WO2023224148A1 - 무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면에 관련된 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면에 관련된 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법 Download PDF

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WO2023224148A1
WO2023224148A1 PCT/KR2022/007237 KR2022007237W WO2023224148A1 WO 2023224148 A1 WO2023224148 A1 WO 2023224148A1 KR 2022007237 W KR2022007237 W KR 2022007237W WO 2023224148 A1 WO2023224148 A1 WO 2023224148A1
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ris
channel
reference signal
information
base station
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오재기
최준일
정재훈
이교승
이형택
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엘지전자 주식회사
한국과학기술원
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    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
    • H01Q15/00—Devices for reflection, refraction, diffraction or polarisation of waves radiated from an antenna, e.g. quasi-optical devices
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/155—Ground-based stations
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/10—Scheduling measurement reports ; Arrangements for measurement reports

Definitions

  • the following description relates to a wireless communication system and to an apparatus and method for estimating a channel related to an intelligent reflecting surface (RIS) in a wireless communication system.
  • RIS intelligent reflecting surface
  • Wireless access systems are being widely deployed to provide various types of communication services such as voice and data.
  • a wireless access system is a multiple access system that can support communication with multiple users by sharing available system resources (bandwidth, transmission power, etc.).
  • multiple access systems include code division multiple access (CDMA) systems, frequency division multiple access (FDMA) systems, time division multiple access (TDMA) systems, orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems, and single carrier frequency (SC-FDMA) systems. division multiple access) systems, etc.
  • enhanced mobile broadband (eMBB) communication technology is being proposed compared to the existing radio access technology (RAT).
  • RAT radio access technology
  • a communication system that takes into account reliability and latency-sensitive services/UE (user equipment) as well as mMTC (massive machine type communications), which connects multiple devices and objects to provide a variety of services anytime and anywhere, is being proposed. .
  • mMTC massive machine type communications
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for effectively estimating a channel in an environment using a reflecting intelligent surface (RIS) in a wireless communication system.
  • RIS reflecting intelligent surface
  • the present disclosure can provide a method and device for channel estimation using active elements included in RIS in a wireless communication system.
  • the present disclosure may provide a method and apparatus for estimating a channel between at least one user equipment (UE) and RIS in a wireless communication system.
  • UE user equipment
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for performing measurements on a reference signal in a RIS in a wireless communication system.
  • the present disclosure may provide a method and apparatus for estimating channels between a base station, a RIS, and at least one UE based on measurements of reference signals performed in a RIS in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for estimating a channel based on information obtained using active elements of RIS in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for estimating channels for remaining elements from channel information for some elements of a RIS in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for estimating a channel for each element based on the correlation between RIS elements in a wireless communication system.
  • a method of operating a base station in a wireless communication system includes transmitting configuration information for at least one downlink reference signal, transmitting the at least one downlink reference signal, at least Transmitting configuration information for an uplink reference signal to one user equipment (UE), receiving channel information from a reflecting intelligent surface (RIS), scheduling results for transmitting downlink data to the at least one UE It may include transmitting control information indicating, and transmitting downlink data to the at least one UE according to the scheduling result.
  • the channel information may include channel values for some and the remaining elements determined based on reception values of the uplink reference signal and the downlink reference signal measured using some of the elements included in the RIS. You can.
  • a method of operating a reflecting intelligent surface (RIS) device in a wireless communication system includes receiving reference signals from a base station and at least one user equipment (UE) using some of the elements, the reference signal performing measurements, estimating a first partial channel related to the portion of channels for elements included in the RIS based on a result of the measurement, and estimating a first partial channel related to the portion of channels for elements included in the RIS, based on the first partial channel. It may include estimating a second partial channel related to the remaining elements excluding , and transmitting information about a channel including the first partial channel and the second partial channel to the base station.
  • UE user equipment
  • a base station in a wireless communication system includes a transceiver and a processor connected to the transceiver, wherein the processor transmits configuration information for at least one downlink reference signal, and the at least Transmit one downlink reference signal, transmit configuration information for the uplink reference signal to at least one user equipment (UE), receive channel information from a reflecting intelligent surface (RIS), and send a message to the at least one UE. Transmits control information indicating a scheduling result for transmitting downlink data, controls transmission of downlink data to the at least one UE according to the scheduling result, and the channel information is one of the elements included in the RIS. It may include channel values for the part and the remaining elements determined based on received values of the uplink reference signal and the downlink reference signal measured using part.
  • the processor transmits configuration information for at least one downlink reference signal, and the at least Transmit one downlink reference signal, transmit configuration information for the uplink reference signal to at least one user equipment (UE), receive channel information from a reflecting intelligent surface (RIS), and send a message to the at
  • a communication device includes at least one processor, at least one computer memory connected to the at least one processor and storing instructions that direct operations as executed by the at least one processor.
  • the operations include transmitting configuration information for at least one downlink reference signal, transmitting the at least one downlink reference signal, and providing an uplink reference signal to at least one user equipment (UE).
  • Transmitting configuration information for a signal receiving channel information from a reflecting intelligent surface (RIS), transmitting control information informing the at least one UE of a scheduling result for transmitting downlink data, and It may include transmitting downlink data to the at least one UE according to the scheduling result.
  • the channel information may include channel values for some and the remaining elements determined based on reception values of the uplink reference signal and the downlink reference signal measured using some of the elements included in the RIS. You can.
  • the at least one executable by a processor includes a command, wherein the at least one command causes the device to transmit configuration information for at least one downlink reference signal, transmit the at least one downlink reference signal, and cause at least one UE ( Transmits configuration information about an uplink reference signal to user equipment, receives channel information from a reflecting intelligent surface (RIS), and transmits control information informing the at least one UE of a scheduling result for transmitting downlink data. And, control to transmit downlink data to the at least one UE according to the scheduling result, and the channel information includes the uplink reference signal and the downlink measured using some of the elements included in the RIS. It may include channel values for some and the remaining elements determined based on received values of the reference signal.
  • RIS reflecting intelligent surface
  • channels can be effectively estimated in an environment using a reflecting intelligent surface (RIS).
  • RIS reflecting intelligent surface
  • FIG. 1 shows an example of a communication system applicable to the present disclosure.
  • Figure 2 shows an example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • Figure 3 shows another example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • Figure 4 shows an example of a portable device applicable to the present disclosure.
  • FIG 5 shows an example of a vehicle or autonomous vehicle applicable to the present disclosure.
  • Figure 6 shows an example of AI (Artificial Intelligence) applicable to the present disclosure.
  • Figure 7 shows a method of processing a transmission signal applicable to the present disclosure.
  • Figure 8 shows an example of a communication structure that can be provided in a 6G (6th generation) system applicable to the present disclosure.
  • Figure 10 shows a THz communication method applicable to the present disclosure.
  • FIG. 11 illustrates a communication environment including an intelligent reflecting surface (RIS) according to an embodiment of the present disclosure.
  • RIS intelligent reflecting surface
  • Figure 12 shows the probability distribution of rank according to the number of active elements in RIS according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 13 shows an example of channel estimation and communication timing according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 14 shows an example of a downlink communication procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 15 shows an example of a procedure for receiving downlink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 16 shows an example of a procedure for transmitting downlink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 17 shows an example of a procedure for estimating a channel according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 18 shows an example of a procedure for determining and estimating a channel value related to a passive element according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 19, 20, and 21 show the performance of a channel estimation technique according to an embodiment of the present disclosure.
  • each component or feature may 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. Additionally, some components and/or features may be combined to configure an embodiment of the present disclosure. The order of operations described in embodiments of the present disclosure may be changed. Some features or features of one embodiment may be included in another embodiment or may be replaced with corresponding features or features of another embodiment.
  • the base station is meant as a terminal node of the network that directly communicates with the mobile station. Certain operations described in this document as being performed by the base station may, in some cases, be performed by an upper node of the base station.
  • 'base station' is a term such as fixed station, Node B, eNB (eNode B), gNB (gNode B), ng-eNB, advanced base station (ABS), or access point. It can be replaced by .
  • a terminal may include a user equipment (UE), a mobile station (MS), a subscriber station (SS), a mobile subscriber station (MSS), It can be replaced with terms such as mobile terminal or advanced mobile station (AMS).
  • UE user equipment
  • MS mobile station
  • SS subscriber station
  • MSS mobile subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • the transmitting end refers to a fixed and/or mobile node that provides a data service or a voice service
  • the receiving end refers to a fixed and/or mobile node that receives a data service or a voice service. Therefore, in the case of uplink, the mobile station can be the transmitting end and the base station can be the receiving end. Likewise, in the case of downlink, the mobile station can be the receiving end and the base station can be the transmitting end.
  • Embodiments of the present disclosure include wireless access systems such as the IEEE 802.xx system, 3GPP (3rd Generation Partnership Project) system, 3GPP LTE (Long Term Evolution) system, 3GPP 5G (5th generation) NR (New Radio) system, and 3GPP2 system. It may be supported by at least one standard document disclosed in one, and in particular, embodiments of the present disclosure are supported by the 3GPP TS (technical specification) 38.211, 3GPP TS 38.212, 3GPP TS 38.213, 3GPP TS 38.321 and 3GPP TS 38.331 documents. It can be.
  • 3GPP TS technical specification
  • embodiments of the present disclosure can be applied to other wireless access systems and are not limited to the above-described systems. As an example, it may be applicable to systems applied after the 3GPP 5G NR system and is not limited to a specific system.
  • 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
  • LTE is 3GPP TS 36.xxx Release 8 and later.
  • LTE technology after 3GPP TS 36.xxx Release 10 may be referred to as LTE-A
  • LTE technology after 3GPP TS 36.xxx Release 13 may be referred to as LTE-A pro.
  • 3GPP NR may refer to technology after TS 38.xxx Release 15.
  • 3GPP 6G may refer to technology after TS Release 17 and/or Release 18. “xxx” refers to the standard document detail number.
  • LTE/NR/6G can be collectively referred to as a 3GPP system.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a communication system applied to the present disclosure.
  • the communication system 100 applied to the present disclosure includes a wireless device, a base station, and a network.
  • a wireless device refers to a device that performs communication using wireless access technology (e.g., 5G NR, LTE) and may be referred to as a communication/wireless/5G device.
  • wireless devices include robots (100a), vehicles (100b-1, 100b-2), extended reality (XR) devices (100c), hand-held devices (100d), and home appliances (100d).
  • appliance) (100e), IoT (Internet of Thing) device (100f), and AI (artificial intelligence) device/server (100g).
  • vehicles may include vehicles equipped with wireless communication functions, autonomous vehicles, vehicles capable of inter-vehicle communication, etc.
  • the vehicles 100b-1 and 100b-2 may include an unmanned aerial vehicle (UAV) (eg, a drone).
  • UAV unmanned aerial vehicle
  • the XR device 100c includes augmented reality (AR)/virtual reality (VR)/mixed reality (MR) devices, including a head-mounted device (HMD), a head-up display (HUD) installed in a vehicle, a television, It can be implemented in the form of smartphones, computers, wearable devices, home appliances, digital signage, vehicles, robots, etc.
  • the mobile device 100d may include a smartphone, smart pad, wearable device (eg, smart watch, smart glasses), computer (eg, laptop, etc.), etc.
  • Home appliances 100e may include a TV, refrigerator, washing machine, etc.
  • IoT device 100f may include sensors, smart meters, etc.
  • the base station 120 and the network 130 may also be implemented as wireless devices, and a specific wireless device 120a may operate as a base station/network node for other wireless devices.
  • Wireless devices 100a to 100f may be connected to the network 130 through the base station 120.
  • AI technology may be applied to the wireless devices 100a to 100f, and the wireless devices 100a to 100f may be connected to the AI server 100g through the network 130.
  • the network 130 may be configured using a 3G network, 4G (eg, LTE) network, or 5G (eg, NR) network.
  • Wireless devices 100a to 100f may communicate with each other through the base station 120/network 130, but communicate directly (e.g., sidelink communication) without going through the base station 120/network 130. You may.
  • vehicles 100b-1 and 100b-2 may communicate directly (eg, vehicle to vehicle (V2V)/vehicle to everything (V2X) communication).
  • the IoT device 100f eg, sensor
  • the IoT device 100f may communicate directly with other IoT devices (eg, sensor) or other wireless devices 100a to 100f.
  • Wireless communication/connection may be established between the wireless devices (100a to 100f)/base station (120) and the base station (120)/base station (120).
  • wireless communication/connection includes various methods such as uplink/downlink communication (150a), sidelink communication (150b) (or D2D communication), and communication between base stations (150c) (e.g., relay, integrated access backhaul (IAB)).
  • IAB integrated access backhaul
  • This can be achieved through wireless access technology (e.g. 5G NR).
  • wireless communication/connection 150a, 150b, 150c
  • a wireless device and a base station/wireless device, and a base station and a base station can transmit/receive wireless signals to each other.
  • wireless communication/connection 150a, 150b, and 150c may transmit/receive signals through various physical channels.
  • various configuration information setting processes for transmitting/receiving wireless signals various signal processing processes (e.g., channel encoding/decoding, modulation/demodulation, resource mapping/demapping, etc.) , at least some of the resource allocation process, etc. may be performed.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • the first wireless device 200a and the second wireless device 200b can transmit and receive wireless signals through various wireless access technologies (eg, LTE, NR).
  • ⁇ first wireless device 200a, second wireless device 200b ⁇ refers to ⁇ wireless device 100x, base station 120 ⁇ and/or ⁇ wireless device 100x, wireless device 100x) in FIG. ⁇ can be responded to.
  • the first wireless device 200a includes one or more processors 202a and one or more memories 204a, and may further include one or more transceivers 206a and/or one or more antennas 208a.
  • Processor 202a controls memory 204a and/or transceiver 206a and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • the processor 202a may process information in the memory 204a to generate first information/signal and then transmit a wireless signal including the first information/signal through the transceiver 206a.
  • the processor 202a may receive a wireless signal including the second information/signal through the transceiver 206a and then store information obtained from signal processing of the second information/signal in the memory 204a.
  • the memory 204a may be connected to the processor 202a and may store various information related to the operation of the processor 202a.
  • memory 204a may perform some or all of the processes controlled by processor 202a or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • Software code containing them can be stored.
  • the processor 202a and the memory 204a may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • Transceiver 206a may be coupled to processor 202a and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 208a.
  • Transceiver 206a may include a transmitter and/or receiver.
  • the transceiver 206a may be used interchangeably with a radio frequency (RF) unit.
  • RF radio frequency
  • a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
  • the second wireless device 200b includes one or more processors 202b, one or more memories 204b, and may further include one or more transceivers 206b and/or one or more antennas 208b.
  • Processor 202b controls memory 204b and/or transceiver 206b and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • the processor 202b may process information in the memory 204b to generate third information/signal and then transmit a wireless signal including the third information/signal through the transceiver 206b.
  • the processor 202b may receive a wireless signal including the fourth information/signal through the transceiver 206b and then store information obtained from signal processing of the fourth information/signal in the memory 204b.
  • the memory 204b may be connected to the processor 202b and may store various information related to the operation of the processor 202b. For example, memory 204b may perform some or all of the processes controlled by processor 202b or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein. Software code containing them can be stored.
  • the processor 202b and the memory 204b may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • Transceiver 206b may be coupled to processor 202b and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 208b.
  • the transceiver 206b may include a transmitter and/or a receiver.
  • the transceiver 206b may be used interchangeably with an RF unit.
  • a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
  • one or more protocol layers may be implemented by one or more processors 202a and 202b.
  • one or more processors 202a and 202b may operate on one or more layers (e.g., physical (PHY), media access control (MAC), radio link control (RLC), packet data convergence protocol (PDCP), and radio resource (RRC). control) and functional layers such as SDAP (service data adaptation protocol) can be implemented.
  • layers e.g., physical (PHY), media access control (MAC), radio link control (RLC), packet data convergence protocol (PDCP), and radio resource (RRC). control
  • SDAP service data adaptation protocol
  • One or more processors 202a, 202b may generate one or more Protocol Data Units (PDUs) and/or one or more service data units (SDUs) according to the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or operational flowcharts disclosed in this document. can be created.
  • One or more processors 202a and 202b may generate messages, control information, data or information according to the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed in this document.
  • One or more processors 202a, 202b generate signals (e.g., baseband signals) containing PDUs, SDUs, messages, control information, data, or information according to the functions, procedures, proposals, and/or methods disclosed herein.
  • transceivers 206a, 206b can be provided to one or more transceivers (206a, 206b).
  • One or more processors 202a, 202b may receive signals (e.g., baseband signals) from one or more transceivers 206a, 206b, and the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • PDU, SDU, message, control information, data or information can be obtained.
  • One or more processors 202a, 202b may be referred to as a controller, microcontroller, microprocessor, or microcomputer.
  • One or more processors 202a and 202b may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed in this document may be implemented using firmware or software, and the firmware or software may be implemented to include modules, procedures, functions, etc.
  • Firmware or software configured to perform the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operation flowcharts disclosed in this document may be included in one or more processors 202a and 202b or stored in one or more memories 204a and 204b. It may be driven by the above processors 202a and 202b.
  • the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed in this document may be implemented using firmware or software in the form of codes, instructions and/or sets of instructions.
  • One or more memories 204a and 204b may be connected to one or more processors 202a and 202b and may store various types of data, signals, messages, information, programs, codes, instructions and/or commands.
  • One or more memories 204a, 204b may include read only memory (ROM), random access memory (RAM), erasable programmable read only memory (EPROM), flash memory, hard drives, registers, cache memory, computer readable storage media, and/or It may be composed of a combination of these.
  • One or more memories 204a and 204b may be located internal to and/or external to one or more processors 202a and 202b. Additionally, one or more memories 204a and 204b may be connected to one or more processors 202a and 202b through various technologies, such as wired or wireless connections.
  • One or more transceivers may transmit user data, control information, wireless signals/channels, etc. mentioned in the methods and/or operation flowcharts of this document to one or more other devices.
  • One or more transceivers 206a, 206b may receive user data, control information, wireless signals/channels, etc. referred to in the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein, etc. from one or more other devices. there is.
  • one or more transceivers 206a and 206b may be connected to one or more processors 202a and 202b and may transmit and receive wireless signals.
