WO2024096143A1 - 무선 통신 시스템에서 자원을 결정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 자원을 결정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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WO2024096143A1
WO2024096143A1 PCT/KR2022/016817 KR2022016817W WO2024096143A1 WO 2024096143 A1 WO2024096143 A1 WO 2024096143A1 KR 2022016817 W KR2022016817 W KR 2022016817W WO 2024096143 A1 WO2024096143 A1 WO 2024096143A1
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wireless
communication
present disclosure
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PCT/KR2022/016817
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장지환
정재훈
오재기
하업성
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엘지전자 주식회사
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W56/00—Synchronisation arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/56—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on priority criteria
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management

Definitions

  • the following description relates to a wireless communication system and to a method and apparatus for determining resources in a wireless communication system.
  • JCAS joint communication and sensing
  • 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
  • This disclosure relates to an apparatus and method for determining resources in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide a resource determination device and method for implementing joint communication and sensing (JCAS) technology in a wireless communication system.
  • JCAS joint communication and sensing
  • the present disclosure can provide an apparatus and method for determining communication resources and radar resources in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide an apparatus and method for determining the interval between radar resource symbols in a wireless communication system.
  • a method of operating a terminal in a wireless communication system includes receiving a synchronization signal block (SSB) from a base station, performing a synchronization procedure with the base station based on the SSB, and receiving control information from the base station.
  • SSB synchronization signal block
  • receiving sensing a user environment, determining radar signal parameters based on requirements regarding the user environment, and providing resources of a radar signal based on the requirements regarding the user environment and the radar signal parameters. It may include an adaptive decision step.
  • a method of operating a base station in a wireless communication system includes transmitting a synchronization signal block (SSB) to a terminal, performing a synchronization procedure with the terminal based on the SSB, and providing control information to the terminal. transmitting, sensing a user environment, determining radar signal parameters based on requirements regarding the user environment, and adaptively detecting radar based on the requirements regarding the user environment and the radar signal parameters. It may include determining a signal resource.
  • SSB synchronization signal block
  • a terminal of a wireless communication system includes a transceiver and a processor connected to the transceiver, wherein the processor receives a synchronization signal block (SSB) from a base station and synchronizes with the base station based on the SSB.
  • SSB synchronization signal block
  • a base station of a wireless communication system includes a transceiver and a processor connected to the transceiver, and the processor transmits a synchronization signal block (SSB) to the terminal, and communicates with the terminal based on the SSB.
  • SSB synchronization signal block
  • Perform a synchronization procedure transmit control information to the terminal, sense the user environment, determine radar signal parameters based on the requirements regarding the user environment, and the requirements regarding the user environment and the radar signal Control can be made to adaptively determine the resources of the radar signal based on parameters.
  • a device including at least one memory and at least one processor functionally connected to the at least one memory, wherein the at least one processor receives a synchronization signal (SSB) from a base station. block), perform a synchronization procedure with the base station based on the SSB, receive control information from the base station, sense the user environment, and determine radar signal parameters based on the requirements for the user environment. , control can be made to adaptively determine the resources of the radar signal based on the requirements for the user environment and the radar signal parameters.
  • SSB synchronization signal
  • a non-transitory computer-readable medium storing at least one instruction includes the at least one instruction executable by a processor. It includes, wherein the at least one command receives a synchronization signal block (SSB) from a base station, performs a synchronization procedure with the base station based on the SSB, receives control information from the base station, and senses the user environment.
  • SSB synchronization signal block
  • Radar signal parameters can be determined based on the requirements for the user environment, and control can be performed to adaptively determine resources of the radar signal based on the requirements for the user environment and the radar signal parameters.
  • the radar signal resource may be determined within the same frequency as the communication signal resource to perform joint communication and sensing (JCAS).
  • JCAS joint communication and sensing
  • information about the interval between symbols of the radar signal may be updated in the JCAS resource database (resource data base).
  • information about the interval between symbols of the radar signal may be updated by a time resource allocation manager.
  • the radar signal parameters include minimum subcarrier spacing, minimum guard interval, minimum bandwidth, minimum burst duration, and maximum time domain. Spacing may include maximum time domain spacing and maximum frequency domain spacing.
  • the user requirement is at least one of data rate, range resolution, velocity resolution, max velocity, and max range. It can contain parameter values that contain one.
  • the user requirement may be determined based on complex sensors of a terminal or base station.
  • the user requirement may be determined based on an existing precoded JCAS resource allocation database (DB).
  • DB JCAS resource allocation database
  • the user requirement may be obtained through user input.
  • the present disclosure can provide the advantage of efficiently determining resources in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide the advantage of improved communication performance and sensing performance by proposing a method for determining communication resources and radar resources for implementing joint communication and sensing (JCAS) in a wireless communication system.
  • JCAS joint communication and sensing
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a communication system applicable to the present disclosure.
  • Figure 2 is a diagram showing an example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • Figure 3 is a diagram showing another example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • Figure 4 is a diagram showing an example of a portable device applicable to the present disclosure.
  • Figure 5 is a diagram showing an example of a vehicle or autonomous vehicle applicable to the present disclosure.
  • Figure 6 is a diagram showing an example of AI (Artificial Intelligence) applicable to the present disclosure.
  • AI Artificial Intelligence
  • Figure 7 is a diagram showing a method of processing a transmission signal applicable to the present disclosure.
  • Figure 8 is a diagram showing an example of a communication structure that can be provided in a 6G system applicable to the present disclosure.
  • Figure 9 is a diagram showing an electromagnetic spectrum applicable to the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram showing a THz communication method applicable to the present disclosure.
  • FIG 11 shows an example of a JCAS system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 12 shows an example of an integrated waveform according to IEEE 802.11ad according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 13 shows an example of a JCAS time resource determination procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 14 shows an example of user requirements in a traffic monitoring environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 15 shows calculated radar signal parameters and corresponding equations in a traffic monitoring environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 16 shows an example of the hardware structure of a communication system according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 17 shows an example of the hardware structure of a radar system according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 18 shows an example of the hardware structure of a JCAS system according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 19 shows an example of a JCAS time resource determination procedure 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' refers to terms 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 system. 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 mean technology after TS 38.xxx Release 15, and “xxx” may mean technology after TS Release 17 and/or Release 18.
  • 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 wireless devices (100a to 100f)/base station (120) and 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 inter-base station communication (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 flow charts, etc. disclosed herein from one or more other devices.
  • 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 and 202b may control one or more transceivers 206a and 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 applied to the present disclosure.
  • 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 comprised of a communication control processor, an application processor, an electronic control unit (ECU), a graphics processing processor, a memory control processor, etc.
  • 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 video 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 may 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 applied to the present disclosure.
  • 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 driving 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.
  • AI The most important and newly introduced technology in the 6G system is AI.
  • AI was not involved in the 4G system.
  • 5G systems will support partial or very limited AI.
  • 6G systems will be AI-enabled for full automation.
  • Advances in machine learning will create more intelligent networks for real-time communications in 6G.
  • Introducing AI in communications can simplify and improve real-time data transmission.
  • AI can use numerous analytics to determine how complex target tasks are performed. In other words, AI can increase efficiency and reduce processing delays.
  • AI can be performed instantly by using AI.
  • AI can also play an important role in M2M, machine-to-human and human-to-machine communications. Additionally, AI can enable rapid communication in BCI (brain computer interface).
  • BCI brain computer interface
  • AI-based communication systems can be supported by metamaterials, intelligent structures, intelligent networks, intelligent devices, intelligent cognitive radios, self-sustaining wireless networks, and machine learning.
  • AI-based physical layer transmission means applying signal processing and communication mechanisms based on AI drivers, rather than traditional communication frameworks, in terms of fundamental signal processing and communication mechanisms. For example, deep learning-based channel coding and decoding, deep learning-based signal estimation and detection, deep learning-based MIMO (multiple input multiple output) mechanism, It may include AI-based resource scheduling and allocation.
  • Machine learning can be used for channel estimation and channel tracking, and can be used for power allocation, interference cancellation, etc. in the physical layer of the DL (downlink). Machine learning can also be used for antenna selection, power control, and symbol detection in MIMO systems.
  • Deep learning-based AI algorithms require a large amount of training data to optimize training parameters.
