KR20210065046A - Apparatus and method for neural network group connection - Google Patents

Apparatus and method for neural network group connection Download PDF

Info

Publication number
KR20210065046A
KR20210065046A KR1020200156873A KR20200156873A KR20210065046A KR 20210065046 A KR20210065046 A KR 20210065046A KR 1020200156873 A KR1020200156873 A KR 1020200156873A KR 20200156873 A KR20200156873 A KR 20200156873A KR 20210065046 A KR20210065046 A KR 20210065046A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vector
clusters
center
precoding
terminals
Prior art date
Application number
KR1020200156873A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102582132B1 (en
Inventor
심병효
김승년
노태균
최인경
Original Assignee
서울대학교산학협력단
한국전자통신연구원
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 서울대학교산학협력단, 한국전자통신연구원 filed Critical 서울대학교산학협력단
Publication of KR20210065046A publication Critical patent/KR20210065046A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102582132B1 publication Critical patent/KR102582132B1/en

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
    • H04L5/0032—Distributed allocation, i.e. involving a plurality of allocating devices, each making partial allocation
    • H04L5/0035—Resource allocation in a cooperative multipoint environment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0404—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas the mobile station comprising multiple antennas, e.g. to provide uplink diversity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals
    • H04L25/0228—Channel estimation using sounding signals with direct estimation from sounding signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0258—Channel estimation using zero-forcing criteria
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/0398—Restoration of channel reciprocity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
    • H04L5/0037—Inter-user or inter-terminal allocation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • 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
    • H04L5/005—Allocation of pilot signals, i.e. of signals known to the receiver of common pilots, i.e. pilots destined for multiple users or terminals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

A multi-cell clustering device and a method thereof are disclosed. According to an embodiment of the present invention, the multi-cell clustering device comprises: a location information estimating unit configured to obtain location information by tracking locations of terminals inside a network in real time; a multi-cell clustering unit that clusters multiple cells and the terminals inside the network by using a predefined clustering technique based on the location information so as to create 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 by using the center vector.

Description

다중셀 클러스터링 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR NEURAL NETWORK GROUP CONNECTION}Multicell clustering device and method {APPARATUS AND METHOD FOR NEURAL NETWORK GROUP CONNECTION}

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 multi-cell clustering device 100, which is a CPU for controlling multiple cells in a high-density network, uses an appropriate clustering algorithm (eg, k-means clustering algorithm) based on the location information acquired in advance. Cells can be grouped into multiple clusters. Thereafter, the multi-cell clustering apparatus 100 may calculate a pilot precoding vector so that an uplink pilot signal transmitted from another cluster is removed and transmit it to the terminal 10 . The terminal 10 may transmit a precoded uplink pilot signal to the base station 20 using the received precoding vector.

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 terminal 10 may transmit the pilot signal by multiplying the pilot signal by the precoding vector so that the transmitted pilot signal and the channel vectors of different clusters are perpendicular to each other.

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 terminal 10 and the uplink pilot signal transmitted by a terminal in another cluster are canceled so that the base station 20 can receive only the pilot signal transmitted by the terminal 10 in the cluster to which it belongs. be able to Through this process, the pilot can be reused for each cluster.

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 information estimation unit 110 , a multi-cell clustering unit 120 , and a precoding unit 130 .

위치정보 추정부(110)는 다중 셀 내의 기지국과 단말기의 위치정보를 추정할 수 있다.The location information estimator 110 may estimate 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

Figure pat00001
개의 안테나를 가지는 기지국 1개와
Figure pat00002
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
Figure pat00001
One base station with two antennas and
Figure pat00002
It can be assumed that there is one terminal having antennas.

