WO2021010512A1 - 무선 통신 시스템에서 프로토그래프로부터 생성된 저밀도 패리티 검사 부호의 패리티 검사 행렬에 기초하여 부호화를 수행하는 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 프로토그래프로부터 생성된 저밀도 패리티 검사 부호의 패리티 검사 행렬에 기초하여 부호화를 수행하는 방법 및 장치 Download PDF

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Definitions

  • the present disclosure relates to a wireless communication system, and more particularly, to a method and apparatus for performing encoding based on a parity check matrix of a low density parity check code generated from a prototype in a wireless communication system.
  • LDPC code Low density parity check code
  • iterative decoding algorithm was introduced in 1962 by Gallagher, and rediscovered in 1996 by MacKay and Neal. Became.
  • the LDPC code is a linear error correction code, used in a noise transmission channel, and is also called a linear block code. Based on a bipartite graph, an LDPC code can be designed.
  • the LDPC code may be referred to as a capacity access code in terms of providing performance close to the theoretical limit (Shannon limit), using iterative soft-decision algorithms.
  • 3GPP LTE, LTE-A, and LTE-A pro use a capacity access code called a turbo code. It is known that the LDPC code has a bit error rate (BER) approaching the new null limit in a binary additional white Gaussian noisy channel (Binary AWGN channel).
  • BER bit error rate
  • Boundary AWGN channel binary additional white Gaussian noisy channel
  • 3GPP TS 38.212 which is a 5G (fifth generation)/NR (New radio) technology standard
  • transport channels such as uplink shared channel (UL-SCH), downlink shared channel (DL-SCH), and paging channel (PCH)
  • TrCH transport channels
  • UL-SCH uplink shared channel
  • DL-SCH downlink shared channel
  • PCH paging channel
  • the LDPC coding method was adopted as the channel coding method.
  • LDPC coding can be used in URLLC (ultra-reliable and low-latency communication), which is one of the 5G use cases.
  • URLLC ultra-reliable and low-latency communication
  • ultra-reliable and low-latency communication which is one of usage scenarios in 5G wireless communication systems, is drawing attention.
  • URLLC usage scenarios a new LDPC encoding parity check matrix has been proposed in order to shorten the decoding delay time for ultra-reliable-low delay communication.
  • the present disclosure can provide an efficient LDPC coding method in a wireless communication system.
  • a method of ligation of a basegraph from a prototype of an LDPC code for super-reliable-low-latency communication (super URLLC) can be provided.
  • the present disclosure may provide a method and apparatus for performing encoding based on a parity check matrix of an LDPC code.
  • a method of performing low density parity check (LDPC) coding of a transmitter in a wireless communication system includes: obtaining a prototype matrix corresponding to a prototype; Obtaining one or more permuted vectors corresponding to each column, based on the weights and lifting factors of the columns of the prototype matrix, a first permuted vector included in the one or more permuted vectors is randomly generated.
  • LDPC low density parity check
  • the other permuted vectors other than the first permuted vector are obtained from the first permuted vector, and the elements at the same position of the one or more permuted vectors are each It could be something else.
  • Weights of the columns of the prototype matrix may be determined based on edges of the prototype graph corresponding to the prototype matrix.
  • Weights of the columns of the prototype matrix may be evenly distributed to the rows of each column.
  • each of the weights of the columns of the prototype matrix may be differently distributed to the rows of the corresponding column.
  • the rows of the corresponding column are divided into at least one layer, and each of the weights of the columns of the prototype matrix may be differently distributed to the rows of the corresponding column so that the number of the at least one layer is minimized.
  • a method of performing LDPC coding of a transmitter in a wireless communication system includes: generating a plurality of PCMs based on the randomly generated first permutated vectors; Selecting one PCM from among the plurality of PCMs based on LDPC coding capabilities of the plurality of PCMs; And performing LDPC coding using the one selected PCM.
  • a transmitter for performing low density parity check (LDPC) coding in a wireless communication system includes: a memory connected to a processor; And the processor, wherein the processor obtains one or more permuted vectors corresponding to each column based on weights and lifting factors of the columns of the prototype matrix, and a first permutation included in the one or more permuted vectors
  • the generated vector is randomly generated and obtained, and the one or more permuted vectors are distributed by row of a corresponding column, and based on the distributed one or more permuted vectors, a plurality of elements of the prototype matrix Acquire a plurality of lifted submatrices corresponding to, generate a base graph based on the plurality of lifted submatrices, and generate a parity check matrix (PCM) based on the base graph
  • PCM parity check matrix
  • the base graph of the extended LDPC coding when performing layered decoding, extends the base graph of the LDPC code to maximize parallelism of layered decoding. Thus, it is possible to shorten the decoding delay time and shorten the decoding processing period.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a base station 105 and a terminal 110 in a wireless communication system 100. As shown in FIG.
  • FIG. 2 is an exemplary diagram for explaining a channel coding method using an LDPC code according to the present disclosure.
  • 3 and 4 are exemplary diagrams for explaining a modulation method according to the present disclosure.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining a prototype according to the present disclosure.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for explaining a method of generating a parity check matrix according to the present disclosure.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining flooding decoding according to the present disclosure.
  • 8 to 10 are exemplary diagrams for explaining layered decoding according to the present disclosure.
  • FIG. 11 shows a base graph and an exemplary prototype obtained using Algorithm 1 and a layered description.
  • FIG 13 shows an example of mapping of 5G usage scenarios and various usage examples according to the present disclosure.
  • the mobile communication system is a 3GPP LTE, LTE-A system, or 5G communication system, except for the specifics of 3GPP LTE and LTE-A. It can also be applied to mobile communication systems.
  • CDMA code division multiple access
  • FDMA frequency division multiple access
  • TDMA time division multiple access
  • OFDMA orthogonal frequency division multiple access
  • SC-FDMA single carrier frequency division multiple access
  • CDMA may be implemented with a radio technology such as Universal Terrestrial Radio Access (UTRA) or CDMA2000.
  • TDMA may be implemented with radio technologies such as Global System for Mobile communications (GSM)/General Packet Radio Service (GPRS)/Enhanced Data Rates for GSM Evolution (EDGE).
  • OFDMA may be implemented with a wireless technology such as IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA (Evolved UTRA), and the like.
  • UTRA is a part of Universal Mobile Telecommunications System (UMTS).
  • 3rd Generation Partnership Project (3GPP) long term evolution (LTE) employs OFDMA in downlink and SC-FDMA in uplink as part of Evolved UMTS (E-UMTS) using E-UTRA.
  • LTE-A Advanced is an evolved version of 3GPP LTE.
  • 3GPP LTE/LTE-A/LTE-A pro or 5G/NR is mainly described, but the technical idea of the present disclosure is not limited thereto.
  • specific terms used in the following description are provided to aid understanding of the present disclosure, and the use of these specific terms may be changed in other forms without departing from the technical spirit of the present disclosure.
  • low density parity check (LDPC) coding is applied to uplink data transmitted/received through PUSCH and downlink data transmitted/received through PDSCH, and polar code is applied to DCI.
  • LDPC low density parity check
  • Reed-Muller coding is applied for UCI with a small number of bits
  • Polar code is applied for UCI with a large number of bits (see 3GPP TS 38.212).
  • a communication device uses an LDPC code to encode/decode uplink/downlink data.
  • the NR system supports two LDPC base graphs (BG) (i.e., two LDPC base matrices): LDPC BG1 optimized for small transport blocks and LDPC BG2 optimized for larger transport blocks.
  • BG LDPC base graphs
  • LDPC BG1 is designed based on the mother code rate 1/3
  • LDPC BG2 is designed based on the mother code rate 1/5 LDPC BG1
  • LDPC BG2 used for encoding/decoding in NR system are 3GPP It is defined in TS 38.212.
  • the communication device selects LDPC BG1 or LDPC BG2 based on the size of the transport block and the coding rate R and uses it for encoding/decoding the transport block.
  • the coding rate R is a modulation and coding scheme (modulation). is indicated by a and coding scheme, MCS) index I MCS.
  • MCS modulation and coding scheme
  • the MCS index or dynamically provided to the UE by the PDCCH scheduling the PUSCH or PDSCH to carry the transport block, set the grant (configured grant) for activating or initializing It is provided to the UE by PDCCH, or provided to the UE by RRC signaling associated with the set grant.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a base station 105 and a terminal 110 in a wireless communication system 100. As shown in FIG.
  • the wireless communication system 100 includes one or more base stations and/or one or more It may include a terminal.
  • a base station 105 includes a transmit (Tx) data processor 115, a symbol modulator 120, a transmitter 125, a transmit/receive antenna 130, a processor 180, a memory 185, and a receiver ( 190), a symbol demodulator 195, and a reception data processor 197 may be included.
  • the terminal 110 is a transmission (Tx) data processor 165, a symbol modulator 170, a transmitter 175, a transmission/reception antenna 135, a processor 155, a memory 160, a receiver 140, a symbol It may include a demodulator 155 and a receiving data processor 150.
  • the base station 105 and the terminal 110 are provided with a plurality of transmitting and receiving antennas. Accordingly, the base station 105 and the terminal 110 according to the present disclosure support a multiple input multiple output (MIMO) system. In addition, the base station 105 according to the present disclosure may support both Single User-MIMO (SU-MIMO) and Multi User-MIMO (MU-MIMO) schemes.
  • MIMO multiple input multiple output
  • SU-MIMO Single User-MIMO
  • MU-MIMO Multi User-MIMO
  • the base station 105 may be a first device.
  • the first device is a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, a drone (Unmanned Aerial Vehicle, UAV), an AI (Artificial Intelligence) module, a robot, Augmented Reality (AR) device, Virtual Reality (VR) device, MTC device, IoT device, medical device, fintech device (or financial device), security device, climate/environment device or other 4th industrial revolution field or 5G service It may be a device related to.
  • a drone may be a vehicle that is not human and is flying by a radio control signal.
  • the MTC device and the IoT device are devices that do not require direct human intervention or manipulation, and may be smart meters, bending machines, thermometers, smart light bulbs, door locks, and various sensors.
  • a medical device is a device used for the purpose of diagnosing, treating, alleviating, treating or preventing a disease, as a device used for the purpose of examining, replacing, or modifying a structure or function. In vitro) diagnostic devices, hearing aids, surgical devices, and the like.
  • a security device is a device installed to prevent a risk that may occur and maintain safety, and may be a camera, a CCTV, or a black box.
  • a fintech device is a device capable of providing financial services such as mobile payment, and may be a payment device, a point of sales (POS), or the like.
  • the climate/environment device may mean a device that monitors and predicts climate/environment.
  • the terminal includes a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation system, a slate PC, and a tablet PC.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • tablet PC tablet PC
  • ultrabook wearable device (e.g., smartwatch, smart glass, head mounted display), foldable device, etc. It may include.
  • the HMD is a type of display device worn on the head and may be used to implement VR or AR.
  • the transmit data processor 115 receives traffic data, formats and codes the received traffic data, interleaves and modulates (or symbol maps) the coded traffic data, and modulates the modulation symbols ("data Symbols").
  • the symbol modulator 120 receives and processes these data symbols and pilot symbols and provides a stream of symbols.
  • the symbol modulator 120 multiplexes data and pilot symbols and transmits them to the transmitter 125.
  • each transmission symbol may be a data symbol, a pilot symbol, or a signal value of zero.
  • pilot symbols may be transmitted continuously.
  • the pilot symbols may be frequency division multiplexing (FDM), orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), time division multiplexing (TDM), or code division multiplexing (CDM) symbols.
  • the transmitter 125 receives a stream of symbols and converts it into one or more analog signals, and further adjusts the analog signals (e.g., amplifies, filters, and frequency upconverts), A downlink signal suitable for transmission through is generated, and the transmission antenna 130 transmits the generated downlink signal to the terminal.
  • analog signals e.g., amplifies, filters, and frequency upconverts
  • the reception antenna 135 receives a downlink signal from the base station and provides the received signal to the receiver 140.
  • Receiver 140 adjusts the received signal (eg, filtering, amplifying, and frequency downconverting), and digitizing the adjusted signal to obtain samples.
  • the symbol demodulator 145 demodulates the received pilot symbols and provides them to the processor 155 for channel estimation.
  • the symbol demodulator 145 receives an estimate of the frequency response for the downlink from the processor 155, performs data demodulation on the received data symbols, and provides a data symbol estimate (which is estimates of the transmitted data symbols). Acquires and provides data symbol estimates to a receive (Rx) data processor 150.
  • the received data processor 150 demodulates (ie, symbol demapping) the data symbol estimates, deinterleaving, and decoding, and recovers the transmitted traffic data.
  • the processing by the symbol demodulator 145 and the receive data processor 150 is complementary to the processing by the symbol modulator 120 and the transmit data processor 115 at the base station 105, respectively.
  • the terminal 110 processes the traffic data on the uplink and the transmission data processor 165 provides data symbols.
  • the symbol modulator 170 may receive data symbols, multiplex them, and perform modulation to provide a stream of symbols to the transmitter 175.
  • the transmitter 175 receives and processes a stream of symbols to generate an uplink signal.
  • the transmit antenna 135 transmits the generated uplink signal to the base station 105.
  • the transmitter and receiver in the terminal and the base station may be configured as one radio frequency (RF) unit.
  • RF radio frequency
  • an uplink signal is received from the terminal 110 through the reception antenna 130, and the receiver 190 processes the received uplink signal to obtain samples.
  • the symbol demodulator 195 then processes these samples and provides received pilot symbols and data symbol estimates for the uplink.
  • the reception data processor 197 processes the data symbol estimate and recovers the traffic data transmitted from the terminal 110.
  • the processors 155 and 180 of each of the terminal 110 and the base station 105 instruct (eg, control, coordinate, manage, etc.) operations in the terminal 110 and the base station 105, respectively.
  • Each of the processors 155 and 180 may be connected to memory units 160 and 185 that store program codes and data.
  • the memories 160 and 185 are connected to the processor 180 to store an operating system, an application, and general files.
  • the processors 155 and 180 may also be referred to as a controller, a microcontroller, a microprocessor, a microcomputer, or the like. Meanwhile, the processors 155 and 180 may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof. When implementing the embodiment of the present disclosure using hardware, application specific integrated circuits (ASICs) or digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs) configured to perform the present disclosure , Field programmable gate arrays (FPGAs), etc. may be provided in the processors 155 and 180.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs Field programmable gate arrays
  • firmware or software may be configured to include a module, procedure, or function that performs the functions or operations of the present disclosure.
  • Firmware or software configured to be capable of being provided in the processors 155 and 180 or stored in the memories 160 and 185 may be driven by the processors 155 and 180.