  • a lot of training data is used offline. This means that static training on training data in a specific channel environment may result in a contradiction between the dynamic characteristics and diversity of the wireless channel.
  • signals of the physical layer of wireless communication are complex signals.
  • more research is needed on neural networks that detect complex domain signals.
  • Machine learning refers to a series of operations that train machines to create machines that can perform tasks that are difficult or difficult for humans to perform.
  • Machine learning requires data and a learning model.
  • data learning methods can be broadly divided into three types: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Neural network learning is intended to minimize errors in output. Neural network learning repeatedly inputs learning data into the neural network, calculates the output of the neural network and the error of the target for the learning data, and backpropagates the error of the neural network from the output layer of the neural network to the input layer to reduce the error. ) is the process of updating the weight of each node in the neural network.
  • Supervised learning uses training data in which the correct answer is labeled, while unsupervised learning may not have the correct answer labeled in the training data. That is, for example, in the case of supervised learning on data classification, the learning data may be data in which each training data is labeled with a category. Labeled learning data is input to a neural network, and error can be calculated by comparing the output (category) of the neural network and the label of the learning data. The calculated error is back-propagated in the neural network in the reverse direction (i.e., from the output layer to the input layer), and the connection weight of each node in each layer of the neural network can be updated according to back-propagation. The amount of change in the connection weight of each updated node may be determined according to the learning rate.
  • the neural network's calculation of input data and backpropagation of errors can constitute a learning cycle (epoch).
  • the learning rate may be applied differently depending on the number of repetitions of the learning cycle of the neural network. For example, in the early stages of neural network training, a high learning rate can be used to ensure that the neural network quickly achieves a certain level of performance to increase efficiency, and in the later stages of training, a low learning rate can be used to increase accuracy.
  • Learning methods may vary depending on the characteristics of the data. For example, in a communication system, when the goal is to accurately predict data transmitted from a transmitter at a receiver, it is preferable to perform learning using supervised learning rather than unsupervised learning or reinforcement learning.
  • the learning model corresponds to the human brain, and can be considered the most basic linear model.
  • deep learning is a machine learning paradigm that uses a highly complex neural network structure, such as artificial neural networks, as a learning model. ).
  • Neural network cores used as learning methods are broadly divided into deep neural networks (DNN), convolutional deep neural networks (CNN), and recurrent neural networks (recurrent boltzmann machine). And this learning model can be applied.
  • DNN deep neural networks
  • CNN convolutional deep neural networks
  • recurrent neural networks recurrent boltzmann machine
  • 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 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.
  • JCAS is a technology that combines radar signals with OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) packet signals, which are communication signals, and even performs sensing by utilizing existing communication network infrastructure. Through this, the efficiency of frequency resources can be increased. Additionally, since terminal and base station communication and radar technology can be implemented through the same hardware, hardware costs can be reduced.
  • 11 shows an example of a JCAS system according to an embodiment of the present disclosure. Referring to FIG. 11, a JCAS packet signal 1110 shared by a communication signal and a radar signal can be confirmed.
  • JCAS technology is an ultra-precise spatial recognition technology that can be used in various vertical environments (e.g. Smart City, Smart Factory, Smart Home, Vehicular Network, etc.) It can be applied.
  • Table 2 illustrates use cases of smart home and vehicle networks, which are detailed application examples of the application field of JCAS technology.
  • JCAS implements ultra-precise positioning without privacy issues by combining communication technology and radar technology.
  • JCAS implements communication technology and radar technology using the same frequency resources and the same hardware (HW) structure, thereby increasing frequency efficiency and providing cost savings. The following describes the necessity of JCAS technology.
  • JCAS technology provides spectral efficiency. Spectrum is a scarce resource, so using the same spectrum for sensing and communication is more efficient than using dedicated spectrum for each. Sharing spectrum to implement wireless communication technologies and radar technologies could ideally double spectral efficiency.
  • JCAS technology provides ultra-precise positioning services.
  • Cellular systems are becoming ubiquitous as their density increases and are also being used within vertical industries. Accordingly, JCAS technology enables RF sensing over a wide area through common infrastructure and spectrum reuse.
  • JCAS technology offers the possibility of high-resolution detection.
  • Signal bandwidth is increasing across generations to 20MHz carriers in LTE, 100MHz in sub-6GHz 5G NR, and 400MHz in mmWave NR.
  • New bands for 5G evolution and 6G are expected to have higher bandwidths of 1 GHz and above.
  • JCAS technology solves privacy issues. This is because RF signals are less intrusive on privacy than cameras, which are not allowed to be installed everywhere. RF signals also propagate well under conditions that make them difficult for real-world cameras and other sensors to detect, such as dust, bad weather, or low-light environments, especially at night.
  • JCAS significantly improves wireless detection performance through Massive MIMO placement and spatial processing technology, a key component of 5G.
  • JCAS leverages signal processing assets, including MIMO and artificial intelligence/machine learning (AI/ML), to create the foundation for the necessary dual-function processing capabilities.
  • AI artificial intelligence
  • ML machine learning
  • JCAS reduces costs. Compared to operating two separate systems for communication technology and radar technology, a joint system can significantly reduce the cost and size of the transceiver.
  • JCAS technology due to the limited data packet size, it is important to secure optimal performance by appropriately allocating the time resources required for each communication technology and radar technology.
  • service requirements vary depending on space, so it is important to allocate resources in accordance with each communication performance, radar performance, and KPI target balance.
  • an integrated waveform according to IEEE 802.11ad can be used.
  • 12 shows an example of an integrated waveform according to IEEE 802.11ad according to an embodiment of the present disclosure.
  • Equation 1 c is the number of data symbols per frame, and K is the total number of symbols per frame. According to Equation 1, when the amount of data is constant, as the preamble length decreases, the value of a increases, so the maximum spectral efficiency of the waveform is as shown in Equation 2 below.
  • Equation 2 SNRc is the signal-to-noise ratio of the communication receiver.
  • CRLB of range resolution is given in Equation 3 below. is when a flat spectrum is assumed.
  • Equation 3 SNRr is the SNR of the radar receiver, c is the speed of light, and the root mean square bandwidth of the preamble.
  • CRLB of velocity resolution is given in Equation 4 below.
  • Equation 4 is the wavelength of the carrier, and Ts is the symbol duration.
  • the present invention proposes a new method for dynamically allocating resources for JCAS, providing the advantage of securing spatial sensing (e.g. object distance, speed, position sensing) performance and communication performance within a limited data size. .
  • this disclosure proposes a JCAS time resource allocation method based on user requirements.
  • Figure 13 shows an example of a JCAS time resource determination procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • the device senses the user environment.
  • User environments may include smart transportation, smart city, smart home, industrial IoT, environmental sensing, etc.
  • a device may receive data from another device or sense the user's environment based on a sensor.
  • the device determines user requirements according to the user environment.
  • User requirements may vary depending on the vertical environment to which they are applied.
  • user requirements according to the user environment may be determined by user input (e.g., requirement information according to target KPI).
  • user requirements may be determined based on complex sensors (e.g., camera, temperature, humidity, vibration, and geomagnetic sensors) of the terminal or base station.
  • user requirements may be determined based on a JCAS resource allocation database (DB) that has been learned and precoded in another previous environment.
  • DB JCAS resource allocation database
  • Parameter values for user requirements may include at least one of data rate, range resolution, velocity resolution, max velocity, and max range.
  • Figure 14 shows an example of user requirements in a traffic monitoring environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • step S1305 the device calculates radar signal parameters based on user requirements.
  • radar signal parameters include minimum subcarrier spacing, minimum guard interval, minimum bandwidth, minimum burst duration, and maximum time domain spacing. spacing), maximum frequency domain spacing, etc.
  • Figure 15 shows calculated radar signal parameters and corresponding equations in a traffic monitoring environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • Equation 5 The minimum subcarrier spacing is given by Equation 5 below, the minimum guard interval is given by Equation 6 below, the minimum bandwidth is given by Equation 7 below, the minimum burst duration is given by Equation 8 below, and the maximum time domain spacing is given by Equation 8 below.
  • Equation 9 the maximum frequency domain spacing can be calculated by Equation 10 below.
  • Vmax is the maximum speed
  • fc is the carrier frequency
  • c is the speed of light
  • dmax is the maximum range and c is the speed of light.