이 때, 각 m번째 셀의 기지국 위치벡터는 xy 좌표축에서

Figure pat00003
크기의 벡터인
Figure pat00004
이고 단말의 위치는
Figure pat00005
으로 나타낼 수 있다. 셀 n의 기지국과 셀 m의 단말 사이의 상향링크 채널
Figure pat00006
은
Figure pat00007
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.
Figure pat00003
a vector of size
Figure pat00004
and the location of the terminal is
Figure pat00005
can be expressed as Uplink channel between the base station of cell n and the terminal of cell m
Figure pat00006
silver
Figure pat00007
It is a matrix of size, and as shown in Equation 1, a multipath channel model consisting of P propagation paths can be used.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00008
Figure pat00008

이 때,

Figure pat00009
는 i번째 경로의 경로이득을,
Figure pat00010
는 i번째 경로의 송신각도를,
Figure pat00011
는 i번째 경로의 수신각도를,
Figure pat00012
는 수학식 2에 정의된 길이
Figure pat00013
의 방향벡터를, 그리고
Figure pat00014
는 수학식 3에 정의된 길이
Figure pat00015
의 방향벡터를 나타낸 것을 알 수 있다. At this time,
Figure pat00009
is the path gain of the i-th path,
Figure pat00010
is the transmission angle of the i-th path,
Figure pat00011
is the reception angle of the i-th path,
Figure pat00012
is the length defined in Equation 2
Figure pat00013
the direction vector of , and
Figure pat00014
is the length defined in Equation 3
Figure pat00015
It can be seen that the direction vector of

[수학식 2][Equation 2]

Figure pat00016
Figure pat00016

[수학식 3][Equation 3]

Figure pat00017
Figure pat00017

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 location information estimator 110 may acquire location information by tracking the locations of terminals in the network in real time from location information of base stations and terminals in multiple cells obtained in advance.

다중셀 클러스터링부(120)는 상기 위치정보에 기반하여 기정의된 클러스터링 기법을 이용하여 상기 네트워크 내의 다중 셀과 단말기들을 클러스터링 하여 클러스터들을 생성할 수 있다.The multi-cell clustering unit 120 may create clusters by clustering multiple cells and terminals in the network using a predefined clustering technique based on the location information.

이 때, 다중셀 클러스터링부(120)는 클러스터의 개수 L을 단말의 안테나 개수

Figure pat00018
보다 작도록 설정할 수 있다.At this time, the multi-cell clustering unit 120 sets the number of clusters L to the number of antennas of the terminal.
Figure pat00018
You can set it to be smaller.

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 multi-cell clustering unit 120 may use various clustering techniques such as k-means clustering, hierarchical clustering, and graph based clustering.

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 multi-cell clustering unit 120 may arbitrarily divide cells into L clusters and calculate the center of gravity of the location of the terminal in the cluster.

이후, 다중셀 클러스터링부(120)는 각 셀로부터 클러스터의 중심까지의 유클리드 거리를 계산하여 해당 단말로부터 가장 가까운 클러스터를 찾아 셀을 배정할 수 있다.Thereafter, the multi-cell clustering unit 120 may calculate the Euclidean distance from each cell to the center of the cluster, find the closest cluster from the corresponding terminal, and allocate the cell.

그리고, 다중셀 클러스터링부(120)는 상기 단말 위치의 무게중심을 고려하여 클러스터 내의 셀 위치의 무게중심을 재설정할 수 있다.In addition, the multi-cell clustering unit 120 may reset the center of gravity of the cell location in the cluster in consideration of the center of gravity of the location of the terminal.

이 때, 다중셀 클러스터링부(120)는 각 셀이 속하는 클러스터가 바뀌지 않을 때까지 이 과정을 반복할 수 있다. At this time, the multi-cell clustering unit 120 may repeat this process until the cluster to which each cell belongs does not change.

프리코딩부(130)는 위치정보에 기반하여 상기 클러스터들의 중심벡터를 정의하고, 상기 중심벡터를 이용하여 상기 단말기들의 상향링크 프리코딩 벡터를 정의할 수 있다.The precoder 130 may define a center vector of the clusters based on the location information, and define an uplink precoding vector of the terminals using the center vector.

