KR20220022801A - 무선 통신 시스템에서 신호를 복호하는 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 개시는 LTE와 같은 4G 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 또는 6G 통신 시스템에 관련된 것이다. 본 개시는 기지국으로부터 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신하는 단계, 상기 기지국으로부터 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 상기 수신한 데이터의 복호를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성되는 단말의 통신 방법을 포함할 수 있다.
Description
본 개시의 실시예들은 무선 통신 시스템에서 신호를 복호(decoding)하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
무선 통신 세대를 거듭하면서 발전한 과정을 돌아보면 음성, 멀티미디어, 데이터 등 주로 인간 대상의 서비스를 위한 기술이 개발되어 왔다. 5G (5th-generation) 통신 시스템 상용화 이후 폭발적인 증가 추세에 있는 커넥티드 기기들이 통신 네트워크에 연결될 것으로 전망되고 있다. 네트워크에 연결된 사물의 예로는 차량, 로봇, 드론, 가전제품, 디스플레이, 각종 인프라에 설치된 스마트 센서, 건설기계, 공장 장비 등이 있을 수 있다. 모바일 기기는 증강현실 안경, 가상현실 헤드셋, 홀로그램 기기 등 다양한 폼팩터로 진화할 것으로 예상된다. 6G (6th-generation) 시대에는 수천억 개의 기기 및 사물을 연결하여 다양한 서비스를 제공하기 위해, 개선된 6G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 6G 통신 시스템은 5G 통신 이후 (beyond 5G) 시스템이라 불리어지고 있다.
2030년쯤 실현될 것으로 예측되는 6G 통신 시스템에서 최대 전송 속도는 테라 (즉, 1,000기가) bps, 무선 지연시간은 100마이크로초(μsec) 이다. 즉, 5G 통신 시스템대비 6G 통신 시스템에서의 전송 속도는 50배 빨라지고 무선 지연시간은 10분의 1로 줄어든다.
이러한 높은 데이터 전송 속도 및 초저(ultra low) 지연시간을 달성하기 위해, 6G 통신 시스템은 테라헤르츠(terahertz) 대역 (예를 들어, 95기가헤르츠(95GHz)에서 3테라헤르츠(3THz)대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 테라헤르츠 대역에서는 5G에서 도입된 밀리미터파(mmWave) 대역에 비해 더 심각한 경로손실 및 대기흡수 현상으로 인해서 신호 도달거리, 즉 커버리지를 보장할 수 있는 기술의 중요성이 더 커질 것으로 예상된다. 커버리지를 보장하기 위한 주요 기술로서 RF(radio frequency) 소자, 안테나, OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)보다 커버리지 측면에서 더 우수한 신규 파형(waveform), 빔포밍(beamforming) 및 거대 배열 다중 입출력(massive multiple-input and multiple-output; massive MIMO), 전차원 다중 입출력(full dimensional MIMO; FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 다중 안테나 전송 기술 등이 개발되어야 한다. 이 외에도 테라헤르츠 대역 신호의 커버리지를 개선하기 위해 메타물질(metamaterial) 기반 렌즈 및 안테나, OAM(orbital angular momentum)을 이용한 고차원 공간 다중화 기술, RIS(reconfigurable intelligent surface) 등 새로운 기술들이 논의되고 있다.
또한 주파수 효율 향상 및 시스템 네트워크 개선을 위해, 6G 통신 시스템에서는 상향링크(uplink)와 하향링크(downlink)가 동일 시간에 동일 주파수 자원을 동시에 활용하는 전이중화(full duplex) 기술, 위성(satellite) 및 HAPS(high-altitude platform stations)등을 통합적으로 활용하는 네트워크 기술, 이동 기지국 등을 지원하고 네트워크 운영 최적화 및 자동화 등을 가능하게 하는 네트워크 구조 혁신 기술, 스펙트럼 사용 예측에 기초한 충돌 회피를 통한 동적 주파수 공유 (dynamic spectrum sharing) 기술, AI (artificial intelligence)를 설계 단계에서부터 활용하고 종단간(end-to-end) AI 지원 기능을 내재화하여 시스템 최적화를 실현하는 AI 기반 통신 기술, 단말 연산 능력의 한계를 넘어서는 복잡도의 서비스를 초고성능 통신과 컴퓨팅 자원(mobile edge computing (MEC), 클라우드 등)을 활용하여 실현하는 차세대 분산 컴퓨팅 기술 등의 개발이 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 6G 통신 시스템에서 이용될 새로운 프로토콜의 설계, 하드웨어 기반의 보안 환경의 구현 및 데이터의 안전 활용을 위한 메커니즘 개발 및 프라이버시 유지 방법에 관한 기술 개발을 통해 디바이스 간의 연결성을 더 강화하고, 네트워크를 더 최적화하고, 네트워크 엔티티의 소프트웨어화를 촉진하며, 무선 통신의 개방성을 높이려는 시도가 계속되고 있다.
이러한 6G 통신 시스템의 연구 및 개발로 인해, 사물 간의 연결뿐만 아니라 사람과사물 간의 연결까지 모두 포함하는 6G 통신 시스템의 초연결성(hyper-connectivity)을 통해 새로운 차원의 초연결 경험(the next hyper-connected experience)이 가능해질 것으로 기대된다. 구체적으로 6G 통신 시스템을 통해 초실감 확장 현실(truly immersive extended reality; truly immersive XR), 고정밀 모바일 홀로그램(high-fidelity mobile hologram), 디지털 복제(digital replica) 등의 서비스 제공이 가능할 것으로 전망된다. 또한 보안 및 신뢰도 증진을 통한 원격 수술(remote surgery), 산업 자동화(industrial automation) 및 비상 응답(emergency response)과 같은 서비스가 6G 통신 시스템을 통해 제공됨으로써 산업, 의료, 자동차, 가전 등 다양한 분야에서 응용될 것이다.
본 개시의 일 실시예는, 무선 통신 시스템에서 신호를 복호하기 위한 방법 및 장치를 제공하여 효과적으로 수신기가 서비스의 요구사항을 만족시키면서 신호를 복호할 수 있도록 한다.
본 개시의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 신호를 복호하기 위한 단말을 제공할 수 있다. 단말은 송수신부; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 기지국으로부터 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신하고, 상기 기지국으로부터 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 수신하고, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 상기 수신한 데이터의 복호를 수행하며, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 기지국에게 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 전송하고, 상기 복호 모드에 관한 정보는, 상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 기지국에 의해 생성될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 비트 정보에 대응되는 섭동 횟수만큼 섭동을 반복 수행함으로써, 복호를 수행할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 상기 단말 능력 정보는, 상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 복호가 실패하였다고 결정하고, 상기 복호가 실패하였다고 결정된 결과, 인공 신경망을 이용하여 결정된 적어도 하나의 비트에 대하여 섭동을 수행하고, 상기 수행된 섭동 결과에 기초하여, 상기 복호를 수행할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 수신한 데이터를 이용하여 균일 LDPC(Low-density parity-check code) 부호의 복호 또는 CRC (Cyclic redundancy check) 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하고, 상기 인공 신경망은, 상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동(impulsive perturbation)을 수행한 결과, 복호를 성공한 비트 위치에 인덱스 값을 부가함으로써 학습될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 수신한 데이터를 이용하여 비균일 LDPC 부호의 복호 또는 CRC 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하고, 상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행하고, 상기 비균일 LDPC 부호의 구조에 기초하여, 변수 노드의 차수와 비교할 기준 값을 결정하며, 상기 인공 신경망은, 상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행한 결과, 상기 복호를 성공한 비트 위치에 상기 변수 노드의 차수와 상기 기준 값을 비교한 결과에 따라 결정된 인덱스 값을 부가함으로써 학습될 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 신호를 복호하기 위한 단말의 방법을 제공할 수 있다. 상기 방법은 기지국으로부터 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신하는 단계; 상기 기지국으로부터 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 수신하는 단계; 및 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 상기 수신한 데이터의 복호를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성될 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에서, 상기 방법은 상기 기지국에게 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 전송하는 단계를 더 포함하고, 상기 복호 모드에 관한 정보는, 상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 기지국에 의해 생성될 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에서, 상기 단말 능력 정보는, 상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에서, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 복호를 수행하는 단계는, 상기 비트 정보에 대응되는 섭동 횟수만큼 섭동을 반복 수행함으로써, 복호를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에서, 상기 복호를 수행하는 단계는, 상기 복호가 실패하였다고 결정하는 단계; 상기 복호가 실패하였다고 결정된 결과, 인공 신경망을 이용하여 결정된 적어도 하나의 비트에 대하여 섭동을 수행하는 단계; 및 상기 수행된 섭동 결과에 기초하여, 상기 복호를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에서, 상기 복호가 실패하였다고 결정하는 단계는, 상기 수신한 데이터를 이용하여 균일 LDPC(Low-density parity-check code) 부호의 복호 또는 CRC (Cyclic redundancy check) 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 인공 신경망은, 상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동(impulsive perturbation)을 수행한 결과, 복호를 성공한 비트 위치에 인덱스 값을 부가함으로써 학습될 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에서, 상기 복호가 실패하였다고 결정하는 단계는, 상기 수신한 데이터를 이용하여 비균일 LDPC 부호의 복호 또는 CRC 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 단말의 동작 방법은,상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행하는 단계; 및 상기 비균일 LDPC 부호의 구조에 기초하여, 변수 노드의 차수와 비교할 기준 값을 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 인공 신경망은, 상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행한 결과, 상기 복호를 성공한 비트 위치에 상기 변수 노드의 차수와 상기 기준 값을 비교한 결과에 따라 결정된 인덱스 값을 부가함으로써 학습될 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 단말에게 데이터를 전송하는 기지국을 제공할 수 있다. 상기 기지국은 송수신부; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 생성하고, 단말에게 상기 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 전송하고, 상기 단말에게 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 전송하며, 상기 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성될 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 단말로부터 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 수신하고, 상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복호 모드에 관한 정보를 생성할 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에서, 상기 단말 능력 정보는, 상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에는 무선 통신 시스템에서 단말에게 데이터를 전송하는 기지국의 동작 방법을 제공할 수 있다. 상기 방법은 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 생성하는 단계; 단말에게 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 전송하는 단계; 및 상기 단말에게 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 전송하는 단계를 포함하고, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성될 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에서, 상기 방법은 상기 단말로부터 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 복호 모드에 관한 정보를 생성하는 단계는, 상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복호 모드에 관한 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에서, 상기 단말 능력 정보는, 상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 송신기가 메시지를 부호화(encoding)하여 신호를 전송하고, 수신기가 신호를 복호화(decoding)하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동(perturbation) 영역을 결정하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 시 신호를 변형하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 복호 모드를 결정하기 위해 기지국과 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 모드를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하기 위해 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 기지국으로부터 수신한 데이터를 복호하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8는 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하기 위해 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 기지국으로부터 수신한 데이터를 복호하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 복호 모드를 결정하기 위해 기지국과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 복호를 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 13a는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 수신 신호에 기초한 섭동을 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 13b는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 수신 신호 및 PDSS(post decoding soft syndrome)에 기초한 섭동을 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망의 구조를 나타낸 도면이다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 섭동 영역을 선정한 결과 섭동 성공률을 나타내는 도면이다.