  • c is the speed of light, is the range resolution.
  • c is the speed of light
  • fc is the carrier frequency
  • c is the speed of light
  • fc is the carrier frequency
  • c is the speed range minus the minimum speed from the maximum speed.
  • Equation 10 c is the speed of light, is the maximum range.
  • the device determines the spacing value of radar signal symbols based on the calculated radar signal parameters.
  • the spacing between radar signal symbols is the spacing between symbols used as radar resources within a communication signal.
  • the spacing value of radar signal symbols may be the value a in FIG. 12.
  • the device can determine the interval value of radar signal symbols by determining communication resources and radar resources based on radar signal parameters.
  • the device may update the interval value of radar signal symbols in the JCAS resource data base.
  • the JCAS resource database is data that stores the information necessary to implement JCAS technology. If there is no existing data on the spacing values of radar signal symbols, the device may store the spacing values of radar signal symbols in the JCAS resource database. If there is existing data on the spacing values of radar signal symbols, the new spacing values of radar signal symbols can be updated. At this time, the device can perform an update by using a time resource allocation manager.
  • the time resource allocation manager may be an entity that determines the time resources of communication signals and radar signals to perform JCAS.
  • the device can optimally determine communication resources and radar resources in the JCAS system by repeatedly performing steps S1301 to S1309.
  • Figure 16 shows an example of the hardware structure of a communication system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the hardware of the communication system may include a transmitter 1610 and a receiver 1620.
  • the transmitter 1610 includes a channel encoder 1611, a modulator 1612, a precoder 1613, an analog to digital conversion module 1614, and It may include an RF front-end (1615).
  • the receiver 1620 includes an RF front-end 1621, an A/D conversion module 1622, a clock/frequency offset module 1623, and a channel estimation module 1624.
  • MIMO equalization multiple-input multiple-ouput equalization
  • demodulator demodulation
  • the channel encoder 1611 is a module that finds and corrects errors by inserting bits for error checking (eg, parity bits) in addition to information data.
  • the modulator 1612 is a module that increases a low frequency signal to a high frequency and transmits it through an antenna.
  • the precoder 1613 is a module that performs beamforming to support multi-stream transmission in multi-antenna wireless communication.
  • the A/D conversion module (1614, 1622) is a module that converts analog signals, such as sound captured by a microphone or light entering a digital camera, into digital signals.
  • the RF front-end (1615, 1621) is a module that contains all the components between the antenna and the RF transceiver, which can realize Wi-Fi, networking, file transfer, communication, card swipe, positioning and other functions. .
  • RF front-end modules can be represented by Bluetooth, cellular, NFC, GPS, etc.
  • the clock/frequency offset module 1623 can transmit by slightly changing the frequency of the carrier wave to prevent interference on the receiving side. In this case, the actual frequency used and This is a module that creates a difference between the nominal frequencies used with slight modifications.
  • the channel estimator 1624 is a module that estimates changes in symbols (e.g., amplitude changes, phase changes) due to the channel through which the transmitted symbols pass.
  • MIMO equalization 1625 is a module that changes and alleviates the form of a received signal changed by noise, distortion, dispersion, etc.
  • the demodulator 1626 is a module for restoring a modulation signal from vibrations or waves generated by modulation, and can lower a high frequency signal and change it to a frequency that humans can hear.
  • Figure 17 shows an example of the hardware structure of a radar system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the hardware of the radar system may include a transmitter 1710 and a receiver 1720.
  • the transmitter 1710 may include an RF front-end 1711, an A/D conversion module 1712, a beamformer 1713, and a waveform generator 1714.
  • the receiver 1720 includes an RF front-end 1721, an A/D conversion module 1722, a matched filter 1723, a moving target detector 1724, and a constant false alarm rate. (constant false alarm rate) module 1725.
  • the RF front-end (1711, 1721) is a module containing all components between the antenna and the RF transceiver, which can realize Wi-Fi, networking, file transfer, communication, card swipe, positioning and other functions. .
  • the A/D conversion module (1712, 1722) is a module that converts analog signals, such as sound captured by a microphone or light entering a digital camera, into digital signals.
  • the beamformer 1713 is a module that forms a beam.
  • the waveform generator 1714 is a module that generates a waveform suitable for a signal.
  • the matched filter 1723 is a linear filter that maximizes the ratio between the square mean value of the signal component and that of the noise component at a certain point in the output for an input in which noise is superimposed on a signal.
  • the moving target detector 1724 is a module that detects a moving target.
  • the constant false alarm rate module 1725 is a module that determines a rate that ensures that the frequency of detection as a false target is constant despite variations in noise, clutter, etc. included in the received signal.
  • Figure 18 shows an example of the hardware structure of a JCAS system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the hardware of the JCAS system may include modules commonly used in both communication and radar technology, modules used only in communication technology, and modules used only in radar technology.
  • Modules commonly used in communication technology and radar technology include a MIMO OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) signal transmitter 1810, RF processing module 1812, AD conversion module 1814, and synchronization module ( 1816), a frequency conversion processor 1818, etc.
  • Modules used only for communication technology may include a modulation and decoding module 1820, MIMO equalization 1822, and a channel estimator 1824.
  • Modules used only for radar technology may include a sensing parameter estimation module 1830, a pattern recognition module 1832, and sensing applications 1834.
  • the sensing parameter estimation module 1830 includes time delay, angle-of-arrival (AoA), angle-of-departure (AoD), Doppler frequency, and multipath signal (magnitude of a Sensing parameters related to location and movement speed, such as multipath signals, can be measured.
  • the pattern recognition module 1832 can perform application-oriented object, action and event recognition and classification by combining machine learning and signal processing techniques using wireless signals. Sensing applications 1834 can support smart transportation, smart cities, smart homes, industrial IoT, environmental sensing and sensing-assisted communications, etc.
  • FIGS. 16, 17, and 18 The hardware structure shown in FIGS. 16, 17, and 18 is only an example for convenience of explanation and is not limited thereto, and the expressed modules may be omitted or other modules may be added.
  • Figure 19 shows an example of a JCAS time resource determination procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • step S1901 the device receives a synchronization signal block (SSB) from the base station.
  • step S1903 the device performs a synchronization procedure with the base station based on the SSB.
  • step S1905 the device receives control information from the base station.
  • SSB synchronization signal block
  • the device senses the user environment.
  • a device may receive data from another device or sense the user's environment based on a sensor.
  • a device may use control information to sense the user's environment.
  • the device determines radar signal parameters based on information about the user environment.
  • Information about the user environment is information about user requirements according to the user environment.
  • user requirements according to the user environment may be determined by user input (e.g., requirement information according to target KPI).
  • user requirements may be determined based on complex sensors (e.g., camera, temperature, humidity, vibration, and geomagnetic sensors) of the terminal or base station.
  • user requirements may be determined based on a JCAS resource allocation database (DB) that has been learned and precoded in another previous environment.
  • DB JCAS resource allocation database
  • Radar signal parameters are values determined based on user requirements.
  • radar signal parameters include minimum subcarrier spacing, minimum guard interval, minimum bandwidth, minimum burst duration, and maximum time domain spacing. spacing), maximum frequency domain spacing, etc.
  • the device adaptively determines the resources of the radar signal based on requirements regarding the user environment and radar signal parameters.
  • the device can determine the spacing value between radar signal symbols using radar signal parameters.
  • the device can determine the resource of the radar signal using the interval value between radar signal symbols. Afterwards, the device may store the spacing value between radar signal symbols in the JCAS resource database.
  • time resources for performing JCAS can be adaptively allocated based on requirements according to the user environment.