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 precoding unit 130 may use various precoding techniques such as zero-forcing, regularized zero-forcing, dirty paper coding (DPC), and the like.

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 precoding unit 130 calculates a pseudo-inverse matrix by using the center vector, which is direction vectors corresponding to the center angles of the clusters, and Each column vector can be used as a pilot precoding vector.

구체적으로, 프리코딩부(130)는 먼저 앞서 설명한 다중셀 클러스터링 기법으로부터 얻어진 L개의 클러스터를

Figure pat00019
이라 정의하고, 각 클러스터에 속해있는 단말기(10)들의 무게중심 벡터를 각각
Figure pat00020
이라고 정의할 수 있다.Specifically, the precoding unit 130 first generates L clusters obtained from the multi-cell clustering technique described above.
Figure pat00019
, and the center of gravity vectors of the terminals 10 belonging to each cluster are respectively
Figure pat00020
can be defined as

그리고, 프리코딩부(130)는 각

Figure pat00021
와
Figure pat00022
사이의 직선경로의 각도를
Figure pat00023
라 정의하고, 상기 직선경로의 각도를 클러스터의 중심각도로 정의할 수 있다.And, the precoding unit 130 is each
Figure pat00021
Wow
Figure pat00022
The angle of the straight path between
Figure pat00023
, and the angle of the straight path may be defined as the central angle of the cluster.

이 때, 프리코딩부(130)는 중심각도에 대응되는 방향벡터

Figure pat00024
를 정의하고, 상기 방향벡터
Figure pat00025
와
Figure pat00026
사이의 중심벡터로 정의할 수 있다.At this time, the precoding unit 130 is a direction vector corresponding to the central angle.
Figure pat00024
and define the direction vector
Figure pat00025
Wow
Figure pat00026
It can be defined as the center vector between

또한, 프리코딩부(130)는 zero-forcing 프리코딩을 사용한

Figure pat00027
의 단말들의 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.In addition, the precoding unit 130 uses zero-forcing precoding.
Figure pat00027
It is possible to calculate the precoding vector of terminals of .

이 때, 프리코딩부(130)는

Figure pat00028
의 단말기(10)들에 대해서도 같은 방법으로 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.At this time, the precoding unit 130
Figure pat00028
The precoding vector can be calculated in the same way for the terminals 10 of .

Figure pat00029
과 나머지 클러스터 사이의 중심벡터들을 열벡터로 가지는 행렬을 수학식 4의
Figure pat00030
크기 행렬
Figure pat00031
로 나타낼 수 있다.
Figure pat00029
and the matrix having the center vectors between the remaining clusters as column vectors in Equation 4
Figure pat00030
size matrix
Figure pat00031
can be expressed as

[수학식 4][Equation 4]

Figure pat00032
Figure pat00032

행렬

Figure pat00033
의 의사역행렬은 아래 수학식 5와 같이 계산될 수 있다.procession
Figure pat00033
The pseudo-inverse matrix of can be calculated as in Equation 5 below.

[수학식 5][Equation 5]

Figure pat00034
Figure pat00034

수학식 5로부터 얻어진

Figure pat00035
의 각 열벡터를
Figure pat00036
이라고 할 때,
Figure pat00037
과
Figure pat00038
사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터는
Figure pat00039
가 될 수 있다. 의사역행렬의 성질에 의해
Figure pat00040
는
Figure pat00041
과
Figure pat00042
사이의 중심벡터
Figure pat00043
와의 내적값이 1이고 나머지 클러스터의 중심벡터와의 내적값은 0이다. 같은 방법으로 임의의
Figure pat00044
과
Figure pat00045
사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터
Figure pat00046
를 정의할 수 있다.obtained from Equation 5
Figure pat00035
each column vector of
Figure pat00036
when said,
Figure pat00037
and
Figure pat00038
The uplink pilot precoding vector between
Figure pat00039
can be By the nature of the pseudo-inverse matrix
Figure pat00040
is
Figure pat00041
and
Figure pat00042
center vector between
Figure pat00043
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
Figure pat00044
and
Figure pat00045
Uplink pilot precoding vector between
Figure pat00046
can be defined.