도 16는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 영역 선정 기법에 따른 복호 성능을 나타내는 도면이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 영역 선정 기법에 따른 평균 반복 섭동 횟수를 나타내는 도면이다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 19은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동(perturbation) 영역을 결정하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 시 신호를 변형하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 복호 모드를 결정하기 위해 기지국과 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 모드를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하기 위해 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 기지국으로부터 수신한 데이터를 복호하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8는 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하기 위해 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 기지국으로부터 수신한 데이터를 복호하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 복호 모드를 결정하기 위해 기지국과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 복호를 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 13a는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 수신 신호에 기초한 섭동을 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 13b는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 수신 신호 및 PDSS(post decoding soft syndrome)에 기초한 섭동을 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망의 구조를 나타낸 도면이다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 섭동 영역을 선정한 결과 섭동 성공률을 나타내는 도면이다.
도 16는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 영역 선정 기법에 따른 복호 성능을 나타내는 도면이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 영역 선정 기법에 따른 평균 반복 섭동 횟수를 나타내는 도면이다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 19은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 개시를 설명하기에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 이하 설명에서 사용되는 접속 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 망 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 망 객체들 간 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 식별 정보들을 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 대상을 지칭하는 다른 용어가 사용될 수 있다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예를 들면, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이때, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 또한 실시예에서 ‘~부’는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
하기에서 본 개시를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예를 설명하기로 한다.
이하 설명에서 사용되는 접속 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 망 객체(network entity, 네트워크 엔티티)들을 지칭하는 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 망 객체들 간 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 식별 정보들을 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 대상을 지칭하는 다른 용어가 사용될 수 있다.
이하 설명의 편의를 위하여, 본 개시는 3GPP LTE(3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) 규격에서 정의하고 있는 용어 및 명칭들을 사용한다. 하지만, 본 개시가 상기 용어 및 명칭들에 의해 한정되는 것은 아니며, 다른 규격에 따르는 시스템에도 동일하게 적용될 수 있다. 본 개시에서 eNB는 설명의 편의를 위하여 gNB와 혼용되어 사용될 수 있다. 즉 eNB로 설명한 기지국은 gNB를 나타낼 수 있다. 또한 단말이라는 용어는 핸드폰, NB-IoT 기기들, 센서들뿐만 아니라 또 다른 무선 통신 기기들을 나타낼 수 있다.
이하, 기지국은 단말의 자원할당을 수행하는 주체로서, gNode B, eNode B, Node B, BS (Base Station), 무선 접속 유닛, 기지국 제어기, 또는 네트워크 상의 노드 중 적어도 하나일 수 있다. 단말은 UE (User Equipment), MS (Mobile Station), 셀룰러폰, 스마트폰, 컴퓨터, 또는 통신기능을 수행할 수 있는 멀티미디어시스템을 포함할 수 있다. 물론 상기 예시에 제한되는 것은 아니다.
특히 본 개시는 3GPP NR (5세대 이동통신 표준)에 적용할 수 있다. 또한 본 개시는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예를 들어, 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 또는 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 적용될 수 있다. 본 발명에서 eNB는 설명의 편의를 위하여 gNB와 혼용되어 사용될 수 있다. 즉 eNB로 설명한 기지국은 gNB를 나타낼 수 있다. 또한 단말이라는 용어는 핸드폰, NB-IoT 기기들, 센서들뿐만 아니라 또 다른 무선 통신 기기들을 나타낼 수 있다.
무선 통신 시스템은 초기의 음성 위주의 서비스를 제공하던 것에서 벗어나 예를 들어, 3GPP의 HSPA(High Speed Packet Access), LTE(Long Term Evolution 또는 E-UTRA (Evolved Universal Terrestrial Radio Access)), LTE-Advanced(LTE-A), LTE-Pro, 3GPP2의 HRPD(High Rate Packet Data), UMB(Ultra Mobile Broadband), 및 IEEE의 802.16e 등의 통신 표준과 같이 고속, 고품질의 패킷 데이터 서비스를 제공하는 광대역 무선 통신 시스템으로 발전하고 있다.
광대역 무선 통신 시스템의 대표적인 예로, LTE 시스템에서는 하향링크(DL; DownLink)에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 채용하고 있고, 상향링크(UL; UpLink)에서는 SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access) 방식을 채용하고 있다. 상향링크는 단말(UE; User Equipment 또는 MS; Mobile Station)이 기지국(eNode B 또는 BS; Base Station)으로 데이터 또는 제어신호를 전송하는 무선링크를 뜻하고, 하향링크는 기지국이 단말로 데이터 또는 제어신호를 전송하는 무선링크를 뜻한다. 상기와 같은 다중 접속 방식은, 각 사용자 별로 데이터 또는 제어정보를 실어 보낼 시간-주파수 자원을 서로 겹치지 않도록, 즉 직교성(Orthogonality)이 성립하도록, 할당 및 운용함으로써 각 사용자의 데이터 또는 제어정보를 구분한다.
LTE 이후의 향후 통신 시스템으로서, 즉, 5G 통신시스템은 사용자 및 서비스 제공자 등의 다양한 요구 사항을 자유롭게 반영할 수 있어야 하기 때문에 다양한 요구사항을 동시에 만족하는 서비스가 지원되어야 한다. 5G 통신시스템을 위해 고려되는 서비스로는 향상된 모바일 광대역 통신(eMBB; Enhanced Mobile BroadBand), 대규모 기계형 통신(mMTC; massive Machine Type Communication), 초신뢰 저지연 통신(URLLC; Ultra Reliability Low Latency Communication) 등이 있다.
일부 실시예에 따르면, eMBB는 기존의 LTE, LTE-A 또는 LTE-Pro가 지원하는 데이터 전송 속도보다 더욱 향상된 데이터 전송 속도를 제공하는 것을 목표로 할 수 있다. 예를 들어, 5G 통신시스템에서 eMBB는 하나의 기지국 관점에서 하향링크에서는 20Gbps의 최대 전송 속도(peak data rate), 상향링크에서는 10Gbps의 최대 전송 속도를 제공할 수 있어야 한다. 또한 5G 통신시스템은 최대 전송 속도를 제공하는 동시에, 증가된 단말의 실제 체감 전송 속도(User perceived data rate)를 제공해야 할 수 있다. 이와 같은 요구 사항을 만족시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 더욱 향상된 다중 안테나 (MIMO; Multi Input Multi Output) 전송 기술을 포함하여 다양한 송수신 기술의 향상을 요구될 수 있다. 또한 현재의 LTE가 사용하는 2GHz 대역에서 최대 20MHz 전송대역폭을 사용하여 신호를 전송하는 반면에 5G 통신시스템은 3~6GHz 또는 6GHz 이상의 주파수 대역에서 20MHz 보다 넓은 주파수 대역폭을 사용함으로써 5G 통신시스템에서 요구하는 데이터 전송 속도를 만족시킬 수 있다.
동시에, 5G 통신시스템에서 사물 인터넷(IoT; Internet of Thing)와 같은 응용 서비스를 지원하기 위해 mMTC가 고려되고 있다. mMTC는 효율적으로 사물 인터넷을 제공하기 위해 셀 내에서 대규모 단말의 접속 지원, 단말의 커버리지 향상, 향상된 배터리 시간, 단말의 비용 감소 등이 요구될 수 있다. 사물 인터넷은 여러 가지 센서 및 다양한 기기에 부착되어 통신 기능을 제공하므로 셀 내에서 많은 수의 단말(예를 들어, 1,000,000 단말/km2)을 지원할 수 있어야 한다. 또한 mMTC를 지원하는 단말은 서비스의 특성상 건물의 지하와 같이 셀이 커버하지 못하는 음영지역에 위치할 가능성이 높으므로 5G 통신시스템에서 제공하는 다른 서비스 대비 더욱 넓은 커버리지가 요구될 수 있다. mMTC를 지원하는 단말은 저가의 단말로 구성되어야 하며, 단말의 배터리를 자주 교환하기 힘들기 때문에 10~15년과 같이 매우 긴 배터리 생명시간(battery life time)이 요구될 수 있다.
마지막으로, URLLC의 경우, 특정한 목적(mission-critical)으로 사용되는 셀룰러 기반 무선 통신 서비스로서, 로봇(Robot) 또는 기계 장치(Machinery)에 대한 원격 제어(remote control), 산업 자동화(industrial automation), 무인 비행장치(Unmanned Aerial Vehicle), 원격 건강 제어(Remote health care), 비상 상황 알림(emergency alert) 등에 사용되는 서비스 등에 사용될 수 있다. 따라서 URLLC가 제공하는 통신은 매우 낮은 저지연(초저지연) 및 매우 높은 신뢰도(초신뢰도)를 제공해야 할 수 있다. 예를 들어, URLLC을 지원하는 서비스는 0.5 밀리초보다 작은 무선 접속 지연시간(Air interface latency)를 만족해야 하며, 동시에 10-5 이하의 패킷 오류율(Packet Error Rate)의 요구사항을 가질 수 있다. 따라서, URLLC을 지원하는 서비스를 위해 5G 시스템은 다른 서비스보다 작은 전송 시간 구간(TTI; Transmit Time Interval)를 제공해야 하며, 동시에 통신 링크의 신뢰성을 확보하기 위해 주파수 대역에서 넓은 리소스를 할당해야 하는 설계사항이 요구될 수 있다.
전술한 5G 통신 시스템에서 고려되는 세가지 서비스들, 즉 eMBB, URLLC, mMTC는 하나의 시스템에서 다중화되어 전송될 수 있다. 이 때, 각각의 서비스들이 갖는 상이한 요구사항을 만족시키기 위해 서비스 간에 서로 다른 송수신 기법 및 송수신 파라미터를 사용할 수 있다. 다만, 전술한 mMTC, URLLC, eMBB는 서로 다른 서비스 유형의 일 예일 뿐, 본 개시의 적용 대상이 되는 서비스 유형이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 이하 설명의 편의를 위하여, 본 개시는 3GPP LTE(3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) 규격에서 정의하고 있는 용어 및 명칭들을 사용한다. 하지만, 본 개시가 상기 용어 및 명칭들에 의해 한정되는 것은 아니며, 다른 규격에 따르는 시스템에도 동일하게 적용될 수 있다. 또한, 이하에서 LTE, LTE-A, LTE Pro 또는 5G(또는 NR, 차세대 이동 통신) 시스템을 일례로서 본 개시의 실시예를 설명하지만, 유사한 기술적 배경 또는 채널형태를 갖는 여타의 통신시스템에도 본 개시의 실시예가 적용될 수 있다. 또한, 본 개시의 실시 예는 통상의 기술적 지식을 가진 자의 판단으로써 본 개시의 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 일부 변형을 통해 다른 통신시스템에도 적용될 수 있다.