  • 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

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Abstract

본 개시는 무선 통신 시스템에서 제1 장치를 이용한 무선 전력 절차를 수행하기 위한 것으로, 제1 장치의 동작 방법은 제1 장치가 적어도 하나의 제2 장치 및 적어도 하나의 제3 장치로부터 동기 신호(synchronization signal)를 수신하는 단계, 제1 장치가 동기 신호에 기초하여 적어도 하나의 제2 장치 및 적어도 하나의 제3 장치와의 동기화 절차를 수행하는 단계, 제1 장치가 적어도 하나의 제2 장치 및 적어도 하나의 제3 장치로부터 제어 정보를 수신하는 단계, 제1 장치가 제어 정보로부터 스케줄링 정보를 확인하는 단계, 및 제1 장치가 스케줄링 정보에 기초하여 이동하면서 적어도 하나의 제2 장치로부터 전력을 수신하고, 적어도 하나의 제3 장치에게 전력을 송신하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 자원을 결정하기 위한 방법 및 장치
이하의 설명은 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 무선 통신 시스템에서 자원을 결정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
구체적으로, JCAS(joint communication and sensing) 기술에서 통신 자원 및 레이더 자원을 결정하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
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 파워 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 자원을 결정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 JCAS(joint communication and sensing) 기술을 구현하기 위한 자원 결정 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 통신 자원 및 레이더 자원을 결정하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 레이더 자원 심볼들 간의 간격을 결정하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 개시의 실시예들로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 단말의 동작 방법은, 기지국으로부터 SSB(synchronization signal block)를 수신하는 단계, 상기 SSB에 기초하여 기지국과 동기화 절차를 수행하는 단계, 상기 기지국으로부터 제어 정보를 수신하는 단계, 사용자 환경을 센싱하는 단계, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 결정하는 단계, 및 상기 사용자 환경에 관한 요구사항 및 상기 레이더 신호 파라미터에 기초하여 레이더 신호의 자원을 적응적으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법은, 단말에게 SSB(synchronization signal block)를 송신하는 단계, 상기 SSB에 기초하여 상기 단말과 동기화 절차를 수행하는 단계, 상기 단말에게 제어 정보를 송신하는 단계, 사용자 환경을 센싱하는 단계, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 결정하는 단계, 및 상기 사용자 환경에 관한 요구사항 및 상기 레이더 신호 파라미터에 기초하여 적응적으로 레이더 신호의 자원을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템의 단말은, 송수신기, 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 기지국으로부터 SSB(synchronization signal block)를 수신하고, 상기 SSB에 기초하여 기지국과 동기화 절차를 수행하고, 상기 기지국으로부터 제어 정보를 수신하고, 사용자 환경을 센싱하고, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 결정하고, 및 상기 사용자 환경에 관한 요구사항 및 상기 레이더 신호 파라미터에 기초하여 적응적으로 레이더 신호의 자원을 결정하도록 제어할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템의 기지국은, 송수신기, 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 단말에게 SSB(synchronization signal block)를 송신하고, 상기 SSB에 기초하여 상기 단말과 동기화 절차를 수행하고, 상기 단말에게 제어 정보를 송신하고, 사용자 환경을 센싱하고, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 결정하고, 및 상기 사용자 환경에 관한 요구사항 및 상기 레이더 신호 파라미터에 기초하여 적응적으로 레이더 신호의 자원을 결정하도록 제어할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 적어도 하나의 메모리 및 상기 적어도 하나의 메모리들과 기능적으로 연결되어 있는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 장치는, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 장치가, 기지국으로부터 SSB(synchronization signal block)를 수신하고, 상기 SSB에 기초하여 기지국과 동기화 절차를 수행하고, 상기 기지국으로부터 제어 정보를 수신하고, 사용자 환경을 센싱하고, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 결정하고, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항 및 상기 레이더 신호 파라미터에 기초하여 적응적으로 레이더 신호의 자원을 결정하도록 제어할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)는, 프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며, 상기 적어도 하나의 명령어는, 기지국으로부터 SSB(synchronization signal block)를 수신하고, 상기 SSB에 기초하여 기지국과 동기화 절차를 수행하고, 상기 기지국으로부터 제어 정보를 수신하고, 사용자 환경을 센싱하고, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 결정하고, 상기 사용자 환경에 관한 요구사항 및 상기 레이더 신호 파라미터에 기초하여 적응적으로 레이더 신호의 자원을 결정하도록 제어할 수 있다.
이하의 실시 예들은 공통적으로 적용될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 레이더 신호의 자원은, JCAS(joint communication and sensing)를 수행하기 위해 통신 신호의 자원과 동일한 주파수 내에서 결정될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 레이더 신호의 자원이 결정되면 레이더 신호의 심볼들 간의 간격에 대한 정보가 JCAS 자원 데이터 베이스(resource data base)에 업데이트될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 레이더 신호의 심볼들 간의 간격에 대한 정보는, 시간 자원 할당 매니저(time resource allocation manager)에 의해 업데이트될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 레이더 신호 파라미터는, 최소 서브캐리어 스페이싱(minimum subcarrier spacing), 최소 가드 인터벌(minimum guard interval), 최소 대역폭(bandwidth), 최소 버스트 듀레이션(minimum burst duration), 최대 시간 도메인 스페이싱(maximum time domain spacing), 최대 주파수 도메인 스페이싱(maximum frequency domain spacing)을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 사용자 요구사항은, 데이터 속도(data rate), 범위위 분해능(range resolution), 속도 분해능(velocity resolution), 최대 속도(max velocity), 최대 거리(max range) 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터 값을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 사용자 요구사항은, 단말 또는 기지국의 복합 센서에 기반하여 결정될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 사용자 요구사항은, 기존에 프리코딩(precoding)된 JCAS 자원 할당 데이터 베이스(database, DB)에 기초하여 결정될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 사용자 요구사항은, 사용자 입력에 의해 획득될 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 개시는 무선 통신 시스템에서 효율적으로 자원을 결정하는 장점이 제공될 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 JCAS(joint communication and sensing) 구현을 위한 통신 자원 및 레이더 자원을 결정하는 방법을 제안함으로써 통신 성능 및 센싱(sensing) 성능이 향상되는 장점이 제공될 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.
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 예시를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 다른 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시에 적용 가능한 휴대 기기의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 개시에 적용 가능한 차량 또는 자율 주행 차량의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 개시에 적용 가능한 AI(Artificial Intelligence)의 예시를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 개시에 적용 가능한 전송 신호를 처리하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시스템의 예를 도시한다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 IEEE 802.11ad에 따른 통합 파형의 예를 도시한다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시간 자원 결정 절차의 예를 도시한다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 트래픽 모니터링(traffic monitoring) 환경에서의 사용자 요구사항의 예를 도시한다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 트래픽 모니터링 환경에서의 계산된 레이더 신호 파라미터 및 해당 수학식을 도시한다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 통신 시스템의 하드웨어 구조의 예를 도시한다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 레이더 시스템의 하드웨어 구조의 예를 도시한다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시스템의 하드웨어 구조의 예를 도시한다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시간 자원 결정 절차의 예를 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 뒷받침될 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 발명의 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 발명 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 예시를 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 장치, 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), 기지국간 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 예시를 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 예시를 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 파워 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 예시를 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 예시를 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 예시를 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) 장치 당 매우 높은 데이터 속도, (ii) 매우 많은 수의 연결된 장치들, (iii) 글로벌 연결성(global connectivity), (iv) 매우 낮은 지연, (v) 배터리-프리(battery-free) IoT 장치들의 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 장치들은 별도로 충전될 필요가 없을 수 있다.
6G 시스템의 핵심 구현 기술
- 인공 지능(artificial Intelligence, AI)
6G 시스템에 가장 중요하며, 새로 도입될 기술은 AI이다. 4G 시스템에는 AI가 관여하지 않았다. 5G 시스템은 부분 또는 매우 제한된 AI를 지원할 것이다. 그러나, 6G 시스템은 완전히 자동화를 위해 AI가 지원될 것이다. 머신 러닝의 발전은 6G에서 실시간 통신을 위해 보다 지능적인 네트워크를 만들 것이다. 통신에 AI를 도입하면 실시간 데이터 전송이 간소화되고 향상될 수 있다. AI는 수많은 분석을 사용하여 복잡한 대상 작업이 수행되는 방식을 결정할 수 있다. 즉, AI는 효율성을 높이고 처리 지연을 줄일 수 있다.
핸드 오버, 네트워크 선택, 자원 스케줄링과 같은 시간 소모적인 작업은 AI를 사용함으로써 즉시 수행될 수 있다. AI는 M2M, 기계-대-인간 및 인간-대-기계 통신에서도 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, AI는 BCI(brain computer interface)에서 신속한 통신이 될 수 있다. AI 기반 통신 시스템은 메타 물질, 지능형 구조, 지능형 네트워크, 지능형 장치, 지능형 인지 라디오(radio), 자체 유지 무선 네트워크 및 머신 러닝에 의해 지원될 수 있다.
최근 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 어플리케이션 계층(application layer), 네트워크 계층(network layer) 특히, 딥 러닝은 무선 자원 관리 및 할당(wireless resource management and allocation) 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC 계층 및 물리 계층으로 발전하고 있으며, 특히 물리계층에서 딥 러닝을 무선 전송(wireless transmission)과 결합하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. AI 기반의 물리계층 전송은, 근본적인 신호 처리 및 통신 메커니즘에 있어서, 전통적인 통신 프레임워크가 아니라 AI 드라이버에 기초한 신호 처리 및 통신 메커니즘을 적용하는 것을 의미한다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 채널 코딩 및 디코딩(channel coding and decoding), 딥러닝 기반의 신호 추정(estimation) 및 검출(detection), 딥러닝 기반의 MIMO(multiple input multiple output) 매커니즘(mechanism), AI 기반의 자원 스케줄링(scheduling) 및 할당(allocation) 등을 포함할 수 있다.
머신 러닝은 채널 추정 및 채널 트래킹을 위해 사용될 수 있으며, DL(downlink)의 물리 계층(physical layer)에서 전력 할당(power allocation), 간섭 제거(interference cancellation) 등에 사용될 수 있다. 또한, 머신 러닝은 MIMO 시스템에서 안테나 선택, 전력 제어(power control), 심볼 검출(symbol detection) 등에도 사용될 수 있다.
그러나 물리계층에서의 전송을 위한 DNN의 적용은 아래와 같은 문제점이 있을 수 있다.
딥러닝 기반의 AI 알고리즘은 훈련 파라미터를 최적화하기 위해 수많은 훈련 데이터가 필요하다. 그러나 특정 채널 환경에서의 데이터를 훈련 데이터로 획득하는데 있어서의 한계로 인해, 오프라인 상에서 많은 훈련 데이터를 사용한다. 이는 특정 채널 환경에서 훈련 데이터에 대한 정적 훈련(static training)은, 무선 채널의 동적 특성 및 다이버시티(diversity) 사이에 모순(contradiction)이 생길 수 있다.
또한, 현재 딥 러닝은 주로 실제 신호(real signal)을 대상으로 한다. 그러나, 무선 통신의 물리 계층의 신호들은 복소 신호(complex signal)이다. 무선 통신 신호의 특성을 매칭시키기 위해 복소(complex) 도메인 신호의 검출하는 신경망(neural network)에 대한 연구가 더 필요하다.
이하, 머신 러닝에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
머신 러닝은 사람이 할 수 있거나 혹은 하기 어려운 작업을 대신해낼 수 있는 기계를 만들어 내기 위해 기계를 학습시키는 일련의 동작을 의미한다. 머신 러닝을 위해서는 데이터와 러닝 모델이 필요하다. 머신 러닝에서 데이터의 학습 방법은 크게 3가지 즉, 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning) 그리고 강화 학습(reinforcement learning)으로 구분될 수 있다.
신경망 학습은 출력의 오류를 최소화하기 위한 것이다. 신경망 학습은 반복적으로 학습 데이터를 신경망에 입력시키고 학습 데이터에 대한 신경망의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 신경망의 에러를 신경망의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation) 하여 신경망의 각 노드의 가중치를 업데이트하는 과정이다.
지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링된 학습 데이터를 사용하며 비지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 지도 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 신경망에 입력되고 신경망의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교하여 오차(error)가 계산될 수 있다. 계산된 오차는 신경망에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 신경망의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 신경망의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 신경망의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 신경망의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 신경망이 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다
데이터의 특징에 따라 학습 방법은 달라질 수 있다. 예를 들어, 통신 시스템 상에서 송신단에서 전송한 데이터를 수신단에서 정확하게 예측하는 것을 목적으로 하는 경우, 비지도 학습 또는 강화 학습 보다는 지도 학습을 이용하여 학습을 수행하는 것이 바람직하다.
러닝 모델은 인간의 뇌에 해당하는 것으로서, 가장 기본적인 선형 모델을 생각할 수 있으나, 인공 신경망(artificial neural networks)와 같은 복잡성이 높은 신경망 구조를 러닝 모델로 사용하는 머신 러닝의 패러다임을 딥러닝(deep learning)이라 한다.
학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어(neural network cord)는 크게 심층 신경망(deep neural networks, DNN), 합성곱 신경망(convolutional deep neural networks, CNN), 순환 신경망(recurrent boltzmann machine, RNN) 방식이 있으며, 이러한 러닝 모델이 적용될 수 있다.
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 BS에 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.
본 발명의 구체적인 실시 예
6G환경에서는 대규모 사물 인터넷(Massive loT(Internet of Things)과 같은 다양한 서비스를 제공하기 위해, 공간 내에서의 물체인식, 위치인식, 위치기반서비스(location based service, LBS) 등의 기술적 요구가 증대되고 있다. 이에 센싱 기술로서, 통신 기술과 레이더 기술을 통합한 기술인 JCAS(joint communication and sensing)가 대두되었다. JCAS 기술은 공간 내에서의 위치 측정(positioning)과 객체 탐지(object sensing)을 수행하는 6G 주요 기술 중 하나이다.
현재 통신 기술 및 레이더 기술은 각각 별도의 주파수 자원을 할당 받아 수행된다. 반면, JCAS는 통신 신호인 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 패킷(packet) 신호에 레이더 신호를 결합하는 기술로서, 기존의 통신 네트워크 인프라를 활용하여 센싱까지 수행한다. 이를 통해, 주파수 자원의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 단말 및 기지국 통신과 레이더 기술을 동일한 하드웨어를 통해 구현할 수 있으므로 하드웨어에 소요되는 비용을 감소시킬 수 있다. 도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시스템의 예를 도시한다. 도 11을 참고하면, 통신 신호 및 레이더 신호가 공유하는 JCAS 패킷 신호(1110)를 확인할 수 있다.
JCAS기술은 초정밀한 공간 내의 인식 기술로서, 다양한 버티컬(Vertical) 환경(예: 스마트시티(Smart City), 스마트 팩토리(Smart Factory), 스마트 홈(Smart Home), 차량 네트워크(Vehicular Network) 등)에서 적용될 수 있다. 하기 표 2는 JCAS 기술의 적용 분야의 세부적인 응용사례인 스마트 홈 및 차량 네트워크의 유스케이스(use case)를 예시한다.
Use Case
No 스마트 홈 차량 네트워크
1 인간 존재 감지 로우 데이터(raw data) 교환 및 고정밀 로컬라이제이션(localization)
2 인간 근접 감지 안전한 핸즈프리(hands-free) 액세스
3 추락 감지 차량 군집주행
4 수면 모니터링 동시 로컬라이제이션 및 매핑(Simultaneous localization and mapping)
5 데일리(daily) 활동 인식 확장된 센서
다른 공간 센싱 기술인 카메라 이미지 센싱(camera image sensing) 기술은 프라이버시 문제(privacy issue)가 존재하고, 무선(예: Wi-Fi, BT) 실내 측위 기술은 미터(meter) 단위의 오차로 인해 정밀한 센싱을 수행하는데 한계가 존재한다. 이에 반해, JCAS는 통신 기술과 레이더 기술을 결합함으로써 프라이버시 문제없이 초정밀 측위를 구현한다. 또한, JCAS는 동일한 주파수 자원 및 동일한 하드웨어(hardware, HW) 구조를 이용하여 통신 기술 및 레이더 기술을 구현하므로 주파수 효율성을 높이고 비용 절감 효과를 제공한다. 하기에서는 JCAS 기술의 필요성에 대해 서술한다.
첫 번째로, JCAS 기술은 스펙트럼 효율성을 제공한다. 스펙트럼은 희소한 자원이므로 센싱 및 통신을 위해 동일한 스펙트럼을 사용하는 것이 각각을 위한 전용 스펙트럼을 사용하는 것보다 효율적이다. 무선 통신 기술 및 레이더 기술을 구현하기 위해 스펙트럼을 공유하면 이상적으로 스펙트럼 효율성이 2배가 될 수 있다.