이 때, 프리코딩부(130)는 단말기(10) m에 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터

Figure pat00047
를 전송할 수 있다.At this time, the precoding unit 130 transmits the uplink pilot precoding vector to the terminal 10 m.
Figure pat00047
can be transmitted.

단말기(10) m은 상기에서 얻은 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터를 사용하여

Figure pat00048
에 속해있는
Figure pat00049
심볼 동안 아래 수학식 6과 같이 프리코딩 벡터와 파일럿 신호를 곱한 신호
Figure pat00050
를 기지국(20) n에 전송할 수 있다.The terminal 10 m uses the uplink pilot precoding vector obtained above.
Figure pat00048
belonging to
Figure pat00049
A signal obtained by multiplying a precoding vector by a pilot signal as shown in Equation 6 below during the symbol
Figure pat00050
may be transmitted to the base station 20 n.

[수학식 6][Equation 6]

Figure pat00051
Figure pat00051

여기서

Figure pat00052
는
Figure pat00053
내의 단말기(10) m를 위한 길이
Figure pat00054
의 파일럿 신호이다.
Figure pat00055
에 속해있는 기지국(20) n은 네트워크 안의 모든 단말이 전송하는 파일럿 신호가 합쳐진 신호를 수신할 수 있다. 수신신호
Figure pat00056
은 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.here
Figure pat00052
is
Figure pat00053
Length for terminal 10 m within
Figure pat00054
is the pilot signal of
Figure pat00055
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
Figure pat00056
can be expressed as in Equation 7.

[수학식 7][Equation 7]

Figure pat00057
Figure pat00057

여기서

Figure pat00058
는 노이즈 신호이다. 주목할 점은 파일럿 프리코딩 벡터의 성질 때문에
Figure pat00059
가 아닌 다른 클러스터
Figure pat00060
로부터 전송된 상향링크 파일럿 신호의 프리코딩 벡터
Figure pat00061
는
Figure pat00062
와 곱해서 0이 된다는 점이다. 따라서
Figure pat00063
은 수학식 7과 같이 간단히 표현될 수 있다.here
Figure pat00058
is a noise signal. It should be noted that due to the nature of the pilot precoding vector,
Figure pat00059
cluster other than
Figure pat00060
Precoding vector of uplink pilot signal transmitted from
Figure pat00061
is
Figure pat00062
is multiplied by to get 0. therefore
Figure pat00063
can be expressed simply as in Equation (7).

[수학식 8][Equation 8]

Figure pat00064
Figure pat00064

기지국(20) n은 클러스터 내의 다른 단말 m 사이의 채널

Figure pat00065
를 추정하기 위해 수신신호
Figure pat00066
에 파일럿 신호
Figure pat00067
를 곱해서 수신할 수 있다. 클러스터 내에서 파일럿 신호는 서로 직교하기 때문에
Figure pat00068
는 최종적으로 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다. The base station 20 n is a channel between other terminals m in the cluster.
Figure pat00065
received signal to estimate
Figure pat00066
pilot signal on
Figure pat00067
can be received by multiplying by Because the pilot signals within the cluster are orthogonal to each other
Figure pat00068
can be finally expressed as Equation (9).

[수학식 9][Equation 9]

Figure pat00069
Figure pat00069

따라서, 채널추정 기법을 통해

Figure pat00070
를 얻을 수 있다. Therefore, through the channel estimation method,
Figure pat00070
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

Figure pat00071
개의 안테나를 가지는 기지국 1개와
Figure pat00072
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
Figure pat00071
One base station with two antennas and
Figure pat00072
It can be assumed that there is one terminal having antennas.