다양한 요구사항을 동시에 만족하는 서비스가 지원되기 위해 다양한 채널 부호화 기술이 연구되고 있다. 특히, 고신뢰도 조건을 만족시키기 위해서 우수한 성능의 채널 부호화 기술이 필요하다. 예를 들어, 5G 통신 시스템에서 이용되는 채널 부호화 기술로는 폴라(polar) 코드, LDPC(Low-Density Parity Check) 코드 등이 존재한다. 도 1을 설명함에 있어서, LDPC 코드의 예로 설명하나 폴라 코드 등 다른 채널 부호화 기술에도 적용될 수 있다. LDPC 부호는 Shannon의 채널 용량을 달성하는 채널 부호로서, 오류 정정 능력이 우수하며 병렬적인 하드웨어 구현이 가능하여 낮은 지연의 복호가 가능하다. 이에 따라, 현재 이동 통신 및 디지털 방송 등 다양한 분야에서 LDPC 코드가 채널 부호로 사용되고 있다. 예를 들어, LDPC 코드는 5G 통신 시스템의 eMBB에서 데이터 전송을 위한 채널 부호로 채택되었다. 이러한 LDPC 코드의 복호를 위해 다양한 방법이 사용될 수 있다. 예를 들어, 우수한 성능을 획득하기 위해 신뢰 전파(brief propagation: BP) 복호 기법이 적용될 수 있다. 신뢰 전파 복호 기법은 이분 그래프 상에서 채널에서 수신한 정보를 변수 노드 및 검사 노드 사이에서 반복적으로 주고받으며 송신된 부호어를 추정하는 기법이다. 이러한 BP 복호는 LDPC 부호의 길이가 길어 짐에 따라 그 성능이 우수하지만 짧은 길이에서는 그 성능이 다소 저하될 수 있다. 따라서 URLLC 통신에서 짧은 길이의 LDPC 부호 복호를 위한 일반적인 신뢰 전파 복호 기법은 지연 요구사항을 충족시킬 수 있지만 신뢰도 요구사항을 충족시키기 어려울 수 있다. 이에 따라, 신뢰 전파 기반 반복 섭동 복호 기술 (multi-round BP perturbation decoding: MBPPD)과 같은 짧은 길이의 LDPC 부호의 높은 오율 문제를 해결하기 위해 다양한 복호 및 후처리 기술이 필요한 실정이다.
일 실시예에서, 섭동(perturbation)은 수신한 신호 중 신뢰도가 낮은 비트를 변형하는 과정을 의미할 수 있다. MBPPD 기법은 LDPC BP 복호 또는 CRC 검사에 실패한 경우 유효한 부호어를 탐색할 때까지 섭동 과정을 반복하는 기법일 수 있다. MBPPD 기법을 사용하는 경우, 반복하는 섭동 횟수가 증가할수록 성능이 개선되지만, 동시에 복잡도 및 지연 시간이 증가할 수 있다. 이에 따라, 섭동 복호기를 실용적으로 활용하기 위해서는 복호 성능은 유지하면서 복잡도 및 지연시간을 감소하는 새로운 기법이 필요한 실정이다.
본 개시에서는 서비스에 따라 요구되는 다양한 수신 및 복호 성능을 지원할 수 있는 송수신 기술이 제안된다. 보다 구체적으로, 본 개시에서는 복호 오율 보다 지연이 중요시되는 서비스의 경우 일반 복호를, 지연보다 복호 오율 성능이 더 우선시되는 서비스에는 MBPDP를 이용한 고성능 복호를 수행하는 운용방법을 제안한다. 또한, 본 개시에서는 인공 신경망을 활용하여 섭동 복호 반복횟수를 줄일 수 있는 효율적인 섭동 영역 선정 방법을 제안한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 송신기가 메시지를 부호화(encoding)하여 신호를 전송하고, 수신기가 신호를 복호화(decoding)하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 송신기의 인코딩 수행부(110)는 메시지를 인코딩할 수 있다. 인코딩 수행부(110)는 부호 길이가 n이고, 메시지 길이가 k인 systematic 구조의 이진 LDPC 부호를 생성할 수 있다. 또한, 인코딩 수행부(110)는 CRC(Cyclic Redundancy Check) 비트를 추가할 수 있다. 이에 따라, 인코딩 수행부(110)는 부호어 
를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 생성된 부호어 
에는 모듈레이션(modulation) 수행부(120)에 의해 다양한 변조 기법이 적용될 수 있다. 예를 들어, BPSK (Binary phase shift keying)이 적용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 등 다양한 변조 기법이 적용될 수 있다. 모듈레이션 수행부(120)는 적합한 변조 기법을 사용하여 변조 기법이 적용된 심벌 
를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 전송 채널(130)을 통해 송신기는 수신기로 변조 기법이 적용된 심벌 
를 전송할 수 있다. 이에 따라, 수신기는 변조 기법이 적용된 심벌에 전송 채널(130)에 의한 잡음(noise)이 추가된 신호 r=s+z를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전송 채널(130)은 AWGN (additive white gaussian noise) 채널일 수 있다. 이 경우, z는 크기가 n이고, 평균이 0이고, 분산이 
인 Gaussian 잡음 벡터일 수 있다.
일 실시예에서, 수신기의 디모듈레이션(demodulation) 수행부(140)는 수신한 신호를 복조한 후 LLR(Log Likelihood Ratio) 계산 수행부(150) 및 섭동(perturbation) 수행부(180)에 신호를 전송할 수 있다.
일 실시예에서, LLR 계산 수행부(150)는 수신한 신호의 LLR을 계산하여 
을 생성할 수 있다. 또한, 디코딩 수행부(160)는 디코딩을 성공적으로 수행한 경우, 최종 신호를 출력하고, 디코딩을 성공적으로 수행하지 못한 경우 섭동 수행부(180)에 신호를 전달할 수 있다.
일 실시예에서, 섭동 수행부(180)는 디코딩에 실패한 신호에 대하여 적어도 한 번의 섭동 과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 섭동 수행부(180)는 섭동을 수행할 비트를 선정하고, 선정된 비트의 신호를 변형함으로써 섭동 과정을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 섭동을 수행할 비트는 낮은 신뢰도를 가지는 신호일 수 있으며, 섭동 수행부(180)는 섭동을 수행할 비트에 잡음을 추가함으로써 신호를 변형할 수 있다.
일 실시예에서, 이진 (binary) LDPC 부호는 
크기의 희소(sparse) 이진행렬인 패리티 검사 행렬 (parity-check matrix) H에 의해 정의될 수 있으며, LDPC 부호의 임의의 부호어 (codeword) 
에 대해서 
관계가 만족될 수 있다. 패리티 검사 행렬 H는 그 크기 대비 1의 원소가 상대적으로 매우 적기 때문에 저밀도로 지칭될 수 있다. 패리티 검사 행렬 H는 변수 노드와 검사 노드로 이루어진 이분 그래프 (bipartite graph)로 표현될 수 있다. 이분 그래프는 변수 노드의 집합 
와 검사 노드의 집합 
, 그리고 변수 노드와 검사 노드를 잇는 연결성 (edges) 집합 E로 구성될 수 있다. H 의 i번째 행, j 번째 열의 원소인 
의 값이 1이라면 i 번째 변수 노드 
와 j 번째 검사 노드 
가 연결선에 의해 서로 연결될 수 있다. 따라서 변수 노드 집합과 검사 노드 집합은 각각 패리티 검사행렬의 열과 행에 대응될 수 있으며, 변수 노드는 부호어의 각 비트, 검사 노드는 이진 선형 방정식(linear binary constraint)으로 표현될 수 있다.
일 실시예에서, MBPPD는 LDPC 부호와 연접된 CRC 부호 등을 이용하여 복호 실패 시 신뢰도가 낮은 수신 신호를 선정하여 변형하는 섭동 기법을 적용하고, 그 변형된 신호를 이용하여 다시 복호하는 기법이다. 이 때, 섭동 과정은 유효한 부호어를 탐색할 때까지 반복하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 유효한 부호어는 LDPC 부호의 신드롬을 만족하는 부호어 (
=0) 및 CRC 검사를 만족한 부호어를 의미할 수 있다. MBPPD에서 연접한 CRC 부호는 섭동 반복 과정의 조기 중단 역할을 수행할 수 있다. 만약 CRC 부호를 연접하지 않는 경우는 최대 섭동반복 횟수까지 섭동이 수행됨으로써 LDPC 부호의 신드롬을 만족하는 부호어들이 저장되고, 저장된 부호어들의 ML 성능을 비교하여 가장 우수한 부호어가 최종적으로 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 섭동 기법은 섭동 영역 결정 단계, 섭동 패턴 생성 단계, 신호 변형 단계 등을 포함할 수 있다. 섭동 영역의 결정 단계와 신호 변형 단계는 해당 방법의 조합에 따라 복호 결과가 크게 개선될 수 있으며, 또한 운용 방법에 따라서 오율 성능 및 복잡도가 개선될 수 있다. 이에 따라, 섭동 영역을 결정하는 단계를 도 2(a)를 참조하여 후술하고, 신호 변형 단계를 도 2(b)를 참조하여 후술하기로 한다.
도 2(a)는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동(perturbation) 영역을 결정하는 과정을 나타내는 블록도이다.
일 실시예에서, 섭동 영역은 수신 신호에서 잡음을 추가하여 변형할 비트들의 인덱스 집합을 의미한다. 따라서 섭동 영역 결정 단계는 섭동을 수행할 비트들을 선정하는 과정을 의미할 수 있다. 섭동 영역은 최초 복호 실패 시 결정될 수 있다. 또한, 섭동 영역은 섭동을 반복하여 수행하는 과정에서 계속 유지되거나 또는 매 섭동 반복(라운드) 수행마다 섭동영역이 갱신될 수 있다.
도 2(a)를 참조하면, 섭동 비트들은 우선 수신 심벌을 신뢰도가 작은 순으로 인덱스를 정렬하고, 정해진 영역 크기만큼 정렬된 인덱스 집합을 절단하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 수신 심볼이 10개의 비트로 이루어진 경우, 각 비트마다 신뢰도가 계산되고, 신뢰도가 낮은 순서대로 비트가 정렬될 수 있다. 이에 따라, 정렬된 인덱스 집합은 정해진 영역의 크기만큼 절단하여 섭동 영역이 결정될 수 있다. 예를 들어, 10개의 비트 중 신뢰도가 낮은 순서대로 3개의 비트를 절단함으로써 섭동 영역이 결정될 수 있으나, 섭동 영역이 결정되는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 신뢰도는 수신 신호의 입력 (intrinsic) LLR 값 또는 BP 복호 과정의 부산물을 이용하여 추정될 수 있다. 복호 과정의 부산물은, 예를 들어, 메시지 크기/부호 또는 신드롬 상태 등이 있을 수 있으나, 이제 제한되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 섭동 패턴은 선정된 섭동 영역에서 유한개의 수신신호를 변형할 비트 인덱스의 집합을 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 2(a)와 같이 길이가 10인 부호어(codeword)에서 섭동 영역이 (1,2,4)이고, 최대 3비트까지 신호의 변형을 수행할 경우, 생성 가능한 섭동 패턴은 {{1}, {2}, {4}, {1,2}, {1,4}, {2,4}, {1,2,4}}가 될 수 있다.
도 2(b)는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 시 신호를 변형하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 2(b)를 참조하면, 결정된 섭동 영역과 섭동 패턴을 이용하여, 수신 신호가 변형될 수 있다. 즉, 신호 변형 과정은 선정된 섭동 비트와 섭동 패턴을 이용하여 수신 신호를 변형하는 과정일 수 있다. 신호 변형은 정해진 섭동 패턴에 따라 선택된 비트에 다양한 형태의 잡음을 추가하는 것으로, 섭동 영역에 속하지 않는 심볼들은 수신신호와 동일한 값을 가질 수 있다. 이렇게 변형된 신호에 대하여 다시 LLR 값이 계산되고, 이에 따라 반복적으로 재복호 과정이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 2(a)를 참조하여 전술한 섬동 영역이 (1,2,4)로 결정되고, 섭동 패턴이 {1,2,4}로 결정되는 경우, {1,2,4}에 대응되는 비트에 잡음을 추가하여 신호를 변형할 수 있다. {1,2,4}에 대응되는 비트 이외의 비트들 {3,5,6,7,8,9,10}은 수신신호와 동일한 값을 가질 수 있다.
일 실시예에서, 섭동 복호기에서 성능과 복잡도는 트레이드 오프 관계에 있다. 즉, 섭동 횟수가 증가할수록 성능은 증가하지만, 복잡도 또한 증가할 수 있고, 섭동 횟수가 적을수록 복잡도가 감소하지만, 성능도 감소할 수 있다. 이에 따라, 효율적인 단말의 동작을 위해서 매번 섭동 복호를 수행하는 것이 아니라, 서비스 및 전송 환경 등에 따라 단말의 복호 방법을 유연하게 결정하는 방법이 필요하다.
본 개시의 일 실시예에는 서비스 정보(예를 들어, 서비스 종류, 서비스의 중요도, 요구사항, 서비스의 우선순위, 패킷 지연 요구사항, 패킷 오율 성능 요구사항 등), 채널 상태 정보(예를 들어, signal-to-noise ratio(SNR), signal-to-noise interference ratio(SINR) 등), 단말의 능력 정보(예를 들어, 단말의 섭동 복호기 포함 유무, 단말이 최대로 수행 가능한 섭동 반복 횟수 등), 유니캐스팅, 멀티 캐스팅 등의 전송 방법에 대한 정보 등에 기초하여 수신기의 복호 동작을 효과적으로 운용하는 방법을 제안한다. 일 실시예에서, 상황에 관계 없이 단말이 최대로 섭동 복호를 수행하는 것 대신에, 다양한 통신 데이터의 정보, 서비스 정보, 단말의 정보 등에 기초하여 유연하게 복호 동작이 결정될 수 있다. 후술할 복호 모드 결정 방법은 모든 복호 기법들에 적용될 수 있으며, 복호 성능을 향상하기 위해 제안된 다양한 후처리 기술들에까지 확대되어 적용시킬 수 있다. 본 개시에는 섭동 복호를 예시로 하여 설명하도록 한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 복호 모드를 결정하기 위해 기지국과 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 3GPP 5G NR 시스템 내의 단말이 기지국에 연결될 때 기지국에서는 단말에게 UECapabilityEnquiry를 포함하는 RRC 메시지를 전송할 수 있다.
일 실시예에서, 단말은 정해진 단말 능력 파라미터(UE capability parameter)에 따라 단말 능력 정보(예: UECapabilityInformation)를 기지국에게 전송할 수 있다. “UE capability parameter”는 물리계층 파라미터를 포함하여 다양하게 세분화되어 있을 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서, 단말은 단말의 섭동 복호 능력 정보를 물리계층 파라미터 항목에 추가하고, 이 섭동 복호 능력 정보가 포함된 “UE capability parameter”를 기지국에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 단말 능력 정보(예: UECapabilityInformation)는 단말의 섭동 복호기의 포함 여부, 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 등을 포함할 수 있으나, 단말 능력 정보에 포함되는 정보가 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 단말(320, 330)은 기지국(310)에게 단말 능력 정보만을 전송할 수도 있고, 단말이 채널 피드백과 사운딩을 통해 획득한 채널 상태 정보를 단말 능력 정보와 함께 전송할 수도 있고, 채널 상태 정보만을 전송할 수도 있다.
기지국(310)은 단말(320, 330)로부터 수신한 단말 능력 정보, 채널 상태 정보 등에 기초하여, 복호 모드에 관한 정보를 결정할 수 있다. 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성될 수 있다. 기지국은 수신한 정보를 이용하여 각 통신 단말 별 복호 모드 결정한 후 수신기에 해당하는 단말에게 전송할 수 있다. 이 때 복호 모드에 관한 정보는 패킷의 MCS (Modulation and Coding Scheme) 파라미터를 포함한 제어 신호에 복호 모드에 관한 정보를 추가하여, 기지국에서 단말에게 전송될 수 있다. 일 실시예에서, 복호 모드에 관한 정보는 도 4를 참조하여 후술하기로 한다.
일 실시예에서, 단말(320, 330)은 기지국(310)으로부터 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신할 수 있다. 또한, 단말(320, 330)은 기지국(310)으로부터 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 패킷을 수신할 수 있다. 또한, 단말(320, 330)은 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 수신한 패킷의 복호를 수행할 수 있다.
예를 들어, 기지국(310)은 2 비트를 이용하여 제1 단말(320)에게 기본 복호 모드에 대응되는 '00'의 복호 모드를 설정하고, 제2 단말(330)에게 최대 복호 모드에 대응되는 '01'의 복호 모드를 설정할 수 있다. 또한, 기지국(310)은 제1 단말(320) 및 제2 단말(330) 각각에게 데이터 패킷을 전송할 수 있다. 이에 따라, 제1 단말(320)은 기본 복호 모드 '00'에 기초하여 수신한 데이터 패킷의 복호를 수행하고, 제2 단말(330)은 최대 복호 모드 '01'에 기초하여 수신한 데이터 패킷의 복호를 수행할 수 있다. 다만, 이는 일 예시일뿐 복호 모드를 설정하는 방법이 이에 제한되는 것은 아니다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 모드를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 복호 모드는 기본 복호 모드, 최대 섭동 복호 모드, 섭동 복호 모드 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니고, 이보다 더 적은 종류로 복호 모드가 구성될 수도 있으며, 더 많은 종류로 복호 모드가 구성될 수도 있다. 일 실시예에서, 기본 복호 모드는 섭동 복호를 수행하지 않고, BP 복호 만을 수행하는 모드일 수 있다. 예를 들어, 지연시간이 매우 짧은 서비스, 우선순위가 낮은 서비스, 전송하는 채널이 우수한 경우 혹은 섭동 복호를 지원하지 않는 단말의 복호 경우에 기본 복호 모드가 설정될 수 있다. 반면 최대 섭동 복호 모드는 각 단말의 최대로 가능한 섭동을 반복 수행하는 모드일 수 있다. 예를 들어, 고신뢰도 지원 서비스, 우선순위가 높은 서비스, 혹은 전송 채널 상태가 좋지 않은 경우에 최대 섭동 복호 모드가 설정될 수 있다. 또한, 섭동 복호 모드는 최대 반복 섭동 횟수를 기준으로 반복 횟수를 단계별로 나누어서 수행하는 모드일 수 있다. 섭동 복호 모드는 기본과 최대 복호 모드 2가지의 복호 모드만으로 구성될 수 있으며, 더 세분화된 복호 모드로 구성될 수도 있다. 일 실시예에서, 섭동 복호 모드는 서비스 정보, 단말의 정보, 데이터의 정보, 채널의 정보 등에 따라 모드의 개수 및 설정 기준이 유연하게 결정될 수 있다. 예를 들어, 최대 섭동 횟수가 T3이고, T1<T2<T3 일 때, 2 비트의 복호 모드에 관한 정보는 기본 복호 모드를 지시하는 '00', T1번 섭동을 반복 수행하도록 지시하는 '01', T2번 섭동을 반복 수행하도록 지시하는 '10', T3번 섭동을 반복 수행하도록 지시하는 '11'의 4가지의 복호 모드가 정의될 수 있다. 다른 예를 들어, 최대 섭동 횟수가 T3이고, T1<T2<T3 일 때, 2 비트의 복호 모드에 관한 정보는 기본 복호 모드를 지시하는 '00', T1번 이하의 섭동을 반복 수행하도록 지시하는 '01', T1번 초과 T2번 이하 섭동을 반복 수행하도록 지시하는 '10', T2번 초과 T3번 이하의 섭동을 반복 수행하도록 지시하는 '11'의 4가지의 복호 모드가 정의될 수 있다. 다만, 이는 일 예시일 뿐, 복호 모드를 정의하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하기 위해 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 기지국(507)은 각 단말 별로 복호 모드를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국(507)은 각 단말 별로 필요한 정보들을 수집하여 각 단말에게 설정할 복호 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 각 단말 별로 필요한 정보들에는 단말 능력 정보, 서비스 정보, 채널 상태 정보 등이 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 기지국(507)은 단말과 연결되는 시점에서 단말 능력 정보 및 서비스 정보를 획득할 수 있고, 채널 상태 정보는 데이터를 송수신하는 과정에서 획득될 수 있다.
단계 510에서 단말들(501, 503, 505)은 기지국(507)에게 자신의 단말 능력 정보를 보고할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국(507)은 단말이 기지국에게 연결될 때, 단말에게 UECapabilityEnquiry를 전송할 수 있다. 단말은 수신한 UECapabilityEnquiry에 기초하여, 정해진 UE capability parameter에 따라 단말의 정보 (UECapabilityInformation)를 기지국에게 전송할 수 있다. UE capability parameter는 물리계층 파라미터를 포함하여 다양하게 세분화되어 있을 수 있다. 따라서, 단말의 섭동 복호 능력 정보를 물리계층 파라미터에 포함시키고, 단말은 단말의 섭동 복호 능력 정보가 포함된 UE capability parameter를 기지국으로 전송할 수 있다.
단계 520에서, 기지국(507)은 서비스 정보를 확인할 수 있다. 일 실시예에서, 서비스 정보에는 QoS와 같이 서비스의 우선순위 정보, 패킷 지연 요구사항 정보, 패킷 오율 성능 요구사항 정보 등이 포함될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
예를 들어, 제1 단말(501) 및 제2 단말(503)의 서비스는 저지연의 요구사항을 가지는 서비스이고, 제3 단말(505)의 서비스는 고신뢰의 요구사항을 가지는 서비스일 수 있다. 이에 따라, 기지국(507)은 제1 단말(501) 및 제2 단말(503)에 대하여는 낮은 반복 횟수의 섭동 모드를, 제3 단말(505)에 대하여는 높은 반복 횟수의 섭동 모드를 고려할 수 있다.
단계 530에서, 단말들(501, 503, 505)은 기지국에게 채널 상태 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 제1 단말(501)은 우수한 채널 상태에 대응되는 채널 상태 정보를 기지국(507)에게 전송하고, 제2 단말(503) 및 제3 단말(505)은 잡음이 심한 채널 상태에 대응되는 채널 상태 정보를 기지국(507)에게 전송할 수 있다.
단계 540에서, 기지국은 서비스 정보, 채널 상태 정보, 단말 능력 정보 등에 기초하여 각 단말에게 설정할 복호 모드를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 단말로부터 수신한 정보 및 기지국 자신이 확인한 정보들을 이용하여 각 단말 별 복호 모드를 결정하고, 결정된 복호 모드를 각 단말에게 설정할 수 있다. 예를 들어, 기지국(507)은 제1 단말(501)에 대하여 저지연의 요구사항을 가지는 서비스 정보 및 우수한 채널에 대응되는 채널 상태 정보에 기초하여, 기본 복호 모드를 설정할 수 있다. 또한, 기지국(507)은 제2 단말(503)에 대하여 저지연의 요구사항을 가지지만 잡음이 심한 채널 상태에 기초하여 최대 N번까지 섭동을 반복할 수 있도록 지시하는 복호 모드를 설정할 수 있다. 또한, 기지국(507)은 제3 단말(505)에 대하여 고신뢰의 요구사항을 가지는 서비스 정보 및 잡음이 심한 채널 상태에 기초하여, 최대 복호 모드를 설정할 수 있다.
단계 550에서, 기지국은 각 단말에게 복호 모드에 관한 정보와 데이터 패킷을 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 결정된 복호 모드를 설정 정보에 포함하여 단말에게 전송할 수 있다. 이 경우, 설정 정보에 포함되는 복호 모드에 관한 정보는 데이터 패킷의 MCS 파라미터를 포함한 제어 신호에 추가되어, 기지국으로부터 단말에게 전송될 수 있다. 또한. 하향링크 채널을 통해 기지국은 단말에게 데이터 패킷을 전송할 수 있다. 예를 들어, 하향링크 채널은 데이터 패킷을 송수신하는 PDSCH일 수 있다. 따라서, 복호 모드에 관한 정보는 제어 채널을 통해 전송되고, 데이터 패킷은 데이터 채널을 통해 전송될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 복호 모드에 관한 정보 및 데이터 패킷에 관한 정보 모두가 제어 채널 또는 데이터 채널을 통해 전송될 수도 있다.
단계 560에서, 각 단말들은 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여 데이터 패킷의 복호를 수행할 수 있다. 예를 들어, 제1 단말(501)은 기본 복호 모드에 기초하여, 섭동 횟수를 최소로 반복하는 복호 모드에 따라 데이터 패킷의 복호를 수행할 수 있다. 또한, 제2 단말(503)은 최대 N번까지 섭동을 반복할 수 있도록 지시하는 복호 모드에 따라 최대 N번까지 섭동을 반복하는 복호를 수행할 수 있다. 또한, 제3 단말(505)은 제3 단말(505)이 수행할 수 있는 최대 섭동 반복 횟수에 기초하여, 데이터 패킷의 복호를 수행할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 기지국으로부터 수신한 데이터를 복호하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 동작 610에서, 단말은 기지국에게 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 단말 능력 정보(UECapabilityInformation)에는 단말의 복호 능력 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 단말의 복호 능력 정보에는 복호기 유무, 섭동 복호기 유무, 최대 섭동 횟수 등이 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 채널 상태 정보는 단말과 안테나 포트 사이에 형성되는 무선 채널의 품질을 나타낼 수 있는 정보를 통칭할 수 있다. 예를 들어, 채널 상태 정보에는 랭크 지시자(rank indicator, RI), 프리코딩행렬 지시자 (precoding matrix indicator, PMI), 채널 품질 지시자(channel quality indicator, CQI) 등이 포함될 수 있다. 여기서, RI는 채널의 랭크(rank) 정보를 나타내며, 이는 단말이 동일 시간-주파수 자원을 통해 수신하는 스트림의 개수를 의미한다. RI 값은 채널의 롱 텀 페이딩(fading)에 의해 종속되어 결정되므로, PMI, CQI보다 보통 더 긴 주기를 가지고 단말에서 기지국으로 피드백될 수 있다. PMI는 채널 공간 특성을 반영한 값으로, SINR 등의 메트릭(metric)을 기준으로 단말이 선호하는 프리코딩 인덱스를 나타낸다. CQI는 채널의 세기를 나타내는 값으로, 일반적으로 기지국이 PMI를 이용했을 때 얻을 수 있는 수신 SINR을 의미한다.
동작 630에서, 단말은 기지국으로부터 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 단말이 전송한 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 기지국이 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드를 결정하고, 단말은 결정된 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 단말은 복호 모드에 관한 정보를 제어 채널을 통해 수신하고, 복호 모드에 관한 정보에 포함된 설정 정보에 따라 복호 모드를 설정할 수 있다.
동작 650에서, 단말은 기지국으로부터 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 단말은 데이터 채널(예. PDSCH)를 통해 데이터를 수신할 수 있다.
동작 670에서, 단말은 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 수신한 데이터의 복호를 수행할 수 있다. 예를 들어, 단말이 최대 섭동 복호 모드를 설정받은 경우, 단말은 지속적으로 수신한 데이터의 복호를 실패하는 경우, 수신한 데이터를 최대 섭동 횟수까지 섭동을 반복 수행함으로써 복호를 수행할 수 있다. 또는, 단말이 최대 섭동 횟수까지 섭동을 반복하지 않아도 복호를 성공하는 경우, 수신한 데이터의 복호를 완료할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 동작 710에서 기지국은 서비스 정보를 확인하고, 단말로부터 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 5G 통신 시스템의 주요 특징은, 4G 통신 시스템 대비 서로 다른 요구사항(Requirement)을 갖는 다양한 서비스 시나리오를 지원하는데 있다. 여기서, 요구 사항이란 지연 시간(latency), 데이터 전송 속도(Data Rate), 배터리 수명(Battery Life), 동시접속 사용자 수, 통신 가능거리(Coverage) 등을 의미할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 eMBB(enhanced Mobile Broad Band) 서비스, URLL (Ultra Reliable and Low Latency) 서비스, mMTC (massive Machine-Type-Communication) 서비스 등과 같은 서비스 종류와 각 서비스의 요구사항을 확인할 수 있다. 다만, 서비스의 종류, 요구사항, 및 서비스 정보가 이에 한정되는 것은 아니다. 기지국은 이와 같은 서비스 정보를 확인하고, 기지국은 단말로부터 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 이는 도 6을 참조하여 전술한 동작 610에 대응될 수 있다.
동작 730에서, 기지국은 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 단말이 전송한 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 기지국은 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드를 결정할 수 있다. 이에 따라, 결정한 복호 모드에 기초하여 기지국은 복호 모드에 관한 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 동작 730은 도 5를 참조하여 전술한 단계 540과 대응될 수 있다.
동작 750에서, 기지국은 단말에게 복호 모드에 관한 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 단말에게 복호 모드에 관한 정보를 제어 채널을 통해 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 동작 750은 도 6을 참조하여 전술한 동작 630에 대응될 수 있다.
동작 770에서, 기지국은 단말에게 데이터를 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 단말에게 설정된 복호 모드로 복호를 수행할 데이터를 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 동작 770은 도 6을 참조하여 전술한 동작 650에 대응될 수 있다.
도 8는 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하기 위해 단말과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 기지국(807)은 단말들(801, 803, 805)에 대한 정보 없이 단말들(801, 803, 805)의 복호 모드를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국(807)이 단말 능력 정보를 획득할 수 없거나, 브로드캐스팅(broadcasting) 전송을 수행하는 경우 등의 경우에, 기지국(807)은 단말 능력 정보 없이 서비스 정보를 이용하여 복호 모드를 결정해야 할 수 있다. 예를 들어, 기지국(807)이 복수의 단말들(801, 803, 805)에게 위급 상황 또는 재난 상황에서 안전 메시지를 전송하고자 하는 경우, 복호 모드에 관한 정보와 함께 안전 메시지를 전송할 수 있다. 이 때, 재난 상황의 안전 메시지의 경우, 기지국(807)이 안전 메시지를 재전송하기 어려울 수 있으므로, 복호 모드에 관한 정보는 최대 복호 모드에 관한 정보를 포함할 수 있다.
단계 810에서, 기지국(807)은 서비스 정보를 확인할 수 있다. 일 실시예에서, 서비스 정보는 QoS와 같이 서비스의 우선순위, 패킷 지연, 패킷 오율 성능 요구사항 등에 대한 정보, 유니캐스팅, 멀티 캐스팅, 브로드 캐스팅 등의 전송 방법에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
단계 820에서, 기지국(807)은 서비스 정보에 기초하여 복호 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 기지국(807)이 복수의 단말들(801, 803, 805)에게 위급 상황 또는 재난 상황에서 브로드캐스팅을 통해 안전 메시지를 전송하고자 하는 경우, 복호 모드에 관한 정보와 함께 안전 메시지를 전송할 수 있다. 이 경우, 복호 모드에 관한 정보는 최대 복호 모드에 관한 정보를 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예시일 뿐 복호 모드를 결정하는 방법이 이에 제한되는 것은 아니다.
단계 830에서, 기지국(807)은 단말에게 결정된 복호 모드와 패킷을 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 제어 채널을 통해 결정된 복호 모드를 설정 정보에 포함시켜 전송하고, 데이터 채널을 통해 패킷을 전송할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 기지국은 단말에게 복호 모드가 포함된 설정 정보와 패킷을 데이터 채널을 통해 함께 전송할 수도 있다. 예를 들어, 안전 메시지와 같은 브로드 캐스팅의 경우, 기지국이 단말에게 여러 번 메시지를 전송하는 것이 어려울 수 있으므로, 데이터에 복호 모드에 관한 정보를 포함시켜 단말에게 전송할 수 있다. 또 다른 일 실시예에서, 기지국은 단말에게 복호 모드가 포함된 설정 정보에 패킷을 모두 제어 채널을 통해 전송할 수도 있다.
단계 840에서, 단말은 설정 받은 복호 모드에 기초하여 복호를 수행할 수 있다. 예를 들어, 단말이 브로드캐스팅을 통해 기지국으로부터 안전 메시지를 수신하는 경우, 안전 메시지에 포함된 복호 모드에 관한 설정 정보에 기초하여, 안전 메시지를 복호할 수 있다. 복호 모드가 최대 복호 모드인 경우, 단말은 안전 메시지의 복호가 성공할 때까지 반복적으로 섭동을 수행할 수 있고, 지속적으로 복호에 실패한다면 최대 섭동 횟수까지 섭동을 반복 수행할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 기지국으로부터 수신한 데이터를 복호하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 동작 910에서 단말은 기지국으로부터 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 복호 모드에 관한 정보는 기지국이 서비스 정보에 기초하여 생성한 정보일 수 있다.
또한, 동작 930에서, 단말은 기지국으로부터 데이터를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 단말은 데이터를 복호 모드에 관한 정보와 함께 수신할 수도 있고, 복호 모드에 관한 정보와 데이터를 따로 수신할 수도 있다. 일 실시예에서, 동작 910 및 동작 930은 도 8을 참조하여 전술한 단계 830에 대응될 수 있다.
동작 950에서, 단말은 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 수신한 데이터의 복호를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 동작 950은 도 8을 참조하여 전술한 단계 840에 대응될 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국이 복호 모드를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 동작 1010에서, 기지국은 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 서비스 정보에 기초하여 복호 모드에 관한 정보를 생성할 수 있다. 동작 1010은 도 8을 참조하여 전술한 단계 820에 대응될 수 있다.
동작 1030에서, 기지국은 단말에게 동작 1010에서 생성한 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 동작 1030은 도 9를 참조하여 전술한 동작 910에 대응될 수 있다.
동작 1050에서, 기지국은 단말에게 데이터를 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 데이터를 복호 모드에 관한 정보와 함께 전송할 수도 있고, 복호 모드에 관한 정보와 데이터를 따로 전송할 수도 있다. 일 실시예에서, 동작 1030 및 동작 1050은 도 8을 참조하여 전술한 단계 830에 대응될 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말이 복호 모드를 결정하기 위해 기지국과 신호를 송수신하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 단말들(1101, 1103, 1105)은 기지국(1107)으로부터 수신한 서비스 정보에 기초하여, 스스로 복호 모드를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 단말들(1101, 1103, 1105)은 수신한 서비스 정보와 더불어, 단말들(1101, 1103, 1105)이 가지고 있는 단말 능력 정보, 채널 상태 정보 등을 함께 고려하여 단말의 복호 모드를 결정하고, 결정한 복호 모드에 기초하여 데이터의 복호를 수행할 수 있다.
단계 1110에서, 기지국은 서비스 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 서비스 정보는 향상된 모바일 광대역 통신(eMBB; Enhanced Mobile BroadBand), 대규모 기계형 통신(mMTC; massive Machine Type Communication), 초신뢰 저지연 통신(URLLC; Ultra Reliability Low Latency Communication) 등의 서비스에 대한 정보, 각 서비스의 요구사항에 대한 정보, 유니캐스팅, 멀티 캐스팅, 브로드 캐스팅 등의 전송 방법에 대한 정보 등을 포함할 수 있으나, 서비스 정보가 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 1120에서, 기지국은 단말에게 서비스 정보 및 패킷을 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국은 단말에게 서비스 정보 및 패킷을 함께 전송할 수도 있고 따로 전송할 수도 있다. 또한, 기지국은 서비스 정보 및 패킷을 데이터 채널을 통해 전송할 수도 있고, 제어 채널을 통해 전송할 수도 있고, 하나는 데이터 채널을 통해, 다른 하나는 제어 채널을 통해 전송할 수도 있다.
단계 1130에서, 단말은 채널 정보를 확인할 수 있다. 일 실시예에서, 채널 정보는 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 채널 상태 정보는 단말과 안테나 포트 사이에 형성되는 무선 채널의 품질을 나타낼 수 있는 정보를 통칭할 수 있다. 예를 들어, 채널 상태 정보에는 랭크 지시자(rank indicator, RI), 프리코딩행렬 지시자 (precoding matrix indicator, PMI), 채널 품질 지시자(channel quality indicator, CQI) 등이 포함될 수 있다.
단계 1140에서, 단말은 서비스 정보, 채널 정보, 단말 정보 등에 기초하여 복호 모드를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 단말은 서비스 정보, 채널 정보, 단말 정보 중 적어도 하나에 기초하여 복호 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 채널 상태가 좋지 않은 경우, 단말은 복호 모드를 최대 섭동 횟수만큼 섭동을 반복할 수 있는 최대 복호 모드로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 저지연을 요구하는 서비스의 경우 단말은 복호 모드를 기본 복호 모드로 결정할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 단말에 섭동 복호기가 없는 경우, 단말은 기본 복호 모드로 복호 모드를 결정할 수 있다.
단계 1150에서, 단말은 결정된 복호 모드에 기초하여, 복호를 수행할 수 있다. 예를 들어, 복호 모드가 최대 복호 모드로 결정된 경우, 단말은 복호를 성공할 때 및 최대 섭동 복호 횟수만큼 섭동을 수행한 때 중 빠른 시점까지 섭동을 반복적으로 수행할 수 있다. 다만, 이는 일 예시일 뿐 복호 모드에 기초하여 복호를 수행하는 방법이 이에 제한되는 것은 아니다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 복호를 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 12를 참조하면, 송신기의 인코딩 수행부(1210)는 메시지를 인코딩할 수 있다. 일 실시예에서, 인코딩 수행부(1210)는 도 1을 참조하여 전술한 인코딩 수행부(110)와 대응될 수 있다. 인코딩 결과 생성된 부호어 
에는 모듈레이션 수행부(1220)에 의해 다양한 변조 기법이 적용될 수 있다. 일 실시예에서, 모듈레이션 수행부(1220)는 도 1을 참조하여 전술한 모듈레이션 수행부(1220)와 대응될 수 있다. 전송 채널(1230)을 통해 송신기는 수신기로 변조 기법이 적용된 심벌 
를 전송할 수 있다. 이에 따라, 수신기는 변조 기법이 적용된 심벌에 전송 채널(1230)에 의한 잡음(noise)이 추가된 신호 r=s+z를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전송 채널(1230)은 AWGN (additive white Gaussian noise) 채널일 수 있다. 이 경우, z는 크기가 n이고, 평균이 0이고, 분산이 
인 Gaussian 잡음 벡터일 수 있다. 다만, 전송 채널이 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 수신기의 디모듈레이션 수행부(1240)는 수신한 신호를 복조한 후 LLR 계산 수행부(1250), 비트 선정부(1270), 및 신호 변형부(1280)에 신호를 전송할 수 있다. 일 실시예에서, LLR 계산 수행부(1250)는 도 1을 참조하여 전술한 LLR 계산 수행부(150)에 대응될 수 있다. 또한, 디코딩 수행부(1260)는 디코딩을 성공적으로 수행한 경우, 최종 신호를 출력하고, 디코딩을 성공적으로 수행하지 못한 경우 비트 선정부(1270)에 신호를 전달할 수 있다.
일 실시예에서, 비트 선정부(1270)는 인공 신경망을 포함할 수 있다. 비트 선정부(1270)는 수신신호와 섭동 복호를 성공하는 비트 인덱스들의 정보로 학습시킨 인공 신경망을 이용하여 섭동 영역 선정을 수행할 수 있다. 섭동 영역은 섭동을 적용할 심볼 인덱스들의 집합을 의미할 수 있다. 인공 신경망을 이용하여 비트 선정부(1270)는 수신 신호의 신뢰도를 추정하고, 추정된 신뢰도를 이용하여 신뢰도가 낮은 순서대로 수신 신호의 비트 인덱스를 정렬한 후에, 섭동 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 신뢰도가 낮은 순서대로 N개의 비트들이 섭동 영역으로 선정될 수 있다. 이 경우, 복호 성능은 섭동 영역 선정 방법에 따라 좌우될 수 있다. 따라서 본 개시의 일 실시예에서는 신경망과 딥러닝 기법을 이용하는 새로운 섭동 영역 선정 방법을 제안한다. 이에 따라, 수신신호 내 비트 별 정확한 섭동 복호 성공률을 추정하여, 복호 성능은 향상되면서 반복 섭동 횟수는 감소될 수 있다.
일 실시예에서, 비트 선정부(1270)는 인공 신경망을 이용하여 선정된 비트들의 정보를 신호 변형부(1280)에 전달하고, 신호 변형부(1280)는 선정된 비트들에 신호를 변형할 수 있다. 변형된 신호로 다시 복호 과정이 수행될 수 있다.
도 13(a)는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 수신 신호에 기초한 섭동을 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 13(a)를 참조하면, 섭동 수행부(1300)는 인공 신경망(1310) 및 신호 변형부(1320)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 인공 신경망(1310)은 수신 신호만을 이용하여 섭동 영역을 결정할 수 있다. 인공 신경망(1310)에는 수신신호 r가 입력 신호 I로 입력될 수 있다. 즉, 
일 수 있다. 인공 신경망(1310)은 앞서 정의된 섭동 영역, 즉 섭동 복호를 성공하는 비트 인덱스 위치를 나타내는 벡터 
를 출력하도록 학습될 수 있다. 인공 신경망(1310)의 출력 
는 신호 변형부(1320)로 입력되어 인공 신경망(1310)이 결정한 섭동 영역에 대하여 신호 변형을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 섭동 영역 선택을 위한 신경망은 지도 학습(supervised learning) 방법을 통해 학습될 수 있다. 지도 학습을 위해서는 신경망의 입력 데이터 I와 입력 데이터에 대응되어 정답의 역할을 하는 라벨(label) L로 구성된 학습 데이터가 필요할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서는 섭동 영역 선정을 위해 사용되는 신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터(입력 데이터, 라벨 등) 생성 방법을 제공한다. 일 실시예에서, 생성 방법은 LDPC 부호의 구조에 따라 적용될 수 있다. 예를 들어, 후술할 방법 1은 균일 LDPC 부호, 방법 2는 비균일 LDPC 부호에 적용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 학습 데이터는 동작 Eb/N0 영역에서 Eb/N0에 따라 균일하게 생성될 수 있다.
이하 설명에 있어서, 섭동 복호 방법 중 임펄스 섭동(impulsive perturbation) 기법을 이용하여 설명한다. 그 이유는 섭동 비트를 반대 방향으로만 반전하기 때문에 신경망의 분류 문제로 용이하기 때문이다. 다만, 임펄스 섭동 기법은 섭동 기법 중 일 예시일 뿐, 다른 다양한 기법들이 본 개시의 일 실시예에 적용될 수 있다.
방법 1
학습 데이터의 입력신호는 LDPC 부호의 복호 및/또는 CRC 부호의 복호를 실패한 경우의 수신신호 r 일 수 있다. 학습데이터의 라벨은 수신 신호 r 에 대해 1비트 임펄스 섭동 복호를 성공하는 비트 인덱스들의 정보를 이용하여 생성될 수 있다. 학습데이터 라벨 생성의 구체적인 방법은 알고리즘 1을 이용할 수 있다. LDPC 및/또는 CRC 부호의 복호를 실패한 수신신호 r 에 대해 1비트의 섭동이 수신심볼 전체를 구성하는 비트들에 하나씩 적용될 수 있다. 이 경우, 섭동 복호를 성공하는 비트 인덱스를 하나의 이진 벡터 L로 표현할 수 있다. 즉, L의 원소에 섭동 복호를 성공한 비트 인덱스 위치에 1의 값이, 실패한 비트 인덱스 위치는 0의 값이 대입될 수 있다. 예를 들어 부호 길이가 10인 신호 (
)에서 복호 성공 비트 가 (
)라고 가정하면, 라벨은 
이 될 수 있다. 이를 통해 r 에 대응되는 라벨 L을 얻을 수 있다. 이에 따라, 총 
개의 학습 데이터 쌍을 얻을 수 있다.
[알고리즘 1]
방법 2
방법 2는 비균일 LDPC 부호에 적용하는 학습 데이터 생성 방법일 수 있다. 알고리즘 2는 라벨을 생성하는 과정으로 방법 1과 유사할 수 있다. 알고리즘 1과 알고리즘 2의 차이는 알고리즘의 입력과 6번째 줄에 있다. 알고리즘 2는 섭동 복호를 성공한 섭동 영역에 대해 라벨의 원소에 1이 아닌 
를 대입할 수 있다. 여기서 
는 i번째 변수 노드의 차수의 함수이다. 예를 들어 i번째 변수 노드의 차수가 기준 값 이하로 작다면 1보다 큰 값을, 그렇지 않다면 1의 값을 대입할 수 있다. 다만, 
가 이에 한정되는 것은 아니고, 다양한 값이 
가 될 수 있다. 이러한 과정을 통해 라벨이 가중된 학습 데이터가 생성될 수 있다.
[알고리즘 2]
도 13(b)는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 수신 신호 및 PDSS(post decoding soft syndrome)에 기초한 섭동을 수행하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 13(b)를 참조하면, 섭동 수행부(1330)는 인공 신경망(1340) 및 신호 변형부(1350)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 인공 신경망(1340)은 수신 신호와 더불어 PDSS(post decoding soft syndrome)를 이용하여 섭동 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 인공 신경망(1340)은 수신 신호와 PDSS(post decoding soft syndrome)를 연접하여 섭동 영역을 결정할 수 있다. 이 경우, 인공 신경망(1340)의 입력은 
일 수 있다. 일 실시예에서, 인공 신경망(1340)은 섭동 복호를 성공하는 비트 인덱스 위치를 나타내는 벡터 
를 출력하도록 학습될 수 있다. 여기서 
는 PDSS로 다음과 같이 정의된다.
위 식에서, 
는 i번째 검사 노드에 연결된 변수 노드의 집합이다. 소프트 신드롬은 수신 신호가 부호어인지 여부, 판별에 대한 신뢰도 정보 등을 포함할 수 있다. 학습된 인공 신경망(1340)은 LDPC 및/또는 CRC 복호 후 오류가 있는 것으로 판정된 수신신호에 대해 섭동 영역을 선정할 수 있으며, 각 비트 별 섭동 성공확률 
을 출력할 수 있다. 인공 신경망(1340)의 출력을 이용하여 신호 변형부(1350)는 신호를 변형시켜 최종적으로 섭동 변형된 신호 
를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 섭동 영역 선택을 위한 신경망은 지도 학습(supervised learning) 방법을 통해 학습될 수 있다. 지도 학습을 위해서는 신경망의 입력 데이터 I와 입력 데이터에 대응되어 정답의 역할을 하는 라벨(label) L로 구성된 학습 데이터가 필요할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서는 섭동 영역 선정을 위해 사용되는 신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터(입력 데이터, 라벨 등) 생성 방법을 제공한다. 일 실시예에서, 생성 방법은 LDPC 부호의 구조에 따라 적용될 수 있다. 예를 들어, 후술할 방법 1은 균일 LDPC 부호, 방법 2는 비균일 LDPC 부호에 적용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 학습 데이터는 동작 Eb/N0 영역에서 Eb/N0에 따라 균일하게 생성될 수 있다.
이하 설명에 있어서, 섭동 복호 방법 중 임펄스 섭동(impulsive perturbation) 기법을 이용하여 설명한다. 그 이유는 섭동 비트를 반대 방향으로만 반전하기 때문에 신경망의 분류 문제로 용이하기 때문이다. 다만, 임펄스 섭동 기법은 섭동 기법 중 일 예시일 뿐, 다른 다양한 기법들이 본 개시의 일 실시예에 적용될 수 있다.
방법 1
학습 데이터의 입력신호는 LDPC 부호의 복호 및/또는 CRC 부호의 복호를 실패한 경우의 수신신호 r 과 이 때의 PDSS s를 연접한 
일 수 있다. 학습데이터의 라벨은 수신 신호 r 에 대해 1비트 임펄스 섭동 복호를 성공하는 비트 인덱스들의 정보를 이용하여 생성될 수 있다. 학습데이터 라벨 생성의 구체적인 방법은 알고리즘 3을 이용할 수 있다. LDPC 및/또는 CRC 부호의 복호를 실패한 수신신호 r 에 대해 1비트의 섭동이 수신심볼 전체를 구성하는 비트들에 하나씩 적용될 수 있다. 이 경우, 섭동 복호를 성공하는 비트 인덱스를 하나의 이진 벡터 L로 표현할 수 있다. 즉, L의 원소에 섭동 복호를 성공한 비트 인덱스 위치에 1의 값이, 실패한 비트 인덱스 위치는 0의 값이 대입될 수 있다. 예를 들어 부호 길이가 10인 신호 (
)에서 복호 성공 비트 가 (
)라고 가정하면, 라벨은 
이 될 수 있다. 이를 통해 r 에 대응되는 라벨 L을 얻을 수 있다. 이에 따라, 총 
개의 학습 데이터 쌍을 얻을 수 있다.
[알고리즘 3]
방법 2
방법 2는 비균일 LDPC 부호에 적용하는 학습 데이터 생성 방법일 수 있다. 알고리즘 2는 라벨을 생성하는 과정으로 방법 1과 유사할 수 있다. 알고리즘 3과 알고리즘 4의 차이는 알고리즘의 입력과 6번째 줄에 있다. 알고리즘 4는 섭동 복호를 성공한 섭동 영역에 대해 라벨의 원소에 1이 아닌 
를 대입할 수 있다. 여기서 
는 i번째 변수 노드의 차수의 함수이다. 예를 들어 i번째 변수 노드의 차수가 기준 값 이하로 작다면 1보다 큰 값을, 그렇지 않다면 1의 값을 대입할 수 있다. 다만, 
가 이에 한정되는 것은 아니고, 다양한 값이 
가 될 수 있다. 이러한 과정을 통해 라벨이 가중된 학습 데이터가 생성될 수 있다.
[알고리즘 4]
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망의 구조를 나타낸 도면이다.
본 개시의 일 실시예에 따른 신경망은 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory models), MLP (multi-layer perceptron) 등의 구조로 다양하게 적용될 수 있다. 다만, 본 개시의 일 실시예에서는 낮은 복잡도 및 저지연 동작을 위해서 1개의 은닉층으로 이루어진 MLP (multi-layer perceptron) 구조를 고려하여 설명하도록 한다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니고 다양한 구조가 이용될 수 있다.
도 14(a)를 참조하면, 수신 신호를 이용하여 섭동 영역을 결정하는 인공 신경망의 구조가 도시된다. 일 실시예에서, 도 14(a)의 신경망은 도 13(a)를 참조하여 전술한 인공 신경망(1310)에 대응될 수 있다. 도 14(a)의 신경망은 입력층 및 은닉층 노드 수가 N개로 동일할 수 있다. 또한, 신경망의 출력은 변형될 신호의 위치를 나타내며 N개일 수 있다. 일 실시예에서, 활동 함수 (activation function)는 은닉 (hidden) 층에는 ReLU, 출력에는 선형(y=x)을 적용할 수 있다. 그리고 손실 함수(loss function)는 MSE (mean-square-error), optimization은 Adam을 이용할 수 있다.
도 14(b)를 참조하면, 수신 신호와 PDSS를 이용하여 섭동 영역을 결정하는 인공 신경망의 구조가 도시된다. 일 실시예에서, 도 14(b)의 신경망은 도 13(b)를 참조하여 전술한 인공 신경망(1340)에 대응될 수 있다. 도 14(b)의 신경망은 입력층 및 은닉층 노드 수가 2N-K개로 동일할 수 있다. 또한, 신경망의 출력은 변형될 신호의 위치를 나타내며 N개일 수 있다. 일 실시예에서, 활동 함수 (activation function)는 은닉 (hidden) 층에는 ReLU, 출력에는 선형(y=x)을 적용할 수 있다. 그리고 손실 함수(loss function)는 MSE (mean-square-error), optimization은 Adam을 이용할 수 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용하여 섭동 영역을 선정한 결과 섭동 성공률을 나타내는 도면이다.
일 실시예에서, 학습된 신경망은 도 15와 같은 수신 신호의 비트 별 상대적인 섭동 복호 성공률을 출력할 수 있다. 이 때, 값이 클수록 impulsive perturbation 적용 시 복호 성공 확률이 높음을 의미한다. 학습된 신경망은 출력된 값들 중에서 값이 큰 Q개를 선정하고 이를 섭동 영역으로 선정할 수 있다. 만약 출력값이 동일한 노드가 다수인 경우 비트 인덱스 순서 또는 임의로 각 비트 별 우선순위를 결정할 수 있다.
도 16는 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 영역 선정 기법에 따른 복호 성능을 나타내는 도면이다.
도 16을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 신경망 기반 섭동 선정 기법을 적용한 impulsive perturbation의 복호 성능이 도시된다. 일 실시예에서, 신경망을 이용하여 선정된 섭동 영역은 적은 섭동 반복 횟수에서도 우수한 성능을 보인다. 도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 신경망을 이용한 impulsive perturbation과 nSMV과 intrinsic LLR을 이용한 섭동 영역 선정 기준을 이용한 impulsive perturbation 성능을 비교한 결과이다. 시뮬레이션 환경은 아래 [표 1]과 같다.
| (n,k) - LDPC code | (104,20) [17] |
| BP 복호 | Normalized min-sum (scaling = 0.78) |
| 최대 BP 반복 횟수 | 20 |
| 섭동 기법 | Impulsive perturbation |
| 섭동 영역 선정 기준 | nSMV+LLR / NN |
Impulsive perturbation (T, s,  |
(10,1,10), (20,1,20), (40,1,40) |
| NN structure | MLP (104-104-104) |
| 활동함수 | Leak Relu (hidden), linear (output) |
| 손실함수 | MSE |
| Optimizer | Adam |
| Training data per Eb/N0 | 100,000 |
| Test data per Eb/N0 | 10,000 |
| Training Eb/N0 [dB] | (1.0, 2.0, …4.0) |
| Test Eb/N0 [dB] | (1.0, 1.5, …4.5) |
| Epoch / mini-batch | 100 / 100 |
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 섭동 영역 선정 기법에 따른 평균 반복 섭동 횟수를 나타내는 도면이다.
도 17을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 신경망 기반 섭동 선정 기법을 적용한 impulsive perturbation의 복호 성능이 도시된다. 학습 데이터는 입력으로 수신 신호와 PDSS가 연접된 
를 이용하였으며 라벨은 방법 2의 라벨 생성 알고리즘을 이용하였다. Perturbation의 반복 횟수가 10번인 경우 신경망을 이용한 제안기법이 기존 기법에 비해 0.7dB, 반복 횟수가 20번일때는 0.15dB의 성능 이득이 발생한다. 반복 횟수가 40번일때는 복호 성능이 거의 동일하지만, 도 17에서와 같이 평균적으로 섭동을 반복하는 횟수가 감소하는 것을 확인할 수 있다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 기지국의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 18을 참조하면, 기지국(1800)은 송수신부(1810)와 메모리(1820) 및 프로세서 (1830)로 구성될 수 있다. 전술한 기지국의 통신 방법에 따라, 기지국(1800)의 송수신부(1810), 프로세서(1830) 및 메모리(1820)가 동작할 수 있다. 다만, 기지국의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 기지국은 전술한 구성 요소들 보다 더 많은 구성 요소를 포함하거나 더 적은 구성 요소를 포함할 수도 있다. 뿐만 아니라 송수신부(1810), 프로세서(1830) 및 메모리(1820)가 하나의 칩(chip) 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 프로세서(1830)는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
송수신부(1810)는 기지국(1800)의 수신부와 기지국의 송신부를 통칭한 것으로서, 단말 또는 네트워크 엔티티(Network Entity)와 신호를 송수신할 수 있다. 단말 또는 네트워크 엔티티와 송수신하는 신호는 제어 정보 및 데이터를 포함할 수 있다. 이를 위해, 송수신부(1810)는 전송되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신기와, 수신되는 신호를 저 잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신기 등으로 구성될 수 있다. 다만, 이는 송수신부(1810)의 일 실시예일뿐이며, 송수신부(1810)의 구성 요소가 RF 송신기 및 RF 수신기에 한정되는 것은 아니다.
또한, 송수신부(1810)는 무선 채널을 통해 신호를 수신하여 프로세서(1830)로 출력하고, 프로세서(1830)로부터 출력된 신호를 무선 채널을 통해 전송할 수 있다.
메모리(1820)는 기지국의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1820)는 기지국에서 획득되는 신호에 포함된 제어 정보 또는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1820)는 롬(ROM), 램(RAM), 하드디스크, CD-ROM 및 DVD 등과 같은 저장 매체 또는 저장 매체들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1820)는 별도로 존재하지 않고 프로세서(1830)에 포함되어 구성될 수도 있다.
프로세서(1830)는 상술한 본 개시의 실시예에 따라 기지국이 동작할 수 있도록 일련의 과정을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(1830)는 송수신부(1810)를 통해 제어 신호와 데이터 신호를 수신하고, 수신한 제어 신호와 데이터 신호를 처리할 수 있다 또한, 프로세서(1830)는 처리한 제어 신호와 데이터 신호를 송수신부(1810)를 통해 송신할 수 있다. 또한, 프로세서(1830)는 PDSCH에 대한 할당 정보를 포함하는 DCI를 구성하고 이를 전송하기 위해 기지국의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
도 19은 본 개시의 일 실시예에 따른 단말의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 19을 참조하면, 본 개시에 따른 단말(1900)은 프로세서(1920)와 메모리(1930) 및 송수신부(1910)로 구성될 수 있다. 다만, 단말(1900)의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 단말(1900)은 전술한 구성 요소들 보다 더 많은 구성 요소를 포함하거나 더 적은 구성 요소를 포함할 수도 있다. 뿐만 아니라 프로세서(1920), 메모리(1930) 및 송수신부(1910)가 하나의 칩(chip) 형태로 구현될 수도 있다.