  • Layers of the radio interface protocol between the terminal and the base station in a wireless communication system are based on the three lower layers of the open system interconnection (OSI) model, which is well known in the communication system, based on the first layer (L1) and the second layer (L2). ), and a third layer (L3).
  • the physical layer belongs to the first layer and provides an information transmission service through a physical channel.
  • the Radio Resource Control (RRC) layer belongs to the third layer and provides control radio resources between the UE and the network.
  • the terminal and the base station may exchange RRC messages through the radio communication network and the RRC layer.
  • the processor 155 of the terminal and the processor 180 of the base station process signals and data, excluding functions and storage functions for receiving or transmitting signals from the terminal 110 and the base station 105, respectively.
  • the processors 155 and 180 are not specifically mentioned below. Even if there is no particular mention of the processors 155 and 180, it may be said that a series of operations such as data processing are performed rather than a function of receiving or transmitting a signal.
  • FIG. 2 is an exemplary diagram for explaining a channel coding method using an LDPC code according to the present disclosure.
  • Transport block Data subject to channel coding is referred to as a transport block, and in general, according to the efficiency of channel coding, the transport block is divided into code blocks of a certain size or less.
  • the code block is 6144 bits or less
  • the code block is 8448 bits or less (for base graph 1) or 3840 bits or less (base graph 2). Case).
  • the channel coding method includes the steps of attaching a CRC code to a transport block (S205); Dividing into code blocks (S210); Encoding the divided code blocks (S215); Rate matching the encoded code blocks (S220); And concatenating rate-matched code blocks (S225).
  • parity bits of length L are attached to the transport blocks 255, a 0 , ..., a A-1 .
  • the length L may be at least one of 6, 11, 16, and 24.
  • parity bits are generated using cyclic generator polynomials.
  • the output bits 260, b 0 , ..., b B-1 according to the CRC attachment process may be subjected to a scrambling operation using a radio network temporary identifier (RNTI). According to the scrambling operation, a scrambling sequence and an exclusive OR operation may be applied to a corresponding bit.
  • RNTI radio network temporary identifier
  • the output bits 260, b 0 , ..., b B-1 according to the CRC attachment process are separated into code blocks 265 according to the code block size (S210). This is called code block segmentation.
  • the code block size is determined according to the channel coding method. A code block size for efficiently performing each channel coding method may be determined theoretically or experimentally.
  • each of the separated code blocks 265, c r0 , ..., c r(Kr-1) ) is coded bits 270, d r0 , ..., d r( Nr-1) ).
  • the LDPC coding method may be performed by any one of a random like coding method or a structured coding method. In some cases, the LDPC coding method may perform encoding using a generator matrix. Alternatively, the LDPC coding method may perform encoding using a base graph. 3GPP TS 38.212 specifies that encoding is performed using a base graph according to a quasi cyclic LDPC (QC-LDPC) coding method.
  • QC-LDPC quasi cyclic LDPC
  • Tables 1 and 2 below show the base graph 1 (BG1) specified in 3GPP TS 38.212.
  • Tables 1 and 2 are tables connected to each other up and down.
  • Table 3 and Table 4 below show the base graph 2 (BG2) specified in 3GPP TS 38.212.
  • Tables 3 and 4 are tables connected to each other up and down.
  • Each of the code blocks 265, c r0 , ..., c r(Kr-1 ) is channel coding performed (S215), and coded bits 270, d r0 , ..., d r(Nr-1) ) is generated.
  • the generated encoded bits 270 may be rate matched through shortening and puncturing processes.
  • the encoded bits 270 may be rate matched by performing a subblock interleaving process, a bit selection process, and an interleaving process. That is, the encoded bits 270, d r0 , ..., d r(Nr-1) ) are converted to rate-matched bits 275, f r0 , ..., f r(gr-1) ).
  • interleaving refers to a process of changing the order of a bit sequence. By interleaving, the occurrence of errors can be distributed. In consideration of efficient deinterleaving, an interleaving process is designed.
  • the sub-block interleaving process may be a process of dividing a code block into a plurality of sub-blocks (eg, 32 sub-blocks) and allocating bits to each sub-block according to an interleaving method.
  • a bit sequence may be increased by repeating the bits according to the number of bits to be rate matched, or a bit sequence may be decreased according to a method such as shortening or puncture.
  • bits encoded after the bit selection process may be interleaved.
  • the rate matching process may include a bit selection process and an interleaving process.
  • the sub-block interleaving process is not essential.
  • a code block concatenation process (S225) is performed to concatenate the code blocks 275 to generate a codeword (280, g 0 , ..., g G-1 ) (S225 )can do.
  • One generated codeword 280 may correspond to one transport block 255.
  • One or more codewords are input and scrambled (S305, S405).
  • the scrambling process may be performed based on a bit sequence in which an input bit sequence is determined and an exclusive OR operation.
  • the scrambled bits are modulated (S310, S410), and the modulated symbols are mapped to a layer (S315, S415).
  • the symbols mapped to the layer are precoded (S320, S420) to map to an antenna port, and the precoded symbols are mapped to a resource element (S325, S425).
  • the mapped symbols are generated as OFDM signals (S330 and S430) and transmitted through an antenna.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining a prototype according to the present disclosure.
  • the prototype graph displays edges that connect variable nodes and check nodes to each other, so that it can be expressed as a bipartite graph, or the characteristics of the above-described dividing graph can be expressed as a matrix. I can.
  • V1, V2, and V3 refer to variable nodes (VN).
  • C1 and C2 refer to check nodes (CN).
  • the number of edges between V1 and C1 is three.
  • the number of edges between V2 and C1 is two.
  • the number of edges between V1 and C2 is two.
  • the number of edges between V2 and C2 is 1.
  • the number of edges between V3 and C2 is 1.
  • the matrix of the prototype can be referred to as a protomatrix.
  • the matrix H p of the prototype graph may be obtained.
  • Row 1, column 1 (1, 1) of H p means the number of edges (3) between V1 and C1.
  • the 2nd row 1st column (2, 1) of H p means the number of edges (2) between V1 and C2.
  • the first row and second column (1, 2) of H p means the number of edges (2) between V2 and C1.
  • the 2nd row 2nd column (2, 2) of H p means the number of edges (1) between V2 and C2.
  • the first row and third column (1, 3) of H p means the number of edges (0) between V3 and C1.
  • the 2nd row and 3rd column (2, 3) of H p means the number of edges (1) between V3 and C2.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for explaining a method of generating a parity check matrix according to the present disclosure.
  • FIG. 6 exemplarily shows a prototype graph, a base graph, and a parity check matrix.
  • FIG. 6A shows a prototype graph
  • FIG. 6B shows a base graph (adjacent matrix) in which a lifting factor is considered
  • FIG. 6C shows a parity check matrix.
  • FIG. 6A is the same as the proto matrix Hp of the prototype of FIG. 5B.
  • the lifted matrix Ha can be obtained from the proto matrix Hp.
  • the lifting factor may be appropriately selected according to the length of a codeword of LDCP coding.
  • the lifting factor B is 3, it is possible to obtain a ZxZ matrix corresponding to each element of Hp. Since the (1,1) component of Hp is 3, all the components of the ZxZ matrix corresponding to the (1, 1) component of Hp are 1. Meanwhile, since the (1,2) component of Hp is 2, the ZxZ matrix corresponding to the (1, 2) component of Hp must have two 1s in each row and two 1s in each column. do. Meanwhile, since the (1,3) component of Hp is 0, all components of the ZxZ matrix corresponding to the (1, 3) component of Hp are 0. That is, the ZxZ matrix corresponding to the (1, 3) component of Hp becomes a zero matrix.
  • the ZxZ matrix corresponding to the (1, 2) component of Hp must have 2 1s in each row and 2 1s in each column. .
  • the (2,2) component of Hp is 1, the ZxZ matrix corresponding to the (1, 2) component of Hp must have 1 number of 1s in each row and 1 number of 1s in each column. do.
  • the (1,3) component of Hp is 2, the ZxZ matrix corresponding to the (1, 3) component of Hp must have 2 1s in each row and 2 1s in each column. do.
  • Matrix Ha in Fig. 6B represents an exemplary matrix created to correspond to the above description.
  • Matrix H of FIG. 6C represents a cyclically shifted matrix corresponding to matrix Ha of FIG. 6B.
  • a lifted matrix Ha is obtained from the corresponding proto matrix Hp of a bipartite graph, and a circulant shift parity check matrix (circulant shift PCM) H can be obtained from the obtained lifted matrix Ha. have.
  • a parity check matrix (PCM) is required.
  • the information bit sequence and the parity bit sequence are calculated as input values with the parity check matrix, and if the output value is a zero matrix, it is determined that the information bit sequence has been correctly decoded.
  • Encoding can be defined as generating a parity bit sequence from an information bit sequence.
  • a parity bit sequence can be generated from the information bit sequence.
  • the parity check matrix for decoding the information bit sequence and the parity bit sequence and the generation matrix may correspond to each other.
  • a parity bit sequence can be generated from an information bit sequence using a parity check matrix.
  • a method of generating a parity bit sequence from an information bit sequence using PCM there is a Quasi-Cyclic LDPC coding (QC-LDPC coding) method.
  • the QC-LDPC coding method can generate a base graph from a prototype graph and derive a PCM from the generated base graph.
  • VNs variable nodes
  • CNs check nodes
  • edges Can be expressed as here Wow Is a prototype It means a VN(CN) set and an edge set constituting.
  • the prototype is the smallest unit representing the LDPC code parity check matrix (PCM), and it is possible to infer performance prediction and coding methods using a mathematical tool. Doing well can be regarded as an equivalent problem to designing a prototype well.
  • PCM LDPC code parity check matrix
  • the mathematical tool may be, for example, density evolution or extrinsic information transfer chart analysis (EXIT chart analysis).
  • the order of extending from the prototype to the PCM can follow the order of the prototype graph -> base graph (adjacent matrix) -> PCM.
  • the base graph can be expressed in the form of a binary matrix.
  • the binary matrix may mean a matrix in which values of all elements (or elements) included in the matrix are 0 or 1. That is, the binary matrix may not include parallel edges. Since the parallel edge is not included, the PCM can be designed according to a simpler method and the LDPC encoding method can be implemented.
  • elements of the base graph can be determined.
  • the elements of the base graph are specified by a row and a column of the base graph, and the value of the component is 1 between VN (corresponding to a column) and CN (corresponding to a row). It can mean that an edge exists.
  • LDPC code decoder An LDPC code decoder according to the present disclosure will be described.
  • the types of LDPC code decoders are largely classified according to parallelism and soft-value handling.
  • Table 5 shows the class of the LDPC code decoder.
  • V2C variable-to-check
  • C2V check-to- When updating variable (C2V) messages, performed by row-wise operation
  • the layered algorithm configures a layer in a column unit and partially updates the V2C message and the C2V message.
  • Parallel processing is possible within a layer, but only serial processing is possible between layers.
  • the flooding algorithm (complete parallelism) and the hierarchical algorithm each have their advantages and disadvantages.
  • the hierarchical algorithm is also called a hierarchical decoding algorithm.
  • the decoding method used in the hierarchical decoding algorithm may be referred to as hierarchical decoding.
  • C2V messages and V2C messages are alternately updated, but since they are updated at a time (one shot), the latency required to perform each iteration is short.
  • the convergence speed is generally about twice as fast for hierarchical algorithms than for flooding algorithms.
  • a hierarchical algorithm is more efficient than a flooding algorithm in terms of size and memory. This is because, in the case of the flooding algorithm, the number of messages to be processed one shot is relatively higher.
  • 7 to 10 are exemplary diagrams for explaining a flooding algorithm and a hierarchical algorithm.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining flooding decoding according to the present disclosure.
  • the flooding decoding algorithm has a disadvantage in that it takes a long computation time since all V2C messages and all C2V messages must be processed simultaneously.
  • 8 to 10 are exemplary diagrams for explaining layered decoding according to the present disclosure.
  • FIG. 8 is also an example for explaining that V2C messages and C2V messages are updated in a first layer according to a hierarchical decoding algorithm according to the present disclosure.
  • V2C messages of those whose element values of the first row of all columns are 1 are updated. Also, based on the first layer, C2V messages of those in which the element value of the first column of every row is 1 are updated.
  • V2C messages and C2V messages are updated in a second layer according to the hierarchical decoding algorithm according to the present disclosure.
  • V2C messages of those whose element values of the second row of all columns are 1 are updated. Also, based on the second layer, C2V messages of those whose element values of the second column of all rows are 1 are updated.
  • V2C messages and C2V messages are updated in a last layer according to the hierarchical decoding algorithm according to the present disclosure.
  • V2C messages of those whose element (or element) value of the last row of every column is 1 are updated. Also, based on the last layer, C2V messages of those whose element values of the last column of all rows are 1 are updated.
  • the hierarchical decoding algorithm is different from the flooding decoding algorithm in that V2C messages and C2V messages are updated for each layer, and the computation method may be complicated in that the processing of messages is performed hierarchically, but the processing of messages
  • the overall computational complexity is that the flooding decoding algorithm is more complicated than that of the hierarchical decoding algorithm in that is performed for each layer.
  • hierarchical decoding In order to ensure the performance of the hierarchical decoding algorithm, hierarchical decoding must be performed according to an appropriate iteration, which becomes a major consideration in designing a prototype and a base graph.
  • each layer can generally correspond to each row on the base graph.
  • the corresponding submatrix (submatrix) on the actual parity check matrix (PCM) is circulant permutation matrices.
  • the circular permutation matrix is derived from each row of the base graph.
  • the weight of each column of the submatrix is maintained at most 1 (at most 1). The fact that the weight of each column is maintained at 1 is even if C2V messages (check-to-variable messages) generated from check nodes (CNs) corresponding to the rows of the submatrix are independently processed in parallel. It means that it doesn't affect performance. In other words, only one C2V message is generated in each variable node (VN).
  • a method of designing a basegraph by lifting from a protograph according to the present disclosure is provided.
  • Characters used in formulas, etc. can be defined as follows.
  • a regular character (regular charater) represents a scalar
  • a bold bowercase represents a vector
  • a bold uppercase represents a matrix
  • Blackboard bold characters represent a set.
  • the set Means cardinality of, The vector Represents the length of, The vector Represents the ith entry of, Is a matrix It means the entry located in the i-th row and j-th column of The set Represents the i-th element of.
  • set Elements in a row means a submatrix in which the elements of are as columns.
  • VN Denotes the degree or weight of the i-th variable node VN.
  • VN variable node
  • CN check node
  • the set This indicates the maximum degree of VN connected to CNs belonging to.
  • the set This indicates the maximum degree of CN connected to VNs belonging to.
  • the vector It means an operation of cyclically shifting by i to the left.
  • transpose operation refers to an operation that swaps the rows and columns of a matrix.