이 때, 각 m번째 셀의 기지국 위치벡터는 xy 좌표축에서

Figure pat00073
크기의 벡터인
Figure pat00074
이고 단말의 위치는
Figure pat00075
으로 나타낼 수 있다. 셀 n의 기지국과 셀 m의 단말 사이의 상향링크 채널
Figure pat00076
은
Figure pat00077
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.
Figure pat00073
a vector of size
Figure pat00074
and the location of the terminal is
Figure pat00075
can be expressed as Uplink channel between the base station of cell n and the terminal of cell m
Figure pat00076
silver
Figure pat00077
It is a matrix of size, and as shown in Equation 1, a multipath channel model consisting of P propagation paths can be used.

이 때,

Figure pat00078
는 i번째 경로의 경로이득을,
Figure pat00079
는 i번째 경로의 송신각도를,
Figure pat00080
는 i번째 경로의 수신각도를,
Figure pat00081
는 수학식 2에 정의된 길이
Figure pat00082
의 방향벡터를, 그리고
Figure pat00083
는 수학식 3에 정의된 길이
Figure pat00084
의 방향벡터를 나타낸 것을 알 수 있다. At this time,
Figure pat00078
is the path gain of the i-th path,
Figure pat00079
is the transmission angle of the i-th path,
Figure pat00080
is the reception angle of the i-th path,
Figure pat00081
is the length defined in Equation 2
Figure pat00082
the direction vector of , and
Figure pat00083
is the length defined in Equation 3
Figure pat00084
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

Figure pat00085
보다 작도록 설정할 수 있다.At this time, in step S220, the number of clusters L is the number of antennas of the terminal.
Figure pat00085
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

Figure pat00086
이라 정의하고, 각 클러스터에 속해있는 단말기(10)들의 무게중심 벡터를 각각
Figure pat00087
이라고 정의할 수 있다.Specifically, in step S230, the L clusters obtained from the multi-cell clustering technique described above are first
Figure pat00086
, and the center of gravity vectors of the terminals 10 belonging to each cluster are respectively
Figure pat00087
can be defined as

그리고, 단계(S230)는 각

Figure pat00088
와
Figure pat00089
사이의 직선경로의 각도를
Figure pat00090
라 정의하고, 상기 직선경로의 각도를 클러스터의 중심각도로 정의할 수 있다.And, step (S230) is each
Figure pat00088
Wow
Figure pat00089
The angle of the straight path between
Figure pat00090
, 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

Figure pat00091
를 정의하고, 상기 방향벡터
Figure pat00092
와
Figure pat00093
사이의 중심벡터로 정의할 수 있다.At this time, step S230 is a direction vector corresponding to the central angle.
Figure pat00091
and define the direction vector
Figure pat00092
Wow
Figure pat00093
It can be defined as the center vector between

또한, 단계(S230)는 zero-forcing 프리코딩을 사용한

Figure pat00094
의 단말들의 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.In addition, step S230 is performed using zero-forcing precoding.
Figure pat00094
It is possible to calculate the precoding vector of terminals of .

이 때, 단계(S230)는

Figure pat00095
의 단말기(10)들에 대해서도 같은 방법으로 프리코딩 벡터를 계산할 수 있다.At this time, step S230 is
Figure pat00095
The precoding vector can be calculated in the same way for the terminals 10 of .

Figure pat00096
과 나머지 클러스터 사이의 중심벡터들을 열벡터로 가지는 행렬을 수학식 4의
Figure pat00097
크기 행렬
Figure pat00098
로 나타낼 수 있다.
Figure pat00096
and the matrix having the center vectors between the remaining clusters as column vectors in Equation 4
Figure pat00097
size matrix
Figure pat00098
can be expressed as

행렬

Figure pat00099
의 의사역행렬은 상기 수학식 5와 같이 계산될 수 있다.procession
Figure pat00099
The pseudo-inverse matrix of can be calculated as in Equation 5 above.