프로세서(1920)는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.
또한, 프로세서(1920)는 상술한 본 개시의 실시예에 따라 단말이 동작할 수 있도록 일련의 과정을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(1920)는 송수신부(1910)를 통해 제어 신호와 데이터 신호를 수신하고, 수신한 제어 신호와 데이터 신호를 처리할 수 있다. 또한, 프로세서(1920)는 처리한 제어 신호와 데이터 신호를 송수신부(1910)를 통해 송신할 수 있다. 또한, 프로세서(1920)는 메모리(1930)에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 수신한 제어 신호와 데이터 신호에서 도출된 입력 데이터를 처리하도록 제어할 수 있다.
기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어질 수 있다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 단말 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
일 실시예에서, 프로세서(1830)는 기지국으로부터 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신하고, 기지국으로부터 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 수신하고, 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 수신한 데이터의 복호를 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(1830)는 기지국에게 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 전송할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(1830)는 비트 정보에 대응되는 섭동 횟수만큼 섭동을 반복 수행함으로써, 복호를 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(1830)는 복호가 실패하였다고 결정하고, 복호가 실패하였다고 결정된 결과, 인공 신경망을 이용하여 결정된 적어도 하나의 비트에 대하여 섭동을 수행하고, 수행된 섭동 결과에 기초하여, 복호를 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(1830)는 수신한 데이터를 이용하여 균일 LDPC(Low-density parity-check code) 부호의 복호 또는 CRC (Cyclic redundancy check) 검사를 수행한 결과, 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 복호를 실패한 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(1830)는 수신한 데이터를 이용하여 비균일 LDPC 부호의 복호 또는 CRC 검사를 수행한 결과, 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 복호를 실패한 데이터를 획득하고, 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행하고, 비균일 LDPC 부호의 구조에 기초하여, 변수 노드의 차수와 비교할 기준 값을 결정할 수 있다.
메모리(1930)는 단말(1900)의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1930)는 단말(1900)에서 획득되는 신호에 포함된 제어 정보 또는 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1930)는 단말(1900)에서 사용되는 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델을 저장할 수 있다. 메모리(1930)는 롬(ROM), 램(RAM), 하드디스크, CD-ROM 및 DVD 등과 같은 저장 매체 또는 저장 매체들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1930)는 별도로 존재하지 않고 프로세서(1900)에 포함되어 구성될 수도 있다.
송수신부(1910)는 송신부와 수신부를 통칭한 것으로서, 단말(1900)의 송수신부의 경우는 기지국 또는 네트워크 엔티티(Network Entity)와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신하는 신호는 제어 정보 및 데이터를 포함할 수 있다. 이를 위해, 송수신부(1910)는 전송되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신기와, 수신되는 신호를 저 잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신기 등으로 구성될 수 있다. 다만, 이는 송수신부(1910)의 일 실시예일뿐이며, 송수신부(1910)의 구성 요소가 RF 송신기 및 RF 수신기에 한정되는 것은 아니다. 또한, 송수신부(1910)는 무선 채널을 통해 신호를 수신하여 프로세서(1920)로 출력하고, 프로세서(1920)로부터 출력된 신호를 무선 채널을 통해 전송할 수 있다.
일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
개시된 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 S/W 프로그램으로 구현될 수 있다.
컴퓨터는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 개시된 실시예에 따른 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치를 포함할 수 있다.
컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서,'비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
또한, 개시된 실시예들에 따른 제어 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은 S/W 프로그램, S/W 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그램 제품은 디바이스의 제조사 또는 전자 마켓(예, 구글 플레이 스토어, 앱 스토어)을 통해 전자적으로 배포되는 S/W 프로그램 형태의 상품(예, 다운로더블 앱)을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, S/W 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사의 서버, 전자 마켓의 서버, 또는 SW 프로그램을 임시적으로 저장하는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은, 서버 및 디바이스로 구성되는 시스템에서, 서버의 저장매체 또는 디바이스의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 서버 또는 디바이스와 통신 연결되는 제 3 장치(예, 스마트폰)가 존재하는 경우, 컴퓨터 프로그램 제품은 제 3 장치의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 컴퓨터 프로그램 제품은 서버로부터 디바이스 또는 제 3 장치로 전송되거나, 제 3 장치로부터 디바이스로 전송되는 S/W 프로그램 자체를 포함할 수 있다.
이 경우, 서버, 디바이스 및 제 3 장치 중 하나가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행할 수 있다. 또는, 서버, 디바이스 및 제 3 장치 중 둘 이상이 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 분산하여 실시할 수 있다.
예를 들면, 서버(예로, 클라우드 서버 또는 인공 지능 서버 등)가 서버에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여, 서버와 통신 연결된 디바이스가 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행하도록 제어할 수 있다.
또 다른 예로, 제 3 장치가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여, 제 3 장치와 통신 연결된 디바이스가 개시된 실시예에 따른 방법을 수행하도록 제어할 수 있다. 제 3 장치가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하는 경우, 제 3 장치는 서버로부터 컴퓨터 프로그램 제품을 다운로드하고, 다운로드 된 컴퓨터 프로그램 제품을 실행할 수 있다. 또는, 제 3 장치는 프리로드 된 상태로 제공된 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행할 수도 있다.
또한, 본 명세서에서, "부"는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
전술한 본 개시의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 개시의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (20)
- 무선 통신 시스템에서 단말에 있어서,
송수신부; 및
적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
기지국으로부터 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신하고,
상기 기지국으로부터 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 수신하고,
상기 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 상기 수신한 데이터의 복호를 수행하며,
상기 수신한 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성되는, 단말. - 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 기지국에게 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 전송하고,
상기 복호 모드에 관한 정보는,
상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 기지국에 의해 생성되는, 단말. - 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 비트 정보에 대응되는 섭동 횟수만큼 섭동을 반복 수행함으로써, 복호를 수행하는, 단말. - 제2항에 있어서, 상기 단말 능력 정보는,
상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함하는, 단말. - 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 복호가 실패하였다고 결정하고,
상기 복호가 실패하였다고 결정된 결과, 인공 신경망을 이용하여 결정된 적어도 하나의 비트에 대하여 섭동을 수행하고,
상기 수행된 섭동 결과에 기초하여, 상기 복호를 수행하는, 단말. - 제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 수신한 데이터를 이용하여 균일 LDPC(Low-density parity-check code) 부호의 복호 또는 CRC (Cyclic redundancy check) 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하고,
상기 인공 신경망은,
상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동(impulsive perturbation)을 수행한 결과, 복호를 성공한 비트 위치에 인덱스 값을 부가함으로써 학습되는, 단말. - 제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 수신한 데이터를 이용하여 비균일 LDPC 부호의 복호 또는 CRC 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하고,
상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행하고,
상기 비균일 LDPC 부호의 구조에 기초하여, 변수 노드의 차수와 비교할 기준 값을 결정하며,
상기 인공 신경망은,
상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행한 결과, 상기 복호를 성공한 비트 위치에 상기 변수 노드의 차수와 상기 기준 값을 비교한 결과에 따라 결정된 인덱스 값을 부가함으로써 학습되는, 단말. - 무선 통신 시스템에서 단말의 동작 방법으로서,
기지국으로부터 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 수신하는 단계;
상기 기지국으로부터 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 상기 수신한 데이터의 복호를 수행하는 단계를 포함하고,
상기 수신한 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성되는, 단말의 동작 방법. - 제8항에 있어서,
상기 기지국에게 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 전송하는 단계를 더 포함하고,
상기 복호 모드에 관한 정보는,
상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 기지국에 의해 생성되는, 단말의 동작 방법. - 제9항에 있어서, 상기 단말 능력 정보는,
상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함하는, 단말의 동작 방법. - 제8항에 있어서, 상기 수신한 복호 모드에 관한 정보에 기초하여, 복호를 수행하는 단계는,
상기 비트 정보에 대응되는 섭동 횟수만큼 섭동을 반복 수행함으로써, 복호를 수행하는 단계를 포함하는, 단말의 동작 방법. - 제8항에 있어서, 상기 복호를 수행하는 단계는,
상기 복호가 실패하였다고 결정하는 단계;
상기 복호가 실패하였다고 결정된 결과, 인공 신경망을 이용하여 결정된 적어도 하나의 비트에 대하여 섭동을 수행하는 단계; 및
상기 수행된 섭동 결과에 기초하여, 상기 복호를 수행하는 단계를 포함하는, 단말의 동작 방법. - 제12항에 있어서,
상기 복호가 실패하였다고 결정하는 단계는,
상기 수신한 데이터를 이용하여 균일 LDPC(Low-density parity-check code) 부호의 복호 또는 CRC (Cyclic redundancy check) 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하는 단계를 포함하고,
상기 인공 신경망은,
상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동(impulsive perturbation)을 수행한 결과, 복호를 성공한 비트 위치에 인덱스 값을 부가함으로써 학습되는, 단말의 동작 방법. - 제12항에 있어서,
상기 복호가 실패하였다고 결정하는 단계는,
상기 수신한 데이터를 이용하여 비균일 LDPC 부호의 복호 또는 CRC 검사를 수행한 결과, 상기 복호 실패하였다고 결정하는 경우, 상기 복호를 실패한 데이터를 획득하는 단계를 포함하고,
상기 단말의 동작 방법은,
상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행하는 단계; 및
상기 비균일 LDPC 부호의 구조에 기초하여, 변수 노드의 차수와 비교할 기준 값을 결정하는 단계를 더 포함하고,
상기 인공 신경망은,
상기 복호를 실패한 데이터를 구성하는 적어도 하나의 비트에 대하여 임펄스 섭동을 수행한 결과, 상기 복호를 성공한 비트 위치에 상기 변수 노드의 차수와 상기 기준 값을 비교한 결과에 따라 결정된 인덱스 값을 부가함으로써 학습되는, 단말의 동작 방법. - 무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서,
송수신부; 및
적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 생성하고,
단말에게 상기 섭동 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 전송하고,
상기 단말에게 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 전송하며,
상기 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성되는, 기지국. - 제15항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 단말로부터 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 수신하고,
상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복호 모드에 관한 정보를 생성하는, 기지국. - 제16항에 있어서, 상기 단말 능력 정보는,
상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함하는, 기지국. - 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법으로서,
섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 생성하는 단계;
단말에게 섭동(perturbation) 횟수에 대응되는 비트 정보를 포함하는 복호 모드에 관한 정보를 전송하는 단계; 및
상기 단말에게 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)를 통해 데이터를 전송하는 단계를 포함하고,
상기 수신한 복호 모드에 관한 정보는 QoS (Quality of Service), 서비스의 우선순위, 패킷 지연 성능, 패킷 오율 성능, 요구사항, 데이터 전송 방식 중 적어도 하나를 포함하는 서비스 정보에 기초하여 생성되는, 기지국의 동작 방법. - 제18항에 있어서,
상기 단말로부터 단말 능력 정보 및 채널 상태 정보 중 적어도 하나를 수신하는 단계를 더 포함하고,
상기 복호 모드에 관한 정보를 생성하는 단계는,
상기 단말 능력 정보 및 상기 채널 상태 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복호 모드에 관한 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 기지국의 동작 방법. - 제19항에 있어서, 상기 단말 능력 정보는,
상기 단말의 섭동 복호기의 포함 여부 및 상기 단말의 최대로 수행할 수 있는 섭동 반복 횟수 중 적어도 하나를 포함하는, 기지국의 동작 방법.
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