  • the following formula holds.
  • a method of designing a basegraph by lifting from a protograph according to the present disclosure is provided.
  • Protograph ( ) Can be defined.
  • Protograph The protomatrix expressed in matrix form is It can be said.
  • the base graph generated by lifting from the prototype matrix It can be said.
  • the lifting size is B, And May be determined according to the following equation.
  • a base graph having the minimum number of layers may be designed using a hierarchical decoding algorithm.
  • the maximum degree or maximum weigh on the column of the protomatrix, ) May be the minimum value of the number of layers.
  • the hierarchy means a group of rows with a weight of at most 1.
  • a base graph that can be composed of three layers can be designed using the algorithm shown in the table below.
  • a matrix corresponding to the base graph can be generated using Algorithm 1 below.
  • PCM can be derived from the prototype according to Algorithm 1 in the table above.
  • the PCM can be directly derived from the prototype, but for convenience of understanding, it may be divided into a process of generating a base graph from the prototype graph and a process of generating a PCM from the generated base graph. .
  • the protograph can be lifted into the basegraph.
  • the base graph may be extended to the PCM based on a second lifting factor.
  • Q may be a first lifting factor and b may be a second lifting factor.
  • the product of the first lifting factor and the second lifting factor may be referred to as a total lifting factor or simply a lifting factor.
  • Function of Algorithm 1 Denotes the composition of various combinations that satisfy the condition that the number of each row of permuted vectors must be different.
  • a matrix containing permuted vectors ( ) Can be created.
  • Equation 5 Can be determined by the following equation.
  • permuted vectors corresponding to one element of the prototype matrix may be less than or equal to the first lifting factor. if, If four permuted vectors all correspond to one element of the prototype matrix, Should be satisfied.
  • the set( ) From, it is possible to determine a lifted matrix corresponding to one element of the prototype matrix. Corresponds to the columns of the prototype matrix, Corresponds to the row of the prototype matrix. In order to distribute the permuted matrix corresponding to the elements (j, l) of the prototype matrix according to the number of edges corresponding to the elements (j, l) of the prototype matrix from all rows of Can be determined. set Each element of Will be one of them.
  • the entire matrix of the base graph can be obtained.
  • a PCM to be used for actual LDPC coding can be obtained using a cyclic shift operation.
  • a method of obtaining the PCM from the base graph is as described in FIG. 6C.
  • each row may have the same weight.
  • the base graph can be designed using the same hierarchical structure for each row of the prototype matrix.
  • Case 2 Can be partitioned into a set of equations below.
  • each CN subset about A basegraph that can be composed of three layers can be designed, and can be generated using the following algorithm. here Is to be.
  • the minimum number of layers for each of Case 1 and Case 2 using Algorithm 1 and Algorithm 2 The base graph can be designed in a form that satisfies. This is because of the disjoint property of.
  • the disjoint property may be defined as shown in the following table.
  • a matrix It means that there are no elements that overlap each other on each column of, and this means that the column weight of the submatrix of the layer on the basegraph is 1 ( at most 1).
  • Algorithm 2 may have different weights for each row.
  • the base graph of Algorithm 2 can be designed using different hierarchical structures for each row of the prototype matrix. In the case of Algorithm 2, the hierarchical structure is more complicated than that of Algorithm 1, so that the base graph design is complicated. However, if a prototype graph having a different hierarchical structure for each row is used, a PCM with excellent performance can be designed.
  • the present disclosure it is possible to generate a plurality of base graphs by randomly selecting from a given prototype graph, and by testing the performance of the generated plurality of base graphs, it is possible to select an optimal base graph from among the plurality of base graphs.
  • Algorithm 2 is performed in essentially the same way as Algorithm 1, except that the hierarchy is different from Algorithm 1. Unlike Algorithm 1, which applies the same hierarchical structure to each row of the prototype matrix, in Algorithm 2, since the hierarchical structure of each row is different, according to the hierarchical structure corresponding to each row, according to the same method as Algorithm 1 , You can create a base graph.
  • FIG. 11 shows a base graph and an exemplary prototype obtained using Algorithm 1 and a layered description.
  • Wow is given by the following equation, Algorithm 1, which is the method of Case 1, can be used.
  • Algorithm 2 which is the method of Case 2, can be used.
  • FIG 13 shows an example of mapping of 5G usage scenarios and various usage examples according to the present disclosure.
  • the three usage scenarios of 5G are (1) an enhanced mobile broadband (eMBB) area, and (2) a large amount of machine type communication (mMTC). And (3) an Ultra-reliable and Low Latency Communications (URLLC) area.
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC machine type communication
  • URLLC Ultra-reliable and Low Latency Communications
  • Some use cases may require multiple use scenarios for optimization, and other use cases may focus only on one key performance indicator (KPI).
  • KPI key performance indicator
  • eMBB is about human-centered communication. eMBB goes far beyond basic mobile Internet access, covering rich interactive work, media and entertainment applications in the cloud or augmented reality. Data is one of the key drivers of 5G, and it may not be possible to see dedicated voice services for the first time in the 5G era. In 5G, voice is expected to be processed as an application program simply using the data connection provided by the communication system. The main reasons for the increased traffic volume are an increase in content size and an increase in the number of applications requiring high data rates. Streaming services (audio and video), interactive video and mobile Internet connections will become more widely used as more devices connect to the Internet. Many of these applications require always-on connectivity to push real-time information and notifications to the user.
  • Cloud storage and applications are increasing rapidly in mobile communication platforms, which can be applied to both work and entertainment.
  • cloud storage is a special use case that drives the growth of the uplink data rate.
  • 5G is also used for remote work in the cloud, and requires much lower end-to-end delays to maintain a good user experience when tactile interfaces are used.
  • Entertainment For example, cloud gaming and video streaming is another key factor that is increasing the demand for mobile broadband capabilities. Entertainment is essential on smartphones and tablets anywhere, including high mobility environments such as trains, cars and airplanes.
  • Another use case is augmented reality and information retrieval for entertainment.
  • augmented reality requires very low latency and an instantaneous amount of data.
  • mMTC massive machine-centric communication
  • IoT devices are expected to reach 20.4 billion.
  • Industrial IoT is one of the usage scenarios where 5G plays a major role in enabling smart cities, asset tracking, smart utilities, agriculture and security infrastructure.
  • URLLC encompasses human-centric communication and machine-centric communication.
  • URLLCs require stringent requirements for delay, reliability and availability, such as remote control of critical infrastructure and autonomous vehicles (self-driving vehicles, autonomous vehicles, driverless cars, robot cars).
  • URLLC includes new services that will change the industry through communication that meets the conditions of ultra reliability / low latency / high availability. URLLC will play an important role in the foundation for the Fourth Industrial Revolution.
  • the level of reliability and delay is essential for smart grid control, telemedicine surgery, industrial automation, robotics, and drone control and coordination. According to the characteristics of reliability, low delay, and high availability, URLLC is also called a critical MTC (C-MTC).
  • C-MTC critical MTC
  • 5G can complement fiber-to-the-home (FTTH) and cable-based broadband (or DOCSIS) as a means of providing streams rated at hundreds of megabits per second to gigabits per second. This high speed is required to deliver TVs in 4K or higher (6K, 8K and higher) resolutions as well as virtual and augmented reality.
  • Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) applications involve almost immersive sports events. Certain application programs may require special network settings. In the case of VR games, for example, game companies may need to integrate core servers with network operators' edge network servers to minimize latency.
  • Automotive is expected to be an important new driving force in 5G, with many use cases for mobile communication to vehicles. For example, entertainment for passengers demands simultaneous high capacity and high mobility mobile broadband. The reason is that future users will continue to expect high-quality connections, regardless of their location and speed.
  • Another application example in the automotive field is an augmented reality dashboard. It identifies an object in the dark on top of what the driver is looking through the front window, and displays information that tells the driver about the distance and movement of the object overlaid.
  • wireless modules enable communication between vehicles, exchange of information between the vehicle and the supporting infrastructure, and exchange of information between the vehicle and other connected devices (eg, devices carried by a pedestrian).
  • the safety system allows the driver to lower the risk of accidents by guiding alternative courses of action to make driving safer.
  • the next step will be a remote controlled or self-driving vehicle. It is very reliable and requires very fast communication between different autonomous vehicles and between the vehicle and the infrastructure. In the future, autonomous vehicles will perform all driving activities, and drivers will be forced to focus only on traffic anomalies that autonomous vehicles cannot identify. The technical requirements of autonomous vehicles require ultra-low latency and ultra-fast reliability to increase traffic safety to levels that cannot be achieved by humans.
  • Smart cities and smart homes referred to as smart society, will be embedded with high-density wireless sensor networks.
  • a distributed network of intelligent sensors will identify the conditions for cost and energy-efficient maintenance of a city or home.
  • a similar setup can be done for each household.
  • Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and appliances are all wirelessly connected. Many of these sensors are typically low data rates, low power and low cost. However, for example, real-time HD video may be required in certain types of devices for surveillance.
  • the smart grid interconnects these sensors using digital information and communication technologies to collect information and act accordingly. This information can include the behavior of suppliers and consumers, allowing smart grids to improve efficiency, reliability, economics, sustainability of production and the distribution of fuels such as electricity in an automated way.
  • the smart grid can also be viewed as another low-latency sensor network.
  • the health sector has many applications that can benefit from mobile communications.
  • the communication system can support telemedicine providing clinical care from remote locations. This can help reduce barriers to distance and improve access to medical services that are not consistently available in remote rural areas. It is also used to save lives in critical care and emergencies.
  • a wireless sensor network based on mobile communication may provide remote monitoring and sensors for parameters such as heart rate and blood pressure.
  • Wireless and mobile communications are becoming increasingly important in industrial applications. Wiring is expensive to install and maintain. Thus, the possibility of replacing cables with reconfigurable wireless links is an attractive opportunity for many industries. However, achieving this requires that the wireless connection operates with a delay, reliability and capacity similar to that of the cable, and its management is simplified. Low latency and very low error probability are new requirements that need to be connected to 5G.
  • Logistics and freight tracking are important use cases for mobile communications that enable tracking of inventory and packages from anywhere using location-based information systems. Logistics and freight tracking use cases typically require low data rates, but require a wide range and reliable location information.
  • a transmitter for performing LDPC coding in a wireless communication system may be included in an autonomous driving apparatus that communicates with at least one of a mobile terminal, a base station, and an autonomous vehicle.
  • the transmitter may communicate with at least one of a mobile terminal, a base station, and an autonomous vehicle.
  • the transmitter may be included or mounted in an autonomous vehicle.
  • the transmitter may implement at least one ADAS (advanced driver assistance system) function based on a signal for controlling the movement of the autonomous vehicle.
  • ADAS advanced driver assistance system
  • the transmitter may switch the driving mode of the autonomous vehicle from an autonomous driving mode to a manual driving mode or from a manual driving mode to an autonomous driving mode based on a user input.
  • the transmitter may generate an autonomous driving command based on external object information, and the autonomous driving vehicle may autonomously travel based on the autonomous driving command.
  • the external object information may include at least one of a distance between an external object and the autonomous vehicle and a relative speed of the external object with respect to the autonomous vehicle.
  • a method of performing low density parity check (LDPC) coding of a transmitter in a wireless communication system includes: obtaining a prototype matrix corresponding to a prototype; Obtaining one or more permuted vectors corresponding to each column, based on the weights and lifting factors of the columns of the prototype matrix, a first permuted vector included in the one or more permuted vectors is randomly generated.
  • LDPC low density parity check
  • the other permuted vectors other than the first permuted vector are obtained from the first permuted vector, and the elements at the same position of the one or more permuted vectors are each It could be something else.
  • Weights of the columns of the prototype matrix may be determined based on edges of the prototype graph corresponding to the prototype matrix.
  • Weights of the columns of the prototype matrix may be evenly distributed to the rows of each column.
  • each of the weights of the columns of the prototype matrix may be differently distributed to the rows of the corresponding column.
  • the rows of the corresponding column are divided into at least one layer, and each of the weights of the columns of the prototype matrix may be differently distributed to the rows of the corresponding column so that the number of the at least one layer is minimized.
  • a method of performing LDPC coding of a transmitter in a wireless communication system includes: generating a plurality of PCMs based on the randomly generated first permutated vectors; Selecting one PCM from among the plurality of PCMs based on LDPC coding capabilities of the plurality of PCMs; And performing LDPC coding using the one selected PCM.
  • a transmitter for performing low density parity check (LDPC) coding in a wireless communication system includes: a memory connected to a processor; And the processor, wherein the processor obtains one or more permuted vectors corresponding to each column based on weights and lifting factors of the columns of the prototype matrix, and a first permutation included in the one or more permuted vectors
  • the generated vector is randomly generated and obtained, and the one or more permuted vectors are distributed by row of a corresponding column, and based on the distributed one or more permuted vectors, a plurality of elements of the prototype matrix Acquire a plurality of lifted submatrices corresponding to, generate a base graph based on the plurality of lifted submatrices, and generate a parity check matrix (PCM) based on the base graph
  • PCM parity check matrix
  • each component or feature should be considered optional unless explicitly stated otherwise.
  • Each component or feature may be implemented in a form that is not combined with other components or features.
  • the order of operations described in the embodiments of the present disclosure may be changed. Some configurations or features of one embodiment may be included in other embodiments, or may be replaced with corresponding configurations or features of other embodiments. It is obvious that the embodiments may be configured by combining claims that do not have an explicit citation relationship in the claims or may be included as new claims by amendment after filing. Further, each of the embodiments presented in the present disclosure may be implemented individually, but each of the embodiments may be implemented in a combined form.
  • a method and apparatus for performing encoding based on a parity check matrix of a low-density parity check code in a wireless communication system can be industrially used in various wireless communication systems such as 3GPP LTE/LTE-A/LTE-A PRO and 5G systems.

Landscapes

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Abstract

본 개시에 따른 무선 통신 시스템에서 송신기의 저밀도 패리티 검사 (Low density parity check, LDPC) 코딩을 수행하는 방법은, 프로토그래프에 대응하는 프로토행렬을 획득하는 단계; 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들 및 리프팅 팩터에 기초하여, 각 열에 대응되는 하나 이상의 순열된 벡터들을 획득하는 단계, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들에 포함되는 제1 순열된 벡터는 랜덤하게 생성되는 것이고; 상기 하나 이상의 순열된 벡터들을 대응되는 열의 행 별로 분배하는 단계; 상기 분배된 하나 이상의 순열된 벡터들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 복수의 원소(element)들에 대응되는 복수의 리프팅된 서브행렬들을 획득하는 단계; 상기 복수의 리프팅된 서브행렬들에 기초하여, 베이스그래프를 생성하는 단계; 상기 베이스그래프에 기초하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)을 생성하는 단계; 및 상기 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 프로토그래프로부터 생성된 저밀도 패리티 검사 부호의 패리티 검사 행렬에 기초하여 부호화를 수행하는 방법 및 장치
본 개시는 무선 통신 시스템에서 관한 것으로 구체적으로 무선 통신 시스템에서 프로토그래프로부터 생성된 저밀도 패리티 검사 부호의 패리티 검사 행렬에 기초하여 부호화를 수행하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
저밀도 패리티 검사 부호(Low density parity check code, LDPC code)와 반복 복호화 알고리즘(iterative decoding algorithm)은 갤러거(Gallager)에 의하여 1962년에 소개되었으며, 맥케이(MacKay)와 닐(Neal)에 의하여 1996년 재발견되었다.
정보 이론에 있어서, LDPC 부호는 선형 에러 정정 코드(linear error correction code)로서, 잡음 전송 채널에서 사용되며, 선형 블럭 코드(linear block code)라고 불리기도 한다. 양단 그래프(bipartite graph)에 기초하여, LDPC 부호는 설계될 수 있다. LDPC 부호는 반복 소프트 결정 알고리즘(iterative soft-decision algorithms)을 사용하여, 이론적 한계(새넌 한계, Shannon limit)에 근접한 성능을 제공하는 면에서, 용량 접근 코드라고 칭해질 수 있다. 3GPP LTE, LTE-A, LTE-A pro에서는 터보 코드라는 용량 접근 코드를 사용한다. LDPC 부호는 이진 입력 첨가 백색 가우시안 잡음 채널(binary additional white Gaussian noisy channel, binary AWGN channel)에서 새널 한계에 근접하는 비트 에러율(bit error rate, BER)을 가진다는 것이 알려졌다. LDPC 코딩 방법을 이용하면 상대적으로 낮은 복잡도를 가지면서도 낮은 오류율을 달성할 수 있다.
5G(fifth generation)/NR(New radio) 기술 표준인 3GPP TS 38.212에서는 UL-SCH(uplink shared channel), DL-SCH(downlink shared channel), PCH(Paging channel) 등의 전송 채널(Transport channel, TrCH)에서 채널 코딩 방법으로 LDPC 코딩 방법을 채택하였다. 또한, 5G의 사용 사례들(use cases) 중 하나인 URLLC(ultra-reliable and low-latency communication)에서도 LDPC 코딩을 활용할 수 있다. 효율적인 채널 코딩 방법으로 LDPC 코딩 방법이 활발하게 연구되고 있다.
최근 무선 통신 시스템에 있어서, 지연 (latency) 및 신뢰성 (reliability)에 관한 엄격한 요구사항들이 제안되고 있다. 특히 5G 무선 통신 시스템에서 사용 시나리오들 (usage scenarios) 중 하나인 초신뢰-저지연 통신(ultra-reliable and low-latency communication, URLLC)이 주목받고 있다. URLLC의 사용 시나리오들에서는 초신뢰-저지연 통신을 위하여는 복호 지연 시간을 단축하기 위하여, 새로운 LDPC 부호화 패리티 검사 행렬이 제안되고 있다.
본 개시는, 무선 통신 시스템에서, 효율적인 LDPC 코딩 방법을 제공할 수 있다.
본 개시에 따르면, 초신뢰-저지연 통신 (super URLLC)를 위한 LDPC code의 프로토그래프 (protograph)로부터 베이스그래프 (basegraph)의 확장 (ligting) 방법이 제공될 수 있다.
본 개시는 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬(parity check matrix)에 기초하여 부호화를 수행하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에 따른 무선 통신 시스템에서 송신기의 저밀도 패리티 검사 (Low density parity check, LDPC) 코딩을 수행하는 방법은, 프로토그래프에 대응하는 프로토행렬을 획득하는 단계; 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들 및 리프팅 팩터에 기초하여, 각 열에 대응되는 하나 이상의 순열된 벡터들을 획득하는 단계, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들에 포함되는 제1 순열된 벡터는 랜덤하게 생성되는 것이고; 상기 하나 이상의 순열된 벡터들을 대응되는 열의 행 별로 분배하는 단계; 상기 분배된 하나 이상의 순열된 벡터들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 복수의 원소(element)들에 대응되는 복수의 리프팅된 서브행렬들을 획득하는 단계; 상기 복수의 리프팅된 서브행렬들에 기초하여, 베이스그래프를 생성하는 단계; 상기 베이스그래프에 기초하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)을 생성하는 단계; 및 상기 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 개수가 2 이상인 경우, 상기 제1 순열된 벡터를 제외한 나머지 순열된 벡터들은 상기 제1 순열된 벡터로부터 획득하는 것이고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 같은 위치의 원소들은 서로 다른 것일 수 있다.
상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 상기 프로토행렬에 대응하는 프로토그래프의 엣지들에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 각 열의 행들에 균등하게 분배될 수 있다.
상기 프로토그래프의 엣지들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배될 수 있다.
상기 대응되는 열의 행들은 적어도 하나의 레이어로 구분되고, 상기 적어도 하나의 레이어의 갯수가 최소가 되도록 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배될 수 있다.
본 개시에 따른 무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법은, 상기 랜덤하게 생성되는 제1 순열된 벡터들에 기초하여, 복수의 PCM들을 생성하는 단계; 상기 복수의 PCM들의 LDPC 코딩 성능들에 기초하여, 상기 복수의 PCM들 중 하나의 PCM을 선택하는 단계; 및 상기 하나의 선택된 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
무선 통신 시스템에서 저밀도 패리티 검사 (Low density parity check, LDPC) 코딩을 수행하는 송신기는, 프로세서와 연결된 메모리; 및 상기 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 프로토행렬의 열들의 가중치들 및 리프팅 팩터에 기초하여, 각 열에 대응되는 하나 이상의 순열된 벡터들을 획득하고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들에 포함되는 제1 순열된 벡터는 랜덤하게 생성되어 획득되는 것이고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들을 대응되는 열의 행 별로 분배하고, 상기 분배된 하나 이상의 순열된 벡터들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 복수의 원소(element)들에 대응되는 복수의 리프팅된 서브행렬들을 획득하고, 상기 복수의 리프팅된 서브행렬들에 기초하여, 베이스그래프를 생성하고, 상기 베이스그래프에 기초하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)을 생성하고, 상기 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시에 따르면, 확장된 LDPC 부호화의 베이스그래프는 계층적 디코딩(layered decoding)을 수행할 때, LDPC 코드의 베이스그래프를 확장하여, 계층적 디코딩 (layered decoding)의 병렬처리 (parallelism)를 극대화할 수 있어, 복호 지연 시간을 단축하고, 디코딩 처리 시간(decoding processing period)을 단축할 수 있다.
본 개시에서 얻은 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 개시에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 개시의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 무선통신 시스템(100)에서의 기지국(105) 및 단말(110)의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 2는 본 개시에 따른 LDPC 코드를 이용한 채널 코딩 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3 및 도 4는 본 개시에 따른 변조(modulation) 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 개시에 따른 프로토그래프(protograph)를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 개시에 따른 패리티 검사 행렬(parity check matrix)의 생성 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 개시에 따른 플루딩 디코딩(Flooding decoding)을 설명하기 위한 예시도 이다.
도 8 내지 도 10은 본 개시에 따른 계층적 디코딩(layered decoding)을 설명하기 위한 예시도 이다.
도 11은 알고리즘 1 및 계층적 기술(layered description)을 사용하여 획득한 베이스 그래프와 예시적인 프로토그래프를 나타낸다.
도 12는 알고리즘 2 및 계층적 기술을 사용하여 획득한 베이스그래프와 예시적인 프로토그래프를 나타낸다.
도 13는 본 개시에 따른 5G 사용 시나리오들과 다양한 사용 예들의 매핑의 예시를 나타낸다.
이하, 본 개시에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 개시의 예시적인 실시 형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 개시이 실시될 수 있는 유일한 실시 형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
이하의 상세한 설명은 본 개시의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 개시이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다. 예를 들어, 이하의 상세한 설명은 이동통신 시스템이 3GPP LTE, LTE-A 시스템, 5G 통신 시스템인 경우를 가정하여 구체적으로 설명하나, 3GPP LTE, LTE-A의 특유한 사항을 제외하고는 다른 임의의 이동통신 시스템에도 적용 가능하다.
몇몇 경우, 본 개시의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블럭도 형식으로 도시된다. 또한, 본 명세서 전체에서 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하여 설명한다. 이하의 기술은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 사용될 수 있다. CDMA는 UTRA(Universal Terrestrial Radio Access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술(radio technology)로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(Global System for Mobile communications)/GPRS(General Packet Radio Service)/EDGE(Enhanced Data Rates for GSM Evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11(Wi-Fi), IEEE 802.16(WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(Evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)의 일부이다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(long term evolution)는 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(Evolved UMTS)의 일부로서 하향링크에서 OFDMA를 채용하고 상향링크에서 SC-FDMA를 채용한다. LTE-A(Advanced)는 3GPP LTE의 진화된 버전이다.
또한, 이하의 설명에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 본 개시의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP LTE/LTE-A/LTE-A pro 또는 5G/NR을 위주로 기술하지만 본 개시의 기술적 사상이 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 이하의 설명에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 본 개시의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
NR 시스템에서 PUSCH를 통해 전송/수신되는 상향링크 데이터 및 PDSCH를 통해 전송/수신되는 하향링크 데이터에 대해서는 저밀도 패리티 검사 코드(low density parity check, LDPC) 코딩이 적용되고, DCI에 대해서는 폴라(Polar code)가 적용되며, UCI에 대해서는 적은 비트 수의 UCI에 대해서는 리드-뮬러(Reed-Muller) 코딩이 적용되고 많은 비트 수의 UCI에 대해서는 폴라 코드가 적용된다(3GPP TS 38.212 참조).
NR 시스템에서 통신 장치는 상향링크/하향링크 데이터를 인코딩/디코딩하는 데 LDPC 코드를 사용한다. NR 시스템은 2개의 LDPC 기본 그래프(base graph, BG)들(즉, 2개의 LDPC 기본 행렬들을 지원한다: 작은 크기의 전송 블럭에 최적화된 LDPC BG1과 좀더 큰 크기의 전송 블럭들에 최적화된 LDPC BG2. NR 시스템에서 LDPC BG1은 머더 코드 레이트 1/3을 기반으로 설계되었으며, LDPC BG2는 머더 코드 레이트 1/5를 기반으로 설계되었다. NR 시스템에서 인코딩/디코딩에 사용되는 LDPC BG1 및 LDPC BG2는 3GPP TS 38.212에 정의된다. 통신 장치는 전송 블럭의 크기, 그리고 코딩 레이트 R을 기반으로 LDPC BG1 아니면 LDPC BG2를 선택하여 상기 전송 블럭의 인코딩/디코딩에 사용한다. 코딩 레이트 R은 변조 및 코딩 방식(modulation and coding scheme, MCS) 인덱스 I MCS에 의해 지시된다. 상기 MCS 인덱스는 상기 전송 블럭을 나르는 PUSCH 혹은 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH에 의해 UE에게 동적으로 제공되거나, 설정된 그랜트(configured grant)를 활성화 혹은 초기화하는 PDCCH에 의해 UE에게 제공되거나, 설정된 그랜트와 연관된 RRC 시그널링에 의해 UE에게 제공된다.
5G/NR 표준(TS 38.212)에서는 채널 코딩에 절차에 대하여, CRC (cyclic redundancy check) 부착(attachment), 코드 블럭 조각화(code block segmentation) 및 CRC 부착, 채널 코딩, 레이트 매칭, 코드 블럭 결합(code block concatenation)으로 나누어 설명하고 있다.
도 1은 무선통신 시스템(100)에서의 기지국(105) 및 단말(110)의 구성을 도시한 블럭도이다.
무선 통신 시스템(100)을 간략화하여 나타내기 위해 하나의 기지국(105)과 하나의 단말(110)(D2D 단말을 포함)을 도시하였지만, 무선 통신 시스템(100)은 하나 이상의 기지국 및/또는 하나 이상의 단말을 포함할 수 있다.
도 1을 참조하면, 기지국(105)은 송신(Tx) 데이터 프로세서(115), 심볼 변조기(120), 송신기(125), 송수신 안테나(130), 프로세서(180), 메모리(185), 수신기(190), 심볼 복조기(195), 수신 데이터 프로세서(197)를 포함할 수 있다. 그리고, 단말(110)은 송신(Tx) 데이터 프로세서(165), 심볼 변조기(170), 송신기(175), 송수신 안테나(135), 프로세서(155), 메모리(160), 수신기(140), 심볼 복조기(155), 수신 데이터 프로세서(150)를 포함할 수 있다. 송수신 안테나(130, 135)가 각각 기지국(105) 및 단말(110)에서 하나로 도시되어 있지만, 기지국(105) 및 단말(110)은 복수 개의 송수신 안테나를 구비하고 있다. 따라서, 본 개시에 따른 기지국(105) 및 단말(110)은 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템을 지원한다. 또한, 본 개시에 따른 기지국(105)은 SU-MIMO(Single User-MIMO) MU-MIMO(Multi User-MIMO) 방식 모두를 지원할 수 있다.
또한, 기지국(105)은 제1 장치일 수 있다. 제1 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야 또는 5G 서비스와 관련된 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치로서, 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락, 각종 센서 등일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치, 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치로서, 진료용 장비, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기, 시술용 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치로서, 카메라, CCTV, 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치로서, 결제 장치, POS(Point of Sales) 등일 수 있다. 예를 들어, 기후/환경 장치는 기후/환경을 모니터링, 예측하는 장치를 의미할 수 있다.
또한, 단말은 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 폴더블(foldable) 디바이스 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치로서, VR 또는 AR을 구현하기 위해 사용될 수 있다.
하향링크 상에서, 송신 데이터 프로세서(115)는 트래픽 데이터를 수신하고, 수신한 트래픽 데이터를 포맷하여, 코딩하고, 코딩된 트래픽 데이터를 인터리빙하고 변조하여(또는 심볼 매핑하여), 변조 심볼들("데이터 심볼들")을 제공한다. 심볼 변조기(120)는 이 데이터 심볼들과 파일럿 심볼들을 수신 및 처리하여, 심볼들의 스트림을 제공한다.
심볼 변조기(120)는, 데이터 및 파일럿 심볼들을 다중화하여 이를 송신기 (125)로 전송한다. 이때, 각각의 송신 심볼은 데이터 심볼, 파일럿 심볼, 또는 제로의 신호 값일 수도 있다. 각각의 심볼 주기에서, 파일럿 심볼들이 연속적으로 송신될 수도 있다. 파일럿 심볼들은 주파수 분할 다중화(FDM), 직교 주파수 분할 다중화(OFDM), 시분할 다중화(TDM), 또는 코드 분할 다중화(CDM) 심볼일 수 있다.