수학식 5로부터 얻어진

Figure pat00100
의 각 열벡터를
Figure pat00101
이라고 할 때,
Figure pat00102
과
Figure pat00103
사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터는
Figure pat00104
가 될 수 있다. 의사역행렬의 성질에 의해
Figure pat00105
는
Figure pat00106
과
Figure pat00107
사이의 중심벡터
Figure pat00108
와의 내적값이 1이고 나머지 클러스터의 중심벡터와의 내적값은 0이다. 같은 방법으로 임의의
Figure pat00109
과
Figure pat00110
사이의 상향링크 파일럿 프리코딩 벡터
Figure pat00111
를 정의할 수 있다.obtained from Equation 5
Figure pat00100
each column vector of
Figure pat00101
when said,
Figure pat00102
and
Figure pat00103
The uplink pilot precoding vector between
Figure pat00104
can be By the nature of the pseudo-inverse matrix
Figure pat00105
is
Figure pat00106
and
Figure pat00107
center vector between
Figure pat00108
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
Figure pat00109
and
Figure pat00110
Uplink pilot precoding vector between
Figure pat00111
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

Figure pat00112
에 속해있는
Figure pat00113
심볼 동안 상기 수학식 6과 같이 프리코딩 벡터와 파일럿 신호를 곱한 신호
Figure pat00114
를 기지국(20) n에 전송할 수 있다.That is, in step S250, the terminal 10 m uses the uplink pilot precoding vector obtained above.
Figure pat00112
belonging to
Figure pat00113
A signal obtained by multiplying a precoding vector by a pilot signal as shown in Equation (6) during a symbol
Figure pat00114
may be transmitted to the base station 20 n.

상기 수학식 6에서

Figure pat00115
는
Figure pat00116
내의 단말기(10) m를 위한 길이
Figure pat00117
의 파일럿 신호이다.
Figure pat00118
에 속해있는 기지국(20) n은 네트워크 안의 모든 단말이 전송하는 파일럿 신호가 합쳐진 신호를 수신할 수 있다. 수신신호
Figure pat00119
은 상기 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.In Equation 6 above
Figure pat00115
is
Figure pat00116
Length for terminal 10 m within
Figure pat00117
is the pilot signal of
Figure pat00118
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
Figure pat00119
can be expressed as in Equation 7 above.

수학식 7에서

Figure pat00120
는 노이즈 신호이다. 주목할 점은 파일럿 프리코딩 벡터의 성질 때문에
Figure pat00121
가 아닌 다른 클러스터
Figure pat00122
로부터 전송된 상향링크 파일럿 신호의 프리코딩 벡터
Figure pat00123
는
Figure pat00124
와 곱해서 0이 된다는 점이다. 따라서
Figure pat00125
은 수학식 8과 같이 간단히 표현될 수 있다.in Equation 7
Figure pat00120
is a noise signal. It should be noted that due to the nature of the pilot precoding vector,
Figure pat00121
cluster other than
Figure pat00122
Precoding vector of uplink pilot signal transmitted from
Figure pat00123
is
Figure pat00124
is multiplied by to get 0. therefore
Figure pat00125
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

Figure pat00126
를 추정하기 위해 수신신호
Figure pat00127
에 파일럿 신호
Figure pat00128
를 곱해서 수신할 수 있다. 클러스터 내에서 파일럿 신호는 서로 직교하기 때문에
Figure pat00129
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.
Figure pat00126
received signal to estimate
Figure pat00127
pilot signal on
Figure pat00128
can be received by multiplying by Because the pilot signals within the cluster are orthogonal to each other
Figure pat00129
can be finally expressed as Equation (9).