  • one or more processors 202a, 202b may control one or more transceivers 206a, 206b to transmit user data, control information, or wireless signals to one or more other devices. Additionally, one or more processors 202a and 202b may control one or more transceivers 206a and 206b to receive user data, control information, or wireless signals from one or more other devices. In addition, one or more transceivers (206a, 206b) may be connected to one or more antennas (208a, 208b), and one or more transceivers (206a, 206b) may be connected to the description and functions disclosed in this document through one or more antennas (208a, 208b).
  • one or more antennas may be multiple physical antennas or multiple logical antennas (eg, antenna ports).
  • One or more transceivers (206a, 206b) process the received user data, control information, wireless signals/channels, etc. using one or more processors (202a, 202b), and convert the received wireless signals/channels, etc. from the RF band signal. It can be converted to a baseband signal.
  • One or more transceivers (206a, 206b) may convert user data, control information, wireless signals/channels, etc. processed using one or more processors (202a, 202b) from a baseband signal to an RF band signal.
  • one or more transceivers 206a, 206b may include (analog) oscillators and/or filters.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating another example of a wireless device to which the present disclosure is applied.
  • the wireless device 300 corresponds to the wireless devices 200a and 200b of FIG. 2 and includes various elements, components, units/units, and/or modules. ) can be composed of.
  • the wireless device 300 may include a communication unit 310, a control unit 320, a memory unit 330, and an additional element 340.
  • the communication unit may include communication circuitry 312 and transceiver(s) 314.
  • communication circuitry 312 may include one or more processors 202a and 202b and/or one or more memories 204a and 204b of FIG. 2 .
  • transceiver(s) 314 may include one or more transceivers 206a, 206b and/or one or more antennas 208a, 208b of FIG. 2.
  • the control unit 320 is electrically connected to the communication unit 310, the memory unit 330, and the additional element 340 and controls overall operations of the wireless device.
  • the control unit 320 may control the electrical/mechanical operation of the wireless device based on the program/code/command/information stored in the memory unit 330.
  • the control unit 320 transmits the information stored in the memory unit 330 to the outside (e.g., another communication device) through the communication unit 310 through a wireless/wired interface, or to the outside (e.g., to another communication device) through the communication unit 310.
  • Information received through a wireless/wired interface from another communication device can be stored in the memory unit 330.
  • the additional element 340 may be configured in various ways depending on the type of wireless device.
  • the additional element 340 may include at least one of a power unit/battery, an input/output unit, a driving unit, and a computing unit.
  • the wireless device 300 includes robots (FIG. 1, 100a), vehicles (FIG. 1, 100b-1, 100b-2), XR devices (FIG. 1, 100c), and portable devices (FIG. 1, 100d).
  • FIG. 1, 100e home appliances
  • IoT devices Figure 1, 100f
  • digital broadcasting terminals hologram devices
  • public safety devices MTC devices
  • medical devices fintech devices (or financial devices)
  • security devices climate/ It can be implemented in the form of an environmental device, AI server/device (FIG. 1, 140), base station (FIG. 1, 120), network node, etc.
  • Wireless devices can be mobile or used in fixed locations depending on the usage/service.
  • various elements, components, units/parts, and/or modules within the wireless device 300 may be entirely interconnected through a wired interface, or at least some of them may be wirelessly connected through the communication unit 310.
  • the control unit 320 and the communication unit 310 are connected by wire, and the control unit 320 and the first unit (e.g., 130, 140) are connected wirelessly through the communication unit 310.
  • each element, component, unit/part, and/or module within the wireless device 300 may further include one or more elements.
  • the control unit 320 may be comprised of one or more processor sets.
  • control unit 320 may be composed of a set of a communication control processor, an application processor, an electronic control unit (ECU), a graphics processing processor, and a memory control processor.
  • memory unit 330 may be comprised of RAM, dynamic RAM (DRAM), ROM, flash memory, volatile memory, non-volatile memory, and/or a combination thereof. It can be configured.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a portable device to which the present disclosure is applied.
  • FIG 4 illustrates a portable device to which the present disclosure is applied.
  • Portable devices may include smartphones, smart pads, wearable devices (e.g., smart watches, smart glasses), and portable computers (e.g., laptops, etc.).
  • a mobile device may be referred to as a mobile station (MS), user terminal (UT), mobile subscriber station (MSS), subscriber station (SS), advanced mobile station (AMS), or wireless terminal (WT).
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • WT wireless terminal
  • the portable device 400 includes an antenna unit 408, a communication unit 410, a control unit 420, a memory unit 430, a power supply unit 440a, an interface unit 440b, and an input/output unit 440c. ) may include.
  • the antenna unit 408 may be configured as part of the communication unit 410.
  • Blocks 410 to 430/440a to 440c correspond to blocks 310 to 330/340 in FIG. 3, respectively.
  • the communication unit 410 can transmit and receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations.
  • the control unit 420 can control the components of the portable device 400 to perform various operations.
  • the control unit 420 may include an application processor (AP).
  • the memory unit 430 may store data/parameters/programs/codes/commands necessary for driving the portable device 400. Additionally, the memory unit 430 can store input/output data/information, etc.
  • the power supply unit 440a supplies power to the portable device 400 and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, etc.
  • the interface unit 440b may support connection between the mobile device 400 and other external devices.
  • the interface unit 440b may include various ports (eg, audio input/output ports, video input/output ports) for connection to external devices.
  • the input/output unit 440c may input or output image information/signals, audio information/signals, data, and/or information input from the user.
  • the input/output unit 440c may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit 440d, a speaker, and/or a haptic module.
  • the input/output unit 440c acquires information/signals (e.g., touch, text, voice, image, video) input from the user, and the obtained information/signals are stored in the memory unit 430. It can be saved.
  • the communication unit 410 can convert the information/signal stored in the memory into a wireless signal and transmit the converted wireless signal directly to another wireless device or to a base station. Additionally, the communication unit 410 may receive a wireless signal from another wireless device or a base station and then restore the received wireless signal to the original information/signal.
  • the restored information/signal may be stored in the memory unit 430 and then output in various forms (eg, text, voice, image, video, haptic) through the input/output unit 440c.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a vehicle or autonomous vehicle to which the present disclosure is applied.
  • a vehicle or autonomous vehicle can be implemented as a mobile robot, vehicle, train, aerial vehicle (AV), ship, etc., and is not limited to the form of a vehicle.
  • AV aerial vehicle
  • the vehicle or autonomous vehicle 500 includes an antenna unit 508, a communication unit 510, a control unit 520, a drive unit 540a, a power supply unit 540b, a sensor unit 540c, and an autonomous driving unit. It may include a portion 540d.
  • the antenna unit 550 may be configured as part of the communication unit 510. Blocks 510/530/540a to 540d correspond to blocks 410/430/440 in FIG. 4, respectively.
  • the communication unit 510 may transmit and receive signals (e.g., data, control signals, etc.) with external devices such as other vehicles, base stations (e.g., base stations, road side units, etc.), and servers.
  • the control unit 520 may control elements of the vehicle or autonomous vehicle 500 to perform various operations.
  • the control unit 520 may include an electronic control unit (ECU).
  • ECU electronice control unit
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an AI device applied to the present disclosure.
  • AI devices include fixed devices such as TVs, projectors, smartphones, PCs, laptops, digital broadcasting terminals, tablet PCs, wearable devices, set-top boxes (STBs), radios, washing machines, refrigerators, digital signage, robots, vehicles, etc. It can be implemented as a device or a movable device.
  • the AI device 600 includes a communication unit 610, a control unit 620, a memory unit 630, an input/output unit (640a/640b), a learning processor unit 640c, and a sensor unit 640d. may include. Blocks 610 to 630/640a to 640d may correspond to blocks 310 to 330/340 of FIG. 3, respectively.
  • the communication unit 610 uses wired and wireless communication technology to communicate with wired and wireless signals (e.g., sensor information, user Input, learning model, control signal, etc.) can be transmitted and received. To this end, the communication unit 610 may transmit information in the memory unit 630 to an external device or transmit a signal received from an external device to the memory unit 630.
  • wired and wireless signals e.g., sensor information, user Input, learning model, control signal, etc.
  • the control unit 620 may determine at least one executable operation of the AI device 600 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or a machine learning algorithm. And, the control unit 620 can control the components of the AI device 600 to perform the determined operation. For example, the control unit 620 may request, search, receive, or utilize data from the learning processor unit 640c or the memory unit 630, and may select at least one operation that is predicted or determined to be desirable among the executable operations. Components of the AI device 600 can be controlled to execute operations.
  • control unit 620 collects history information including the operation content of the AI device 600 or user feedback on the operation, and stores it in the memory unit 630 or the learning processor unit 640c, or the AI server ( It can be transmitted to an external device such as Figure 1, 140). The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the memory unit 630 can store data supporting various functions of the AI device 600.
  • the memory unit 630 may store data obtained from the input unit 640a, data obtained from the communication unit 610, output data from the learning processor unit 640c, and data obtained from the sensing unit 640. Additionally, the memory unit 630 may store control information and/or software codes necessary for operation/execution of the control unit 620.
  • the input unit 640a can obtain various types of data from outside the AI device 600.
  • the input unit 620 may obtain training data for model training and input data to which the learning model will be applied.
  • the input unit 640a may include a camera, microphone, and/or a user input unit.
  • the output unit 640b may generate output related to vision, hearing, or tactile sensation.
  • the output unit 640b may include a display unit, a speaker, and/or a haptic module.
  • the sensing unit 640 may obtain at least one of internal information of the AI device 600, surrounding environment information of the AI device 600, and user information using various sensors.
  • the sensing unit 640 may include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. there is.
  • the learning processor unit 640c can train a model composed of an artificial neural network using training data.
  • the learning processor unit 640c may perform AI processing together with the learning processor unit of the AI server (FIG. 1, 140).
  • the learning processor unit 640c may process information received from an external device through the communication unit 610 and/or information stored in the memory unit 630. Additionally, the output value of the learning processor unit 640c may be transmitted to an external device through the communication unit 610 and/or stored in the memory unit 630.
  • Figure 7 is a diagram illustrating a method of processing a transmission signal applied to the present disclosure.
  • the transmission signal may be processed by a signal processing circuit.
  • the signal processing circuit 700 may include a scrambler 710, a modulator 720, a layer mapper 730, a precoder 740, a resource mapper 750, and a signal generator 760.
  • the operation/function of FIG. 7 may be performed in the processors 202a and 202b and/or transceivers 206a and 206b of FIG. 2.
  • the hardware elements of FIG. 7 may be implemented in the processors 202a and 202b and/or transceivers 206a and 206b of FIG. 2.
  • blocks 710 to 760 may be implemented in processors 202a and 202b of FIG. 2. Additionally, blocks 710 to 750 may be implemented in the processors 202a and 202b of FIG. 2, and block 760 may be implemented in the transceivers 206a and 206b of FIG. 2, and are not limited to the above-described embodiment.
  • the codeword can be converted into a wireless signal through the signal processing circuit 700 of FIG. 7.
  • a codeword is an encoded bit sequence of an information block.
  • the information block may include a transport block (eg, UL-SCH transport block, DL-SCH transport block).
  • Wireless signals may be transmitted through various physical channels (eg, PUSCH, PDSCH).
  • the codeword may be converted into a scrambled bit sequence by the scrambler 710.
  • the scramble sequence used for scrambling is generated based on an initialization value, and the initialization value may include ID information of the wireless device.
  • the scrambled bit sequence may be modulated into a modulation symbol sequence by the modulator 720.
  • Modulation methods may include pi/2-binary phase shift keying (pi/2-BPSK), m-phase shift keying (m-PSK), and m-quadrature amplitude modulation (m-QAM).
  • the complex modulation symbol sequence may be mapped to one or more transport layers by the layer mapper 730.
  • the modulation symbols of each transport layer may be mapped to corresponding antenna port(s) by the precoder 740 (precoding).
  • the output z of the precoder 740 can be obtained by multiplying the output y of the layer mapper 730 with the precoding matrix W of N*M.
  • N is the number of antenna ports and M is the number of transport layers.
  • the precoder 740 may perform precoding after performing transform precoding (eg, discrete Fourier transform (DFT) transform) on complex modulation symbols. Additionally, the precoder 740 may perform precoding without performing transform precoding.
  • transform precoding eg, discrete Fourier transform (DFT) transform
  • the resource mapper 750 can map the modulation symbols of each antenna port to time-frequency resources.
  • a time-frequency resource may include a plurality of symbols (eg, CP-OFDMA symbol, DFT-s-OFDMA symbol) in the time domain and a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • the signal generator 760 generates a wireless signal from the mapped modulation symbols, and the generated wireless signal can be transmitted to another device through each antenna.
  • the signal generator 760 may include an inverse fast fourier transform (IFFT) module, a cyclic prefix (CP) inserter, a digital-to-analog converter (DAC), a frequency uplink converter, etc. .
  • IFFT inverse fast fourier transform
  • CP cyclic prefix
  • DAC digital-to-analog converter
  • the signal processing process for the received signal in the wireless device may be configured as the reverse of the signal processing process (710 to 760) of FIG. 7.
  • a wireless device eg, 200a and 200b in FIG. 2
  • the received wireless signal can be converted into a baseband signal through a signal restorer.
  • the signal restorer may include a frequency downlink converter, an analog-to-digital converter (ADC), a CP remover, and a fast fourier transform (FFT) module.
  • ADC analog-to-digital converter
  • FFT fast fourier transform
  • the baseband signal can be restored to a codeword through a resource de-mapper process, postcoding process, demodulation process, and de-scramble process.
  • a signal processing circuit for a received signal may include a signal restorer, resource de-mapper, postcoder, demodulator, de-scrambler, and decoder.
  • 6G (wireless communications) systems require (i) very high data rates per device, (ii) very large number of connected devices, (iii) global connectivity, (iv) very low latency, (v) battery- The goal is to reduce the energy consumption of battery-free IoT devices, (vi) ultra-reliable connectivity, and (vii) connected intelligence with machine learning capabilities.
  • the vision of the 6G system can be four aspects such as “intelligent connectivity”, “deep connectivity”, “holographic connectivity”, and “ubiquitous connectivity”, and the 6G system can satisfy the requirements as shown in Table 1 below. In other words, Table 1 is a table showing the requirements of the 6G system.
  • the 6G system includes enhanced mobile broadband (eMBB), ultra-reliable low latency communications (URLLC), massive machine type communications (mMTC), AI integrated communication, and tactile communication.
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • URLLC ultra-reliable low latency communications
  • mMTC massive machine type communications
  • AI integrated communication and tactile communication.
  • tactile internet high throughput, high network capacity, high energy efficiency, low backhaul and access network congestion, and improved data security. It can have key factors such as enhanced data security.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a communication structure that can be provided in a 6G system applicable to the present disclosure.
  • the 6G system is expected to have simultaneous wireless communication connectivity 50 times higher than that of the 5G wireless communication system.
  • URLLC a key feature of 5G, is expected to become an even more mainstream technology in 6G communications by providing end-to-end delays of less than 1ms.
  • the 6G system will have much better volume spectrum efficiency, unlike the frequently used area spectrum efficiency.
  • 6G systems can provide very long battery life and advanced battery technologies for energy harvesting, so mobile devices in 6G systems may not need to be separately charged.
  • THz communication can be applied in the 6G system.
  • the data transfer rate can be increased by increasing the bandwidth. This can be accomplished by using sub-THz communications with wide bandwidth and applying advanced massive MIMO technology.
  • FIG. 9 is a diagram showing an electromagnetic spectrum applicable to the present disclosure.
  • THz waves also known as submillimeter radiation, typically represent a frequency band between 0.1 THz and 10 THz with a corresponding wavelength in the range of 0.03 mm-3 mm.
  • the 100GHz-300GHz band range (Sub THz band) is considered the main part of the THz band for cellular communications. Adding the Sub-THz band to the mmWave band increases 6G cellular communication capacity.
  • 300GHz-3THz is in the far infrared (IR) frequency band.
  • the 300GHz-3THz band is part of the wideband, but it is at the border of the wideband and immediately behind the RF band. Therefore, this 300 GHz-3 THz band shows similarities to RF.
  • THz communications Key characteristics of THz communications include (i) widely available bandwidth to support very high data rates, (ii) high path loss occurring at high frequencies (highly directional antennas are indispensable).
  • the narrow beamwidth produced by a highly directional antenna reduces interference.
  • the small wavelength of THz signals allows a much larger number of antenna elements to be integrated into devices and base stations (BSs) operating in this band. This enables the use of advanced adaptive array techniques that can overcome range limitations.
  • THz Terahertz
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a THz communication method applicable to the present disclosure.
  • THz waves are located between RF (Radio Frequency)/millimeter (mm) and infrared bands. (i) Compared to visible light/infrared, they penetrate non-metal/non-polarized materials better and have a shorter wavelength than RF/millimeter waves, so they have high straightness. Beam focusing may be possible.
  • RIS is one of the major new technology candidates for future wireless communications, and is a surface equipped with multiple elements that reflect signals. Each device element can independently change the phase of impinging electromagnetic waves.
  • One of the main features of RIS is that it is controllable, allowing the phase change rate of each element to be adjusted in real time. Based on the adjustment of the phase change rate, it is possible to modify the wireless communication channel in real time, such as increasing the information transmission rate or assisting devices that cannot receive a signal. Additionally, because it uses passive elements that support only signal reflection, RIS can be implemented at a low cost and with low power consumption.
  • Metamaterials which are devices that cause reflection of signals, can be implemented in various ways.
  • metamaterials include a diode method using metal materials, a method using liquid crystal, and a method using graphene (e.g., a method of combining graphene and metal using surface plasmon polariton (SPP)). It can be implemented based on Metamaterials can be implemented in various other ways.
  • Devices made of metamaterials can be controlled by a controller. By controlling each of the elements, the controller can adjust the phase change rate applied when the signal is reflected from each of the elements.
  • a base station or a separate device can function as a controller.
  • the RIS may further include active elements as well as passive elements.
  • An active device refers to a device that has the ability to process received signals beyond simply reflecting signals. Active devices can be implemented by connecting the receiving RF chain to passive devices. Active devices may weaken the characteristics of low cost and low complexity, which are one of the advantages of RIS, but active devices can enable more diverse and flexible system operation. Active devices are also referred to as active sensors.