송신기(125)는 심볼들의 스트림을 수신하여 이를 하나 이상의 아날로그 신호들로 변환하고, 또한, 이 아날로그 신호들을 추가적으로 조절하여(예를 들어, 증폭, 필터링, 및 주파수 업 컨버팅(upconverting) 하여, 무선 채널을 통한 송신에 적합한 하향링크 신호를 발생시킨다. 그러면, 송신 안테나(130)는 발생된 하향링크 신호를 단말로 전송한다.
단말(110)의 구성에서, 수신 안테나(135)는 기지국으로부터의 하향링크 신호를 수신하여 수신된 신호를 수신기(140)로 제공한다. 수신기(140)는 수신된 신호를 조정하고(예를 들어, 필터링, 증폭, 및 주파수 다운컨버팅(downconverting)), 조정된 신호를 디지털화하여 샘플들을 획득한다. 심볼 복조기(145)는 수신된 파일럿 심볼들을 복조하여 채널 추정을 위해 이를 프로세서(155)로 제공한다.
또한, 심볼 복조기(145)는 프로세서(155)로부터 하향링크에 대한 주파수 응답 추정치를 수신하고, 수신된 데이터 심볼들에 대해 데이터 복조를 수행하여, (송신된 데이터 심볼들의 추정치들인) 데이터 심볼 추정치를 획득하고, 데이터 심볼 추정치들을 수신(Rx) 데이터 프로세서(150)로 제공한다. 수신 데이터 프로세서(150)는 데이터 심볼 추정치들을 복조(즉, 심볼 디-매핑(demapping))하고, 디인터리빙(deinterleaving)하고, 디코딩하여, 전송된 트래픽 데이터를 복구한다.
심볼 복조기(145) 및 수신 데이터 프로세서(150)에 의한 처리는 각각 기지국(105)에서의 심볼 변조기(120) 및 송신 데이터 프로세서(115)에 의한 처리에 대해 상보적이다.
단말(110)은 상향링크 상에서, 송신 데이터 프로세서(165)는 트래픽 데이터를 처리하여, 데이터 심볼들을 제공한다. 심볼 변조기(170)는 데이터 심볼들을 수신하여 다중화하고, 변조를 수행하여, 심볼들의 스트림을 송신기(175)로 제공할 수 있다. 송신기(175)는 심볼들의 스트림을 수신 및 처리하여, 상향링크 신호를 발생시킨다. 그리고 송신 안테나(135)는 발생된 상향링크 신호를 기지국(105)으로 전송한다. 단말 및 기지국에서의 송신기 및 수신기는 하나의 RF(Radio Frequency) 유닛으로 구성될 수도 있다.
기지국(105)에서, 단말(110)로부터 상향링크 신호가 수신 안테나(130)를 통해 수신되고, 수신기(190)는 수신한 상향링크 신호를 처리되어 샘플들을 획득한다. 이어서, 심볼 복조기(195)는 이 샘플들을 처리하여, 상향링크에 대해 수신된 파일럿 심볼들 및 데이터 심볼 추정치를 제공한다. 수신 데이터 프로세서(197)는 데이터 심볼 추정치를 처리하여, 단말(110)로부터 전송된 트래픽 데이터를 복구한다.
단말(110) 및 기지국(105) 각각의 프로세서(155, 180)는 각각 단말(110) 및 기지국(105)에서의 동작을 지시(예를 들어, 제어, 조정, 관리 등)한다. 각각의 프로세서들(155, 180)은 프로그램 코드들 및 데이터를 저장하는 메모리 유닛(160, 185)들과 연결될 수 있다. 메모리(160, 185)는 프로세서(180)에 연결되어 오퍼레이팅 시스템, 어플리케이션, 및 일반 파일(general files)들을 저장한다.
프로세서(155, 180)는 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 한편, 프로세서(155, 180)는 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어를 이용하여 본 개시의 실시예를 구현하는 경우에는, 본 개시를 수행하도록 구성된 ASICs(application specific integrated circuits) 또는 DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays) 등이 프로세서(155, 180)에 구비될 수 있다.
한편, 펌웨어나 소프트웨어를 이용하여 본 개시의 실시예들을 구현하는 경우에는 본 개시의 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등을 포함하도록 펌웨어나 소프트웨어가 구성될 수 있으며, 본 개시를 수행할 수 있도록 구성된 펌웨어 또는 소프트웨어는 프로세서(155, 180) 내에 구비되거나 메모리(160, 185)에 저장되어 프로세서(155, 180)에 의해 구동될 수 있다.
단말과 기지국이 무선 통신 시스템(네트워크) 사이의 무선 인터페이스 프로토콜의 레이어들은 통신 시스템에서 잘 알려진 OSI(open system interconnection) 모델의 하위 3개 레이어를 기초로 제 1 레이어(L1), 제 2 레이어(L2), 및 제 3 레이어(L3)로 분류될 수 있다. 물리 레이어는 상기 제 1 레이어에 속하며, 물리 채널을 통해 정보 전송 서비스를 제공한다. RRC(Radio Resource Control) 레이어는 상기 제 3 레이어에 속하며 UE와 네트워크 사이의 제어 무선 자원들을 제공한다. 단말, 기지국은 무선 통신 네트워크와 RRC 레이어를 통해 RRC 메시지들을 교환할 수 있다.
본 명세서에서 단말의 프로세서(155)와 기지국의 프로세서(180)는 각각 단말(110) 및 기지국(105)이 신호를 수신하거나 송신하는 기능 및 저장 기능 등을 제외하고, 신호 및 데이터를 처리하는 동작을 수행하지만, 설명의 편의를 위하여 이하에서 특별히 프로세서(155, 180)를 언급하지 않는다. 특별히 프로세서(155, 180)의 언급이 없더라도 신호를 수신하거나 송신하는 기능이 아닌 데이터 처리 등의 일련의 동작들을 수행한다고 할 수 있다.
도 2는 본 개시에 따른 LDPC 코드를 이용한 채널 코딩 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
채널 코딩의 대상이 되는 데이터를 전송 블럭(transport block)이라 하고, 통상적으로 채널 코딩의 효율에 따라, 전송 블럭은 일정한 크기 이하의 코드 블럭으로 나뉘어진다. 예컨대, 3GPP TS 36.212의 터보 코딩에서, 코드 블럭은 6144 비트들 이하이며, 3GPP TS 38.212의 LDPC 코딩에서는 코드 블럭은 8448 비트들 이하(베이스 그래프 1의 경우) 또는 3840 비트들 이하(베이스 그래프 2의 경우)가 된다.
본 개시에 따른 채널 코딩 방법은 전송 블럭에 CRC 코드를 부착하는 단계(S205); 코드 블럭들로 분할하는 단계(S210); 상기 분할된 코드블럭들을 인코딩하는 단계(S215); 인코딩된 코드블럭들을 레이트 매칭하는 단계(S220); 및 레이트 매칭된 코드블럭들을 연접(concatenation)하는 단계(S225)를 포함할 수 있다.
S205 단계에서는, 전송 블럭(255, a 0, ... , a A-1)에 길이 L인 패리티 비트들이 부착된다. 길이 L은 6, 11, 16, 24 중 적어도 하나가 될 수 있다. 통상적으로 순환 생성 다항식(cyclic generator polynomials)을 이용하여, 패리티 비트들이 생성된다. 또한, CRC 부착 과정에 따른 출력 비트들(260, b 0, ... , b B-1)은 라디오 네트워크 임시 식별자(radio network temporary identifier, RNTI)를 이용하여 스크램블링 연산이 적용될 수 있다. 상기 스크램블링 연산에 따라서, 대응되는 비트에 대하여 스크램블링 시퀀스와 배타적 논리합(exclusive or) 연산이 적용될 수 있다.
CRC 부착 과정에 따른 출력 비트들(260, b 0, ... , b B-1)는 코드 블럭 크기에 따라, 코드 블럭들(265)로 분리(S210)된다. 이를 코드 블럭 조각화(code block segmentation)라고 부른다. 코드 블럭 크기는 채널 코딩 방법에 따라 결정된다. 각 채널 코딩 방법을 효율적으로 수행하기 위한 코드 블럭 크기는 이론적 또는 실험적으로 결정될 수 있다.
LDPC 채널 코딩에 기초하여, 상기 분리된 코드 블럭들 각각(265, c r0, ... , c r(Kr-1))은 부호화된 비트들(270, d r0, ... , d r(Nr-1))로 인코딩된다. LDPC 코딩 방법은 랜덤 방식 코딩(random like coding) 방법 또는 구조적 코딩(structured coding) 방법 중 어느 하나의 방법에 의하여 수행될 수 있다. 경우에 따라 LDPC 코딩 방법은 생성 행렬(generator matrix)을 이용하여 인코딩을 수행할 수 있다. 또는 LDPC 코딩 방법은 베이스 그래프(base graph)를 이용하여 인코딩을 수행할 수 있다. 3GPP TS 38.212에는 준 순환적 LDCP (Quasi cyclic LDPC, QC-LDPC) 코딩 방법에 따라 베이스 그래프를 이용하여 인코딩을 수행하는 것을 규정하고 있다.
하기의 표 1 및 표 2는 3GPP TS 38.212에 규정하는 베이스 그래프 1(BG1)를 나타낸다.
[표 1]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000001
[표 2]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000002
상기 표 1 및 표 2는 상하로 서로 연결되는 표들이다.
하기의 표 3 및 표 4는 3GPP TS 38.212에서 규정하는 베이스 그래프 2(BG2)를 나타낸다.
[표 3]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000003
[표 4]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000004
상기 표 3 및 표 4는 상하로 서로 연결되는 표들이다.
코드 블럭들 각각(265, c r0, ... , c r(Kr-1))은 채널 코딩이 수행(S215)되어, 부호화된 비트들(coded bits, 270, d r0, ... , d r(Nr-1))이 생성된다. 생성된 부호화된 비트들(270)은 쇼트닝 및 펑처링 과정을 거쳐서 레이트 매칭될 수 있다. 또는, 부호화된 비트들(270)은 서브 블럭 인터리빙 과정, 비트 선택(bit selection) 과정, 인터리빙 과정을 수행하여 레이트 매칭될 수 있다. 즉, 부호화된 비트들(270, d r0, ... , d r(Nr-1))은 레이트 매칭된 비트들(275, f r0, ... , f r(gr-1))로 변환(S220)된다. 통상적으로 인터리빙이란 비트 시퀀스의 순서를 변경하는 과정을 의미한다. 인터리빙 과정에 의하여, 오류 발생을 분산시킬 수 있다. 효율적인 디인터리빙을 고려하여, 인터리빙 과정이 설계된다.
서브 블럭 인터리빙 과정이란 코드 블럭을 복수의 서브 블럭(예컨대, 32개의 서브 블럭들)으로 분할하여, 각 서브 블럭에 인터리빙 방법에 따라 비트들을 할당하는 과정일 수 있다.
비트 선택 과정은 레이트 매칭하고자하는 비트의 개수에 맞추어, 비트들을 반복하여 비트열(bit sequence)을 증가시키거나, 쇼트닝 또는 펑처링 등의 방법에 따라 비트열(bit sequence)을 감소시킬 수 있다. 인터리빙 과정은, 비트 선택 과정 이후에 부호화된 비트들을 인터리빙할 수 있다.
본 개시에 따른 다른 방법으로, 레이트 매칭 과정은 비트 선택 과정과 인터리빙 과정을 포함할 수 있다. 서브 블럭 인터리빙 과정은 필수적인 과정이 아니다.
부호화된 비트들이 인터리빙된 후, 코드 블럭 연접 과정(S225)을 수행하여, 코드 블럭들(275)을 연접하여, 코드워드(280, g 0, ... , g G-1)를 생성(S225)할 수 있다. 생성된 하나의 코드워드(280)는 하나의 전송 블럭(255)과 대응될 수 있다.
도 3 및 도 4는 본 개시에 따른 변조(modulation) 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 하나 이상의 코드워드들이 입력되고, 스크램블링(S305, S405)된다. 예컨대, 스크램블링 과정은, 입력된 비트 시퀀스가 정하여진 비트 시퀀스와 배타적 논리합(exclusive or) 연산에 기초하여, 수행될 수 있다. 스크램블링된 비트들은 변조(S310, S410)되고, 변조된 심볼들은 레이어에 매핑(S315, S415)된다. 레이어에 매핑된 심볼들은 안테나 포트에 매핑하기 위하여 프리코딩(S320, S420)되고, 프리코딩된 심볼들이 자원 엘리먼트(resource element)에 매핑(S325, S425)된다. 매핑된 심볼들은 OFDM 신호로 생성(S330, S430)되어 안테나를 통하여 전송된다.
도 5는 본 개시에 따른 프로토그래프(protograph)를 설명하기 위한 예시도이다.
프로토그래프는 변수 노드(variable node)들과 검사 노드(check node)들을 서로 연결하는 엣지(edge)들을 표시함으로써, 이분 그래프(bipartite graph)로 나타내거나, 상술한 이분 그래프의 특징을 행렬로 표시할 수 있다.
도 5A는 본 개시에 따른 이분 그래프의 예시이다. V1, V2, V3는 변수 노드(variable node, VN)를 의미한다. C1, C2는 검사 노드(check node, CN)를 의미한다.
V1과 C1 사이의 엣지의 개수는 3개이다.
V2과 C1 사이의 엣지의 개수는 2개이다.
V3과 C1 사이의 엣지의 개수는 0개이다.
V1와 C2 사이의 엣지의 개수는 2개이다.
V2와 C2 사이의 엣지의 개수는 1개이다.
V3와 C2 사이의 엣지의 개수는 1개이다.
도 5B는 프로토그래프의 행렬을 나타낸다. 프로토그래프의 행렬은 프로토행렬(protomatrix)이라고 칭할 수 있다. 변수 노드들(VNs)과 검사 노드들(CNs) 사이의 엣지(edge)의 개수에 따라 프로토그래프의 행렬(H p)을 구할 수 있다. H p의 1행 1열(1, 1)은 V1과 C1 사이의 엣지의 개수(3)를 의미한다. H p의 2행 1열(2, 1)은 V1과 C2 사이의 엣지의 개수(2)를 의미한다. H p의 1행 2열(1, 2)은 V2과 C1 사이의 엣지의 개수(2)를 의미한다. H p의 2행 2열(2, 2)은 V2과 C2 사이의 엣지의 개수(1)를 의미한다. H p의 1행 3열(1, 3)은 V3와 C1 사이의 엣지의 개수(0)를 의미한다. H p의 2행 3열(2, 3)은 V3과 C2 사이의 엣지의 개수(1)를 의미한다.