따라서, 단계(S260)는 채널추정 기법을 통해

Figure pat00130
를 얻을 수 있다. Therefore, step S260 is performed through the channel estimation technique.
Figure pat00130
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 multi-cell clustering apparatus 100 , the terminal 10 , and the base station 20 according to an embodiment of the present invention may be implemented in a computer system 1100 such as a computer-readable recording medium. have. As shown in FIG. 5 , the computer system 1100 includes one or more processors 1110 , a memory 1130 , a user interface input device 1140 , and a user interface output device 1150 that communicate with each other via a bus 1120 . and storage 1160 . In addition, the computer system 1100 may further include a network interface 1170 coupled to the network 1180 . The processor 1110 may be a central processing unit or a semiconductor device that executes processing instructions stored in the memory 1130 or the storage 1160 . The memory 1130 and the storage 1160 may be various types of volatile or non-volatile storage media. For example, the memory may include a ROM 1131 or a RAM 1132 .

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)

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 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. 청구항 1에 있어서,
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. 청구항 2에 있어서,
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. 청구항 3에 있어서,
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. 청구항 4에 있어서,
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.
KR1020200156873A 2019-11-26 2020-11-20 Apparatus and method for neural network group connection KR102582132B1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20190153731 2019-11-26
KR1020190153731 2019-11-26

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210065046A true KR20210065046A (en) 2021-06-03
KR102582132B1 KR102582132B1 (en) 2023-09-25

Family

ID=76396740

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200156873A KR102582132B1 (en) 2019-11-26 2020-11-20 Apparatus and method for neural network group connection

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102582132B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230144798A (en) 2022-04-08 2023-10-17 김경준 Fruit collection device

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
3GPP TR38.855 v16.0.0 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230144798A (en) 2022-04-08 2023-10-17 김경준 Fruit collection device

Also Published As

Publication number Publication date
KR102582132B1 (en) 2023-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10951454B2 (en) Precoding in wireless systems using orthogonal time frequency space multiplexing
EP2452537B1 (en) Mobile station, base station, and operation method of mobile station
CN107483088B (en) Large-scale MIMO robust precoding transmission method
KR101587563B1 (en) Communication system and method of performing interference alignment
US11290169B2 (en) Methods, systems and units of a distributed base station system for handling of downlink communication
US8744361B2 (en) Devices and methods for transmitting and receiving data using precoding matrix
Barbarossa et al. Enabling effective mobile edge computing using millimeterwave links
CN105450274B (en) Based on the extensive multiple antennas relay system number of users optimization method that efficiency is optimal
CN111162822B (en) Method and system for acquiring large-scale MIMO beam domain statistical channel information
US20100074356A1 (en) Methods for precoding signals for transmission in wireless MIMO system
JP2009153139A (en) Pre-coding processing method and apparatus for mimo downlink, and base station
Muppirisetty et al. Location-aided pilot contamination elimination for massive MIMO systems
Ribeiro et al. Channel charting for pilot reuse in mMTC with spatially correlated MIMO channels
CN102710390A (en) Method and device for precoding in multi-user MIMO (multiple input multiple output) system
Zhang et al. Locally orthogonal training design for cloud-RANs based on graph coloring
CN106664174B (en) Method for forming RE group and MIMO transmitter
KR102582132B1 (en) Apparatus and method for neural network group connection
Kuerbis et al. User scheduling in massive MIMO systems with a large number of devices
CN108282201B (en) User terminal scheduling method and device and communication system
EP3574588A1 (en) Methods and apparatuses for transmit weights
US11165547B2 (en) Transmission to moving receivers
Taha et al. Situation-aware channel covariance prediction for deep learning aided massive MIMO systems
CN105519060A (en) Method and apparatus for channel estimation in a large-scale multi-user MIMO system
Dhakal et al. Hybrid zero‐forcing for correlated and semi‐orthogonal multi‐user MU‐MIMO channels
Shi et al. Interference alignment based on antenna selection for massive mimo system

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant