워크(UDN, ultra dense network)에서 다중셀을 클러스터링하고 클러스터마다 상향링크 파일럿 자원을 재사용하여 파일럿 오버헤드를 일 수 있다. 본 발명은 크게 2가지 요소로 다중셀 클러스터링 기법과 상향링크 파일럿 프리코딩 기법으로 구성될 수 있다.According to the present invention, pilot overhead can be increased by clustering multiple cells in an ultra-dense network (UDN) and reusing uplink pilot resources for each cluster. The present invention can be mainly composed of two elements: a multi-cell clustering technique and an uplink pilot precoding technique.
도 2를 참조하면, 고밀집 네트워크에서 다중셀들을 제어하는 CPU인 다중셀 클러스터링 장치(100)는 사전에 획득한 위치정보를 기반으로 적절한 클러스터링 알고리즘(예컨대, k-means clustering 알고리즘)을 사용하여 다중셀들을 여러개의 클러스터로 묶을 수 있다. 이후, 다중셀 클러스터링 장치(100)는 다른 클러스터에서 전송되는 상향링크 파일럿 신호가 제거되도록 파일럿 프리코딩 벡터를 계산하고 단말기(10)에게 전송할 수 있다. 단말기(10)는 전송 받은 프리코딩 벡터를 사용하여 프리코딩된 상향링크 파일럿 신호를 기지국(20)에 전송할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
이 때, 단말기(10)는 전송하는 파일럿 신호와 다른 클러스터의 채널 벡터가 서로 수직하도록 파일럿 신호에 프리코딩 벡터를 곱해서 전송할 수 있다.In this case, the
이 과정을 통하여 단말기(10)가 전송하는 파일럿 신호와 다른 클러스터의 단말기가 전송하는 상향링크 파일럿 신호가 상쇄되어 기지국(20)은 자신이 속한 클러스터의 단말기(10)가 전송하는 파일럿 신호만 수신할 수 있게 된다. 이러한 과정을 통해 클러스터마다 파일럿을 재사용할 수 있다.Through this process, the pilot signal transmitted by the
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 장치를 나타낸 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a multi-cell clustering apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 장치는 위치정보 추정부(110), 다중셀 클러스터링부(120) 및 프리코딩부(130)를 포함한다.Referring to FIG. 3 , the multi-cell clustering apparatus according to an embodiment of the present invention includes a location
위치정보 추정부(110)는 다중 셀 내의 기지국과 단말기의 위치정보를 추정할 수 있다.The
예를 들어, 다중셀 UDN은 M개의 셀로 이루어진 것으로 가정할 수 있다. 또한, 각 셀에는 개의 안테나를 가지는 기지국 1개와 개의 안테나를 가지는 단말 1개가 있다고 가정할 수 있다.For example, it may be assumed that the multi-cell UDN consists of M cells. Also, in each cell One base station with two antennas and It can be assumed that there is one terminal having antennas.
이 때, 각 m번째 셀의 기지국 위치벡터는 xy 좌표축에서 크기의 벡터인 이고 단말의 위치는 으로 나타낼 수 있다. 셀 n의 기지국과 셀 m의 단말 사이의 상향링크 채널 은 크기의 행렬이며 수학식 1과 같이 P개의 전파경로로 이루어진 다중경로채널 모델을 사용할 수 있다. At this time, the base station position vector of each m-th cell is in the xy coordinate axis. a vector of size and the location of the terminal is can be expressed as Uplink channel between the base station of cell n and the terminal of cell m silver It is a matrix of size, and as shown in
[수학식 1][Equation 1]
이 때, 는 i번째 경로의 경로이득을, 는 i번째 경로의 송신각도를, 는 i번째 경로의 수신각도를, 는 수학식 2에 정의된 길이 의 방향벡터를, 그리고 는 수학식 3에 정의된 길이 의 방향벡터를 나타낸 것을 알 수 있다. At this time, is the path gain of the i-th path, is the transmission angle of the i-th path, is the reception angle of the i-th path, is the length defined in Equation 2 the direction vector of , and is the length defined in Equation 3 It can be seen that the direction vector of
[수학식 2][Equation 2]
[수학식 3][Equation 3]
편의상 첫 번째 전파경로를 단말과 기지국 사이의 직선 경로로 정의할 수 있다. For convenience, the first propagation path may be defined as a straight path between the terminal and the base station.
이 때, 위치정보 추정부(110)는 사전에 획득한 다중 셀 내의 기지국들과 단말기들의 위치정보로부터 네트워크 내의 단말기들의 위치를 실시간으로 추적하여 위치정보를 획득할 수 있다.In this case, the
다중셀 클러스터링부(120)는 상기 위치정보에 기반하여 기정의된 클러스터링 기법을 이용하여 상기 네트워크 내의 다중 셀과 단말기들을 클러스터링 하여 클러스터들을 생성할 수 있다.The
이 때, 다중셀 클러스터링부(120)는 클러스터의 개수 L을 단말의 안테나 개수 보다 작도록 설정할 수 있다.At this time, the
이 때, 다중셀 클러스터링부(120)는 k-means clustering, Hierarchical clustering, Graph based clustering 등 다양한 클러스터링 기법을 사용할 수 있다.In this case, the
예를 들어, 다중셀 클러스터링부(120)는 간단한 클러스터링 기법인, k-means clustering 기법을 사용하는 경우 먼저 임의로 셀들을 L개의 클러스터로 분할하고 클러스터 내의 단말 위치의 무게중심을 계산할 수 있다.For example, when using the k-means clustering technique, which is a simple clustering technique, the
이후, 다중셀 클러스터링부(120)는 각 셀로부터 클러스터의 중심까지의 유클리드 거리를 계산하여 해당 단말로부터 가장 가까운 클러스터를 찾아 셀을 배정할 수 있다.Thereafter, the
그리고, 다중셀 클러스터링부(120)는 상기 단말 위치의 무게중심을 고려하여 클러스터 내의 셀 위치의 무게중심을 재설정할 수 있다.In addition, the
이 때, 다중셀 클러스터링부(120)는 각 셀이 속하는 클러스터가 바뀌지 않을 때까지 이 과정을 반복할 수 있다. At this time, the
프리코딩부(130)는 위치정보에 기반하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의하고, 상기 중심벡터를 이용하여 상기 단말기들의 상향링크 프리코딩 벡터를 정의할 수 있다.The
이를 위해, 프리코딩부(130)는 zero-forcing, regularized zero-forcing, dirty paper coding (DPC) 등 다양한 프리코딩 기법을 사용할 수 있다.To this end, the
예를 들어, 프리코딩부(130)는 zero-forcing precoding을 사용하는 경우, 클러스터들의 중심각도에 해당하는 방향벡터들인 중심벡터를 이용하여 의사역행렬(pseudo-inverse matrix)을 계산하고, 의사역행렬의 각 열벡터를 파일럿 프리코딩 벡터로 사용할 수 있다.For example, when the zero-forcing precoding is used, the
구체적으로, 프리코딩부(130)는 먼저 앞서 설명한 다중셀 클러스터링 기법으로부터 얻어진 L개의 클러스터를 이라 정의하고, 각 클러스터에 속해있는 단말기(10)들의 무게중심 벡터를 각각 이라고 정의할 수 있다.Specifically, the
그리고, 프리코딩부(130)는 각 와 사이의 직선경로의 각도를 라 정의하고, 상기 직선경로의 각도를 클러스터의 중심각도로 정의할 수 있다.And, the
이 때, 프리코딩부(130)는 중심각도에 대응되는 방향벡터 를 정의하고, 상기 방향벡터 와 사이의 중심벡터로 정의할 수 있다.At this time, the
또한, 프리코딩부(130)는 zero-forcing 프리코딩을 사용한 의 단말들의 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.In addition, the
이 때, 프리코딩부(130)는 의 단말기(10)들에 대해서도 같은 방법으로 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.At this time, the
과 나머지 클러스터 사이의 중심벡터들을 열벡터로 가지는 행렬을 수학식 4의 크기 행렬 로 나타낼 수 있다. and the matrix having the center vectors between the remaining clusters as column vectors in Equation 4 size matrix can be expressed as
[수학식 4][Equation 4]
행렬 의 의사역행렬은 아래 수학식 5와 같이 계산될 수 있다.procession The pseudo-inverse matrix of can be calculated as in Equation 5 below.