  • This disclosure relates to estimating channels related to RIS in wireless communication systems. Specifically, the present disclosure relates to a technique for estimating the channel of the link between the UE and the RIS and the link between the base station and the RIS using at least one active element in an environment in which a RIS including at least one active element is used.
  • RIS is used as an expression to refer to a device that reflects a signal using a plurality of elements, but it may also be referred to as an 'intelligent reflecting surface (IRS)'.
  • RIS is attracting attention as a technique to improve communication performance in post-5G communications.
  • beamforming techniques are being actively researched to reduce power consumption of transmitters and receivers or increase data transmission rates.
  • it is essential to know accurate channel information.
  • it is difficult to use the existing channel estimation technique as is.
  • the RIS consists only of passive elements
  • the RIS cannot perform independent signal transmission/reception. Therefore, in this case, it is difficult to independently estimate the channel between the base station and RIS or the UE and RIS, and only estimation of the cascaded channel through RIS is possible.
  • the training overhead of channel estimation increases in proportion to the number of elements in the RIS. If a large number of elements are used to improve communication performance, the learning overhead increases significantly, making it difficult to apply it to an actual communication system.
  • One of the ways to solve this problem is to configure some of the RIS elements as active elements. Active elements have the ability to independently receive signals through a receiving radio frequency (RF) chain.
  • RF radio frequency
  • the channel between the base station and RIS and the channel between the UE and RIS can be estimated independently, and the learning overhead can be greatly reduced by using a small number of active elements, which are a portion of all elements.
  • active elements since only partial information of the entire channel can be obtained through active elements, a new channel estimation technique that can estimate the entire channel through the obtained information is needed.
  • Figure 11 shows a communication environment including RIS according to an embodiment of the present disclosure.
  • the base station 1110 and a plurality of UEs 1120-1 to 1120-3 perform communication, and the RIS 1130 communicates with the base station 1110 and a plurality of UEs 1120-1 to 1120. -3) It can assist in liver signal transmission.
  • a base station 1110 equipped with N antennas and UEs 1120-1 to 1120-3 equipped with a single antenna can perform uplink communication.
  • the RIS 1130 with L elements is arranged to improve communication performance between the base station 1110 and the UEs 1120-1 to 1120-3.
  • has Active elements can be implemented by connecting L act elements among the elements of the RIS (1130) to a radio frequency (RF) chain.
  • connection relationship between the elements of the RIS (1130) and the RF chain can be controlled by a switching network controlled by the base station (1110), and the switching network can change in real time. That is, the arrangement of the active elements is not fixed, but can be adjusted by electronic control. Accordingly, when the reference signal is transmitted during a plurality of transmission opportunities, the arrangement of the active elements can be set for each transmission opportunity. Accordingly, the arrangement of active elements may be different at each transmission opportunity.
  • some of the elements of the RIS 1130 may be designed as active elements and others may be designed as passive elements. Active elements and passive elements are classified according to whether they have signal reception or measurement capabilities, and may be referred to as 'first type elements' and 'second type elements'.
  • the present disclosure proposes a channel estimation technique using the active elements of RIS applicable to a multi-user (MU)-multiple input single output (MISO) system following the time division duplex (TDD) method.
  • MU multi-user
  • MISO multiple input single output
  • TDD time division duplex
  • Equation 1 y is the received signal at the base station, M is the number of UEs, H IB is the channel between RIS and the base station, is the reflection coefficients of the elements of the RIS, h UI,m is the channel between the mth UE and RIS, s m is the transmitted signal, and n BS is the noise received at the base station.
  • the channel between the base station and RIS and the channel between UE and RIS can be assumed to be a correlated Rayleigh channel model.
  • the channel model assumes that there are an infinite number of multi-path elements, but this disclosure first assumes that there is a finite number of multi-paths to express the correlation. Assuming that P multiple paths exist between the mth UE and RIS, the channel between the mth UE and RIS can be expressed as [Equation 2] below.
  • h UI,m is the channel between the m-th UE and RIS
  • P is the number of multiple paths
  • c p is the signal attenuation coefficient for the p-th path
  • ⁇ p is the azimuth in the RIS of the p-th path. (azimuth angle), ⁇ p refers to the elevation angle at the RIS of the pth path, and a( ⁇ p , ⁇ p ) refers to the array response vector at the RIS.
  • c 1 , ... , c P are mutually independent and have the same distribution, c 1 , ... , the mean of c P is 0 and the variance is A ⁇ 1 .
  • ⁇ 1 represents the average intensity attenuation of the signal between UE and RIS. If P ⁇ , by the central limit theorem, h UI,m ⁇ (0,A ⁇ 1 R) is satisfied.
  • a ⁇ 1 R is the covariance matrix between UEs and RIS with dimension L ⁇ L.
  • the correlation between UEs and RIS can be expressed as a normalized spatial correlation matrix R, and R can be obtained as in [Equation 3] below.
  • R is the normalized spatial correlation matrix
  • a ⁇ 1 is the variance of signal attenuation coefficients of multiple paths
  • E ⁇ is the averaging operator
  • h UI,m refers to the channel between the mth UE and RIS.
  • [R] a,b are the elements of the a-th row and b-th column of the normalized spatial correlation matrix
  • u a is the position vector of the a-th element of the RIS
  • u b is the b-th element of the RIS.
  • the position vector, ⁇ refers to the wavelength of the signal.
  • the channels between each UE and RIS can be linearly independent. Therefore, the channel between the mth UE and RIS can be expressed as [Equation 5] below.
  • h UI,m is the channel between the mth UE and RIS
  • () refers to the multivariate normal distribution function
  • a ⁇ 1 R refers to the covariance matrix between UE and RIS with L ⁇ L dimensions.
  • the channel between the uplink RIS and the base station can be obtained from the channel between the downlink base station and the RIS. If the antennas of the base station are sufficiently far apart, the channel between each antenna of the base station and the RIS can be defined similarly to [Equation 5] above. However, the covariance matrix is expressed as A ⁇ 2 R using ⁇ 2 , which represents the average intensity attenuation of the signal between the base station and the RIS.
  • the channels between the base station and RIS and the channels between the UE and RIS can be estimated independently.
  • This disclosure proposes a technique for estimating the entire channel with some channel information obtained using active elements in RIS.
  • the proposed technique was proposed using the Rayleigh channel model under an isotropic scattering environment, but can also be applied to other channel models such as geometric channels.
  • the operation of estimating the channel between the base station and RIS and the operation of estimating the channel between UEs and RIS are similar, so this disclosure describes channel estimation between UEs and RIS.
  • a pilot is a signal with a value promised for channel estimation and may be referred to as a reference signal.
  • Each UE transmits an orthonormal pilot sequence for ⁇ U time.
  • x(t) is the signal received in the tth time slot from the active element of RIS
  • P UL is the uplink transmission power
  • M is the number of UEs
  • L act This refers to the noise received by RIS in the th time slot. can be understood as a channel composed of elements corresponding to indices of active elements in h UI,m .
  • Equation 7 Channel between UEs and active elements, ⁇ is a matrix containing all pilot sequences transmitted from UEs, and N is noise received during time ⁇ U.
  • H UI,act is a matrix of size L act ⁇ M, [ ,... , ], and ⁇ is a matrix of size ⁇ U ⁇ M, [ ⁇ 1 ,...].
  • , ⁇ M ] and N is a matrix of size L act ⁇ U , [n RIS (1),... ,n RIS ( ⁇ U )].
  • Equation 8 is the estimation of the subchannel between UEs and RIS, P UL is the uplink transmission power , The channel between UEs and active elements, N, refers to the noise received during ⁇ U time.
  • the rank of the channel between UEs and RIS can be determined as follows.
  • H UI refers to the channel between UEs and RIS
  • K refers to the covariance matrix between each UE and RIS
  • Z refers to the probability distribution.
  • Z is a matrix of size L ⁇ M, where each column is independent and has the same It has a distribution of (0,I L ).
  • H UI,act is a channel between active elements of UEs and RIS
  • K act is a covariance matrix between active elements of each UE and RIS
  • Z is a probability distribution.
  • Figure 12 shows the probability distribution of rank according to the number of active elements in RIS according to an embodiment of the present disclosure.
  • the positions of active elements were randomly generated 1,000 times for each graph.
  • L act is sufficiently small compared to L, With this high probability, it is confirmed that it has a perfect rank.
  • H UI,act is the channel between the active elements of UEs and RIS
  • K act is the covariance matrix between the active elements of each UE and RIS
  • U is the unitary matrix
  • Z is the probability distribution. do.
  • U H Z which has the same distribution as Z.
  • R( ⁇ ) and N( ⁇ ) represent the column space and null space of the matrix.
  • [Equation 11] can be expressed as [Equation 12] below.
  • K act is the covariance matrix between the active elements of each UE and RIS
  • U is the unitary matrix
  • U 1 and U 2 are matrices separating the unitary matrix on the column axis.
  • Each column of is mutually independent and has the same (0,I Lact ) distribution,
  • the rank of is min(L act ,M). If the first column of U 1 is If the first row of is set to Hermitian, U 1 becomes a lower triangular matrix of size L ⁇ L. Multiplying an arbitrary matrix by a full-rank square matrix preserves the rank of the matrix, so the rank of [Equation 12] is equal to min(L act ,M), which means that H UI,act is full rank.
  • the channel between UEs and RIS can be estimated as follows. Briefly, RIS selects M rows with the greatest correlation and normalizes the norms of the estimated rows. The M rows selection operation and normalization operation are described in detail as follows.
  • H UI,act is a full rank in a situation where the number of active elements is sufficiently small compared to the total number of elements.
  • This disclosure assumes that the number of active elements is greater than or equal to the total number of UEs.
  • H UI,act has a full column rank, and the rank of H UI,act becomes M. Because of this, since any M rows of H UI,act become the row basis of the entire channel, other rows of H UI can be expressed as a linear combination of the basis.
  • a set of indices of active elements of RIS Defined as , in order to estimate the entire channel It is required that LL act rows corresponding to indices not included in are estimated through linear combination. However, because the search range of the linear combination coefficient for linear combination is very wide, it is not easy to find the exact linear combination coefficient of the row to be estimated.
  • the present disclosure focuses on the fact that bases with high correlation can well express the row to be estimated. Therefore, when estimating a channel, the present disclosure selects bases that have a high correlation with the row to be estimated and utilizes the correlation coefficient as a linear combination coefficient. Since all columns of H UI have the same spatial correlation matrix R, the element values of R represent the correlation between rows of H UI . Therefore, the element values of R can be used as the correlation coefficient.
  • the proposed technique selects M rows that have a high correlation with the row to be estimated. Search for.
  • a coefficient of linear combination a weighted linear combination coefficient can be used to give greater weight to rows with more correlations, and among possible methods, an exponentially weighted linear combination coefficient is considered.
  • This disclosure is of H UI has the greatest correlation with the second row
  • the indices of the M rows in Expressed as , and the index in the H UI of the corresponding rows is Express. Accordingly, the exponentially weighted linear combination coefficient can be expressed as [Equation 13] below.
  • Equation 13 is an exponentially weighted linear combination coefficient, is the row index of the channel between UEs and RIS, is the index of the selected M rows, is the weighting coefficient, is the covariance matrix second row and It means the element of the first column.
  • Equation 14 is the H UI of the channel matrix between UEs and RIS. estimated value of the th row, is an exponentially weighted linear combination coefficient, Among the rows selected based on correlation in side channel estimation, It means the second row.
  • the norm of the row is significantly different from the norm of the actual channel row. Therefore, an operation to modify the norm is necessary. Based on the statistical distribution of the row norm, the norm can be normalized as follows.
  • This disclosure is a procession Define.
  • S follows the complex Wishart distribution, with M degrees of freedom and a covariance matrix K, It can be expressed as
  • the diagonal elements of S correspond to the square of the norm of the row of H UI , and the covariance between the two diagonal elements of S is expressed as [Equation 15] below.
  • cov ⁇ is the covariance operator
  • H UI (a,:) is the ath row in the channel matrix between UEs and RIS
  • M is the degree of freedom
  • K is the covariance matrix
  • [K] a,b means the elements of the ath row and bth column of the covariance matrix.
  • the correlation coefficient between the squares of the norms of two rows of H UI is proportional to the correlation coefficient between two elements of RIS corresponding to the same index.
  • M rows with high correlation were used, so the sample mean of the norm of the rows used for linear combining can be used as a normalization coefficient.
  • the normalization coefficient of the th estimated row is as follows [Equation 16].
  • Equation 17 is the H UI of the channel matrix between UEs and RIS.
  • estimated value of the th row is an exponentially weighted linear combination coefficient, Among the rows selected based on correlation in side channel estimation, second row, silver It refers to the normalization coefficient of the th estimated row.
  • FIG. 13 shows an example of channel estimation and communication timing according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 13 illustrates a timing diagram showing channel estimation and data transmission.
  • ⁇ T means coherence time
  • RIS estimates a channel between UE and RIS during a time interval ⁇ U
  • ⁇ B and ⁇ U can be set to N and M.
  • the base station may transmit data.
  • FIG. 14 shows an example of a downlink communication procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 14 illustrates signal exchange between the base station 1410, a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M, and RIS 1430.
  • the base station 1410 transmits at least one reference signal to the RIS 1430.
  • the base station 1410 may transmit at least one reference signal using a plurality of antennas.
  • at least one reference signal may be based on a Zadoff-chu sequence.
  • the base station 1410 transmits a transmission request for a reference signal to UE-1 (1420-1).
  • a transmission request for a reference signal may include configuration information for at least one reference signal.
  • the configuration information may indicate at least one of a sequence of at least one reference signal, time-frequency resources allocated for at least one reference signal, power, and an antenna port.
  • UE-1 (1420-1) transmits at least one reference signal.
  • UE-1 (1420-1) may transmit at least one reference signal according to configuration information. At least one reference signal transmitted from UE-1 (1420-1) is received by the RIS (1430).
  • the base station 1410 transmits a transmission request for a reference signal to the UE-M (1420-M).
  • a transmission request for a reference signal may include configuration information for at least one reference signal.
  • the configuration information may indicate at least one of a sequence of at least one reference signal, time-frequency resources allocated for at least one reference signal, power, and an antenna port.
  • the UE-M (1420-M) transmits at least one reference signal.
  • the UE-M (1420-M) may transmit at least one reference signal according to configuration information. At least one reference signal transmitted from the UE-M (1420-M) is received by the RIS (1430).
  • RIS 1430 transmits channel information to base station 1410.
  • the RIS 1430 can measure reference signals using active elements, estimate a subchannel based on the measurement results, and then estimate the entire channel from the subchannel through linear combination.
  • channel information may be transmitted through a backhaul link between the RIS 1430 and the base station 1410.
  • channel information may be expressed in the form of a precoding matrix indicator (PMI).
  • PMI precoding matrix indicator
  • the base station 1410 transmits control information for passive elements to the RIS 1430.
  • the control information indicates a reflection coefficient (e.g., phase coefficient) applied to each of the passive elements included in the RIS 1430 to maximize spectral efficiency.
  • the control information may include at least one of an adjustment value of the reflection coefficient, an index indicating a set of reflection coefficients, and values of the reflection coefficients to be applied.
  • control information may indicate reflection coefficients based on a codebook. Accordingly, the RIS 1430 can set the reflection coefficients of the passive elements to match the channel.
  • an interface establishment procedure between the base station 1410 and RIS 1430 was performed in advance, and the base station 1410 and RIS 1430 received quantized received values and Control information can be transmitted/received.
  • an interface between the base station 1410 and RIS 1430 may be established on a direct path between the base station 1410 and RIS 1430 or on a detour path via another entity.
  • the base station 1410 transmits downlink data to a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M. That is, the base station 1410 may perform scheduling based on channel information provided from the RIS 1430 and transmit downlink data to a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M according to the scheduling result. At this time, a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may receive data signals using the same time-frequency resource.
  • the base station 1410 transmits at least one reference signal prior to the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M.
  • a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may transmit reference signals prior to the base station 1410.
  • a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M participate in the procedure.
  • each of the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may logically use one transmission antenna.
  • at least some of the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may use a plurality of logical transmission antennas.
  • a UE using a plurality of logical transmission antennas can perform operations corresponding to one logical transmission antenna for each transmission antenna.
  • a UE using multiple logical transmission antennas can be understood as a bundle of UEs using one logical transmission antenna.
  • Figure 15 shows an example of a procedure for receiving downlink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 15 illustrates a method of operation of a UE.
  • At least one uplink reference signal may include a sounding reference signal (SRS) and may be transmitted through resources allocated by the base station. That is, prior to transmitting at least one reference signal, the UE may receive configuration information about the reference signal from the base station.
  • the configuration information may include at least one of time-frequency resources, sequence, power, and antenna port allocated for at least one uplink reference signal.
  • the UE receives downlink scheduling information. That is, the UE receives information indicating resources allocated for downlink communication. In other words, the UE receives downlink control information (DCI) for downlink communication. DCI indicates at least one of MCS (modulation and coding scheme) and time-frequency resources.
  • DCI downlink control information
  • the UE receives downlink data.
  • the UE can receive downlink data according to downlink scheduling information. Specifically, the UE can extract a signal mapped to an allocated resource from a downlink signal and demodulate and decode the data.
  • Figure 16 shows an example of a procedure for transmitting downlink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 16 illustrates a method of operating a base station.
  • the base station receives channel information from RIS.
  • Channel information received from RIS includes channel information between the base station and RIS, and channel information between UE and RIS.
  • Channel information includes information necessary to determine a channel matrix, and may include, for example, at least one PMI.
  • the base station performs scheduling based on the channel.
  • the base station may allocate resources to UEs based on the estimated channel and determine at least one of precoders to be applied to signals to be transmitted to UEs and reflection coefficients to be applied to elements of the RIS.
  • the base station can perform scheduling by considering the channel, signal characteristics due to reflection of RIS, combined gain of the reflected signal and directly received signal, etc.
  • step S1605 the base station controls the elements of the RIS based on the channel. Specifically, the base station determines reflection coefficients for each element of the RIS and transmits control information indicating the determined reflection coefficients to the RIS. At this time, reflection coefficients are determined based on the channel between the base station and RIS, and the channel between UE and RIS. In step S1603, scheduling without using RIS may be performed. In this case, this step S1605 may be omitted.
  • the base station transmits downlink data according to the scheduling result. That is, the base station can control the reflection coefficient of the RIS, transmit downlink scheduling information to UEs, and then transmit downlink data. If necessary, the base station can perform precoding on signals containing downlink data. At this time, at least some of the signals may be reflected by the RIS and transmitted to UEs.
  • Figure 17 shows an example of a procedure for estimating a channel according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 17 illustrates a method of operating RIS.
  • RIS receives reference signals using active elements.
  • the reference signals include at least one reference signal transmitted from the base station and reference signals transmitted from UEs.
  • RIS can measure reference signals using active elements and obtain measurement results. In other words, RIS can obtain received values for reference signals using active elements.
  • the RIS may receive reference signals using all or some of the active elements.
  • RIS estimates channel information for active elements.
  • RIS can estimate channel information for active elements based on measurements of reference signals. Since active devices correspond to some of the devices included in the RIS, the RIS can obtain channel information for some of the devices. Since it is channel information for a portion of all elements, the obtained channel information may be referred to as sub-channel information, partial channel information, or other terms with equivalent technical meaning.
  • RIS determines channel information for passive elements.
  • RIS determines channel information for elements other than active elements.
  • RIS can determine channel information for passive elements based on channel information for active elements.
  • RIS may derive channel information for passive devices from channel information for active devices based on correlation between devices. Through this, RIS can obtain channel information for all devices.
  • RIS transmits channel information for all devices to the base station.
  • the channel information may include at least one of channel information between the base station and the RIS and channel information between UEs and the RIS. That is, for scheduling of the base station, the RIS may provide the base station with at least one of channel information between the base station and the RIS and channel information between UEs and the RIS.
  • the channel information may be transmitted through a link (eg, a wired backhaul link) different from at least one reference signal from the base station.
  • Figure 18 shows an example of a procedure for determining and estimating a channel value related to a passive element according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 18 illustrates how RIS operates.
  • Figure 18 illustrates a procedure for determining the channel value for one passive element. Accordingly, when it is desired to obtain channel information for a plurality of passive elements, the procedure described later may be repeated or parallel for each passive element.
  • the RIS determines at least one active device that has a high correlation with a target passive device.
  • high correlation means belonging to a predefined number of upper groups as a result of sorting the numerical correlation value (e.g., absolute value of the correlation coefficient) in descending order.
  • RIS checks the correlation values between the target passive and active elements, and selects a predefined number (e.g. M) of active element(s) in descending order of correlation values, starting from the active element with the highest correlation value. You can select .
  • the RIS can use a spatial correlation matrix between the transmitter of the reference signal and the RIS, which is determined based on the positions of the elements.
  • the RIS determines the channel value related to the target passive element through weighted linear combination.
  • the RIS may determine the channel value related to the target passive element by linearly combining the weighted channel values for the determined at least one active element.
  • the weight applied to the channel value for at least one active element may be determined based on the correlation value with the target passive element.
  • RIS normalizes the determined channel values.
  • Channel values can be normalized by normalizing the norm of that value.
  • the RIS may normalize the channel value based on the norm of the channel value associated with at least one active element used to determine the channel value of the target passive element. Through this, the determined channel value can be modified to be close to the actual channel value.
  • Figures 19, 20, and 21 show the performance of a channel estimation technique according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 19, 20, and 21 show the results of simulation experiments performed in an environment set as follows.
  • the carrier frequency is 3.5 GHz.
  • the elements of RIS are arranged in a 16 ⁇ 16 UPA structure, and the horizontal length d h and vertical length d v of one element are ⁇ /8.
  • the positions of the active elements were set arbitrarily.
  • the distance d BI between the base station and RIS, and the distance d UI between UEs and RIS are 45 m and 18 m, respectively.
  • the path loss exponents in large scale fading i.e., the path loss exponent ⁇ BI between the base station and RIS and ⁇ UI in the path loss exponent between UEs and RIS are 2.2 and 2.9, respectively, d
  • Equation 18 is the H UI of the channel matrix between UEs and RIS.
  • the value of the first row is the H UI of the channel matrix between UEs and RIS. It means the estimated value of the first row.
  • Figure 19 when estimating the channel, the UE's uplink transmission power P UL is set to 10dBm.
  • Figure 19 shows Randomly select M rows from and calculate the linear combination coefficient. It also shows the performance of random coefficients that are independently generated from (0,1).
  • the normalized MSE value of the proposed technique decreases as the number of active elements increases. This is because, as the number of active elements increases, the possibility of using a basis with a high correlation for more rows increases when estimating rows that do not correspond to the row index of the active element, so channel estimation becomes better. Because you lose.
  • the proposed technique shows a lower normalized MSE value compared to the random coefficient technique, and that the difference in MSE value increases as the number of active elements increases. Therefore, it can be interpreted that using rows with high correlation in linear combination is significant in increasing channel estimation performance.
  • Figure 20 shows the normalized MSE for the estimated UE and inter-RIS channels according to the UE's uplink transmission power. Referring to Figure 20, it can be seen that as the transmission power increases, pilot learning becomes better, so the normalized MSE value of the proposed technique decreases. In the case of the proposed technique, as the number of active elements increases, the normalized MSE value decreases significantly compared to the random coefficient technique, and the normalized MSE value is confirmed to be lower regardless of the transmission power.
  • Figure 21 shows the sum data rate according to the downlink transmission power of the base station.
  • Perfect means the sum data rate obtained for the actual channel
  • the rest means the sum data rate obtained for the estimated channel.
  • the transmit power of the base station and UE for the pilot was set to 10 dBm.
  • the proposed technique shows a higher sum data rate compared to the random counting technique.
  • the downlink transmission power is 30dBm
  • the proposed technique is confirmed to provide a total transmission rate of 70% compared to perfect even when only 36 of the total 256 elements of RIS are used as active elements.
  • the proposed methods described above may be implemented independently, but may also be implemented in the form of a combination (or merge) of some of the proposed methods.
  • a rule may be defined so that the base station informs the terminal of the application of the proposed methods (or information about the rules of the proposed methods) through a predefined signal (e.g., a physical layer signal or a higher layer signal). .
  • Embodiments of the present disclosure can be applied to various wireless access systems.
  • Examples of various wireless access systems include the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) or 3GPP2 system.
  • Embodiments of the present disclosure can be applied not only to the various wireless access systems, but also to all technical fields that apply the various wireless access systems. Furthermore, the proposed method can also be applied to mmWave and THz communication systems using ultra-high frequency bands.
  • embodiments of the present disclosure can be applied to various applications such as free-running vehicles and drones.

Landscapes

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

Abstract

본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 것으로, 기지국의 동작 방법은, 적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하는 단계, 상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하는 단계, 적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하는 단계, RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하는 단계, 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하는 단계, 및 상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면에 관련된 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법
이하의 설명은 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면(reflecting intelligent surface, RIS)에 관련된 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
무선 접속 시스템이 음성이나 데이터 등과 같은 다양한 종류의 통신 서비스를 제공하기 위해 광범위하게 전개되고 있다. 일반적으로 무선 접속 시스템은 가용한 시스템 자원(대역폭, 전송 전력 등)을 공유하여 다중 사용자와의 통신을 지원할 수 있는 다중 접속(multiple access) 시스템이다. 다중 접속 시스템의 예들로는 CDMA(code division multiple access) 시스템, FDMA(frequency division multiple access) 시스템, TDMA(time division multiple access) 시스템, OFDMA(orthogonal frequency division multiple access) 시스템, SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 시스템 등이 있다.
특히, 많은 통신 기기들이 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존 RAT(radio access technology)에 비해 향상된 모바일 브로드밴드(enhanced mobile broadband, eMBB) 통신 기술이 제안되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 mMTC(massive machine type communications) 뿐만 아니라 신뢰성 (reliability) 및 지연(latency) 민감한 서비스/UE(user equipment)를 고려한 통신 시스템이 제안되고 있다. 이를 위한 다양한 기술 구성들이 제안되고 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면(reflecting intelligent surface, RIS)을 사용하는 환경의 채널을 효과적으로 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 RIS에 포함되는 능동 소자들을 이용하여 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 적어도 하나의 UE(user equipment) 및 RIS 간 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 RIS에서 기준 신호에 대한 측정을 수행하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 RIS에서 수행된 기준 신호들 대한 측정에 기반하여 기지국, RIS, 적어도 하나의 UE 간 채널들을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 RIS의 능동 소자들을 이용하여 획득된 정보에 기반하여 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 RIS의 일부 소자에 대한 채널 정보로부터 나머지 소자들에 대한 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 RIS의 소자들 간 상관 관계에 기반하여 소자 별 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 개시의 실시 예들로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법은, 적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하는 단계, 상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하는 단계, 적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하는 단계, RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하는 단계, 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하는 단계, 및 상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 RIS(reflecting intelligent surface) 장치의 동작 방법은, 소자들의 일부를 이용하여 기지국 및 적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하는 단계, 상기 기준 신호들에 대한 측정을 수행하는 단계, 상기 측정의 결과에 기반하여 상기 RIS에 포함된 소자들에 대한 채널 중 상기 일부에 관련된 제1 부분 채널을 추정하는 단계, 상기 제1 부분 채널에 기반하여 상기 일부를 제외한 나머지 소자들에 관련된 제2 부분 채널을 추정하는 단계, 및 상기 제1 부분 채널 및 상기 제2 부분 채널을 포함하는 채널에 대한 정보를 상기 기지국으로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국은, 송수신기, 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하고, 상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하고, 적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하고, RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하고, 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하고, 상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하도록 제어하며, 상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 통신 장치는, 적어도 하나의 프로세서, 상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되며, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨에 따라 동작들을 지시하는 명령어를 저장하는 적어도 하나의 컴퓨터 메모리를 포함하며, 상기 동작들은, 적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하는 단계, 상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하는 단계, 적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하는 단계, RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하는 단계, 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하는 단계, 및 상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)에 있어서, 프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며, 상기 적어도 하나의 명령어는, 장치가, 적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하고, 상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하고, 적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하고, RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하고, 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하고, 상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하도록 제어하며, 상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함할 수 있다.
상술한 본 개시의 양태들은 본 개시의 바람직한 실시 예들 중 일부에 불과하며, 본 개시의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시 예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 개시의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
본 개시에 기초한 실시 예들에 의해 하기와 같은 효과가 있을 수 있다.
본 개시에 따르면, 지능형 반사 평면(reflecting intelligent surface, RIS)을 사용하는 환경에서 채널이 효과적으로 추정될 수 있다.
본 개시의 실시 예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 개시의 실시 예들에 대한 기재로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 개시에서 서술하는 구성을 실시함에 따른 의도하지 않은 효과들 역시 본 개시의 실시 예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 개시에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 개시에 대한 실시 예들을 제공할 수 있다. 다만, 본 개시의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미할 수 있다.
도 1은 본 개시에 적용 가능한 통신 시스템 예를 도시한다.
도 2는 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 예를 도시한다.
도 3은 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 다른 예를 도시한다.
도 4는 본 개시에 적용 가능한 휴대 기기의 예를 도시한다.
도 5는 본 개시에 적용 가능한 차량 또는 자율 주행 차량의 예를 도시한다.
도 6은 본 개시에 적용 가능한 AI(Artificial Intelligence)의 예를 도시한다.
도 7은 본 개시에 적용 가능한 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한다.
도 8은 본 개시에 적용 가능한 6G(6th generation) 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한다.
도 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한다.
도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 지능형 반사 평면(reflecting intelligent surface, RIS)을 포함하는 통신 환경을 도시한다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 RIS에서 능동 소자 개수에 따른 랭크(rank)의 확률 분포를 도시한다.
도 13은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 및 통신 타이밍의 예를 도시한다.
도 14은 본 개시의 일 실시 예에 따른 하향링크 통신 절차의 예를 도시한다.
도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따라 하향링크 데이터를 수신하는 절차의 예를 도시한다.
도 16는 본 개시의 일 실시 예에 따라 하향링크 데이터를 송신하는 절차의 예를 도시한다.
도 17는 본 개시의 일 실시 예에 따라 채널을 추정하는 절차의 예를 도시한다.
도 18은 본 개시의 일 실시 예에 따라 수동 소자에 관련된 채널 값을 결정 추정하는 절차의 예를 도시한다.
도 19, 도 20 및 도 21은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 기법의 성능을 도시한다.
이하의 실시 예들은 본 개시의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 개시의 실시 예를 구성할 수도 있다. 본 개시의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시 예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시 예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 본 개시의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당업자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 개시를 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
본 명세서에서 본 개시의 실시 예들은 기지국과 이동국 간의 데이터 송수신 관계를 중심으로 설명되었다. 여기서, 기지국은 이동국과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드(terminal node)로서의 의미가 있다. 본 문서에서 기지국에 의해 수행되는 것으로 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 기지국의 상위 노드(upper node)에 의해 수행될 수도 있다.
즉, 기지국을 포함하는 다수의 네트워크 노드들(network nodes)로 이루어지는 네트워크에서 이동국과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있다. 이때, '기지국'은 고정국(fixed station), Node B, eNB(eNode B), gNB(gNode B), ng-eNB, 발전된 기지국(advanced base station, ABS) 또는 억세스 포인트(access point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시 예들에서 단말(terminal)은 사용자 기기(user equipment, UE), 이동국(mobile station, MS), 가입자국(subscriber station, SS), 이동 가입자 단말(mobile subscriber station, MSS), 이동 단말(mobile terminal) 또는 발전된 이동 단말(advanced mobile station, AMS) 등의 용어로 대체될 수 있다.
또한, 송신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 제공하는 고정 및/또는 이동 노드를 말하고, 수신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 수신하는 고정 및/또는 이동 노드를 의미한다. 따라서, 상향링크의 경우, 이동국이 송신단이 되고, 기지국이 수신단이 될 수 있다. 마찬가지로, 하향링크의 경우, 이동국이 수신단이 되고, 기지국이 송신단이 될 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802.xx 시스템, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 시스템, 3GPP LTE(Long Term Evolution) 시스템, 3GPP 5G(5th generation) NR(New Radio) 시스템 및 3GPP2 시스템 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있으며, 특히, 본 개시의 실시 예들은 3GPP TS(technical specification) 38.211, 3GPP TS 38.212, 3GPP TS 38.213, 3GPP TS 38.321 및 3GPP TS 38.331 문서들에 의해 뒷받침 될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시 예들은 다른 무선 접속 시스템에도 적용될 수 있으며, 상술한 시스템으로 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 3GPP 5G NR 시스템 이후에 적용되는 시스템에 대해서도 적용 가능할 수 있으며, 특정 시스템에 한정되지 않는다.
즉, 본 개시의 실시 예들 중 설명하지 않은 자명한 단계들 또는 부분들은 상기 문서들을 참조하여 설명될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다.
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 개시의 기술 구성이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 본 개시의 실시 예들에서 사용되는 특정 용어들은 본 개시의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
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 적용될 수 있다.
하기에서는 이하 설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP 통신 시스템(e.g.(예, LTE, NR 등)을 기반으로 설명하지만 본 개시의 기술적 사상이 이에 제한되는 것은 아니다. LTE는 3GPP TS 36.xxx Release 8 이후의 기술을 의미할 수 있다. 세부적으로, 3GPP TS 36.xxx Release 10 이후의 LTE 기술은 LTE-A로 지칭되고, 3GPP TS 36.xxx Release 13 이후의 LTE 기술은 LTE-A pro로 지칭될 수 있다. 3GPP NR은 TS 38.xxx Release 15 이후의 기술을 의미할 수 있다. 3GPP 6G는 TS Release 17 및/또는 Release 18 이후의 기술을 의미할 수 있다. "xxx"는 표준 문서 세부 번호를 의미한다. LTE/NR/6G는 3GPP 시스템으로 통칭될 수 있다.
본 개시에 사용된 배경기술, 용어, 약어 등에 관해서는 본 개시 이전에 공개된 표준 문서에 기재된 사항을 참조할 수 있다. 일 예로, 36.xxx 및 38.xxx 표준 문서를 참조할 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 통신 시스템
이로 제한되는 것은 아니지만, 본 문서에 개시된 본 개시의 다양한 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 기기들 간에 무선 통신/연결(예, 5G)을 필요로 하는 다양한 분야에 적용될 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 보다 구체적으로 예시한다. 이하의 도면/설명에서 동일한 도면 부호는 다르게 기술하지 않는 한, 동일하거나 대응되는 하드웨어 블록, 소프트웨어 블록 또는 기능 블록을 예시할 수 있다.
도 1은 본 개시에 적용되는 통신 시스템 예를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 개시에 적용되는 통신 시스템(100)은 무선 기기, 기지국 및 네트워크를 포함한다. 여기서, 무선 기기는 무선 접속 기술(예, 5G NR, LTE)을 이용하여 통신을 수행하는 기기를 의미하며, 통신/무선/5G 기기로 지칭될 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(100a), 차량(100b-1, 100b-2), XR(extended reality) 기기(100c), 휴대 기기(hand-held device)(100d), 가전(home appliance)(100e), IoT(Internet of Thing) 기기(100f), AI(artificial intelligence) 기기/서버(100g)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은 무선 통신 기능이 구비된 차량, 자율 주행 차량, 차량간 통신을 수행할 수 있는 차량 등을 포함할 수 있다. 여기서, 차량(100b-1, 100b-2)은 UAV(unmanned aerial vehicle)(예, 드론)를 포함할 수 있다. XR 기기(100c)는 AR(augmented reality)/VR(virtual reality)/MR(mixed reality) 기기를 포함하며, HMD(head-mounted device), 차량에 구비된 HUD(head-up display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등의 형태로 구현될 수 있다. 휴대 기기(100d)는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 컴퓨터(예, 노트북 등) 등을 포함할 수 있다. 가전(100e)은 TV, 냉장고, 세탁기 등을 포함할 수 있다. IoT 기기(100f)는 센서, 스마트 미터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기지국(120), 네트워크(130)는 무선 기기로도 구현될 수 있으며, 특정 무선 기기(120a)는 다른 무선 기기에게 기지국/네트워크 노드로 동작할 수도 있다.