두 번째로, JCAS 기술은 초정밀 측위 서비스를 제공한다. 셀룰러 시스템은 밀도가 증가함에 따라 유비쿼터스(ubiquitous)화되고 있고 버티컬 산업 내에서도 사용되고 있다. 이에 따라, JCAS 기술은 공통 인프라 및 스펙트럼 재사용을 통해 넓은 영역에서 RF 감지를 가능하게 한다.
세 번째로, JCAS 기술은 고해상도의 감지 가능성을 제공한다. 신호 대역폭은 LTE에서 20MHz 캐리어, sub-6GHz 5G NR에서 100MHz, mmWave NR에서 400MHz로 세대에 걸쳐 증가하고 있다. 5G 진화 및 6G를 위한 새로운 대역은 1GHz 이상의 더 높은 대역폭을 가질 것으로 예상된다.
네 번째로, JCAS 기술은 프라이버시 문제를 해결한다. RF 신호는 모든 곳에 설치가 허용되지 않는 카메라보다 사생활 침해가 적기 때문이다. 또한 RF 신호는 실제 세계의 카메라 및 기타 센서가 탐지하기 어려운 조건(예: 먼지, 악천후 또는 조명이 약한 환경 특히 야간 등의 환경)에서도 잘 전파된다.
다섯 번째로, JCAS는 5G의 핵심 구성 요소인 Massive MIMO 배치 및 공간 처리 기술을 통해 무선 감지 성능이 크게 향상된다.
여섯 번째로, JCAS는 MIMO 및 AI/ML(artificial intelligence/machine learning)을 포함한 신호 처리 자산을 이용하여 필요한 이중 기능 처리 기능의 기반을 만든다. 통신 시스템용 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 최근 발전은 AI/ML이 5G(B5G) 및 6G 이상 시스템 설계의 필수적인 부분이 될 수 있는 길을 열어주기 때문이다.
일곱 번째로, JCAS는 비용을 절감한다. 통신 기술 및 레이더 기술 두 개의 분리된 시스템을 운용하는 것과 비교하여 조인트(joint) 시스템은 트랜시버(transceiver)의 비용과 크기를 크게 줄일 수 있다.
한편, 제한된 데이터 패킷(data packet) 사이즈로 인하여 JCAS 기술에서는, 통신 기술과 레이더 기술 각각에 필요한 시간 자원을 적절히 할당하여 최적의 성능을 확보하는 것이 중요하다. 또한, 버티컬(Vertical) 서비스가 다양하게 확대될 시 공간에 따라 서비스 요구사항이 다르므로 각각의 통신 성능, 레이더 성능 및 KPI 타겟 밸런스(Target balance)에 맞춰 자원을 할당하는 것이 중요하다.
일 예로, 통신 기술 및 센서 기술을 통합하는 경우 IEEE 802.11ad에 따른 통합 파형을 사용할 수 있다. 도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 IEEE 802.11ad에 따른 통합 파형의 예를 도시한다. 이때, 프리앰블의 길이가 길어지면 레이더의 정확도는 높아지지만, 데이터 속도는 떨어진다. 반대로 프리앰블의 길이가 짧아질 경우, 레이더의 정확도는 떨어지지만, 데이터 속도는 프리앰블의 길이가 긴 경우보다 빨라진다. 즉, 데이터 속도와 레이더의 정확도 사이에는 트레이드 오프(trade-off)가 존재한다. 일반적으로 통신 성능은 데이터 속도, 레이더의 성능은 크래머-라오 하한(Cramer-Rao lower bound, CRLB)에 의해 결정된다. CRLB가 낮은 값을 가질수록 레이더의 성능은 좋아진다. 데이터 속도와 레이더의 정확도 간의 트레이드 오프는 하기 수학식1과 같다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000001
수학식 1에서, c는 프레임당 데이터 심볼 수이고, K는 프레임당 총 심볼 수이다. 수학식 1에 따르면, 데이터 양이 일정할 경우 프리앰블 길이가 감소하면 a값은 커지므로 파형의 최대 스펙트럼 효율은 하기 수학식 2와 같다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000002
수학식 2에서, SNRc는 통신 수신기의 신호 대 잡음비이다. 범위 분해능의 CRLB는 하기 수학식 3과 같다.
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000003
은 플랫 스펙트럼(flat spectrum)이 가정될 때이다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000004
수학식 3에서, SNRr은 레이더 수신기의 SNR이고, c는 빛의 속도, 프리앰블의 루트 평균 제곱 대역폭이다. 속도 분해능의 CRLB는 하기 수학식 4와 같다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000005
수학식 4에서,
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000006
는 캐리어의 파장이고, Ts는 심볼 길이(symbol duration)이다.
상기 수학식들에서 알 수 있듯이, a값이 증가하면 통신 데이터 속도가 증가하지만, CRLB도 함께 증가함에 따라 레이더 성능은 감소한다. 따라서 통신 속도와 레이더 정확도 사이의 트레이드 오프를 합리적으로 해결하는 것이 중요한 문제로 나타난다. 이에, 본 발명은 JCAS을 위해 동적으로 자원을 할당하기 위한 새로운 방법을 제안함으로써, 제한된 데이터 사이즈 내에서 공간 센싱(예: 물체 거리, 속도, 위치 센싱) 성능 및 통신 성능을 확보하는 장점을 제공한다.
또한, 통신 기술 및 레이더 기술을 한정된 자원(예: 시간 자원 데이터 패킷 사이즈(time resource data packet size))을 이용하여 구현하기 위해서는 사용자 환경 및 사용자 요구사항에 따라 최적화된 요구사항 및 타겟(target) KPI는 달라질 수밖에 없다. 이에, 본 개시는 사용자 요구사항에 기반한 JCAS 시간 자원 할당(time resource allocation) 방법을 제안한다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시간 자원 결정 절차의 예를 도시한다.
도 13을 참고하면, S1301 단계에서, 장치는 사용자 환경을 센싱(sensing)한다. 사용자 환경은 스마트 교통(smart transportation), 스마트 시티(smart city), 스마트 홈(smart home), 산업 사물인터넷(industrial IoT), 환경 센싱(environmental sensing) 등을 포함할 수 있다. 장치는 다른 장치로부터 데이터를 수신하거나, 센서에 기반하여 사용자 환경을 센싱할 수 있다.
S1303 단계에서, 장치는 사용자 환경에 따른 사용자 요구사항을 결정한다. 사용자 요구사항은 적용되는 버티컬(vertical) 환경에 따라 상이할 수 있다. 일 예로, 사용자 환경에 따른 사용자 요구사항은 사용자 입력(예: 타겟 KPI에 따른 요구사항 정보)에 의해 결정될 수 있다. 다른 예로, 단말 또는 기지국의 복합 센서(예: 카메라, 온도, 습도, 진동, 지자기센서)에 기반하여 사용자 요구사항이 결정될 수 있다. 또 다른 예로, 이전의 다른 환경에서 학습되어 프리코딩(precoding)된 JCAS 자원 할당 데이터베이스(database, DB)에 기초하여 사용자 요구사항이 결정될 수 있다.
사용자 요구사항에 대한 파라미터 값은 데이터 속도(data rate), 범위 분해능(range resolution), 속도 분해능(velocity resolution), 최대 속도(max velocity), 최대 범위(max range) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 트래픽 모니터링(traffic monitoring) 환경에서의 사용자 요구사항의 예를 도시한다.
S1305 단계에서, 장치는 사용자 요구사항에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 계산한다. 일 예로, 레이더 신호 파라미터는 최소 서브캐리어 스페이싱(minimum subcarrier spacing), 최소 가드 인터벌(minimum guard interval), 최소 대역폭(minimum bandwidth), 최소 버스트 듀레이션(minimum burst duration), 최대 시간 도메인 스페이싱(maximum time domain spacing), 최대 주파수 도메인 스페이싱(maximum frequency domain spacing) 등을 포함할 수 있다. 도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 트래픽 모니터링 환경에서의 계산된 레이더 신호 파라미터 및 해당 수학식을 도시한다.
최소 서브캐리어 스페이싱은 하기 수학식 5에 의해, 최소 가드 인터벌은 하기 수학식 6에 의해, 최소 대역폭은 하기 수학식 7에 의해, 최소 버스트 듀레이션은 하기 수학식 8에 의해, 최대 시간 도메인 스페이싱은 하기 수학식 9에 의해, 최대 주파수 도메인 스페이싱은 하기 수학식 10에 의해 계산될 수 있다.