[수학식 5][Equation 5]
수학식 5로부터 얻어진 의 각 열벡터를 이라고 할 때, 과 사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터는 가 될 수 있다. 의사역행렬의 성질에 의해 는 과 사이의 중심벡터 와의 내적값이 1이고 나머지 클러스터의 중심벡터와의 내적값은 0이다. 같은 방법으로 임의의 과 사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터 를 정의할 수 있다.obtained from Equation 5 each column vector of when said, and The uplink pilot precoding vector between can be By the nature of the pseudo-inverse matrix is and center vector between The dot product with is 1, and the dot product with the center vector of the remaining clusters is 0. In the same way, any and Uplink pilot precoding vector between can be defined.
이 때, 프리코딩부(130)는 단말기(10) m에 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터 를 전송할 수 있다.At this time, the
단말기(10) m은 상기에서 얻은 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터를 사용하여 에 속해있는 심볼 동안 아래 수학식 6과 같이 프리코딩 벡터와 파일럿 신호를 곱한 신호 를 기지국(20) n에 전송할 수 있다.The terminal 10 m uses the uplink pilot precoding vector obtained above. belonging to A signal obtained by multiplying a precoding vector by a pilot signal as shown in Equation 6 below during the symbol may be transmitted to the base station 20 n.
[수학식 6][Equation 6]
여기서 는 내의 단말기(10) m를 위한 길이 의 파일럿 신호이다. 에 속해있는 기지국(20) n은 네트워크 안의 모든 단말이 전송하는 파일럿 신호가 합쳐진 신호를 수신할 수 있다. 수신신호 은 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.here is Length for terminal 10 m within is the pilot signal of The base station 20 n belonging to n may receive a signal in which pilot signals transmitted by all terminals in the network are combined. received signal can be expressed as in Equation 7.
[수학식 7][Equation 7]
여기서 는 노이즈 신호이다. 주목할 점은 파일럿 프리코딩 벡터의 성질 때문에 가 아닌 다른 클러스터 로부터 전송된 상향링크 파일럿 신호의 프리코딩 벡터 는 와 곱해서 0이 된다는 점이다. 따라서 은 수학식 7과 같이 간단히 표현될 수 있다.here is a noise signal. It should be noted that due to the nature of the pilot precoding vector, cluster other than Precoding vector of uplink pilot signal transmitted from is is multiplied by to get 0. therefore can be expressed simply as in Equation (7).
[수학식 8][Equation 8]
기지국(20) n은 클러스터 내의 다른 단말 m 사이의 채널 를 추정하기 위해 수신신호 에 파일럿 신호 를 곱해서 수신할 수 있다. 클러스터 내에서 파일럿 신호는 서로 직교하기 때문에 는 최종적으로 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다. The base station 20 n is a channel between other terminals m in the cluster. received signal to estimate pilot signal on can be received by multiplying by Because the pilot signals within the cluster are orthogonal to each other can be finally expressed as Equation (9).
[수학식 9][Equation 9]
따라서, 채널추정 기법을 통해 를 얻을 수 있다. Therefore, through the channel estimation method, can get
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법을 나타낸 동작흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법은 위치정보를 추정할 수 있다(S210).Referring to FIG. 4 , the multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention may estimate location information ( S210 ).
즉, 단계(S210)는 다중 셀 내의 기지국과 단말기의 위치정보를 추정할 수 있다.That is, in step S210, it is possible to estimate the location information of the base station and the terminal in the multi-cell.