무선 기기(100a~100f)는 기지국(120)을 통해 네트워크(130)와 연결될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)에는 AI 기술이 적용될 수 있으며, 무선 기기(100a~100f)는 네트워크(130)를 통해 AI 서버(100g)와 연결될 수 있다. 네트워크(130)는 3G 네트워크, 4G(예, LTE) 네트워크 또는 5G(예, NR) 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)는 기지국(120)/네트워크(130)를 통해 서로 통신할 수도 있지만, 기지국(120)/네트워크(130)를 통하지 않고 직접 통신(예, 사이드링크 통신(sidelink communication))할 수도 있다. 예를 들어, 차량들(100b-1, 100b-2)은 직접 통신(예, V2V(vehicle to vehicle)/V2X(vehicle to everything) communication)을 할 수 있다. 또한, IoT 기기(100f)(예, 센서)는 다른 IoT 기기(예, 센서) 또는 다른 무선 기기(100a~100f)와 직접 통신을 할 수 있다.
무선 기기(100a~100f)/기지국(120), 기지국(120)/기지국(120) 간에는 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)이 이뤄질 수 있다. 여기서, 무선 통신/연결은 상향/하향링크 통신(150a)과 사이드링크 통신(150b)(또는, D2D 통신), 기지국 간 통신(150c)(예, relay, IAB(integrated access backhaul))과 같은 다양한 무선 접속 기술(예, 5G NR)을 통해 이뤄질 수 있다. 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)을 통해 무선 기기와 기지국/무선 기기, 기지국과 기지국은 서로 무선 신호를 송신/수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)은 다양한 물리 채널을 통해 신호를 송신/수신할 수 있다. 이를 위해, 본 개시의 다양한 제안들에 기반하여, 무선 신호의 송신/수신을 위한 다양한 구성정보 설정 과정, 다양한 신호 처리 과정(예, 채널 인코딩/디코딩, 변조/복조, 자원 매핑/디매핑 등), 자원 할당 과정 등 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 통신 시스템
도 2는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기의 예를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 제1 무선 기기(200a)와 제2 무선 기기(200b)는 다양한 무선 접속 기술(예, LTE, NR)을 통해 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, {제1 무선 기기(200a), 제2 무선 기기(200b)}은 도 1의 {무선 기기(100x), 기지국(120)} 및/또는 {무선 기기(100x), 무선 기기(100x)}에 대응할 수 있다.
제1 무선 기기(200a)는 하나 이상의 프로세서(202a) 및 하나 이상의 메모리(204a)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206a) 및/또는 하나 이상의 안테나(208a)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(202a)는 메모리(204a) 및/또는 송수신기(206a)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202a)는 메모리(204a) 내의 정보를 처리하여 제1 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206a)을 통해 제1 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202a)는 송수신기(206a)를 통해 제2 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제2 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204a)에 저장할 수 있다. 메모리(204a)는 프로세서(202a)와 연결될 수 있고, 프로세서(202a)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204a)는 프로세서(202a)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202a)와 메모리(204a)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206a)는 프로세서(202a)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208a)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206a)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(206a)는 RF(radio frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
제2 무선 기기(200b)는 하나 이상의 프로세서(202b), 하나 이상의 메모리(204b)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206b) 및/또는 하나 이상의 안테나(208b)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(202b)는 메모리(204b) 및/또는 송수신기(206b)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202b)는 메모리(204b) 내의 정보를 처리하여 제3 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206b)를 통해 제3 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202b)는 송수신기(206b)를 통해 제4 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제4 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204b)에 저장할 수 있다. 메모리(204b)는 프로세서(202b)와 연결될 수 있고, 프로세서(202b)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204b)는 프로세서(202b)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202b)와 메모리(204b)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206b)는 프로세서(202b)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208b)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206b)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다 송수신기(206b)는 RF 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
이하, 무선 기기(200a, 200b)의 하드웨어 요소에 대해 보다 구체적으로 설명한다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 하나 이상의 프로토콜 계층이 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 계층(예, PHY(physical), MAC(media access control), RLC(radio link control), PDCP(packet data convergence protocol), RRC(radio resource control), SDAP(service data adaptation protocol)와 같은 기능적 계층)을 구현할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 하나 이상의 PDU(Protocol Data Unit) 및/또는 하나 이상의 SDU(service data unit)를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 포함하는 신호(예, 베이스밴드 신호)를 생성하여, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)에게 제공할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)로부터 신호(예, 베이스밴드 신호)를 수신할 수 있고, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 획득할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컴퓨터로 지칭될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 일 예로, 하나 이상의 ASIC(application specific integrated circuit), 하나 이상의 DSP(digital signal processor), 하나 이상의 DSPD(digital signal processing device), 하나 이상의 PLD(programmable logic device) 또는 하나 이상의 FPGA(field programmable gate arrays)가 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 포함될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있고, 펌웨어 또는 소프트웨어는 모듈, 절차, 기능 등을 포함하도록 구현될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 수행하도록 설정된 펌웨어 또는 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 포함되거나, 하나 이상의 메모리(204a, 204b)에 저장되어 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 의해 구동될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 코드, 명령어 및/또는 명령어의 집합 형태로 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다.
하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있고, 다양한 형태의 데이터, 신호, 메시지, 정보, 프로그램, 코드, 지시 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 ROM(read only memory), RAM(random access memory), EPROM(erasable programmable read only memory), 플래시 메모리, 하드 드라이브, 레지스터, 캐쉬 메모리, 컴퓨터 판독 저장 매체 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)의 내부 및/또는 외부에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 유선 또는 무선 연결과 같은 다양한 기술을 통해 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있다.
하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 다른 장치에게 본 문서의 방법들 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 전송할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 다른 장치로부터 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있고, 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)가 하나 이상의 다른 장치에게 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)가 하나 이상의 다른 장치로부터 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)를 통해 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 송수신하도록 설정될 수 있다. 본 문서에서, 하나 이상의 안테나는 복수의 물리 안테나이거나, 복수의 논리 안테나(예, 안테나 포트)일 수 있다. 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 수신된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)를 이용하여 처리하기 위해, 수신된 무선 신호/채널 등을 RF 밴드 신호에서 베이스밴드 신호로 변환(Convert)할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)를 이용하여 처리된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 베이스밴드 신호에서 RF 밴드 신호로 변환할 수 있다. 이를 위하여, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 (아날로그) 오실레이터 및/또는 필터를 포함할 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 무선 기기 구조
도 3은 본 개시에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 무선 기기(300)는 도 2의 무선 기기(200a, 200b)에 대응하며, 다양한 요소(element), 성분(component), 유닛/부(unit), 및/또는 모듈(module)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(300)는 통신부(310), 제어부(320), 메모리부(330) 및 추가 요소(340)를 포함할 수 있다. 통신부는 통신 회로(312) 및 송수신기(들)(314)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(312)는 도 2의 하나 이상의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 하나 이상의 메모리(204a, 204b)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(들)(314)는 도 2의 하나 이상의 송수신기(206a, 206b) 및/또는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)을 포함할 수 있다. 제어부(320)는 통신부(310), 메모리부(330) 및 추가 요소(340)와 전기적으로 연결되며 무선 기기의 제반 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(320)는 메모리부(330)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보에 기반하여 무선 기기의 전기적/기계적 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(320)는 메모리부(330)에 저장된 정보를 통신부(310)을 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로 무선/유선 인터페이스를 통해 전송하거나, 통신부(310)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로부터 무선/유선 인터페이스를 통해 수신된 정보를 메모리부(330)에 저장할 수 있다.
추가 요소(340)는 무선 기기의 종류에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 추가 요소(340)는 전력 유닛/배터리, 입출력부(input/output unit), 구동부 및 컴퓨팅부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기(300)는 로봇(도 1, 100a), 차량(도 1, 100b-1, 100b-2), XR 기기(도 1, 100c), 휴대 기기(도 1, 100d), 가전(도 1, 100e), IoT 기기(도 1, 100f), 디지털 방송용 단말, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, AI 서버/기기(도 1, 140), 기지국(도 1, 120), 네트워크 노드 등의 형태로 구현될 수 있다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 이동 가능하거나 고정된 장소에서 사용될 수 있다.
도 3에서 무선 기기(300) 내의 다양한 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 전체가 유선 인터페이스를 통해 상호 연결되거나, 적어도 일부가 통신부(310)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(300) 내에서 제어부(320)와 통신부(310)는 유선으로 연결되며, 제어부(320)와 제1 유닛(예, 130, 140)은 통신부(310)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 또한, 무선 기기(300) 내의 각 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 하나 이상의 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(320)는 하나 이상의 프로세서 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(320)는 통신 제어 프로세서, 어플리케이션 프로세서(application processor), ECU(electronic control unit), 그래픽 처리 프로세서, 메모리 제어 프로세서 등의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리부(330)는 RAM, DRAM(dynamic RAM), ROM, 플래시 메모리(flash memory), 휘발성 메모리(volatile memory), 비-휘발성 메모리(non-volatile memory) 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.
본 개시가 적용 가능한 휴대 기기
도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트 워치, 스마트 글래스), 휴대용 컴퓨터(예, 노트북 등)을 포함할 수 있다. 휴대 기기는 MS(mobile station), UT(user terminal), MSS(mobile subscriber station), SS(subscriber station), AMS(advanced mobile station) 또는 WT(wireless terminal)로 지칭될 수 있다.
도 4를 참조하면, 휴대 기기(400)는 안테나부(408), 통신부(410), 제어부(420), 메모리부(430), 전원공급부(440a), 인터페이스부(440b) 및 입출력부(440c)를 포함할 수 있다. 안테나부(408)는 통신부(410)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 410~430/440a~440c는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응한다.
통신부(410)는 다른 무선 기기, 기지국들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(420)는 휴대 기기(400)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(420)는 AP(application processor)를 포함할 수 있다. 메모리부(430)는 휴대 기기(400)의 구동에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(430)는 입/출력되는 데이터/정보 등을 저장할 수 있다. 전원공급부(440a)는 휴대 기기(400)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(440b)는 휴대 기기(400)와 다른 외부 기기의 연결을 지원할 수 있다. 인터페이스부(440b)는 외부 기기와의 연결을 위한 다양한 포트(예, 오디오 입/출력 포트, 비디오 입/출력 포트)를 포함할 수 있다. 입출력부(440c)는 영상 정보/신호, 오디오 정보/신호, 데이터, 및/또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받거나 출력할 수 있다. 입출력부(440c)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부(440d), 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 데이터 통신의 경우, 입출력부(440c)는 사용자로부터 입력된 정보/신호(예, 터치, 문자, 음성, 이미지, 비디오)를 획득하며, 획득된 정보/신호는 메모리부(430)에 저장될 수 있다. 통신부(410)는 메모리에 저장된 정보/신호를 무선 신호로 변환하고, 변환된 무선 신호를 다른 무선 기기에게 직접 전송하거나 기지국에게 전송할 수 있다. 또한, 통신부(410)는 다른 무선 기기 또는 기지국으로부터 무선 신호를 수신한 뒤, 수신된 무선 신호를 원래의 정보/신호로 복원할 수 있다. 복원된 정보/신호는 메모리부(430)에 저장된 뒤, 입출력부(440c)를 통해 다양한 형태(예, 문자, 음성, 이미지, 비디오, 햅틱)로 출력될 수 있다.
본 개시가 적용 가능한 무선 기기 종류
도 5는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다. 차량 또는 자율 주행 차량은 이동형 로봇, 차량, 기차, 유/무인 비행체(aerial vehicle, AV), 선박 등으로 구현될 수 있으며, 차량의 형태로 한정되는 것은 아니다.
도 5를 참조하면, 차량 또는 자율 주행 차량(500)은 안테나부(508), 통신부(510), 제어부(520), 구동부(540a), 전원공급부(540b), 센서부(540c) 및 자율 주행부(540d)를 포함할 수 있다. 안테나부(550)는 통신부(510)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 510/530/540a~540d는 각각 도 4의 블록 410/430/440에 대응한다.
통신부(510)는 다른 차량, 기지국(예, 기지국, 노변 기지국(road side unit) 등), 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(520)는 차량 또는 자율 주행 차량(500)의 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(520)는 ECU(electronic control unit)를 포함할 수 있다.
도 6은 본 개시에 적용되는 AI 기기의 예를 도시한 도면이다. 일 예로, AI 기기는 TV, 프로젝터, 스마트폰, PC, 노트북, 디지털방송용 단말기, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), 라디오, 세탁기, 냉장고, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 6을 참조하면, AI 기기(600)는 통신부(610), 제어부(620), 메모리부(630), 입/출력부(640a/640b), 러닝 프로세서부(640c) 및 센서부(640d)를 포함할 수 있다. 블록 610~630/640a~640d는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응할 수 있다.
통신부(610)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 기기(예, 도 1, 100x, 120, 140)나 AI 서버(도 1, 140) 등의 외부 기기들과 유무선 신호(예, 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(610)는 메모리부(630) 내의 정보를 외부 기기로 전송하거나, 외부 기기로부터 수신된 신호를 메모리부(630)로 전달할 수 있다.
제어부(620)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 기기(600)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(620)는 AI 기기(600)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(620)는 러닝 프로세서부(640c) 또는 메모리부(630)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 기기(600)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(620)는 AI 장치(600)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리부(630) 또는 러닝 프로세서부(640c)에 저장하거나, AI 서버(도 1, 140) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
메모리부(630)는 AI 기기(600)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리부(630)는 입력부(640a)로부터 얻은 데이터, 통신부(610)로부터 얻은 데이터, 러닝 프로세서부(640c)의 출력 데이터, 및 센싱부(640)로부터 얻은 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(630)는 제어부(620)의 동작/실행에 필요한 제어 정보 및/또는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다.
입력부(640a)는 AI 기기(600)의 외부로부터 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(620)는 모델 학습을 위한 학습 데이터, 및 학습 모델이 적용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(640a)는 카메라, 마이크로폰 및/또는 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 출력부(640b)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. 출력부(640b)는 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센싱부(640)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 기기(600)의 내부 정보, AI 기기(600)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 얻을 수 있다. 센싱부(640)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다.
러닝 프로세서부(640c)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 러닝 프로세서부(640c)는 AI 서버(도 1, 140)의 러닝 프로세서부와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다. 러닝 프로세서부(640c)는 통신부(610)를 통해 외부 기기로부터 수신된 정보, 및/또는 메모리부(630)에 저장된 정보를 처리할 수 있다. 또한, 러닝 프로세서부(640c)의 출력 값은 통신부(610)를 통해 외부 기기로 전송되거나/되고, 메모리부(630)에 저장될 수 있다.
도 7은 본 개시에 적용되는 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한 도면이다. 일 예로, 전송 신호는 신호 처리 회로에 의해 처리될 수 있다. 이때, 신호 처리 회로(700)는 스크램블러(710), 변조기(720), 레이어 매퍼(730), 프리코더(740), 자원 매퍼(750), 신호 생성기(760)를 포함할 수 있다. 이때, 일 예로, 도 7의 동작/기능은 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 수행될 수 있다. 또한, 일 예로, 도 7의 하드웨어 요소는 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있다. 일 예로, 블록 710~760은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 710~750은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현되고, 블록 760은 도 2의 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있으며, 상술한 실시 예로 한정되지 않는다.
코드워드는 도 7의 신호 처리 회로(700)를 거쳐 무선 신호로 변환될 수 있다. 여기서, 코드워드는 정보블록의 부호화된 비트 시퀀스이다. 정보블록은 전송블록(예, UL-SCH 전송블록, DL-SCH 전송블록)을 포함할 수 있다. 무선 신호는 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다. 구체적으로, 코드워드는 스크램블러(710)에 의해 스크램블된 비트 시퀀스로 변환될 수 있다. 스크램블에 사용되는 스크램블 시퀀스는 초기화 값에 기반하여 생성되며, 초기화 값은 무선 기기의 ID 정보 등이 포함될 수 있다. 스크램블된 비트 시퀀스는 변조기(720)에 의해 변조 심볼 시퀀스로 변조될 수 있다. 변조 방식은 pi/2-BPSK(pi/2-binary phase shift keying), m-PSK(m-phase shift keying), m-QAM(m-quadrature amplitude modulation) 등을 포함할 수 있다.
복소 변조 심볼 시퀀스는 레이어 매퍼(730)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(740)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(740)의 출력 z는 레이어 매퍼(730)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(740)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT(discrete fourier transform) 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(740)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.
자원 매퍼(750)는 각 안테나 포트의 변조 심볼들을 시간-주파수 자원에 매핑할 수 있다. 시간-주파수 자원은 시간 도메인에서 복수의 심볼(예, CP-OFDMA 심볼, DFT-s-OFDMA 심볼)을 포함하고, 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함할 수 있다. 신호 생성기(760)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(760)는 IFFT(inverse fast fourier transform) 모듈 및 CP(cyclic prefix) 삽입기, DAC(digital-to-analog converter), 주파수 상향 변환기(frequency uplink converter) 등을 포함할 수 있다.
무선 기기에서 수신 신호를 위한 신호 처리 과정은 도 7의 신호 처리 과정(710~760)의 역으로 구성될 수 있다. 일 예로, 무선 기기(예, 도 2의 200a, 200b)는 안테나 포트/송수신기를 통해 외부로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 수신된 무선 신호는 신호 복원기를 통해 베이스밴드 신호로 변환될 수 있다. 이를 위해, 신호 복원기는 주파수 하향 변환기(frequency downlink converter), ADC(analog-to-digital converter), CP 제거기, FFT(fast fourier transform) 모듈을 포함할 수 있다. 이후, 베이스밴드 신호는 자원 디-매퍼 과정, 포스트코딩(postcoding) 과정, 복조 과정 및 디-스크램블 과정을 거쳐 코드워드로 복원될 수 있다. 코드워드는 복호(decoding)를 거쳐 원래의 정보블록으로 복원될 수 있다. 따라서, 수신 신호를 위한 신호 처리 회로(미도시)는 신호 복원기, 자원 디-매퍼, 포스트코더, 복조기, 디-스크램블러 및 복호기를 포함할 수 있다.
6G 통신 시스템
6G (무선통신) 시스템은 (i) 디바이스 당 매우 높은 데이터 속도, (ii) 매우 많은 수의 연결된 디바이스들, (iii) 글로벌 연결성(global connectivity), (iv) 매우 낮은 지연, (v) 배터리-프리(battery-free) IoT 디바이스들의 에너지 소비를 낮추고, (vi) 초고신뢰성 연결, (vii) 머신 러닝 능력을 가지는 연결된 지능 등에 목적이 있다. 6G 시스템의 비젼은 "intelligent connectivity", "deep connectivity", "holographic connectivity", "ubiquitous connectivity"와 같은 4가지 측면일 수 있으며, 6G 시스템은 하기 표 1과 같은 요구 사항을 만족시킬 수 있다. 즉, 표 1은 6G 시스템의 요구 사항을 나타낸 표이다.