[수학식 5]
Min. subcarrier spacing =
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000007
수학식 5에서, Vmax는 최대 속도이고, fc는 캐리어 주파수이고, c는 빛의 속도이다.
[수학식 6]
Min. guard interval =
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000008
수학식 6에서, dmax는 최대 범위이고, c는 빛의 속도이다.
[수학식 7]
Min. bandwidth =
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000009
수학식 7에서, c는 빛의 속도이고,
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000010
는 범위 분해능이다.
[수학식 8]
Min. burst duration =
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000011
수학식 8에서, c는 빛의 속도,
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000012
는 속도 분해능이고, fc는 캐리어 주파수이다.
[수학식 9]
Max. time domain spacing =
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000013
수학식 9에서, c는 빛의 속도, fc는 캐리어 주파수,
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000014
는 최대 속도에서 최소 속도를 뺀 유효 속도 범위이다.
[수학식 10]
Max. freq. domain spacing =
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000015
수학식 10에서, c는 빛의 속도,
Figure PCTKR2022016817-appb-img-000016
는 최대 범위이다.
S1307 단계에서, 장치는 계산된 레이더 신호 파라미터에 기초하여 레이더 신호 심볼들의 간격 값을 결정한다. 레이더 신호 심볼들의 간격은 통신 신호 내에서 레이더 자원으로 활용되는 심볼들 간의 간격이다. 일 예로, 레이더 신호 심볼들의 간격 값은 도 12의 a 값일 수 있다. 장치는 레이더 신호 파라미터에 기초하여 통신 자원 및 레이더 자원을 결정함으로써 레이더 신호 심볼들의 간격 값을 결정할 수 있다.
S1309 단계에서, 장치는 레이더 신호 심볼들의 간격 값을 JCAS 자원 데이터 베이스(JCAS resource data base)에 업데이트할 수 있다. JCAS 자원 데이터 베이스는 JCAS 기술을 구현하기 위해 필요한 정보들이 저장된 데이터이다. 레이더 신호 심볼들의 간격 값에 대한 기존 데이터가 없는 경우 장치는 레이더 신호 심볼들의 간격 값을 JCAS 자원 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 레이더 신호 심볼들의 간격 값에 대한 기존 데이터가 있는 경우, 새로운 레이더 신호 심볼들의 간격 값이 업데이트될 수 있다. 이때, 장치는 시간 자원 할당 매니저(time resource allocation manager)를 이용함으로써 업데이트를 수행할 수 있다. 시간 자원 할당 매니저는 JCAS을 수행하기 위해 통신 신호 및 레이더 신호의 시간 자원을 결정하는 엔티티일 수 있다.
장치는 S1301 단계 내지 S1309 단계들을 반복적으로 수행함으로써 JCAS 시스템에서 통신 자원 및 레이더 자원을 최적으로 결정할 수 있다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 통신 시스템의 하드웨어 구조의 예를 도시한다.
도 16을 참고하면, 통신 시스템의 하드웨어는 송신기(transmitter)(1610) 및 수신기(receiver)(1620)를 포함할 수 있다. 일 예로, 송신기(1610)는 채널 인코더(channel encoder)(1611), 변조기(modulator)(1612), 프리코더(precoder)(1613), A/D 컨버전(analog to digital conversion) 모듈(1614) 및 RF 프론트-앤드(RF front-end)(1615)를 포함할 수 있다. 일 예로, 수신기(1620)는 RF 프론트-앤드(1621), A/D 컨버젼 모듈(1622), 클럭/주파수 오프셋(clock/frequency offset) 모듈(1623), 채널 추정(channel estimation) 모듈(1624), MIMO 이퀄라이제이션(multiple-input multiple-ouput equalization)(1625) 및 복조기(demodulation)(1626)을 포함할 수 있다.
채널 인코더(1611)는 정보 데이터에 추가적으로 에러 체크를 위한 비트(예: 패리티 비트(parity bit))를 삽입하여 에러를 찾고 정정하는 모듈이다. 변조기(1612)는 낮은 주파수 신호를 높은 주파수로 높여 안테나를 통해 송신하는 모듈이다. 프리코더(1613)는 다중 안테나 무선 통신에서 다중 스트림 전송을 지원하기 위한 빔포밍을 수행하는 모듈이다. A/D 컨버전 모듈(1614, 1622))은 마이크에서 포착한 소리나 디지털 카메라에 들어오는 빛과 같은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 모듈이다. RF 프론트-앤드(1615, 1621)는 안테나와 RF 트랜시버 사이에 있는 모든 구성 요소를 포함하는 모듈로서, Wi-Fi, 네트워킹, 파일 전송, 통신, 카드 스와이프, 위치 지정 및 기타 기능을 실현할 수 있다. RF 프론트-앤드 모듈은 블루투스(Bluetooth), 셀룰러, NFC, GPS 등으로 대표될 수 있다. 클럭/주파수 오프셋 모듈(1623)은 동일 주파수의 반송파를 송신하는 무선국을 많이 설치할 필요가 있을 경우, 수신 측의 장애를 방지하기 위해 반송파의 주파수를 약간 변경하여 송신할 수 있는데, 이때 실제 사용 주파수와 약간 변경하여 사용하는 공칭 주파수 간의 차이를 발생시키는 모듈이다. 채널 추정기(1624)는 전송 심볼이 거치게 되는 채널로 인한 심볼의 변화(예: 진폭 변화, 위상 변화)를 추정하는 모듈이다. MIMO 이퀄라이제이션(1625)은 노이즈, 왜곡, 분산 등에 의해 변경된 수신 신호의 형태를 변경하고 완화하는 모듈이다. 복조기(1626)는 변조 신호를 변조에 의하여 생성된 진동이나 파장으로부터 복원하기 위한 모듈로서, 높은 주파수의 신호를 낮추어 사람이 들을 수 있는 주파수로 변경할 수 있다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 레이더 시스템의 하드웨어 구조의 예를 도시한다.
도 17을 참고하면, 레이더 시스템의 하드웨어는 송신기(1710) 및 수신기(1720)를 포함할 수 있다. 일 예로, 송신기(1710)는 RF 프론트-앤드(1711), A/D 컨버전 모듈(1712), 빔포머(beamformer)(1713), 파형 생성기(waveform generator)(1714)를 포함할 수 있다. 일 예로, 수신기(1720)는 RF 프론트-앤드(1721), A/D 컨버전 모듈(1722), 정합 필터(matched filter)(1723), 이동 타켓 탐지기(moving target detector)(1724), 일정 오경보율(constant false alarm rate) 모듈(1725)을 포함할 수 있다.
RF 프론트-앤드(1711, 1721)는 안테나와 RF 트랜시버 사이에 있는 모든 구성 요소를 포함하는 모듈로서, Wi-Fi, 네트워킹, 파일 전송, 통신, 카드 스와이프, 위치 지정 및 기타 기능을 실현할 수 있다. A/D 컨버전 모듈(1712, 1722))은 마이크에서 포착한 소리나 디지털 카메라에 들어오는 빛과 같은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 모듈이다. 빔포머(1713)는 빔을 형성하는 모듈이다. 파형 생성기(1714)는 신호에 맞는 파형을 생성하는 모듈이다. 정합 필터(1723)는 신호에 잡음이 중첩한 입력에 대하여 출력의 어느 시점에서의 신호 성분의 자승 평균값과 잡음 성분의 그것과의 비가 최대가 되는 선형 필터이다. 이동 타겟 탐지기(1724)는 이동하는 목표물을 탐지하는 모듈이다. 일정 오경보율 모듈(1725)은 수신 신호에 포함된 잡음, 클러터 등의 변동에도 불구하고 허위 표적으로 탐지되는 빈도수가 일정하도록 하는 비율을 결정하는 모듈이다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시스템의 하드웨어 구조의 예를 도시한다.
도 18을 참고하면, JCAS 시스템의 하드웨어는 통신 및 레이더 기술 모두에 공통으로 사용되는 모듈들, 통신 기술에만 사용하는 모듈들 및 레이더 기술에만 사용되는 모듈들을 포함할 수 있다.