예를 들어, 다중셀 UDN은 M개의 셀로 이루어진 것으로 가정할 수 있다. 또한, 각 셀에는 개의 안테나를 가지는 기지국 1개와 개의 안테나를 가지는 단말 1개가 있다고 가정할 수 있다.For example, it may be assumed that the multi-cell UDN consists of M cells. Also, in each cell One base station with two antennas and It can be assumed that there is one terminal having antennas.
이 때, 각 m번째 셀의 기지국 위치벡터는 xy 좌표축에서 크기의 벡터인 이고 단말의 위치는 으로 나타낼 수 있다. 셀 n의 기지국과 셀 m의 단말 사이의 상향링크 채널 은 크기의 행렬이며 수학식 1과 같이 P개의 전파경로로 이루어진 다중경로채널 모델을 사용할 수 있다. At this time, the base station position vector of each m-th cell is in the xy coordinate axis. a vector of size and the location of the terminal is can be expressed as Uplink channel between the base station of cell n and the terminal of cell m silver It is a matrix of size, and as shown in
이 때, 는 i번째 경로의 경로이득을, 는 i번째 경로의 송신각도를, 는 i번째 경로의 수신각도를, 는 수학식 2에 정의된 길이 의 방향벡터를, 그리고 는 수학식 3에 정의된 길이 의 방향벡터를 나타낸 것을 알 수 있다. At this time, is the path gain of the i-th path, is the transmission angle of the i-th path, is the reception angle of the i-th path, is the length defined in Equation 2 the direction vector of , and is the length defined in Equation 3 It can be seen that the direction vector of
편의상 첫 번째 전파경로를 단말과 기지국 사이의 직선 경로로 정의할 수 있다. For convenience, the first propagation path may be defined as a straight path between the terminal and the base station.
이 때, 단계(S210)는 사전에 획득한 다중 셀 내의 기지국들과 단말기들의 위치정보로부터 네트워크 내의 단말기들의 위치를 실시간으로 추적하여 위치정보를 획득할 수 있다.In this case, in step S210, the location information can be obtained by tracking the location of the terminals in the network in real time from the location information of the base stations and terminals in the multi-cell obtained in advance.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법은 다중셀 클러스터링을 수행할 수 있다(S220).In addition, the multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention may perform multi-cell clustering (S220).
즉, 단계(S220)는 상기 위치정보에 기반하여 기정의된 클러스터링 기법을 이용하여 상기 네트워크 내의 다중 셀과 단말기들을 클러스터링하여 클러스터들을 생성할 수 있다.That is, in step S220, clusters may be created by clustering multiple cells and terminals in the network using a predefined clustering technique based on the location information.
이 때, 단계(S220)는 클러스터의 개수 L을 단말의 안테나 개수 보다 작도록 설정할 수 있다.At this time, in step S220, the number of clusters L is the number of antennas of the terminal. You can set it to be smaller.
이 때, 단계(S220)는 k-means clustering, Hierarchical clustering, Graph based clustering 등 다양한 클러스터링 기법을 사용할 수 있다.In this case, in step S220, various clustering techniques such as k-means clustering, hierarchical clustering, and graph based clustering may be used.
예를 들어, 단계(S220)는 간단한 클러스터링 기법인, k-means clustering 기법을 사용하는 경우 먼저 임의로 셀들을 L개의 클러스터로 분할하고 클러스터 내의 단말 위치의 무게중심을 계산할 수 있다.For example, in step S220 , if the k-means clustering technique, which is a simple clustering technique, is used, cells may be arbitrarily divided into L clusters first, and the center of gravity of the terminal location in the cluster may be calculated.
이후, 단계(S220)는 각 셀로부터 클러스터의 중심까지의 유클리드 거리를 계산하여 해당 단말로부터 가장 가까운 클러스터를 찾아 셀을 배정할 수 있다.Thereafter, in step S220, a cell may be allocated by calculating the Euclidean distance from each cell to the center of the cluster to find the closest cluster from the corresponding terminal.