Per device peak data rate 1 Tbps
E2E latency 1 ms
Maximum spectral efficiency 100 bps/Hz
Mobility support up to 1000 km/hr
Satellite integration Fully
AI Fully
Autonomous vehicle Fully
XR Fully
Haptic Communication Fully
이때, 6G 시스템은 향상된 모바일 브로드밴드(enhanced mobile broadband, eMBB), 초-저지연 통신(ultra-reliable low latency communications, URLLC), mMTC (massive machine type communications), AI 통합 통신(AI integrated communication), 촉각 인터넷(tactile internet), 높은 스루풋(high throughput), 높은 네트워크 능력(high network capacity), 높은 에너지 효율(high energy efficiency), 낮은 백홀 및 접근 네트워크 혼잡(low backhaul and access network congestion) 및 향상된 데이터 보안(enhanced data security)과 같은 핵심 요소(key factor)들을 가질 수 있다.
도 10은 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 6G 시스템은 5G 무선통신 시스템보다 50배 더 높은 동시 무선통신 연결성을 가질 것으로 예상된다. 5G의 핵심 요소(key feature)인 URLLC는 6G 통신에서 1ms보다 적은 단-대-단(end-to-end) 지연을 제공함으로써 보다 더 주요한 기술이 될 것으로 예상된다. 이때, 6G 시스템은 자주 사용되는 영역 스펙트럼 효율과 달리 체적 스펙트럼 효율이 훨씬 우수할 것이다. 6G 시스템은 매우 긴 배터리 수명과 에너지 수확을 위한 고급 배터리 기술을 제공할 수 있어, 6G 시스템에서 모바일 디바이스들은 별도로 충전될 필요가 없을 수 있다.
6G 시스템의 핵심 구현 기술-THz(Terahertz) 통신
6G 시스템에서 THz 통신이 적용될 수 있다. 일 예로, 데이터 전송률은 대역폭을 늘려 높일 수 있다. 이것은 넓은 대역폭으로 sub-THz 통신을 사용하고, 진보된 대규모 MIMO 기술을 적용하여 수행될 수 있다.
도 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한 도면이다. 일 예로, 도 9를 참조하면, 밀리미터 이하의 방사선으로도 알려진 THz파는 일반적으로 0.03mm-3mm 범위의 해당 파장을 가진 0.1THz와 10THz 사이의 주파수 대역을 나타낸다. 100GHz-300GHz 대역 범위(Sub THz 대역)는 셀룰러 통신을 위한 THz 대역의 주요 부분으로 간주된다. Sub-THz 대역 mmWave 대역에 추가하면 6G 셀룰러 통신 용량은 늘어난다. 정의된 THz 대역 중 300GHz-3THz는 원적외선 (IR) 주파수 대역에 있다. 300GHz-3THz 대역은 광 대역의 일부이지만 광 대역의 경계에 있으며, RF 대역 바로 뒤에 있다. 따라서, 이 300 GHz-3 THz 대역은 RF와 유사성을 나타낸다.
THz 통신의 주요 특성은 (i) 매우 높은 데이터 전송률을 지원하기 위해 광범위하게 사용 가능한 대역폭, (ii) 고주파에서 발생하는 높은 경로 손실 (고 지향성 안테나는 필수 불가결)을 포함한다. 높은 지향성 안테나에서 생성된 좁은 빔 폭은 간섭을 줄인다. THz 신호의 작은 파장은 훨씬 더 많은 수의 안테나 소자가 이 대역에서 동작하는 장치 및 BS(base station)에 통합될 수 있게 한다. 이를 통해 범위 제한을 극복할 수 있는 고급 적응형 배열 기술을 사용할 수 있다.
테라헤르츠(THz) 무선통신
도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, THz 무선통신은 대략 0.1~10THz(1THz=1012Hz)의 진동수를 가지는 THz파를 이용하여 무선통신을 이용하는 것으로, 100GHz 이상의 매우 높은 캐리어 주파수를 사용하는 테라헤르츠(THz) 대역 무선통신을 의미할 수 있다. THz파는 RF(Radio Frequency)/밀리미터(mm)와 적외선 대역 사이에 위치하며, (i) 가시광/적외선에 비해 비금속/비분극성 물질을 잘 투과하며 RF/밀리미터파에 비해 파장이 짧아 높은 직진성을 가지며 빔 집속이 가능할 수 있다.
지능형 반사 평면(reflecting intelligent surface, RIS)
RIS는 미래 무선 통신의 주요한 신기술 후보군 중 하나로서, 신호를 반사하는 복수의 소자 요소들을 구비한 표면이다. 각 소자 요소는 충돌하는 전자기파의 위상을 독립적으로 변화시킬 수 있다. RIS의 주된 특징 중 하나는 제어가 가능하여, 실시간으로 각각 요소의 위상 변화율을 조절할 수 있다는 것이다. 위상 변화율의 조절에 기반하여, 정보 전달율을 높이거나, 신호를 받지 못하는 장치를 보조하는 등, 무선 통신 채널을 실시간으로 변형하는 것이 가능하다. 또한, 신호 반사만을 지원하는 수동(passive) 소자들을 이용하기 때문에, RIS는 낮은 가격과 낮은 소모 전력 만으로 구현될 수 있다.
신호의 반사를 일으키는 소자인 메타물질(metamaterial)은 다양하게 구현될 수 있다. 예를 들어, 메타물질은 금속 소재를 이용한 다이오드 방식, 액정(liquid crystal)을 이용한 방식, 그래핀을 활용한 방식(예: SPP(surface Plasmon polariton)을 활용한 그래핀과 금속의 결합 방식)에 기반하여 구현될 수 있다. 메타물질은 이 외 다양한 방식에 의해 구현될 수 있다. 메타물질로 구성되는 소자들은 제어기(controller)에 의해 제어될 수 있다. 제어기는 소자들 각각을 제어함으로써, 소자들 각각에서 신호가 반사될 때 적용되는 위상 변화율을 조절할 수 있다. 예를 들어, 기지국 또는 별도의 장치가 제어기로서 기능할 수 있다.
경우에 따라, RIS는, 수동 소자 뿐만 아니라, 능동 소자를 더 포함할 수 있다. 능동 소자는 단순히 신호를 반사하는 것에서 나아가 수신되는 신호를 처리할 수 있는 능력을 가진 소자를 의미한다. 능동 소자는 수동 소자에 수신 RF 체인을 연결함으로서 구현될 수 있다. 능동 소자로 인해 RIS 장점 중 하나인 낮은 비용과 저복잡도의 특성이 약해질 수 있으나, 능동 소자는 좀더 다양하고 유연한 시스템 운영을 가능하게 할 수 있다. 능동 소자는 능동 센서라고 지칭되기도 한다.
본 발명의 구체적인 실시 예
본 개시는 무선 통신 시스템에서 RIS에 관련된 채널을 추정하는 것에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 적어도 하나의 능동(active) 소자를 포함하는 RIS가 사용되는 환경에서 적어도 하나의 능동 소자를 이용하여 UE 및 RIS 간 링크 및 기지국 및 RIS 간 링크의 채널을 추정하기 위한 기술에 대해 설명한다. 이하 설명에서, RIS는 복수의 소자들을 이용하여 신호를 반사하는 장치를 지칭하는 표현으로서 사용되나, 이는 'IRS(intelligent reflecting surface)'라 지칭될 수도 있다.
RIS는 5G 이후의 통신에서 통신 성능을 향상시키기 위한 기법의 하나로 주목받고 있다. RIS를 이용하는 통신 시스템에서 송신기 및 수신기의 전력 소모를 줄이거나 데이터 전송율을 증가시키기 위해 빔포밍(beamforming) 기법이 활발하게 연구되고 있다. 빔포머(beamformer)의 성능을 보장하기 위해서, 정확한 채널 정보를 아는 것이 필수적이다. 하지만, 통신 시스템이 RIS을 채택한 경우, 기존의 채널 추정 기법이 그대로 사용되는 것은 어렵다.
RIS가 수동 소자(passive element)들로만 이루어져 있는 경우, RIS는 독립적인 신호의 송신/수신을 수행할 수 없다. 따라서, 이 경우, 기지국과 RIS 혹은 UE와 RIS 사이의 채널을 독립적으로 추정하는 것이 어렵고, RIS을 거친 연쇄 채널(cascaded channel)에 대한 추정만이 가능하다. 또한, 일반적으로 수동 소자들로만 이루어진 RIS을 포함한 통신 시스템에서, 채널 추정의 학습 오버헤드(training overhead)는 RIS의 소자 개수에 비례하게 증가한다. 통신 성능을 향상시키기 위해서, 많은 개수의 소자들을 사용하면, 학습 오버헤드가 크게 증가하기 때문에, 실질적인 통신 시스템으로의 적용이 힘들다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안들 중 하나는 RIS의 소자 중 일부를 능동 소자(active element)로 구성하는 것이다. 능동 소자는 수신 RF(radio frequency) 체인을 통해 신호를 독립적으로 수신할 수 있는 능력을 가진다. 능동 소자를 이용하면, 기지국과 RIS 간 채널, UE와 RIS 간 채널이 독립적으로 추정될 수 있으며, 전체 소자들 중 일부인 적은 개수의 능동 소자들을 사용하여 학습 오버헤드를 크게 감소시킬 수 있다. 하지만, 능동 소자를 통해서는 전체 채널의 부분적인 정보만 얻을 수 있으므로, 얻어진 정보를 통해 전체 채널을 추정할 수 있는 새로운 채널 추정 기법이 필요하다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 RIS를 포함하는 통신 환경을 도시한다. 도 11을 참고하면, 기지국(1110) 및 복수의 UE들(1120-1 내지 1120-3)이 통신을 수행하며, RIS(1130)이 기지국(1110) 및 복수의 UE들(1120-1 내지 1120-3) 간 신호 전달을 보조할 수 있다.
도 11을 참고하면, N개의 안테나들을 구비한 기지국(1110) 및 단일 안테나를 구비한 UE들(1120-1 내지 1120-3)이 상향링크 통신을 수행할 수 있다. 또한, L개의 소자들을 구비한 RIS(1130)가 기지국(1110) 및 UE들(1120-1 내지 1120-3) 간 통신 성능을 향상시키기 위해 배치되어 있다. 다양한 실시 예들에 따라, RIS(1130)는 L개의 소자들 중 Lpas개의 소자가 신호를 반사시키는 수동 소자로서 동작하고, 나머지 Lact(=L-Lpas≪L)개의 능동 소자들은 신호를 수신하는 능력을 가진다. 능동 소자들은 RIS(1130)의 소자들 중 Lact개의 소자들에 RF(radio frequency) 체인에 연결함으로써 구현될 수 있다.
또한, RIS(1130)의 소자들 및 RF 체인 간 연결 관계는 기지국(1110)에 의해 제어되는 스위칭 네트워크에 의해 제어될 수 있으며, 스위칭 네트워크는 실시간으로 변할 수 있다고 가정한다. 즉, 능동 소자의 배치는 고정된 것이 아니라, 전자적 제어에 의해 조절될 수 있다. 따라서, 기준 신호가 복수의 송신 기회(occasion)들 동안 송신되는 경우, 능동 소자들의 배치는 송신 기회 별로 설정될 수 있다. 이에 따라, 매 송신 기회에서 능동 소자들의 배치는 서로 다를 수 있다.
전술한 바와 같이, RIS(1130)의 소자들 중 일부는 능동 소자로, 나머지는 수동 소자로 설계될 수 있다. 능동 소자 및 수동 소자는 신호 수신 또는 측정 능력을 가지는지 여부에 따라 구분되는 것으로, '제1종(first type) 소자' 및 '제2종 소자'로 지칭될 수 있다.
도 11와 같은 환경에서, 본 개시는 TDD(time division duplex) 방식에 따르는 MU(multi-user)-MISO(multiple input single output) 시스템에 적용 가능한 RIS의 능동 소자를 활용한 채널 추정 기법을 제안한다. RIS를 거치지 않는 기지국 및 UE 간의 채널은 장애물에 의해 차단되었다고 가정한다. 기지국에서의 상향링크(uplink) 수신 신호는 이하 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000001
[수학식 1]에서, y는 기지국에서의 수신 신호, M은 UE들의 개수, HIB는 RIS 및 기지국 간 채널,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000002
는 RIS의 소자들의 반사 계수들, hUI,m은 m번째 UE 및 RIS 간 채널, sm은 송신 신호, nBS는 기지국에 수신되는 잡음을 의미한다.
RIS는 등방성 산란 환경(isotropic scattering environment)에 놓여있으며, 기지국 및 RIS 간 채널과 UE 및 RIS 간 채널은 상관 관계가 존재하는 레일리 채널(correlated Rayleigh channel) 모델로 가정될 수 있다. 채널 모델은 무수히 많은 다중 경로 요소들이 있음을 가정하지만, 본 개시는 상관 관계를 표현하기 위해 먼저 유한한 개수의 다중 경로들이 있다고 가정한다. m번째 UE 및 RIS 사이에 P개의 다중 경로들이 존재함을 가정하면, m번째 UE 및 RIS 간 채널은 이하 [수학식 2]와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000003
[수학식 2]에서, hUI,m은 m번째 UE 및 RIS 간 채널, P는 다중 경로들의 개수, cp는 p번째 경로에 대한 신호 감쇠 계수, φp는 p번째 경로의 RIS에서의 방위각(azimuth angle), θp는 p번쩌 경로의 RIS에서의 고도각(elevation angle), a(φp,θp)는 RIS에서의 배열 응답 벡터(array response vector)를 의미한다.
[수학식 2]에서 c1, …, cP는 상호 독립적이고 동일한 분포를 가지며, c1, …, cP의 평균은 0, 분산은 Aμ1이다. 여기서, μ1은 UE 및 RIS 간 신호의 평균 강도 감쇠를 나타낸다. P→∞이면, 중심 극한 정리(central limit theorem)에 의해 hUI,m→
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000004
(0,Aμ1R)을 만족한다. 여기서, Aμ1R은 L×L 차원을 가지는 UE들 및 RIS 간 공분산 행렬이다. UE들 및 RIS 간 상관 관계는 정규화된 공간 상관 행렬 R로 표현될 수 있으며, R은 이하 [수학식 3]과 같이 얻어질 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000005
[수학식 3]에서, R은 정규화된 공간 상관 행렬, Aμ1는 다중 경로들의 신호 감쇠 계수들의 분산, E{}는 평균화 연산자, hUI,m은 m번째 UE 및 RIS 간 채널을 의미한다.
[수학식 3]의 R의 각 요소 값은 아래와 같이 주어진다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000006
[수학식 4]에서, [R]a,b는 정규화된 공간 상관 행렬의 a번째 행 및 b번째 열의 요소, ua는 RIS의 a번째 소자의 위치 벡터, ub는 RIS의 b번째 소자의 위치 벡터, λ는 신호의 파장을 의미한다. ua는 [0,i(a)dh,j(a)dv]T로 정의될 수 있고, 여기서 i(a)=mod(a-1,Lh), j(a)=
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000007
이다. UE가 수 파장 만큼 떨어져 있으면, 각 UE 및 RIS 간의 채널은 선형 독립(linearly independent)이 될 수 있다. 따라서, m번째 UE 및 RIS 간 채널은 이하 [수학식 5]와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000008
[수학식 5]에서, hUI,m은 m번째 UE 및 RIS 간 채널,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000009
()은 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution) 함수, Aμ1R은 L×L 차원을 가지는 UE 및 RIS 간 공분산 행렬을 의미한다.
TDD 시스템의 채널 상호성(reciprocity)을 이용하면, 상향링크 RIS 및 기지국간의 채널은 하향링크 기지국 및 RIS간의 채널로부터 얻어질 수 있다. 기지국의 안테나들이 충분히 떨어져 있으면, 기지국의 각 안테나 및 RIS 간 채널은 위 [수학식 5]와 유사하게 정의될 수 있다. 다만, 공분산 행렬은 기지국과 RIS 간 신호의 평균 강도 감쇠를 나타내는 μ2를 이용하여 Aμ2R로 표현된다.
RIS의 능동 소자는 신호를 수신 및 처리할 수 있기 때문에, 기지국 및 RIS 간 채널과 UE 및 RIS 간 채널은 독립적으로 추정될 수 있다. 본 개시는 RIS에서 능동 소자를 이용해서 얻어지는 일부의 채널 정보로 전체 채널을 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 등방성 산란 환경 하에서의 레일리 채널 모델을 이용하여 제안되었으나, 기하학적 채널(geometric channel)과 같은 다른 채널 모델에도 적용 가능하다. 제안 기법에서, 기지국 및 RIS 간 채널을 추정하는 동작 및 UE들 및 RIS 간 채널을 추정하는 동작은 유사하므로, 본 개시는 UE들 및 RIS 간 채널 추정에 대해 설명한다.
먼저, UE들 및 RIS 간 부채널(sub-channel)은 다음과 같이 추정될 수 있다. 이하 설명에서 파일럿(pilot)은 채널 추정을 위해 약속된 값을 가지는 신호로서, 기준 신호(refernece signal)라고 지칭될 수 있다.
각 UE는 정규 직교(orthonormal) 파일럿 시퀀스를 τU 시간 동안 송신한다. m번째 UE에 의해 송신된 정규 직교 파일럿을 τU×1 크기의 벡터로서, φ(t)=[φm(1),…,φm(τU)]T로 정의하면, RIS의 능동 소자에서 t번째 시간 슬롯에서 수신되는 신호는 이하 [수학식 6]과 같다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000010
[수학식 6]에서, x(t)는 RIS의 능동 소자에서 t번째 시간 슬롯에서 수신되는 신호, PUL은 상향링크 송신 전력, M은 UE들의 개수,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000011
은 Lact×1 크기의 행렬로서, m번째 UE 및 RIS의 능동 소자들 간 채널, φm(t)는 t번째 시간 슬롯에서 m번째 UE에 의해 송신된 파일럿 시퀀스, nRIS(t)는 t번째 시간 슬롯에서 RIS에 수신되는 잡음을 의미한다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000012
은 hUI,m에서 능동 소자들에 인덱스들에 대응하는 요소들로 구성되는 채널로 이해될 수 있다.
τU 시간 동안의 수신 신호들을 연결하면, 이하 [수학식 7]과 같은 행렬이 결정될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000013
[수학식 7]에서, X는 τU 시간 동안의 수신 신호들, x(t)는 RIS의 능동 소자에서 t번째 시간 슬롯에서 수신되는 신호, PUL은 상향링크 송신 전력, HUI,act는 UE들 및 능동 소자들 간 채널, Φ는 UE들에서 송신되는 전체 파일럿 시퀀스들을 포함하는 행렬, N은 τU 시간 동안에 수신되는 잡음을 의미한다. HUI,act는 Lact×M 크기의 행렬로서, [
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000014
,…,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000015
]이며, Φ는 τU×M 크기의 행렬로서 [φ1,…,φM]이고, N은 Lact×τU 크기의 행렬로서, [nRIS(1),…,nRIS(τU)]이다.
ΦTΦ*=IM을 만족하는 최소 시퀀스 길이로서, τU=M으로 설정하면, 추정된 UE들 및 RIS 간 부채널은 이하 [수학식 8]과 같이 결정될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000016
[수학식 8]에서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000017
는 UE들 및 RIS 간 부채널의 추정, PUL은 상향링크 송신 전력, X는 τU 시간 동안의 수신 신호들, Φ는 UE들에서 송신되는 전체 파일럿 시퀀스들을 포함하는 행렬, HUI,act는 UE들 및 능동 소자들 간 채널, N은 τU 시간 동안에 수신되는 잡음을 의미한다.
UE들 및 RIS 간 채널의 랭크(rank)는 다음과 같이 결정될 수 있다.
UE들 및 RIS 간 채널을 HUI=[hUI,1,…,hUI,M]으로 정의하고, 각 UE 및 RIS 간 공분산 행렬을 K=Aμ1R로 정의하면, 전체 UE들 및 RIS 간 채널은 이하 [수학식 9]와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000018
[수학식 9]에서, HUI는 UE들 및 RIS 간 채널, K는 각 UE 및 RIS 간 공분산 행렬, Z는 확률 분포를 의미한다. Z는 L×M 크기의 행렬로서, 각 열은 독립적이고, 동일한
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000019
(0,IL)의 분포를 가진다.
유사하게, 전체 UE들 및 RIS 간 부채널은 이하 [수학식 10]과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000020
[수학식 10]에서, HUI,act는 UE들 및 RIS의 능동 소자들 간 채널, Kact는 각 UE 및 RIS의 능동 소자들 간 공분산 행렬, Z는 확률 분포를 의미한다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000021
는 능동 소자의 인덱스에 해당하는
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000022
의 Lact개의 행들로 이루어진다. HUI,act의 랭크를 분석하기 위해서, 우선
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000023
의 랭크에 대한 분석이 필요하다. Aμ1=1으로 설정한 Lact와 L에 따른
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000024
의 랭크의 CDF(cumulative distribution function)의 예는 도 12와 같다. 도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 RIS에서 능동 소자 개수에 따른 랭크의 확률 분포를 도시한다. 도 12에서, 능동 소자의 위치는 각 그래프마다 1,000회 씩 임의로 생성되었다. 도 12를 참고하면, Lact가 L에 비해 충분히 작으면,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000025
이 높은 확률로 완전 랭크를 가짐이 확인된다. 일반적으로, 능동 소자의 개수는 학습 오버헤드와 전력 소모를 줄이기 위해, 전체 RIS 소자 개수보다 충분히 작게 설정하는 것이 바람직하다. 따라서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000026
이 완전 랭크를 가진다고 가정하는 것은 타당하다 할 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000027
이 완전 랭크를 가지는 경우, HUI,act이 완전 랭크를 가짐이 확인될 수 있다. UUH=IL을 만족하는 L×L 크기의 임의의 유니터리(unitary) 행렬 U를 정의하면, HUI,act는 이하 [수학식 11]과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000028
[수학식 11]에서, HUI,act는 UE들 및 RIS의 능동 소자들 간 채널, Kact는 각 UE 및 RIS의 능동 소자들 간 공분산 행렬, U는 유니터리 행렬, Z는 확률 분포를 의미한다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000029
는 UHZ로서, Z와 동일한 분포를 갖는다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000030
이 완전 랭크를 가지면, U는 U=[U1 U2]로 분해될 수 있는데, L×Lact 크기의 행렬인 U1 및 L×(L-Lact) 크기의 행렬인 U2의 각 열은
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000031
및
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000032
의 정규 직교 기저(orthonormal basis)의 켤레(conjugate)에 해당한다. 여기서, R(·) 및 N(·)은 행렬의 열 공간(column space) 및 영 공간(null space)을 나타낸다. 이를 고려하면, [수학식 11]은 이하 [수학식 12]와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000033
[수학식 12]에서, Kact는 각 UE 및 RIS의 능동 소자들 간 공분산 행렬, U는 유니터리 행렬,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000034
는 유니터리 행렬의 에르미트 및 확률 분포의 곱, U1 및 U2는 유니터리 행렬을 열 축에서 분리한 행렬들을 의미한다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000035
의 각 열은 상호 독립적이고, 동일한
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000036
(0,ILact) 분포를 가지며,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000037
의 랭크는 min(Lact,M)이다. 만약 U1의 첫 번째 열이
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000038
의 첫 번째 행의 에르미트로 설정되면,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000039
U1은 L×L 크기의 하 삼각 행렬(lower triangular matrix)이 된다. 임의의 행렬에 완전 랭크 정사각행렬을 곱하는 것은 해당 행렬의 랭크를 보존시키므로, [수학식 12]의 랭크는 min(Lact,M)과 같고, 이는 HUI,act가 완전 랭크임을 의미한다.
UE들 및 RIS 간 채널은 다음과 같이 추정될 수 있다. 개략적으로 설명하면, RIS는 가장 큰 상관 관계를 가지는 M개의 행들을 선택하고, 추정된 행들의 노름(norm)을 정규화한다. M개의 행들 선택 동작 및 정규화 동작을 상세히 설명하면 다음과 같다.
전술한 랭크 분석을 통해, 능동 소자들의 개수가 전체 소자들의 개수에 비해 충분히 적은 상황에서 HUI,act가 완전 랭크임이 가정될 수 있다. 본 개시는 능동 소자들의 개수가 전체 UE들의 개수 보다 크거나 같다고 가정한다. 이 경우, HUI,act는 완전 열 랭크를 가지게 되며, HUI,act의 랭크는 M이 된다. 이로 인해, HUI,act의 임의의 M개의 행이 전체 채널의 행 기저(row basis)가 되기 때문에, HUI의 다른 행들은 기저들의 선형 결합(linear combination)으로 표현될 수 있다. RIS의 능동 소자들의 인덱스들의 집합을
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000040
으로 정의하면, 전체 채널을 추정하기 위해서
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000041
에 포함되지 아니하는 인덱스에 해당하는 L-Lact개의 행들이 선형 결합을 통해 추정되는 것이 요구된다. 하지만, 선형 결합을 위한 선형 결합 계수의 탐색 범위가 매우 넓기 때문에, 추정하고자 하는 행의 정확한 선형 결합 계수를 찾는 것은 쉽지 아니하다.
이에, 본 개시는 높은 상관 관계를 가지는 기저들이 추정하고자 하는 행을 잘 표현할 수 있다는 점에 착안한다. 따라서, 본 개시는 채널을 추정할 때 추정하고자 하는 행과 높은 상관 관계를 갖는 기저들을 선택하고, 선형 결합 계수로서 해당 상관 계수를 활용한다. HUI의 모든 열들이 같은 공간 상관 행렬 R을 가지기 때문에, R의 요소 값은 HUI의 행들 사이의 상관 관계를 나타낸다. 따라서, R의 요소 값들이 상관 계수로서 사용될 수 있다.
채널을 추정하는 경우, 제안 기법은 추정하고자 하는 행과 상관 관계가 큰 M개의 행들을
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000042
에서 찾는다. 선형 결합의 계수로서, 더 많은 상관 관계를 가지는 행에 큰 가중치를 주기 위해 가중 선형 결합 계수가 사용될 수 있고, 가능한 방법 중 지수(exponential) 가중 선형 결합 계수가 고려된다. 본 개시는 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000043
번째 행과 상관 관계가 가장 큰
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000044
내의 M개의 행들의 인덱스를
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000045
로 표현하고, 해당 행들의 HUI에서의 인덱스를
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000046
표현한다. 이에 따라, 지수 가중 선형 결합 계수는 이하 [수학식 13]과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000047
[수학식 13]에서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000048
은 지수 가중 선형 결합 계수,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000049
은 UE들 및 RIS 간 채널의 행 인덱스,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000050
은 선택된 M개의 행들의 인덱스,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000051
는 가중 계수,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000052
은 공분산 행렬의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000053
번째 행 및
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000054
번째 열의 원소를 의미한다.
이때, 가중 계수
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000055
는 수치적으로 최적화될 수 있다. 모든
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000056
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000057
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000058
에 대하여, 가중 선형 계수를 적용한 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000059
번째 행의 추정 값은 이하 [수학식 14]와 같다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000060
[수학식 14]에서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000061
는 UE들 및 RIS 간 채널 행렬의 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000062
번째 행의 추정 값,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000063
은 지수 가중 선형 결합 계수,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000064
는 부채널 추정에서 상관 관계에 기반하여 선택된 행들 중
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000065
번째 행을 의미한다.
추정된 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000066
번째 행의 노름이 실제 채널의 행의 노름과 크게 다를 가능성이 있다. 따라서, 노름을 수정하는 동작이 필요하다. 행의 노름의 통계 분포에 근거하여 노름이 다음과 같이 정규화될 수 있다.
본 개시는 행렬
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000067
를 정의한다. S는 복소 위샤트 분포(complex Wishart distribution)를 따르며, M 자유도와 공분산 행렬 K를 가지고,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000068
로 표현될 수 있다. S의 대각 요소들은 HUI의 행의 노름의 제곱에 해당하고, S의 2개의 대각 요소들 간 공분산은 이하 [수학식 15]와 같이 표현된다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000069
[수학식 15]에서, cov{}는 공분산 연산자, HUI(a,:)는 UE들 및 RIS 간 채널 행렬에서 a번째 행, M은 자유도, K는 공분산 행렬, [K]a,b는 공분산 행렬의 a번째 행 및 b번째 열의 원소를 의미한다.
HUI의 2개의 행들의 노름의 제곱 사이의 상관 계수는 동일한 인덱스에 해당하는 RIS의 2개의 소자들 간 상관 계수에 비례한다. 선형 결합 시, 상관 관계가 높은 M개의 행이 사용되었으므로, 정규화 계수로서 선형 결합을 위해 사용된 행들의 노름의 표본 평균이 사용될 수 있다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000070
번째 추정된 행의 정규화 계수는 이하 [수학식 16]과 같다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000071
[수학식 16]에서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000072
은
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000073
번째 추정된 행의 정규화 계수, M은
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000074
번째 행을 추정하기 위해 사용된 행들의 개수,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000075
는 부채널 추정에서 상관 관계에 기반하여 선택된 행들 중
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000076
번째 행을 의미한다.
최종적으로, 모든
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000077
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000078
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000079
에 대하여, 가중 선형 계수와 정규화 계수가 적용된 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000080
번째 행의 추정 값은 이하 [수학식 17]과 같다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000081
[수학식 17]에 있어서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000082
는 UE들 및 RIS 간 채널 행렬의 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000083
번째 행의 추정 값,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000084
은 지수 가중 선형 결합 계수,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000085
는 부채널 추정에서 상관 관계에 기반하여 선택된 행들 중
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000086
번째 행,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000087
은
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000088
번째 추정된 행의 정규화 계수를 의미한다.
도 13은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 및 통신 타이밍의 예를 도시한다. 도 13은 채널 추정 및 데이터 송신을 나타낸 타이밍 다이어그램을 예시한다. 도 13을 참고하면, τT는 상관 시간(coherence time)을 의미하며, 시간 구간 τT 동안 UE 및 RIS 간 채널, RIS 및 BS 간 채널은 통신 성능에 영향을 줄 정도로 변화하지 아니하는 것으로 가정된다. 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 기법에 따르면, RIS는 시간 구간 τU 동안 UE 및 RIS 간 채널을, 시간 구간 τB 동안 RIS 및 BS 간 채널을 각각 추정한다. 예를 들어, τB 및 τU는 N 및 M으로 설정될 수 있다. 이후, 시간 구간 τD=τT-(τB+τU) 동안, 기지국은 데이터를 송신할 수 있다.
도 14은 본 개시의 일 실시 예에 따른 하향링크 통신 절차의 예를 도시한다. 도 14는 기지국(1410), 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M), RIS(1430) 간 신호 교환을 예시한다.
도 14를 참고하면, S1401 단계에서, 기지국(1410)은 RIS(1430)에게 적어도 하나의 기준 신호를 송신한다. 기지국(1410)은 복수의 안테나들을 이용하여 적어도 하나의 기준 신호를 송신할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 기준 신호는 자도프-추(Zadoff-chu) 시퀀스에 기반할 수 있다.
S1403 단계에서, 기지국(1410)은 UE-1(1420-1)에게 기준 신호에 대한 송신 요청을 송신한다. 기준 신호에 대한 송신 요청은 적어도 하나의 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 설정 정보는 적어도 하나의 기준 신호의 시퀀스, 적어도 하나의 기준 신호를 위해 할당된 시간-주파수 자원, 전력, 안테나 포트 중 적어도 하나를 지시할 수 있다. S1405 단계에서, UE-1(1420-1)은 적어도 하나의 기준 신호를 송신한다. 예를 들어, UE-1(1420-1)은 설정 정보에 따라 적어도 하나의 기준 신호를 송신할 수 있다. UE-1(1420-1)에서 송신된 적어도 하나의 기준 신호는 RIS(1430)에 수신된다.
S1407 단계에서, 기지국(1410)은 UE-M(1420-M)에게 기준 신호에 대한 송신 요청을 송신한다. 기준 신호에 대한 송신 요청은 적어도 하나의 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 설정 정보는 적어도 하나의 기준 신호의 시퀀스, 적어도 하나의 기준 신호를 위해 할당된 시간-주파수 자원, 전력, 안테나 포트 중 적어도 하나를 지시할 수 있다. S1409 단계에서, UE-M(1420-M)는 적어도 하나의 기준 신호를 송신한다. 예를 들어, UE-M(1420-M)는 설정 정보에 따라 적어도 하나의 기준 신호를 송신할 수 있다. UE-M(1420-M)에서 송신된 적어도 하나의 기준 신호는 RIS(1430)에 수신된다.
S1411 단계에서, RIS(1430)는 기지국(1410)에게 채널 정보를 송신한다. 이때, RIS(1430)는 능동 소자들을 이용하여 기준 신호들을 측정하고, 측정 결과에 기반하여 부채널을 추정한 후, 선형 결합을 통해 부채널로부터 전체 채널을 추정할 수 있다. 여기서, 채널 정보는 RIS(1430) 및 기지국(1410) 간 백홀(backhaul) 링크를 통해 전달될 수 있다. 예를 들어, 채널 정보는 PMI(precoding matrix indicator)의 형식으로 표현될 수 있다.
S1413 단계에서, 기지국(1410)은 RIS(1430)에게 수동 소자들을 위한 제어 정보를 송신한다. 제어 정보는 주파수 효율(spectral efficiency)를 최대화하기 위해 RIS(1430)에 포함되는 수동 소자들 각각에 적용되는 반사 계수(예: 위상 계수)를 지시한다. 구체적으로, 제어 정보는 반사 계수의 조절 값, 반사 계수들의 세트를 지시하는 인덱스, 적용될 반사 계수들의 값들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어 정보는 코드북 기반으로 반사 계수들을 지시할 수 있다. 이에 따라, RIS(1430)는 수동 소자들의 반사 계수를 채널에 부합하도록 설정할 수 있다.
도 14에 도시되지 아니하였으나, 기지국(1410) 및 RIS(1430) 간 인터페이스 수립(establishment) 절차가 사전에 수행되었으며, 기지국(1410) 및 RIS(1430)은 수립된 인터페이스를 통해 양자화된 수신 값들 및 제어 정보를 송신/수신할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따라, 기지국(1410) 및 RIS(1430) 간 인터페이스는 기지국(1410) 및 RIS(1430) 간 직접적인 경로 상에 또는 다른 엔티티(entity)를 경유하는 우회 경로 상에 수립될 수 있다.
S1415 단계 및 S1417 단계에서, 기지국(1410)은 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)에게 하향링크 데이터를 송신한다. 즉, 기지국(1410)은 RIS(1430)로부터 제공된 채널 정보에 기반하여 스케줄링을 수행하고, 스케줄링 결과에 따라 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)에게 하향링크 데이터를 송신할 수 있다. 이때, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)은 동일한 시간-주파수 자원을 이용하여 데이터 신호들을 수신할 수 있다.
도 14를 참고하여 설명한 실시 예에서, 기지국(1410)이 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)에 앞서 적어도 하나의 기준 신호를 송신한다. 그러나, 다른 실시 예에 따라, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)이 기지국(1410)에 앞서 기준 신호들을 송신할 수 있다.
도 14를 참고하여 설명한 실시 예에서, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)이 절차에 참여한다. 일 실시 예에 따라, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M) 각각은 논리적으로 하나의 송신 안테나를 이용할 수 있다. 다른 실시 예에 따라, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M) 중 적어도 일부는 복수의 논리적 송신 안테나들을 이용할 수 있다. 이 경우, 복수의 논리적 송신 안테나들을 이용하는 UE는 각 송신 안테나에 대하여 하나의 논리적 송신 안테나에 대응하는 동작들을 수행할 수 있다. 즉, 복수의 논리적 송신 안테나들을 이용하는 UE는 하나의 논리적 송신 안테나를 이용하는 UE들의 묶음으로 이해될 수 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따라 하향링크 데이터를 수신하는 절차의 예를 도시한다. 도 15는 UE의 동작 방법을 예시한다.