도 6은 본 개시에 따른 패리티 검사 행렬(parity check matrix)의 생성 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6는 프로토그래프, 베이스그래프 및 패리티 검사 행렬을 예시적으로 나타내고 있다. 구체적으로 도 6A는 프로토그래프(Protograph)를 나타내고, 도 6B는 리프팅 팩터가 고려된 베이스그래프(Basegraph, adjacent matrix)를 나타내고, 도 6C는 패리티 검사 행렬(Parity check matrix)을 나타낸다.
도 6A는 도 5B의 프로토그래프의 프로토 행렬(Hp)과 동일하다. 프로토 행렬(Hp)로부터 리프팅된 행렬(Ha)를 획득할 수 있다.
도 6A는 리프팅 팩터(lifting factor)가 3인 경우의 예시를 보여준다. 리프링 팩터는 LDCP coding의 코드워드(codeword)의 길이에 따라 적절하게 선택될 수 있다.
리프팅 팩터(B)가 3이므로, Hp 의 각 성분(element)에 대응되는 ZxZ 매트릭스를 획득할 수 있다. Hp의 (1,1) 성분은 3이므로, Hp의 (1, 1) 성분에 대응되는 ZxZ 매트릭스의 모든 성분은 1이 된다. 한편 Hp의 (1,2) 성분은 2이므로, Hp의 (1, 2) 성분에 대응되는 ZxZ 매트릭스는 각 행에 포함되는 1의 개수가 2개이고, 각 열에 포함되는 1의 개수도 2개이어야 한다. 한편, Hp의 (1,3) 성분은 0이므로, Hp의 (1, 3) 성분에 대응되는 ZxZ 매트릭스의 모든 성분은 0이 된다. 즉, Hp의 (1, 3) 성분에 대응되는 ZxZ 매트릭스는 영행렬이 된다.
Hp의 (2,1) 성분은 2이므로, Hp의 (1, 2) 성분에 대응되는 ZxZ 매트릭스는 각 행에 포함되는 1의 개수가 2개이고, 각 열에 포함되는 1의 개수도 2개이어야 한다. 한편 Hp의 (2,2) 성분은 1이므로, Hp의 (1, 2) 성분에 대응되는 ZxZ 매트릭스는 각 행에 포함되는 1의 개수가 1개이고, 각 열에 포함되는 1의 개수도 1개이어야 한다. 한편 Hp의 (1,3) 성분은 2이므로, Hp의 (1, 3) 성분에 대응되는 ZxZ 매트릭스는 각 행에 포함되는 1의 개수가 2개이고, 각 열에 포함되는 1의 개수도 2개이어야 한다.
도 6B의 행렬 Ha는 상술한 설명에 대응되도록 작성된 예시적인 행렬을 나타낸다.
도 6C의 행렬 H는 도 6B의 행렬 Ha에 대응되는 순환시프트된 행렬을 나타낸다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000005
일 때,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000006
는 ZxZ 단위 행렬(identity matrix)의 왼쪽 순환 시프트 값(left-cyclic shift value)을 나타낸다. 즉,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000007
가 -1일 때, ZxZ 영행렬에 대응된다. 예컨대,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000008
가 0이면, ZxZ 단위행렬에 대응되고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000009
가 0보다 크면, ZxZ 단위행렬을
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000010
만큼 왼쪽으로 순환 시프트한 행렬에 대응될 수 있다. 즉,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000011
는 ZxZ 행렬에 대응된다.
이분 그래프(bipartite graph)의 대응되는 프로토 행렬 Hp로부터 리프팅된 행렬 Ha를 획득하고, 획득한 리프팅된 행렬 Ha로부터 순환 시프트된 패리티 검사 행렬(circulant shift parity check matrix, circulant shift PCM) H를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 LDPC 코딩을 위하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)이 필요하다. 정보 비트 시퀀스와 패리티 비트 시퀀스를 입력값으로 패리티 검사 행렬과 연산하여, 출력값이 영행렬이면, 정보 비트 시퀀스가 올바르게 디코딩된 것으로 판단한다.
인코딩은 정보 비트 시퀀스로부터 패리티 비트 시퀀스를 생성하는 것으로 정의할 수 있다. 생성 행렬을 이용하여, 정보 비트 시퀀스로부터 패리티 비트 시퀀스를 생성할 수 있다. 정보 비트 시퀀스와 패리티 비트 시퀀스를 디코딩하는 패리티 검사 행렬과 상기 생성 행렬은 서로 대응될 수 있다.
또한, 생성 행렬 없이, 패리티 검사 행렬을 이용하여 정보 비트 시퀀스로부터 패리티 비트 시퀀스를 생성할 수 있다. 예컨대, PCM을 이용하여 정보 비트 시퀀스로부터 패리티 비트 시퀀스를 생성하는 방법으로서 준-순환적 LDPC 코딩(Quasi-Cyclic LDPC coding, QC-LDPC coding) 방법이 있다.
일례로, QC-LDPC 코딩 방법에 있어서, PCM의 베이스그래프(basegraph)를 설계하는 것이 중요하다. QC-LDPC 코딩 방법은 프로토그래프로부터 베이스 그래프를 생성하고, 생성된 베이스그래프로부터 PCM을 도출할 수 있다.
일반적으로 LDPC 부호(LDPC code)의 설계(design)는 프로토그래프(protograph)라는 단순한(simple) 그래프(graph)로부터 시작한다. 프로토그래프라 함은 변수 노드들(variable nodes, VNs), 검사 노드들(check nodes, CNs), 엣지들(edges)로 구성되며,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000012
로 표기할 수 있다. 여기서
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000013
와
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000014
는 프로토그래프
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000015
를 구성하는 VN(CN) 집합과 edge 집합을 의미한다.
프로토그래프는 LDPC 부호 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)를 나타내는 최소 단위이며, 수학적인 도구(tool)를 활용하여 성능 예측, 부호화 방법 등을 유추할 수 있기 때문에, LDPC 부호 설계(design)을 잘하는 것은 프로토그래프를 잘 설계하는 것과 동등한(equivalent) 문제로 간주할 수 있다.
상기 수학적인 도구는, 예컨대 밀도 진화(density evolution), 외부 정보 전송 차트 분석(extrinsic information transfer chart analysis, EXIT chart analysis)일 수 있다.
예컨대, PCM을 설계(design)할 때, 주기(period 또는 cycle)을 최소화하는 등의 이슈가 있다. 상기 이슈들은 잘 디자인된(well-designed) 프로토그래프로부터 PCM를 설계함으로써, 해결될 수 있다. 일반적으로 프로토그래프로부터 PCM 까지 확장하는 순서는, 프로토그래프 -> 베이스그래프 (인접 행렬, adjacent matrix) -> PCM의 순서를 따를 수 있다. 여기서 베이스그래프는 이진 행렬(binary matrix)의 형태로 표현할 수 있다. 이진 행렬 은 행렬에 포함되는 모든 요소(또는 원소)(element)의 값이 0 또는 1인 행렬을 의미할 수 있다. 즉, 이진 행렬은 병렬 엣지(parallel edge)를 포함하지 않을 수 있다. 병렬 엣지(parallel edge)를 포함하지 않기 때문에, 보다 간단한 방법에 따라, PCM을 설계하고, LDPC 부호화 방법을 구현할 수 있다.
프로토그래프로부터 PCM을 확장할 때, 프로토그래프의 VNs, CNs 그리고 edges로부터, 베이스그래프의 성분들(elements)이 결정될 수 있다. 상기 베이스그래프의 성분들(elements)들은 베이스그래프의 행(row)과 열(column)에 의하여 특정되고, 성분의 값이 1인 것은 VN(열과 대응되는)과 CN(행과 대응되는) 사이에 엣지가 존재하는 것을 의미할 수 있다.
하기의 표는 LDPC 코드를 위한 디코더들의 클래스를 설명하고 있다.
[표 5]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000016
본 개시에 따른 LDPC 부호 디코더(LDPC code decoder)에 대해서 기술하고자 한다. LDPC 부호 디코더의 종류(type)는 크게 패럴렐리즘(parallelism) 및 핸들링(handling)하는 소프트 밸류(soft-value)에 따라서 구분된다. 표 5는 LDPC 부호 디코더의 분류(class)를 나나내고 있다.
완전 패럴렐리즘(Full parallelism) 알고리즘은 플루딩 알고리즘(Flooding algorithm)에 기초한다. 디코더가 동작할 때, 모든 변수-대-검사 메시지(variable-to-check (V2C) messages, 열-별 동작(column-wise operation)에 의하여 수행)와 검사-대-변수 메시지(check-to-variable (C2V) messages, 행-별 동작(row-wise operation)에 의하여 수행)를 갱신(update)할 때, 열-별 동작과 행-별 동작을 동시에 수행(또는 진행)하는 것을 의미한다.
부분 패럴렐리즘(partial parallelism) 알고리즘으로서, 계층적 알고리즘(layered algorithm)은 column단위에서 layer를 구성하여 부분적으로(partially) V2C 메시지와 C2V 메시지의 갱신을 수행한다. 계층(Layer) 내에서 병렬 처리(parallel process)가 가능하지만 계층 사이에서(inter layer)는 직렬 처리(serial process)만 가능하다. 플루딩 알고리즘(완전 패럴렐리즘)과 계층적 알고리즘은 각각 장단점을 가진다. 계층적 알고리즘은 계층적 디코딩 알고리즘이라고도 한다. 계층적 디코딩 알고리즘에서 사용하는 디코딩 방법을 계층적 디코딩이라 할 수 있다.
하기의 표는 플루딩 알고리즘과 계층적 알고리즘의 장단점을 나타낸다.
[표 6]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000017
플루딩(Flooding) 디코딩의 경우 C2V 메시지들과 V2C 메시지들을 교대로 갱신을 수행하나, 한번에(one shot)에 갱신하므로, 각각의 반복 처리(iteration)를 수행하는데 소요되는 지연(latency)이 짧다. 반면, 수렴 속도(convergence speed)는 일반적으로 계층적 알고리즘이 플루딩 알고리즘보다 약 2배 빠르다. 또한, 하드웨어(hardware)로 구현할 때, 크기(size) 및 메모리(memory)는 계층적 알고리즘이 플루딩 알고리즘보다 더 효율적이다. 플루딩 알고리즘의 경우, 한번에(one shot) 처리해야할 메시지들의 수가 상대적으로 훨씬 더 많기 때문이다. 도 7 내지 도 10은 플루딩 알고리즘과 계층적 알고리즘을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 개시에 따른 플루딩 디코딩(Flooding decoding)을 설명하기 위한 예시도 이다.
플루딩 디코딩 알고리즘에 따르면, 동시에 모든 V2C 메시지들(overall V2C messages)이 갱신되고, 이어서, 동시에 모든 C2C 메시지들이 갱신된다. 플루딩 디코딩 알고리즘은 모든 V2C 메시지들과 모든 C2V 메시지들을 동시에 처리해야 하므로, 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다.
반면, 계층적 디코딩 알고리즘의 경우, 연산 방법이 다소 복잡하나, 계층(layer) 별로 V2C 메시지들 및 C2V 메시지들이 갱신되므로, 플루딩 디코딩 알고리즘과 비교하여, 빠른 연산 속도를 가진다. 그러나, 계층적 디코딩 알고리즘의 경우, 반복 횟수(iteration)를 최적화 하는 문제들을 해결하여야 한다.
도 8 내지 도 10은 본 개시에 따른 계층적 디코딩(layered decoding)을 설명하기 위한 예시도 이다.
도 8은 본 개시에 따른 계층적 디코딩 알고리즘에 따라 제1 계층(first layer)에서 V2C 메시지들과 C2V 메시지들이 갱신되는 것을 설명하기 위한 예시도 있다.
제1 계층에 기초하여, 모든 열의 첫번째 행의 요소 값(element value)가 1인 것들의 V2C 메시지들이 갱신된다. 또한, 제1 계층에 기초하여, 모든 행의 첫번째 열의 요소 값이 1인 것들의 C2V 메시지들이 갱신된다.
도 9은 본 개시에 따른 계층적 디코딩 알고리즘에 따라 제2 계층(second layer)에서 V2C 메시지들과 C2V 메시지들이 갱신되는 것을 설명하기 위한 예시도 있다.
제2 계층에 기초하여, 모든 열의 두번째 행의 요소 값(element value)가 1인 것들의 V2C 메시지들이 갱신된다. 또한, 제2 계층에 기초하여, 모든 행의 두번째 열의 요소 값이 1인 것들의 C2V 메시지들이 갱신된다.
도 10은 본 개시에 따른 계층적 디코딩 알고리즘에 따라 마지막 계층(last layer)에서 V2C 메시지들과 C2V 메시지들이 갱신되는 것을 설명하기 위한 예시도 있다.
마지막 계층에 기초하여, 모든 열의 마지막 행의 요소(또는 원소) 값(element value)가 1인 것들의 V2C 메시지들이 갱신된다. 또한, 마지막 계층에 기초하여, 모든 행의 마지막 열의 요소 값이 1인 것들의 C2V 메시지들이 갱신된다.
계층적 디코딩 알고리즘은 각 계층 별로 V2C 메시지들 및 C2V 메시지들이 갱신된다는 점에서 플루딩 디코딩 알고리즘과 차이가 있으며, 메시지들의 처리가 계층적으로 수행된다는 점에 연산 방법이 복잡할 수 있으나, 메시지들의 처리가 계층 별로 이루어진다는 점에서, 전체적인 연산 복잡도는 플루딩 디코딩 알고리즘이 계층적 디코딩 알고리즘보다 복잡하다.
그러나, 계층적 디코딩 알고리즘의 성능을 보장하기 위하여, 계층적 디코딩을 적절한 반복 횟수(iteration)에 따라 수행해야 하고, 이는 프로토그래프 및 베이스그래프를 설계하는데 있어서, 주요한 고려사항이 된다.
앞서 언급한 하드웨어 구현 상의 장점 때문에 일반적으로 실제 상용 제품에는 계층적 디코딩 알고리즘이 사용된다. 계층적 디코딩에서, 각 계층(layer)는 일반적으로 베이스그래프(base graph) 상에서의 각 행에 대응될 수 있다. 실제 패리티 검사 행렬(PCM)상에서 대응되는(corresponding) 부행렬(submatrix, 서브행렬)이 원형 순열 행렬(circulant permutation matrices)이다. 상기 원형 순열 행렬은 베이스그래프의 각 행으로부터 파생된다. 해당 부행렬의 각 열의 가중치(column weight)는 많아야 1(at most 1)로 유지된다. 각 열의 가중치가 많아야 1로 유지된다는 것은 해당 부행렬의 행들에 해당되는 검사 노드(check node, CN)들로부터 생성되는 C2V 메시지들 (check-to-variable messages)이 독립적으로 병렬 처리되어도 처리하여도 성능에 영향을 주지 않는 것을 의미한다. 즉, 각 변수 노드(variable node, VN)에서 단 하나의 C2V 메시지가 생성된다.