그리고, 단계(S220)는 클러스터 내의 셀 위치의 무게중심을 재설정할 수 있다.Then, in step S220, the center of gravity of the cell location in the cluster may be reset.
이 때, 단계(S220)는 각 셀이 속하는 클러스터가 바뀌지 않을 때까지 이 과정을 반복할 수 있다. In this case, step S220 may repeat this process until the cluster to which each cell belongs does not change.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법은 상향링크 파일럿 프리코딩을 수행할 수 있다(S230)In addition, the multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention may perform uplink pilot precoding (S230).
즉, 단계(S230)는 위치정보에 기반하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의하고, 상기 중심벡터를 이용하여 상기 단말기들의 상향링크 프리코딩 벡터를 정의할 수 있다.That is, in step S230, a center vector of the clusters may be defined based on location information, and an uplink precoding vector of the terminals may be defined using the center vector.
이를 위해, 단계(S230)는 zero-forcing, regularized zero-forcing, dirty paper coding (DPC) 등 다양한 프리코딩 기법을 사용할 수 있다.To this end, step S230 may use various precoding techniques such as zero-forcing, regularized zero-forcing, dirty paper coding (DPC).
예를 들어, 단계(S230)는 zero-forcing precoding을 사용하는 경우, 클러스터들의 중심각도에 해당하는 방향벡터들인 중심벡터를 이용하여 의사역행렬(pseudo-inverse matrix)을 계산하고, 의사역행렬의 각 열벡터를 파일럿 프리코딩 벡터로 사용할 수 있다.For example, in step S230, when zero-forcing precoding is used, a pseudo-inverse matrix is calculated using a center vector, which is direction vectors corresponding to the center angles of the clusters, and each column of the pseudo-inverse matrix is used. The vector can be used as a pilot precoding vector.
구체적으로, 단계(S230)는 먼저 앞서 설명한 다중셀 클러스터링 기법으로부터 얻어진 L개의 클러스터를 이라 정의하고, 각 클러스터에 속해있는 단말기(10)들의 무게중심 벡터를 각각 이라고 정의할 수 있다.Specifically, in step S230, the L clusters obtained from the multi-cell clustering technique described above are first , and the center of gravity vectors of the
그리고, 단계(S230)는 각 와 사이의 직선경로의 각도를 라 정의하고, 상기 직선경로의 각도를 클러스터의 중심각도로 정의할 수 있다.And, step (S230) is each Wow The angle of the straight path between , and the angle of the straight path may be defined as the central angle of the cluster.
이 때, 단계(S230)는 중심각도에 대응되는 방향벡터 를 정의하고, 상기 방향벡터 와 사이의 중심벡터로 정의할 수 있다.At this time, step S230 is a direction vector corresponding to the central angle. and define the direction vector Wow It can be defined as the center vector between
또한, 단계(S230)는 zero-forcing 프리코딩을 사용한 의 단말들의 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.In addition, step S230 is performed using zero-forcing precoding. It is possible to calculate the precoding vector of terminals of .
이 때, 단계(S230)는 의 단말기(10)들에 대해서도 같은 방법으로 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.At this time, step S230 is The precoding vector can be calculated in the same way for the
과 나머지 클러스터 사이의 중심벡터들을 열벡터로 가지는 행렬을 수학식 4의 크기 행렬 로 나타낼 수 있다. and the matrix having the center vectors between the remaining clusters as column vectors in Equation 4 size matrix can be expressed as
행렬 의 의사역행렬은 상기 수학식 5와 같이 계산될 수 있다.procession The pseudo-inverse matrix of can be calculated as in Equation 5 above.
수학식 5로부터 얻어진 의 각 열벡터를 이라고 할 때, 과 사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터는 가 될 수 있다. 의사역행렬의 성질에 의해 는 과 사이의 중심벡터 와의 내적값이 1이고 나머지 클러스터의 중심벡터와의 내적값은 0이다. 같은 방법으로 임의의 과 사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터 를 정의할 수 있다.obtained from Equation 5 each column vector of when said, and The uplink pilot precoding vector between can be By the nature of the pseudo-inverse matrix is and center vector between The dot product with is 1, and the dot product with the center vector of the remaining clusters is 0. In the same way, any and Uplink pilot precoding vector between can be defined.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법은 단말에게 프리코딩 벡터를 피드백 할 수 있다(S240).In addition, the multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention may feed back a precoding vector to the UE (S240).
즉, 단계(S250)는 단말기(10) m이 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터를 수신할 수 있다.That is, in step S250, the terminal 10 m may receive the uplink pilot precoding vector.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법은 프리코딩된 상향링크 파일럿 신호를 전송할 수 있다(S250).In addition, the multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention may transmit a precoded uplink pilot signal (S250).
즉, 단계(S250)는 단말기(10) m이 상기에서 얻은 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터를 사용하여 에 속해있는 심볼 동안 상기 수학식 6과 같이 프리코딩 벡터와 파일럿 신호를 곱한 신호 를 기지국(20) n에 전송할 수 있다.That is, in step S250, the terminal 10 m uses the uplink pilot precoding vector obtained above. belonging to A signal obtained by multiplying a precoding vector by a pilot signal as shown in Equation (6) during a symbol may be transmitted to the base station 20 n.
상기 수학식 6에서 는 내의 단말기(10) m를 위한 길이 의 파일럿 신호이다. 에 속해있는 기지국(20) n은 네트워크 안의 모든 단말이 전송하는 파일럿 신호가 합쳐진 신호를 수신할 수 있다. 수신신호 은 상기 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.In Equation 6 above is Length for terminal 10 m within is the pilot signal of The base station 20 n belonging to n may receive a signal in which pilot signals transmitted by all terminals in the network are combined. received signal can be expressed as in Equation 7 above.
수학식 7에서 는 노이즈 신호이다. 주목할 점은 파일럿 프리코딩 벡터의 성질 때문에 가 아닌 다른 클러스터 로부터 전송된 상향링크 파일럿 신호의 프리코딩 벡터 는 와 곱해서 0이 된다는 점이다. 따라서 은 수학식 8과 같이 간단히 표현될 수 있다.in Equation 7 is a noise signal. It should be noted that due to the nature of the pilot precoding vector, cluster other than Precoding vector of uplink pilot signal transmitted from is is multiplied by to get 0. therefore can be simply expressed as in Equation (8).
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 방법은 상향링크 채널을 추정할 수 있다(S260).In addition, the multi-cell clustering method according to an embodiment of the present invention may estimate an uplink channel (S260).
즉, 단계(S260)는 기지국(20) n이 클러스터 내의 다른 단말 m 사이의 채널 를 추정하기 위해 수신신호 에 파일럿 신호 를 곱해서 수신할 수 있다. 클러스터 내에서 파일럿 신호는 서로 직교하기 때문에 는 최종적으로 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다. That is, step S260 is a channel between the base station 20 n and other terminals m in the cluster. received signal to estimate pilot signal on can be received by multiplying by Because the pilot signals within the cluster are orthogonal to each other can be finally expressed as Equation (9).
따라서, 단계(S260)는 채널추정 기법을 통해 를 얻을 수 있다. Therefore, step S260 is performed through the channel estimation technique. can get
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a computer system according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 장치(100), 단말기(10), 기지국(20)은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(1100)에서 구현될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(1100)은 버스(1120)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1110), 메모리(1130), 사용자 인터페이스 입력 장치(1140), 사용자 인터페이스 출력 장치(1150) 및 스토리지(1160)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1100)은 네트워크(1180)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1170)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1110)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1130)나 스토리지(1160)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1130) 및 스토리지(1160)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1131)이나 RAM(1132)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the
이상에서와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 다중셀 클러스터링 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, in the multi-cell clustering apparatus and method according to an embodiment of the present invention, the configuration and method of the embodiments described above are not limitedly applicable, but the embodiments are provided so that various modifications can be made. All or part of each embodiment may be selectively combined and configured.