통신 기술 및 레이더 기술에 공통으로 사용되는 모듈들은 MIMO OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 신호 송신기(1810), RF 프로세싱(Processing) 모듈(1812), AD 컨버전 모듈(1814), 동기화(synchronization) 모듈(1816), 주파수 변환 처리부(1818) 등을 포함할 수 있다. 통신 기술에만 사용되는 모듈들은 변조 및 복조(modulation and decoding) 모듈(1820), MIMO 이퀄라이제이션(Equalization)(1822), 채널 추정기(1824) 등을 포함할 수 있다. 레이더 기술에만 사용되는 모듈들은 센싱 파라미터 추정(sensing parameter estimation) 모듈(1830), 패턴 인식(Pattern recognition) 모듈(1832), 센싱 어플리케이션(Sensing applications)(1834)을 포함할 수 있다. 센싱 파라미터 추정 모듈은(1830)은 시간 지연, 도달 각도(angle-of-arrival, AoA), 출발 각도(angle-of-departure, AoD), 도플러 주파수(doppler frequency) 및 다중 경로 신호(magnitude of a multipath signal)와 같은 위치 및 이동 속도와 관련된 센싱 파라미터를 측정할 수 있다. 패턴 인식 모듈(1832)은 무선 신호를 사용하여 기계 학습과 신호 처리 기술을 결합함으로써 응용 프로그램 지향 객체, 동작 및 이벤트 인식 및 분류를 수행할 수 있다. 센싱 애플리케이션(1834)은 스마트 교통, 스마트 시티, 스마트 홈, 산업용 IoT, 환경 감지 및 감지 지원 통신 등을 지원할 수 있다.
상기 도16, 도 17 및 도 18에서 도시된 하드웨어의 구조는 설명의 편의를 위한 일 예일 뿐 이에 한정되지 않으며, 표현된 모듈이 생략되거나 다른 모듈이 추가될 수 있다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 JCAS 시간 자원 결정 절차의 예를 도시한다.
도 19를 참고하면, S1901 단계에서, 장치는 기지국으로부터 SSB(synchronization signal block)을 수신한다. S1903 단계에서, 장치는 SSB에 기초하여 기지국과 동기화 절차를 수행한다. S1905 단계에서, 장치는 기지국으로부터 제어 정보를 수신한다.
S1907 단계에서, 장치는 사용자 환경을 센싱한다. 장치는 다른 장치로부터 데이터를 수신하거나, 센서에 기반하여 사용자 환경을 센싱할 수 있다. 일 예로, 장치는 사용자 환경을 센싱하기 위해 제어 정보를 이용할 수 있다.
S1909 단계에서, 장치는 사용자 환경에 관한 정보에 기초하여 레이더 신호 파라미터를 결정한다. 사용자 환경에 관한 정보는 사용자 환경에 따른 사용자 요구사항에 대한 정보이다. 일 예로, 사용자 환경에 따른 사용자 요구사항은 사용자 입력(예: 타겟 KPI에 따른 요구사항 정보)에 의해 결정될 수 있다. 다른 예로, 단말 또는 기지국의 복합 센서(예: 카메라, 온도, 습도, 진동, 지자기센서)에 기반하여 사용자 요구사항이 결정될 수 있다. 또 다른 예로, 이전의 다른 환경에서 학습되어 프리코딩(precoding)된 JCAS 자원 할당 데이터베이스(database, DB)에 기초하여 사용자 요구사항이 결정될 수 있다.
레이더 신호 파라미터는 사용자 요구사항에 기초하여 결정되는 값이다. 일 예로, 레이더 신호 파라미터는 최소 서브캐리어 스페이싱(minimum subcarrier spacing), 최소 가드 인터벌(minimum guard interval), 최소 대역폭(minimum bandwidth), 최소 버스트 듀레이션(minimum burst duration), 최대 시간 도메인 스페이싱(maximum time domain spacing), 최대 주파수 도메인 스페이싱(maximum frequency domain spacing) 등을 포함할 수 있다.
S1911 단계에서, 장치는 사용자 환경에 관한 요구사항 및 레이더 신호 파라미터에 기초하여 적응적으로 레이더 신호의 자원을 결정한다. 장치는 레이더 신호 파라미터를 이용하여 레이더 신호 심볼들 간의 간격 값을 결정할 수 있다. 장치는 레이더 신호 심볼들 간의 간격 값을 이용하여 레이더 신호의 자원을 결정할 수 있다. 이후, 장치는 레이더 신호 심볼들 간의 간격 값을 JCAS 자원 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
본 개시에 따르면, JCAS을 수행하기 위한 시간 자원이 사용자 환경에 따른 요구사항에 기초하여 적응적으로 할당될 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 무선 접속 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 (11)

  1. 무선 통신 시스템에서 제1 장치의 동작 방법에 있어서,
    적어도 하나의 제2 장치 및 적어도 하나의 제3 장치로부터 동기 신호(synchronization signal)를 수신하는 단계;
    상기 동기 신호에 기초하여 상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치와의 동기화 절차를 수행하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치로부터 제어 정보를 수신하는 단계;
    상기 제어 정보로부터 스케줄링 정보를 확인하는 단계; 및
    상기 스케줄링 정보에 기초하여 이동하면서 상기 적어도 하나의 제2 장치로부터 전력을 수신하고, 상기 적어도 하나의 제3 장치에게 전력을 송신하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 제3 장치에게 전력을 송신한 후의 잉여 전력을 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어 정보는, 공급 전력(supply power), 요구 전력(demand power), 거리(distance), 전원 타입(power source type), 무선 전력 타입(wireless power type), 무선 전력 주파수(wireless power frequency) 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 스케줄링 정보를 확인하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 제2 장치의 우선순위 및 상기 적어도 하나의 제3 장치의 우선순위를 결정하는 단계를 포함하며,
    상기 우선순위는, 상기 제1 장치와의 거리, 공급 가능 전력량, 요구 전력량, 전원 종류, 무선 전력 타입, 무선 전력 주파수에 기반하여 결정되는 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 스케줄링 정보를 확인하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 제2 장치의 우선순위 및 상기 적어도 하나의 제3 장치의 우선순위에 기반하여 이동경로를 설정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치의 등록 요청을 트리거링하기 위한 방송 신호를 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치로부터 송신되는 신호들을 검출함으로써 주변의 장치들을 스캔하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    사용자의 입력에 기반하여 코디네이터 기능을 활성화하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 무선 통신 시스템에서 제1 장치에 있어서,
    송수신기;
    전력 수신을 위한 회로; 및
    상기 송수신기 및 상기 회로와 연결된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    적어도 하나의 제2 장치 및 적어도 하나의 제3 장치로부터 동기 신호(synchronization signal)를 수신하고,
    상기 동기 신호에 기초하여 상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치와의 동기화 절차를 수행하고,
    상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치로부터 제어 정보를 수신하고,
    상기 제어 정보로부터 스케줄링 정보를 확인하고,
    상기 스케줄링 정보에 기초하여 이동하면서 상기 적어도 하나의 제2 장치로부터 전력을 수신하고, 상기 적어도 하나의 제3 장치에게 전력을 송신하도록 제어하는 제1 장치.
  10. 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 제2 장치 및 적어도 하나의 제3 장치로부터 동기 신호(synchronization signal)를 수신하는 단계;
    상기 동기 신호에 기초하여 상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치와의 동기화 절차를 수행하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치로부터 제어 정보를 수신하는 단계;
    상기 제어 정보로부터 스케줄링 정보를 확인하는 단계;
    상기 스케줄링 정보에 기초하여 이동하면서 상기 적어도 하나의 제2 장치로부터 전력을 수신하고, 상기 적어도 하나의 제3 장치에게 전력을 송신하는 단계를 포함하는 장치.
  11. 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 제2 장치 및 적어도 하나의 제3 장치로부터 동기 신호(synchronization signal)를 수신하고,
    상기 동기 신호에 기초하여 상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치와의 동기화 절차를 수행하고,
    상기 적어도 하나의 제2 장치 및 상기 적어도 하나의 제3 장치로부터 제어 정보를 수신하고,
    상기 제어 정보로부터 스케줄링 정보를 확인하고,
    상기 스케줄링 정보에 기초하여 이동하면서 상기 적어도 하나의 제2 장치로부터 전력을 수신하고, 상기 적어도 하나의 제3 장치에게 전력을 송신하도록 제어하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
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Title
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