본 개시에 따른 프로토그래프(protograph)로부터 리프팅(lifting)하여, 베이스그래프(basegraph)를 설계(design)하는 방법이 제공된다.
본 개시에서 사용되는 용어는 다음과 같이 정의될 수 있다.
수식 등 에서 사용되는 문자들이 다음과 같이 정의될 수 있다. 일반 문자(정규 캐릭터, regular charater)는 스칼라(scalar)를 나타내고, 볼드 체 소문자(bold bowercase)는 벡터(vector)를 나타내고, 볼드체 대문자(bold uppercase)는 행렬(matrix)을 나타낸다.
블랙보드 볼드체 문자(blackboard bold character)는 집합을 나타낸다. 일례로,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000018
및
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000019
는 스칼라, 벡터, 행렬 및 집합을 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000020
는 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000021
의 카더낼러티(cardinality)를 의미하고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000022
는 벡터
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000023
의 길이를 나타내고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000024
는 벡터
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000025
의 i번째 엔트리(entry)를 나타내고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000026
는 행렬
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000027
의 i번째 행과 j번째 열에 위치한 엔트리를 의미하며,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000028
는 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000029
의 i번째 엘리먼트(element)를 나타낸다.
또한,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000030
는 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000031
의 엘리먼트들을 행으로 하고, 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000032
의 엘리먼트들을 열로 하는 부행렬(submatrix)를 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000033
는 정수(integer number) 집합을 의미하고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000034
는 자연수(natural number) 집합을 의미하고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000035
는 i 번째 변수 노드(VN)의 가중치(degree or weight)를 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000036
는 i 번째 검사 노드(CN)의 가중치(degree or weight)를 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000037
는 i 번째 변수 노드(VN)와 검사 노드(CN) 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000038
사이에 연결된 가중치(degree)를 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000039
는 i 번째 검사 노드(CN)와 변수 노드(VN) 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000040
사이에 연결된 가중치(degree)를 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000041
는 i번째 검사 노드(CN)와 j번째 변수 노드(VN) 사이의 엣지 가중치(edge degree)를 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000042
는 프로토 행렬 상에서, i번째 행과 j 번째 열의 엔트리를 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000043
는 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000044
에 속하는 CN들과 연결된 VN의 최대 가중치(maximum degree)를 나타낸다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000045
는 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000046
에 속하는 VN들과 연결된 CN의 최대 가중치(maximum degree)를 나타낸다.
연산 지시자(indicator operation)
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000047
는
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000048
일 때,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000049
1 이고, 그렇지 않으면,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000050
0이다.
연산
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000051
는 벡터
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000052
를 왼쪽으로 i 만큼 순환 시프트(circular shit)하는 동작을 의미한다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000053
는 트랜스포즈 연산(transpose operator)을 의미한다. 트랜스포즈 연산이란 행렬의 행과 열을 서로 바꾸는 연산을 의미한다. 하기의 수식이 성립한다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000054
즉, 행렬
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000055
의 트랜스포즈의 j번째 행과 i번째 열의 요소(element)는 행렬
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000056
의 i번째 행과 j번째 열의 요소와 같다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000057
은 모듈로-N(modulo-N) 연산을 의미한다.
본 개시에 따른 프로토그래프(protograph)로부터 리프팅(lifting)하여, 베이스그래프(basegraph)를 설계(design)하는 방법이 제공된다.
하기의 수식에 따라 프로토그래프(
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000058
)를 정의할 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000059
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000060
는 VN의 집합을 나타낸다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000061
는 CN의 집합을 나타낸다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000062
는 엣지(edge)의 집합을 나타낸다.
프로토그래프
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000063
를 행렬 형태로 표현한 프로토매트릭스(protomatrix)는
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000064
라고 할 수 있다. 상기 프로토매트릭스로부터 리프팅(lifting)하여 생성되는 베이스그래프를
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000065
라고 할 수 있다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000066
는 리프팅된 CN의 집합을 나타내고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000067
는 리프팅된 VN의 집합을 나타낸다. 리프팅 크기(lifting size)가 B일 때,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000068
및
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000069
는 하기의 수식에 따라 결정될 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000070
프로토그래프 상에서 l 번째 VN으로 파생되는 베이스그래프 상에서의 VN들의 집합을
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000071
이라 하면,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000072
은 하기의 수식으로 표현할 수 있다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000073
리프팅 크기(Lifting size) B가 특정 조건을 만족하는 상황에서, 계층적 디코딩 알고리즘을 이용하여, 계층(layer)의 개수의 최소값을 갖는 베이스그래프를 설계(design)할 수 있다. 프로토행렬(protomatrix)의 열(column) 상에서 최대 가중치(maximum degree or maximum weigh,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000074
) 가 상기 계층의 개수의 최소값일 수 있다. 여기서 계층은 많아야(at most) 1의 가중치(weight)를 갖는 행들의 묶음을 의미한다.
Case 1:
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000075
리프팅 크기(Lifting size)가
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000076
(b 는 자연수)인 경우,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000077
개의 계층(layer)으로 구성 가능한 베이스그래프를 하기의 표에 나타난 알고리즘을 이용하여 설계(design)할 수 있다. 하기 알고리즘 1을 이용하여 베이스그래프에 대응되는 행렬을 생성할 수 있다.
[표 7]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000078
상기 표의 알고리즘 1에 따라 프로토그래프로부터 PCM을 도출할 수 있다. 한편, 알고리즘에 따라, 프로토그래프로부터 PCM을 바로 도출할 수 있으나, 이해의 편의를 위하여, 프로토그래프로부터 베이스그래프를 생성하는 과정과, 생성된 베이스그래프로부터 PCM을 생성하는 과정으로 나누어 설명될 수도 있다. 프로토그래프로부터 베이스그래프를 생성할 때, 제1 리프팅 팩터(lifting factor)에 기초하여, 프로토그래프가 베이스그래프로 확장될(lifted) 수 있다. 상기 생성된 베이스그래프로부터 PCM을 생성할 때, 제2 리프팅 팩터(lifting factor)에 기초하여, 상기 베이스 그래프가 PCM으로 확장될 수 있다.
상기 알고리즘에 따르면, Q는 제1 리프팅 팩터일 수 있고, b는 제2 리프팅 팩터일 수 있다. 상기 제1 리프팅 팩터와 제2 리프팅 팩터의 곱을 전체 리프팅 팩터 또는 단순히 리프팅 팩터라고 부를 수 있다. 상기 전체 리프팅 팩터는 상기 알고리즘 상의 B ( = b * Q)일 수 있다.
먼저, 프로토그래프에 대응되는 프로토행렬의 열( l)에 따라서, 우선 제1 리프팅 팩터(Q)에 기초하여, 순열된 벡터(permuted vector)를 랜덤하게 생성할 수 있다. 예컨대, Q=4라면, 순열된 벡터
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000079
은 [1 2 3 4]일 수 있다. 순열된 벡터의 종류는 총 24 ( = 4 * 3 * 2 * 1)개이고, 랜덤하게 선택될 수 있다. 예컨대,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000080
은 [3 2 1 4]일 수 있다. 만약
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000081
열의 가중치(
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000082
, column degree)가 2이상이라면,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000083
에 기초하여,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000084
, ... ,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000085
를 순차적으로 구할 수 있다. 예컨대,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000086
으로부터, 순환 시프트(cyclic shift) 방법에 따라,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000087
, ... ,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000088
을 획득할 수 있다. 순열된 벡터들을 획득하는 방법은 순환 시프트 방법에 한정하는 것은 아니다. 다만, 순열된 벡터들의 각 열의 숫자가 서로 달라야 하는 조건을 만족해야 한다.
예컨대, Q = 4,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000089
인 경우, 순열된 벡터
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000090
일 때, 순열된 벡터들은 하기의 수식들을 만족할 수 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000091
[수학식 6]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000092
[수학식 7]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000093
순열된 벡터들의 각 열의 숫자가 서로 달라야 하는 조건을 만족한다면, 순서들을 조합함으로써, 보다 다양한 조합들을 구성할 수 있다. 알고리즘 1의 함수
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000094
는 순열된 벡터들의 각 열의 숫자가 서로 달라야 하는 조건을 만족하는 다양한 조합들의 구성을 의미하는 것이다. 상기 순열된 벡터들의 각 열의 숫자가 서로 다른 것을 순열된 벡터들을 포함하는 행렬(
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000095
)의 분해 특성이라고 한다.
한편, LDPC 코딩의 PCM을 생성할 때,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000096
인 경우가 적으며, 대부분
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000097
을 만족할 것이며, LDPC 코딩의 낮은 밀도(low density) 특성 상
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000098
이거나,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000099
인 경우가 많을 것이다.
상기 알고리즘 1에 따르면, 순열된 벡터들을 포함하는 행렬(
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000100
)을 생성할 수 있다. 예컨대, 상기 수학식 5를 따를 경우,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000101
는 하기 수학식에 의하여 결정될 수 있다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000102
만약,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000103
인 경우에는, 행 별로 순열된 벡터들을 분산시킴으로써, 프로토행렬의 하나의 요소(element)에 대응되는 순열된 벡터들은 제1 리프팅 팩터보다 작거나 같도록 할 수 있다. 만약,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000104
개의 순열된 벡터들이 프로토행렬의 하나의 요소에 모두 대응되는 경우라면,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000105
을 만족해야 한다.
알고리즘 1에 따르면, 집합(
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000106
)에 기초하여,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000107
로부터 프로토행렬의 하나의 요소(element)에 대응되는 리프팅된 행렬을 결정할 수 있다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000108
는 프로토행렬의 열에 대응되고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000109
는 프로토행렬의 행에 대응된다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000110
의 모든 행들로부터 프로토행렬의 요소 (j, l)에 대응되는 엣지의 갯수에 따라서, 프로토행렬의 요소 (j, l)에 대응되는 순열된 행렬을 배분하기 위하여,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000111
이 결정될 수 있다. 집합
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000112
의 각 원소(element)들은
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000113
중 하나가 될 것이다 .
예컨대,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000114
이 수학식 8을 만족하고,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000115
이면, 프로토행렬의 요소 (1, 2)에 대응되는 순열된 행렬은
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000116
(
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000117
에 기초하여,
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000118
의 1행과 4행을 포함)이 될 것이며, 프로토행렬의 요소 (1, 2)에 대응되는 베이스그래프의 행렬은
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000119
이 될 것이다.
프로토행렬의 모든 요소 (j, l)에 대응되는 행렬들을 결합하여, 베이스그래프의 전체 행렬을 획득할 수 있다.
베이스그래프의 전체 행렬을 획득하면, 순환 시프트 연산을 이용하여, 실제 LDPC 코딩에 사용할 PCM을 획득할 수 있다. 베이스그래프로부터 PCM을 획득하는 방법은 도 6C에서 설명한 바와 같다.
알고리즘 1의 경우, 각 행의 가중치가 동일할 수 있다. 프로토행렬의 행 별로 동일한 계층 구조를 사용하여, 베이스그래프를 설계할 수 있다.
Case 2:
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000120
는 하기 수식의 집합으로 분리될(partitioned) 수 있다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000121
상기 케이스(Case) 2의 조건을 만족하는 경우, 각 CN 부분집합(subset)
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000122
에 대해서
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000123
개의 계층(layer)으로 구성 가능한 베이스그래프(basegraph)를 설계(design)할 수 있으며, 하기 알고리즘을 이용하여 생성할 수 있다. 여기서
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000124
이며
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000125
이다.
[표 8]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000126
상기 알고리즘 1 및 알고리즘 2를 이용하여 상기 케이스 1 및 케이스 2 각각에 대해서 계층의 최소 개수
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000127
를 만족하는 형태로 베이스그래프를 설계할 수 있다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000128
의 분해 특성(disjoint property)때문이다. 여기서 상기 분해 특성(disjoint property)은 하기의 표와 같이 정의할 수 있다.
[표 9]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000129
상기 표에 따르면, 행렬(matrix)
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000130
의 각 열(column) 상에서 서로 겹치는 요소(element)가 존재하지 않음을 의미하며, 이는 베이스그래프(basegraph) 상에서 해당 계층(layer)의 부행렬(submatrix)의 열 가중치(column weight)가 많아야 1(at most 1)을 갖는다는 것을 내포한다.
알고리즘 2는 알고리즘 1과 달리, 각 행의 가중치가 다를 수 있다. 프로토행렬의 행 별로 서로 다른 계층 구조를 사용하여, 알고리즘 2의 베이스그래프를 설계할 수 있다. 알고리즘 2의 경우, 알고리즘 1보다, 계층 구조가 더 복잡해짐으로써, 베이스그래프 설계가 복잡한 단점이 있으나, 행 별로 다른 계층 구조를 가지는 프로토그래프를 이용할 경우, 뛰어난 성능의 PCM을 설계할 수 있다.
본 개시에 따르면, 주어진 프로토그래프로부터 랜덤하게 선택하여 복수의 베이스그래프들을 생성할 수 있고, 생성된 복수의 베이스그래프들의 성능을 테스트함으로써, 복수의 베이스그래프들 중에서 최적의 베이스그래프를 선택할 수 있다.
알고리즘 2는 알고리즘 1과 계층 구조가 상이하다는 점을 제외하고는 본질적으로 알고리즘 1과 같은 방법에 따라서, 수행되는 것이다. 알고리즘 1이 프로토행렬의 각 행에 동일한 계층 구조를 적용하는 것과 달리, 알고리즘 2의 경우, 각 행의 계층 구조가 상이하기 때문에, 각 행에 대응되는 계층 구조에 따라서, 알고리즘 1과 동일한 방법에 따라, 베이스그래프를 생성할 수 있다.
다음의 실사예들을 통해서 위 내용에 대한 이해를 돕고자 한다.
도 11은 알고리즘 1 및 계층적 기술(layered description)을 사용하여 획득한 베이스 그래프와 예시적인 프로토그래프를 나타낸다.
도 11을 참고하면, 왼쪽 프로토그래프(protograph)를 B = 4로 리프팅(lifting)하여 베이스그래프(basegraph)를 획득할 수 있다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000131
와
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000132
가 하기의 수식과 같이 주어진 경우, 상기 케이스(Case) 1의 방법인 알고리즘 1을 이용할 수 있다.
[수학식 10]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000133
도 12는 알고리즘 2 및 계층적 기술(layered description)을 사용하여 획득한 베이스 그래프와 예시적인 프로토그래프를 나타낸다.
도 12를 참고하면, 왼쪽 프로토그래프(protograph)를 B = 4 로 리프팅(lifting)하여 베이스그래프(basegraph)를 획득할 수 있다.