10: 단말기
20: 기지국
100: 다중셀 클러스터링 장치
110: 위치정보 추정부
120: 다중셀 클러스터링부
130: 프리코딩부
1100: 컴퓨터 시스템
1110: 프로세서
1120: 버스
1130: 메모리
1131: 롬
1132: 램
1140: 사용자 인터페이스 입력 장치
1150: 사용자 인터페이스 출력 장치
1160: 스토리지
1170: 네트워크 인터페이스
1180: 네트워크10: terminal 20: base station
100: multi-cell clustering device 110: location information estimator
120: multi-cell clustering unit 130: precoding unit
1100: computer system 1110: processor
1120: bus 1130: memory
1131: rom 1132: ram
1140: user interface input device
1150: user interface output device
1160: storage 1170: network interface
1180: network
Claims (5)
상기 위치정보에 기반하여 기정의된 클러스터링 기법을 이용하여 상기 네트워크 내의 다중 셀과 단말기들을 클러스터링하여 클러스터들을 생성하는 다중셀 클러스터링부; 및
상기 위치정보에 기반하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의하고, 상기 중심벡터를 이용하여 상기 단말기들의 상향링크 프리코딩 벡터를 정의하는 프리코딩 수행부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중셀 클러스터링 장치.a location information estimator for acquiring location information by tracking the locations of terminals in a network in real time;
a multi-cell clustering unit for clustering multiple cells and terminals in the network using a predefined clustering technique based on the location information to generate clusters; and
a precoding performing unit defining a center vector of the clusters based on the location information and defining an uplink precoding vector of the terminals using the center vector;
Multi-cell clustering device comprising a.
상기 다중셀 클러스터링부는
상기 네트워크 내의 셀들을 기설정된 개수의 클러스터들로 분할하고, 상기 클러스터들 내의 단말기들의 위치에 대한 무게중심 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 다중셀 클러스터링 장치.The method according to claim 1,
The multi-cell clustering unit
and dividing cells in the network into a predetermined number of clusters, and calculating a center of gravity vector for positions of terminals in the clusters.
상기 무게중심 벡터로부터 상기 클러스터들의 중심각도를 정의하고, 상기 중심각도에 대응되는 방향벡터를 이용하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의하는 것을 특징으로 하는 다중셀 클러스터링 장치.3. The method according to claim 2,
The multi-cell clustering apparatus according to claim 1, wherein the center angle of the clusters is defined from the center of gravity vector, and the center vector of the clusters is defined using a direction vector corresponding to the center angle.
상기 프리코딩부는
상기 클러스터들의 중심벡터를 이용하여 의사역행렬을 계산하고, 상기 의사역행렬의 각 열벡터들을 상기 상향링크 프리코딩 벡터로 정의하는 것을 특징으로 하는 다중셀 클러스터링 장치.4. The method according to claim 3,
The precoding unit
The multi-cell clustering apparatus of claim 1, wherein a pseudo-inverse matrix is calculated using the centroid vectors of the clusters, and each column vector of the pseudo-inverse matrix is defined as the uplink precoding vector.
상기 단말기들은
상기 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터와 자신의 파일럿 신호를 곱한 신호를 자신이 속한 클러스터 내의 기지국에 전송하는 것을 특징으로 하는 다중셀 클러스터링 장치.5. The method according to claim 4,
The terminals are
and transmitting a signal obtained by multiplying the uplink pilot precoding vector by its own pilot signal to a base station in its own cluster.
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---|---|---|---|---|
KR20230144798A (en) | 2022-04-08 | 2023-10-17 | 김경준 | Fruit collection device |
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- 2020-11-20 KR KR1020200156873A patent/KR102582132B1/en active IP Right Grant
Non-Patent Citations (1)
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3GPP TR38.855 v16.0.0 * |
Cited By (1)
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KR20230144798A (en) | 2022-04-08 | 2023-10-17 | 김경준 | Fruit collection device |
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