도 15를 참고하면, S1501 단계에서, UE는 적어도 하나의 상향링크 기준 신호를 송신한다. 적어도 하나의 상향링크 기준 신호는 SRS(sounding reference signal)을 포함할 수 있고, 기지국에 의해 할당된 자원을 통해 송신될 수 있다. 즉, 적어도 하나의 기준 신호의 송신에 앞서, UE는 기지국으로부터 기준 신호에 대한 설정 정보를 수신할 수 있다. 설정 정보는 적어도 하나의 상향링크 기준 신호를 위해 할당된 시간-주파수 자원, 시퀀스, 전력, 안테나 포트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S1503 단계에서, UE는 하향링크 스케줄링 정보를 수신한다. 즉, UE는 하향링크 통신을 위해 할당된 자원을 지시하는 정보를 수신한다. 다시 말해, UE는 하향링크 통신을 위한 DCI(downlink control information)를 수신한다. DCI는 MCS(modulation and coding scheme), 시간-주파수 자원 중 적어도 하나를 지시한다.
S1505 단계에서, UE는 하향링크 데이터를 수신한다. UE는 하향링크 스케줄링 정보에 따라 하향링크 데이터를 수신할 수 있다. 구체적으로, UE는 하향링크 신호에서 할당된 자원에 맵핑된 신호를 추출하고, 데이터를 복조 및 복호화할 수 있다.
도 16는 본 개시의 일 실시 예에 따라 하향링크 데이터를 송신하는 절차의 예를 도시한다. 도 16은 기지국의 동작 방법을 예시한다.
도 16을 참고하면, S1601 단계에서, 기지국은 RIS로부터 채널 정보를 수신한다. RIS로부터 수신되는 채널 정보는 기지국 및 RIS 간 채널 정보, UE 및 RIS 간 채널 정보를 포함한다. 채널 정보는 채널 행렬을 결정하기 위해 필요한 정보를 포함하며, 예를 들어, 적어도 하나의 PMI를 포함할 수 있다.
S1603 단계에서, 기지국은 채널에 기반하여 스케줄링을 수행한다. 기지국은 추정된 채널에 기반하여 UE들에게 자원을 할당하고, UE들로 송신될 신호에 적용될 프리코더들 및 RIS의 소자들에 적용되는 반사 계수들 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 기지국은 채널, RIS의 반사에 의한 신호 특성, 반사된 신호 및 직접 수신된 신호의 결합 이득 등을 고려하여 스케줄링을 수행할 수 있다.
S1605 단계에서, 기지국은 채널에 기반하여 RIS의 소자들을 제어한다. 구체적으로, 기지국은 RIS의 소자들 각각을 위한 반사 계수들을 결정하고, 결정된 반사 계수들을 지시하는 제어 정보를 RIS에게 송신한다. 이때, 반사 계수들은 기지국 및 RIS 간 채널, UE 및 RIS 간 채널에 기반하여 결정된다. S1603 단계에서, RIS를 이용하지 아니하는 스케줄링이 수행될 수 있다. 이 경우, 본 S1605 단계는 생략될 수 있다.
S1607 단계에서, 기지국은 스케줄링 결과에 따라 하향링크 데이터를 송신한다. 즉, 기지국은 RIS의 반사 계수를 제어하고, UE들에게 하향링크 스케줄링 정보를 송신한 후, 하향링크 데이터를 송신할 수 있다. 필요에 따라, 기지국은 하향링크 데이터를 포함하는 신호들에 대하여 프리코딩을 수행할 수 있다. 이때, 신호들의 적어도 일부는 RIS에 의해 반사되고, UE들에게 전달될 수 있다.
도 17는 본 개시의 일 실시 예에 따라 채널을 추정하는 절차의 예를 도시한다. 도 17은 RIS의 동작 방법을 예시한다.
도 17을 참고하면, S1701 단계에서, RIS는 능동 소자들을 이용하여 기준 신호들을 수신한다. 여기서, 기준 신호들은 기지국에서 송신된 적어도 하나의 기준 신호 및 UE들에서 송신된 기준 신호들을 포함한다. RIS는 능동 소자들을 이용하여 기준 신호들을 측정하고, 측정 결과를 획득할 수 있다. 다시 말해, RIS는 능동 소자들을 이용하여 기준 신호들에 대한 수신 값들을 획득할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따라, RIS는 능동 소자들의 전부 또는 능동 소자들 중 일부를 이용하여 기준 신호들을 수신할 수 있다.
S1703 단계에서, RIS는 능동 소자들에 대한 채널 정보를 추정한다. RIS는 기준 신호들에 대한 측정에 기반하여 능동 소자들에 대한 채널 정보를 추정할 수 있다. 능동 소자들은 RIS에 포함된 소자들 중 일부에 해당하므로, RIS는 소자들 중 일부에 대한 채널 정보를 획득할 수 있다. 전체 소자들 중 일부에 대한 채널 정보이므로, 얻어지는 채널 정보는 부채널 정보, 부분 채널 정도 또는 이와 동등한 깃기술적 의미를 가지는 다른 용어으로 지칭될 수 있다.
S1705 단계에서, RIS는 수동 소자들에 대한 채널 정보를 결정한다. 다시 말해, RIS는 능동 소자들을 제외한 나머지 소자들에 대한 채널 정보를 결정한다. RIS는 능동 소자들에 대한 채널 정보에 기반하여 수동 소자들에 대한 채널 정보를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따라, RIS는 소자들 간 상관 관계에 기반하여 능동 소자들에 대한 채널 정보로부터 수동 소자들에 대한 채널 정보를 도출할 수 있다. 이를 통해, RIS는 전체 소자들에 대한 채널 정보를 획득할 수 있다.
S1707 단계에서, RIS는 전체 소자들에 대한 채널 정보를 기지국에게 송신한다. 여기서, 채널 정보는 기지국 및 RIS 간의 채널 정보 및 UE들 및 RIS 간의 채널 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 즉, 기지국의 스케줄링을 위해, RIS는 기지국 및 RIS 간의 채널 정보 및 UE들 및 RIS 간의 채널 정보 중 적어도 하나를 기지국에게 제공할 수 있다. 이때, 채널 정보는 기지국으로부터의 적어도 하나의 기준 신호와 다른 링크(예: 유선 백홀 링크)를 통해 송신될 수 있다.
도 18은 본 개시의 일 실시 예에 따라 수동 소자에 관련된 채널 값을 결정 추정하는 절차의 예를 도시한다. 도 18은 RIS의 동작 방법을 예시한다. 도 18은 하나의 수동 소자에 대한 채널 값을 결정하는 절차를 예시한다. 따라서, 복수의 수동 소자들에 대한 채널 정보를 획득하고자 하는 경우, 후술되는 절차가 수동 소자 별로 반복 또는 병행될 수 있다.
도 18을 참고하면, S1801 단계에서, RIS는 대상(target) 수동 소자와 높은 상관 관계를 가지는 적어도 하나의 능동 소자를 결정한다. 여기서, 상관 관계가 높음은 수치화된 상관도 값(예: 상관 계수의 절댓값)을 내림차순으로 정렬한 결과에서 미리 정의된 개수의 상위 그룹에 속함을 의미한다. 즉, RIS는 대상 수동 소자와 능동 소자들 간 상관도 값들을 확인하고, 가장 높은 상관도 값을 가지는 능동 소자부터 상관도 값의 내림차순으로 미리 정의된 개수(예: M)의 능동 소자(들)을 선택할 수 있다. 이를 위해, RIS는 소자들의 위치들에 기반하여 결정되는 기준 신호의 송신기 및 RIS 간 공간 상관 행렬을 이용할 수 있다.
S1803 단계에서, RIS는 가중치 선형 결합을 통해 대상 수동 소자에 관련된 채널 값을 결정한다. 다시 말해, RIS는 결정된 적어도 하나의 능동 소자에 대한 채널 값을 가중치 선형 결합함으로써 대상 수동 소자에 관련된 채널 값을 결정할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 능동 소자에 대한 채널 값에 적용되는 가중치는 대상 수동 소자와의 상관도 값에 기반하여 결정될 수 있다.
S1805 단계에서, RIS는 결정된 채널 값을 정규화한다. 채널 값은 해당 값의 노름을 정규화함으로써 정규화될 수 있다. 일 실시 예에 따라, RIS는 대상 수동 소자의 채널 값을 결정하기 위해 사용된 적어도 하나의 능동 소자에 관련된 채널 값의 노름에 기반하여 채널 값을 정규화할 수 있다. 이를 통해, 결정된 채널 값이 실제의 채널 값에 근접하도록 수정될 수 있다.
도 19, 도 20 및 도 21은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 기법의 성능을 도시한다. 도 19, 도 20 및 도 21은 다음과 같이 설정된 환경에서 수행된 모의 실험 결과를 보여준다. 기지국은 서로 충분히 떨어져 있는 N=8개의 안테나를 포함하고, 같은 군집(cluster) 내에 M=8개의 UE이 존재한다. 반송파 주파수(carrier frequency)는 3.5 GHz이다. RIS의 소자들은 16×16의 UPA 구조로 배치되고, 하나의 소자의 수평 길이 dh 및 수직 길이 dv는 λ/8이다. 능동 소자의 위치는 임의로 설정되었다. 기지국 및 RIS간의 거리 dBI, UE들 및 RIS간의 거리 dUI는 각각 45m 및 18m이다. 대규모 페이딩(large scale fading)에서의 경로 손실 지수(path loss exponent)들, 즉, 기지국 및 RIS 간 경로 손실 지수 ηBI 및 UE들 및 RIS 간 경로 손실 지수에서 ηUI는 각각 2.2 및 2.9이며, d0=1m에서의 경로 손실 η0는 -20dB이다. RIS 소자 사이의 공분산 행렬을 얻기 위해서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000089
,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000090
로 설정된다. RIS 및 UE에서의 잡음 분산은 σ2 RIS=σ2 U=-124dBm이다. 기지국 및 RIS 간, UE 및 RIS간의 부채널을 추정하기 위한 학습 시퀀스의 길이는 각각 τB=N, τU=M으로 설정되었다. 가중 계수
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000091
는 5로 설정하였다.
능동 소자의 개수에 따른 추정된 UE과 RIS 간 채널에 대한 정규화된(normalized) MSE는 도 19와 같이 나타나며, 정규화된 MSE의 표현식은 이하 [수학식 18]과 같다.
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000092
[수학식 18]에서,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000093
는 UE들 및 RIS 간 채널 행렬의 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000094
번째 행의 값,
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000095
는 UE들 및 RIS 간 채널 행렬의 HUI의
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000096
번째 행의 추정 값을 의미한다.
도 19에서, 채널을 추정할 때, UE의 상향링크 송신 전력 PUL은 10dBm 설정되었다. 제안 기법의 성능을 비교해보기 위해, 도 19는
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000097
에서 M개의 행들을 임의로 선택하고, 선형 결합 계수를
Figure PCTKR2022007237-appb-img-000098
(0,1)으로부터 독립적으로 생성하는 랜덤 계수(random coefficient)의 성능을 함께 보여준다. 도 19를 참고하면, 능동 소자의 개수가 증가함에 따라 제안된 기법의 정규화된 MSE 값이 작아지는 것이 확인된다. 왜냐하면, 능동 소자의 개수가 증가하면 능동 소자의 행의 인덱스에 해당하지 아니하는 행을 추정할 때 더 많은 행들에 대해 상관관계가 큰 기저를 사용할 수 있는 가능성이 커지므로, 채널 추정이 더 잘 이루어지기 때문이다. 성능 차이를 살펴보면, 제안 기법이 랜덤 계수 기법에 비해 더 낮은 정규화된 MSE 값을 보이며, 능동 소자가 증가함에 따라 MSE 값 차이가 커지는 것이 확인된다. 따라서, 상관 관계가 높은 행을 선형 결합에 사용하는 것이 채널 추정 성능을 증가시키는 데에 유의미하다는 해석이 가능하다.
도 20은 UE의 상향링크 송신 전력에 따른 추정된 UE들 및 RIS간 채널에 대해 정규화된 MSE를 보여준다. 도 20을 참고하면, 송신 전력이 증가함에 따라 파일럿 학습이 더 잘 이루어지므로, 제안 기법의 정규화된 MSE 값이 낮아짐이 확인된다. 제안 기법의 경우, 능동 소자가 증가함에 따라, 랜덤 계수 기법에 비해 정규화된 MSE 값이 크게 감소하고 있으며, 송신 전력에 관계없이 정규화된 MSE 값이 더 낮음이 확인된다.
도 21은 기지국의 하향링크 송신 전력에 따른 합 전송률을 보여준다. 도 21에서, Perfect는 실제 채널에 대해서 얻어지는 합 전송률을 의미하며, 나머지는 추정된 채널에 대하여 얻어지는 합 전송률을 의미한다. 파일럿에 대한 기지국 및 UE의 송신 전력은 10dBm으로 설정되었다. 도 21을 참고하면, 능동 소자가 증가하면 채널 추정이 더 잘 이루어지므로, perfect에 더 가까운 전송률이 확인된다. 또한, 제안 기법은 랜덤 계수 기법에 비해 높은 합 전송률을 보여준다. 하향링크 송신 전력이 30dBm인 경우, 제안 기법은 RIS의 전체 256개 소자 중 36개만 능동 소자로 사용하여도 perfect와 비교하였을 때 70%의 합 전송률을 제공함이 확인된다.
상기 설명한 제안 방식들은 독립적으로 구현될 수도 있지만, 일부 제안 방식들의 조합 (또는 병합) 형태로 구현될 수도 있다. 상기 제안 방법들의 적용 여부 정보 (또는 상기 제안 방법들의 규칙들에 대한 정보)는 기지국이 단말에게 사전에 정의된 시그널 (예: 물리 계층 시그널 또는 상위 계층 시그널)을 통해서 알려주도록 규칙이 정의될 수 있다.
본 개시는 본 개시에서 서술하는 기술적 아이디어 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 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. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 무선접속 시스템에 적용될 수 있다. 다양한 무선접속 시스템들의 일례로서, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 또는 3GPP2 시스템 등이 있다.
본 개시의 실시 예들은 상기 다양한 무선접속 시스템뿐 아니라, 상기 다양한 무선접속 시스템을 응용한 모든 기술 분야에 적용될 수 있다. 나아가, 제안한 방법은 초고주파 대역을 이용하는 mmWave, THz 통신 시스템에도 적용될 수 있다.
추가적으로, 본 개시의 실시 예들은 자유 주행 차량, 드론 등 다양한 애플리케이션에도 적용될 수 있다.

Claims (12)

  1. 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법에 있어서,
    적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하는 단계;
    적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하는 단계;
    RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하는 단계; 및
    상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하는 단계를 포함하며,
    상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 채널 정보는, 상기 적어도 하나의 UE 및 상기 RIS 간 채널 정보, 상기 기지국 및 상기 RIS 간 채널 정보를 포함하는 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 RIS의 소자들의 반사 계수를 지시하는 정보를 상기 RIS에게 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 소자들의 일부는, 적어도 하나의 능동(active) 소자를 포함하고,
    상기 나머지 소자들은, 수동 소자들을 포함하는 방법.
  5. 무선 통신 시스템에서 RIS(reflecting intelligent surface) 장치의 동작 방법에 있어서,
    소자들의 일부를 이용하여 기지국 및 적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하는 단계;
    상기 기준 신호들에 대한 측정을 수행하는 단계;
    상기 측정의 결과에 기반하여 상기 RIS에 포함된 소자들에 대한 채널 중 상기 일부에 관련된 제1 부분 채널을 추정하는 단계;
    상기 제1 부분 채널에 기반하여 상기 일부를 제외한 나머지 소자들에 관련된 제2 부분 채널을 추정하는 단계; 및
    상기 제1 부분 채널 및 상기 제2 부분 채널을 포함하는 채널에 대한 정보를 상기 기지국으로 송신하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 소자들의 일부는, 적어도 하나의 능동(active) 소자를 포함하고,
    상기 나머지 소자들은, 수동 소자들을 포함하는 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 제2 부분 채널을 추정하는 단계는,
    대상 수동 소자와 상기 능동 소자들 간 상관도에 기반하여 적어도 하나의 능동 소자를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 적어도 하나의 능동 소자에 관련된 채널 값을 가중치 선형 결합함으로써 상기 대상 수동 소자에 관련된 채널 값을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 적어도 하나의 능동 소자는, 상기 기지국 또는 상기 적어도 하나의 UE 및 상기 RIS 간 공간 상관 행렬에 기반하여 결정되는 방법.
  9. 청구항 5에 있어서,
    상기 기지국으로부터의 적어도 하나의 기준 신호 및 상기 기지국으로 송신되는 정보는, 서로 다른 링크들을 통해 송신되는 방법.
  10. 무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서,
    송수신기; 및
    상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하고,
    상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하고,
    적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하고,
    RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하고,
    상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하고,
    상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하도록 제어하며,
    상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함하는 기지국.
  11. 통신 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서;
    상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되며, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨에 따라 동작들을 지시하는 명령어를 저장하는 적어도 하나의 컴퓨터 메모리를 포함하며,
    상기 동작들은,
    적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하는 단계;
    적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하는 단계;
    RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하는 단계; 및
    상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하는 단계를 포함하며,
    상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함하는 통신 장치.
  12. 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)에 있어서,
    프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며,
    상기 적어도 하나의 명령어는, 장치가,
    적어도 하나의 하향링크 기준 신호에 대한 설정(configuration) 정보를 송신하고,
    상기 적어도 하나의 하향링크 기준 신호를 송신하고,
    적어도 하나의 UE(user equipment)에게 상향링크 기준 신호에 대한 설정 정보를 송신하고,
    RIS(reflecting intelligent surface)로부터 채널 정보를 수신하고,
    상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하기 위한 스케줄링 결과를 알리는 제어 정보를 송신하고,
    상기 스케줄링 결과에 따라 상기 적어도 하나의 UE에게 하향링크 데이터를 송신하도록 제어하며,
    상기 채널 정보는, 상기 RIS에 포함된 소자들 중 일부를 이용하여 측정된 상기 상향링크 기준 신호 및 상기 하향링크 기준 신호의 수신 값들에 기반하여 결정된 상기 일부 및 나머지 소자들에 대한 채널 값들을 포함하는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.
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