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000134
와
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000135
가 하기의 수식과 같이 주어진 경우를 도시한 것이다. 상기 케이스 2의 방법인 알고리즘 2를 이용할 수 있다.
[수학식 11]
Figure PCTKR2019008749-appb-img-000136
도 13는 본 개시에 따른 5G 사용 시나리오들과 다양한 사용 예들의 매핑의 예시를 나타낸다.
도 13을 참고하면, 5G의 세 가지 사용 시나리오들(usage scenarios)은 (1) 개선된 모바일 광대역 (Enhanced Mobile Broadband, eMBB) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신 (massive Machine Type Communication, mMTC) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신 (Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC) 영역을 포함한다.
일부 사용 예(Use Case)는 최적화를 위해 다수의 사용 시나리오들이 요구될 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표 (Key Performance Indicator, KPI)에만 포커싱될 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.
eMBB는 인간 중심의 통신과 관련된 것이다. eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 액세스를 훨씬 능가하게 하며, 풍부한 양방향 작업, 클라우드 또는 증강 현실에서 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션을 커버한다. 데이터는 5G의 핵심 동력 중 하나이며, 5G 시대에서 처음으로 전용 음성 서비스를 볼 수 없을 수 있다. 5G에서, 음성은 단순히 통신 시스템에 의해 제공되는 데이터 연결을 사용하여 응용 프로그램으로서 처리될 것이 기대된다. 증가된 트래픽 양(volume)을 위한 주요 원인들은 콘텐츠 크기의 증가 및 높은 데이터 전송률을 요구하는 애플리케이션 수의 증가이다. 스트리밍 서비스 (오디오 및 비디오), 대화형 비디오 및 모바일 인터넷 연결은 더 많은 장치가 인터넷에 연결될수록 더 널리 사용될 것이다. 이러한 많은 응용 프로그램들은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성이 필요하다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 그리고, 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트 예를 들어, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하는 어떤 곳에서든지 스마트폰 및 태블릿에서 필수적이다. 또 다른 사용 예는 엔터테인먼트를 위한 증강 현실 및 정보 검색이다. 여기서, 증강 현실은 매우 낮은 지연과 순간적인 데이터 양을 필요로 한다.
또한, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있는 기능 즉, mMTC에 관한 것이다. mMTC는 순수한 기계 중심의 통신이다. 2020년까지 잠재적인 IoT 장치들은 204 억 개에 이를 것으로 예측된다. 산업 IoT는 5G가 스마트 도시, 자산 추적(asset tracking), 스마트 유틸리티, 농업 및 보안 인프라를 가능하게 하는 주요 역할을 수행하는 사용 시나리오들 중 하나이다.
URLLC는 인간 중심의 통신(human-centric communication)과 기계 중심의 통신(machine-centric communication)을 포괄한다. URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자율 주행 차량(self-driving vehicle, autonomous vehicle, driverless car, robot car)과 같이 지연, 신뢰 및 이용가능성에 엄격한 요구 사항(stringent requirements)을 필요로 한다. URLLC는 초 신뢰(ultra reliability) / 저 지연(low latency) / 고 이용 가능성(high availability) 의 조건을 만족하는 통신을 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. URLLC는 4차 산업 혁명을 위한 토대에 중요한 역할을 할 것이다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 원격 의료 수술, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다. 신뢰성, 낮은 지연, 높은 이용가능성의 특징에 따라, URLLC를 임계 MTC(critical MTC, C-MTC)라고 부르기도 한다.
다음으로, 도 13의 삼각형 안에 포함된 다수의 사용 예들에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
5G는 초당 수백 메가 비트에서 초당 기가 비트로 평가되는 스트림을 제공하는 수단으로 FTTH (fiber-to-the-home) 및 케이블 기반 광대역 (또는 DOCSIS)을 보완할 수 있다. 이러한 빠른 속도는 가상 현실과 증강 현실뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는데 요구된다. VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 애플리케이션들은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 응용 프로그램은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사들이 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예들과 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 동시의 높은 용량과 높은 이동성 모바일 광대역을 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 활용 예는 증강 현실 대시보드이다. 이는 운전자가 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별하고, 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 말해주는 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량들 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라 구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 디바이스들(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 디바이스들) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스들을 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종되거나 자율 주행 차량(self-driving vehicle)이 될 것이다. 이는 서로 다른 자율 주행 차량들 사이 및 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고, 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자율 주행 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 자율 주행 차량이 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자율 주행 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.
스마트 사회(smart society)로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드될 것이다. 지능형 센서의 분산 네트워크는 도시 또는 집의 비용 및 에너지-효율적인 유지에 대한 조건을 식별할 것이다. 유사한 설정이 각 가정을 위해 수행될 수 있다. 온도 센서, 창 및 난방 컨트롤러, 도난 경보기 및 가전 제품들은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서들 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용이다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.
열 또는 가스를 포함한 에너지의 소비 및 분배는 고도로 분산화되고 있어, 분산 센서 네트워크의 자동화된 제어가 요구된다. 스마트 그리드는 정보를 수집하고 이에 따라 행동하도록 디지털 정보 및 통신 기술을 사용하여 이런 센서들을 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료들의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 응용 프로그램을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는데 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스들로의 접근을 개선시킬 수 있다. 이는 또한 중요한 진료 및 응급 상황에서 생명을 구하기 위해 사용된다. 이동 통신 기반의 무선 센서 네트워크는 심박수 및 혈압과 같은 파라미터들에 대한 원격 모니터링 및 센서들을 제공할 수 있다.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크들로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것이 요구된다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.
물류(logistics) 및 화물 추적(freight tracking)은 위치 기반 정보 시스템을 사용하여 어디에서든지 인벤토리(inventory) 및 패키지의 추적을 가능하게 하는 이동 통신에 대한 중요한 사용 예이다. 물류 및 화물 추적의 사용 예는 전형적으로 낮은 데이터 속도를 요구하지만 넓은 범위와 신뢰성 있는 위치 정보가 필요하다.
본 개시에 따른, 무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기는 이동 단말기, 기지국 및 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신하는 자율 주행 장치에 포함될 수 있다.
상기 송신기는 이동 단말기, 기지국 및 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 상기 송신기는 자율 주행 차량에 포함되거나 탑재될 수 있다.
상기 송신기는 상기 자율 주행 차량의 움직임을 제어하는 신호에 기초하여, 적어도 하나의 ADAS (advanced driver assistance system)의 기능을 구현할 수 있다.
상기 송신기는 사용자의 입력에 기초하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 전환하거나 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로 전환할 수 있다.
상기 송신기는 외부 오브젝트 정보에 기초하여, 자율 주행 명령어를 생성할 수 있고, 자율 주행 명령어에 기초하여, 상기 자율 주행 차량이 자율 주행할 수 있다. 상기 외부 오브젝트 정보는 외부 오브젝트와 상기 자율 주행 차량 사이의 거리, 상기 자율 주행 차량 사이에 대한 상기 외부 오브젝트의 상대 속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시에 따른 무선 통신 시스템에서 송신기의 저밀도 패리티 검사 (Low density parity check, LDPC) 코딩을 수행하는 방법은, 프로토그래프에 대응하는 프로토행렬을 획득하는 단계; 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들 및 리프팅 팩터에 기초하여, 각 열에 대응되는 하나 이상의 순열된 벡터들을 획득하는 단계, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들에 포함되는 제1 순열된 벡터는 랜덤하게 생성되는 것이고; 상기 하나 이상의 순열된 벡터들을 대응되는 열의 행 별로 분배하는 단계; 상기 분배된 하나 이상의 순열된 벡터들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 복수의 원소(element)들에 대응되는 복수의 리프팅된 서브행렬들을 획득하는 단계; 상기 복수의 리프팅된 서브행렬들에 기초하여, 베이스그래프를 생성하는 단계; 상기 베이스그래프에 기초하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)을 생성하는 단계; 및 상기 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 개수가 2 이상인 경우, 상기 제1 순열된 벡터를 제외한 나머지 순열된 벡터들은 상기 제1 순열된 벡터로부터 획득하는 것이고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 같은 위치의 원소들은 서로 다른 것일 수 있다.
상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 상기 프로토행렬에 대응하는 프로토그래프의 엣지들에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 각 열의 행들에 균등하게 분배될 수 있다.
상기 프로토그래프의 엣지들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배될 수 있다.
상기 대응되는 열의 행들은 적어도 하나의 레이어로 구분되고, 상기 적어도 하나의 레이어의 갯수가 최소가 되도록 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배될 수 있다.
본 개시에 따른 무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법은, 상기 랜덤하게 생성되는 제1 순열된 벡터들에 기초하여, 복수의 PCM들을 생성하는 단계; 상기 복수의 PCM들의 LDPC 코딩 성능들에 기초하여, 상기 복수의 PCM들 중 하나의 PCM을 선택하는 단계; 및 상기 하나의 선택된 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시에 따른 무선 통신 시스템에서 저밀도 패리티 검사 (Low density parity check, LDPC) 코딩을 수행하는 송신기는, 프로세서와 연결된 메모리; 및 상기 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 프로토행렬의 열들의 가중치들 및 리프팅 팩터에 기초하여, 각 열에 대응되는 하나 이상의 순열된 벡터들을 획득하고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들에 포함되는 제1 순열된 벡터는 랜덤하게 생성되어 획득되는 것이고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들을 대응되는 열의 행 별로 분배하고, 상기 분배된 하나 이상의 순열된 벡터들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 복수의 원소(element)들에 대응되는 복수의 리프팅된 서브행렬들을 획득하고, 상기 복수의 리프팅된 서브행렬들에 기초하여, 베이스그래프를 생성하고, 상기 베이스그래프에 기초하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)을 생성하고, 상기 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 개시의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 개시의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 개시의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다. 또한, 본 개시에서 제시된 실시예들 각각은 개별적으로 실시될 수도 잇지만 각 실시예들이 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 개시의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 개시의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 개시의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 개시의 범위에 포함된다.
무선 통신 시스템에서 저밀도 패리티 검사 부호의 패리티 검사 행렬에 기초하여 부호화를 수행하는 방법 및 장치는 3GPP LTE/LTE-A/LTE-A PRO, 5G 시스템 등 다양한 무선통신 시스템에서 산업상 이용될 수 있다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 시스템에서 송신기의 저밀도 패리티 검사 (Low density parity check, LDPC) 코딩을 수행하는 방법에 있어서,
    프로토행렬의 열들의 가중치들 및 리프팅 팩터에 기초하여, 상기 프로토행렬의 각 열에 대응되는 하나 이상의 순열된 벡터들을 획득하는 단계, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들에 포함되는 제1 순열된 벡터는 랜덤하게 생성되는 것이고;
    상기 하나 이상의 순열된 벡터들을 대응되는 열의 행 별로 분배하는 단계;
    상기 분배된 하나 이상의 순열된 벡터들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 복수의 원소(element)들에 대응되는 복수의 리프팅된 서브행렬들을 획득하는 단계;
    상기 복수의 리프팅된 서브행렬들에 기초하여, 베이스그래프를 생성하는 단계;
    상기 베이스그래프에 기초하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)을 생성하는 단계; 및
    상기 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 개수가 2 이상인 경우, 상기 제1 순열된 벡터를 제외한 상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 나머지는 상기 제1 순열된 벡터에 기초하여 획득하는 것이고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 같은 위치의 원소들은 서로 다른 것인,
    무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 상기 프로토행렬에 대응하는 프로토그래프의 엣지들에 기초하여 결정되는 것인,
    무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 상기 프로토행렬의 각 열의 행들에 균등하게 분배되는 것인,
    무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 프로토그래프의 엣지들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배되는,
    무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 대응되는 열의 행들은 적어도 하나의 레이어로 구분되고, 상기 적어도 하나의 레이어의 갯수가 최소가 되도록 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배되는 것인,
    무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 랜덤하게 생성되는 제1 순열된 벡터들에 기초하여, 복수의 PCM들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 PCM들의 LDPC 코딩 성능들에 기초하여, 상기 복수의 PCM들 중 하나의 PCM을 선택하는 단계; 및
    상기 하나의 선택된 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 더 포함하는,
    무선 통신 시스템에서 송신기의 LDPC 코딩을 수행하는 방법.
  8. 무선 통신 시스템에서 저밀도 패리티 검사 (Low density parity check, LDPC) 코딩을 수행하는 송신기에 있어서,
    프로세서와 연결된 메모리; 및
    상기 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    프로토행렬의 열들의 가중치들 및 리프팅 팩터에 기초하여, 상기 프로토행렬의 각 열에 대응되는 하나 이상의 순열된 벡터들(permuted vectors)을 획득하고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들에 포함되는 제1 순열된 벡터는 랜덤하게 생성되는 것이고,
    상기 하나 이상의 순열된 벡터들을 대응되는 열의 행 별로 분배하고,
    상기 분배된 하나 이상의 순열된 벡터들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 복수의 원소(element)들에 대응되는 복수의 리프팅된 서브행렬들을 획득하고,
    상기 복수의 리프팅된 서브행렬들에 기초하여, 베이스그래프를 생성하고,
    상기 베이스그래프에 기초하여, 패리티 검사 행렬(parity check matrix, PCM)을 생성하고,
    상기 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 개수가 2 이상인 경우, 상기 제1 순열된 벡터를 제외한 상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 나머지는 상기 제1 순열된 벡터에 기초하여 획득하는 것이고, 상기 하나 이상의 순열된 벡터들의 같은 위치의 원소들은 서로 다른 것인,
    무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 상기 프로토행렬에 대응하는 프로토그래프의 엣지들에 의하여 결정되는 것인,
    무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로토행렬의 열들의 가중치들은 상기 프로토행렬의 각 열의 행들에 균등하게 분배되는 것인,
    무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 프로토그래프의 엣지들에 기초하여, 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배되는,
    무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 대응되는 열의 행들은 적어도 하나의 레이어로 구분되고, 상기 적어도 하나의 레이어의 갯수가 최소가 되도록 상기 프로토행렬의 열들의 가중치들의 각각은 대응되는 열의 행들에 서로 다르게 분배되는 것인,
    무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 랜덤하게 생성되는 제1 순열된 벡터들에 기초하여, 복수의 PCM들을 생성하고,
    상기 복수의 PCM들의 LDPC 코딩 성능들에 기초하여, 상기 복수의 PCM들 중 하나의 PCM을 선택하고,
    상기 하나의 선택된 PCM을 이용하여 LDPC 코딩을 수행하도록 더 구성되는,
    무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
  15. 제8항에 있어서,
    이동 단말기, 기지국 및 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신하는 자율 주행 장치에 포함되는, 무선 통신 시스템에서 LDPC 코딩을 수행하는 송신기.
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