【文献】
InterDigital,CR for alternative (a),3GPP TSG-RAN WG2#102 R2-1808825,フランス,3GPP,2018年05月25日,Sections 5.1.2, 5.17
【文献】
Samsung,Remaining Issues on Multi-Beam Operation,3GPP TSG-RAN WG1#94 R1-1808750,フランス,3GPP,2018年08月11日,Sections 2.1, 2.4, 2.7
【文献】
Ericsson,Feature lead summary 2 for beam measurement and reporting,3GPP TSG-RAN WG1#93 R1-1807679,フランス,3GPP,2018年05月24日,Page 6
【文献】
MediaTek Inc.,Remaining Issues for Beam Management and Beam Failure Recovery,3GPP TSG-RAN WG1#94 R1-1808264,フランス,3GPP,2018年08月11日,Sections 3.1, 3.2.2
【文献】
Samsung,Corrections on Beam Reporting and Indication,3GPP TSG-RAN WG1#92b R1-1804358,フランス,3GPP,2018年04月06日,Section 2
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
【発明を実施するための形態】
【0031】
以下、本発明に従う好ましい実施形態を添付した図面を参照して詳細に説明する。添付した図面と共に以下に開示される詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を説明しようとするものであり、本発明が実施できる唯一の実施形態を示そうとするものではない。以下の詳細な説明は、本発明の完全な理解を提供するために、具体的な細部事項を含む。しかしながら、当業者は本発明がこのような具体的な細部事項無しでも実施できることが分かる。
【0032】
幾つかの場合、本発明の概念が曖昧になることを避けるために公知の構造及び装置は省略されるか、または各構造及び装置の核心機能を中心としたブロック図形式に図示できる。
【0033】
本明細書で、基地局は端末と直接的に通信を行うネットワークの終端ノード(terminal node)としての意味を有する。本文書で、基地局により遂行されるものとして説明された特定動作は、場合によっては、基地局の上位ノード(upper node)により行われることもできる。即ち、基地局を含む複数のネットワークノード(network nodes)からなるネットワークで、端末との通信のために遂行される様々な動作は基地局または基地局の以外の他のネットワークノードにより遂行できることは自明である。「基地局(BS:Base Station)」は、固定局(fixed station)、Node B、eNB(evolved−NodeB)、BTS(base transceiver system)、アクセスポイント(AP:Access Point)、gNB(eneral NB) などの用語により取替できる。また、「端末(Terminal)」は、固定されるか又は移動性を有することができ、UE(User Equipment)、MS(Mobile Station)、UT(user terminal)、MSS(Mobile Subscriber Station)、SS(Subscriber Station)、AMS(Advanced Mobile Station)、WT(Wireless terminal)、MTC(Machine−Type Communication)装置、M2M(Machine−to−Machine)装置、D2D(Device−to−Device)装置などの用語に取替できる。
【0034】
以下、ダウンリンク(DL:downlink)は基地局から端末への通信を意味し、アップリンク(UL:uplink)は端末から基地局への通信を意味する。ダウンリンクで、送信機は基地局の一部であり、受信機は端末の一部でありうる。アップリンクで、送信機は端末の一部であり、受信機は基地局の一部でありうる。
【0035】
以下の説明で使用される特定用語は本発明の理解を助けるために提供されたものであり、このような特定用語の使用は本発明の技術的思想を逸脱しない範囲で異なる形態に変更できる。
【0036】
以下の技術は、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)、NOMA(non−orthogonalmultipleaccess)などの様々な無線接続システムに利用できる。CDMAは、UTRA(universal terrestrial radio access)やCDMA2000のような無線技術(radio technology)で実現できる。TDMAは、GSM(登録商標)(global system for mobile communications)/GPRS(general packet radio service)/EDGE(enhanced data rates for GSM(登録商標)evolution)のような無線技術で実現できる。OFDMAは、IEEE 802.11(WiFi)、IEEE 802.16(WiMAX)、IEEE 802−20、E−UTRA(evolved UTRA)などの無線技術で実現できる。UTRAは、UMTS(universal mobile telecommunications system)の一部である。3GPP(3rd generation partnership project) LTE(longterm evolution)は、E−UTRAを使用するE−UMTS(evolved UMTS)の一部であって、ダウンリンクでOFDMAを採用し、アップリンクでSC−FDMAを採用する。LTE−A(advanced)は3GPP LTEの進化である。
【0037】
また, 5G NRは、使用シナリオ(usage scenario)によってeMBB(enhanced Mobile Broadband)、mMTC(massive Machine Type Communications)、URLLC(Ultra−Reliable and Low Latency Communications)、V2X(vehicle−to−everything)を定義する。
【0038】
そして、5G NR規格(standard)はNRシステムとLTEシステムとの間の共存(co−existence)によってstandalone(SA)とnon standalone(NSA)とに区分する。
【0039】
そして、5G NRは様々なサブキャリア間隔(subcarrier spacing)をサポートし、ダウンリンクでCP−OFDMを、アップリンクでCP−OFDM及びDFT−s−OFDM(SC−OFDM)をサポートする。
【0040】
本発明の実施形態は無線接続システムであるIEEE 802、3GPP、及び3GPP2のうち、少なくとも1つに開示された標準文書により裏付けられる。即ち、本発明の実施形態のうち、本発明の技術的思想を明確に示すために説明しないステップまたは部分は前記文書により裏付けられる。また、本文書で開示している全ての用語は前記標準文書により説明できる。
【0041】
説明を明確にするために、3GPP LTE/LTE、NR(New Radio)を中心として記述するが、本発明の技術的特徴がこれに制限されるものではない。
【0042】
また、本明細書で「A及び/又はB」は「A又はBのうち少なくとも1つを含む」ということと同一の意味に解析されることができる。
【0043】
以下、本明細書で提案する方法が適用できる5G使用シナリオの一例について説明する。
【0044】
5Gの3つの主要要求事項領域は、(1)改善されたモバイルブロードバンド(Enhanced Mobile Broadband:eMBB)領域、(2)多量のマシンタイプ通信(massive Machine Type Communication:mMTC)領域、及び(3)超信頼及び低遅延通信(Ultra−reliable and Low Latency Communications:URLLC)領域を含む。
【0045】
一部の使用例(Use Case)は、最適化のために多数の領域が要求されることがあり、他の使用例は、1つの重要業績評価指標(Key Performance Indicator:KPI)にのみフォーカスされることができる。5Gは、このような多様な使用例を柔軟で信頼できる方法でサポートする。
【0046】
eMBBは、基本的なモバイルインターネットアクセスをはるかに凌ぐようにし、豊富な双方向作業、クラウド又は増強現実においてメディア及びエンターテインメントアプリケーションをカバーする。データは、5Gの核心動力の1つであり、5G時代において初めて専用音声サービスを見ることができない可能性がある。5Gにおいて、音声は単に通信システムにより提供されるデータ接続を使用して応用プログラムとして処理されることが期待される。増加されたトラヒック量(volume)のための主要原因は、コンテンツサイズの増加及び高いデータ送信率を要求するアプリケーション数の増加である。ストリーミングサービス(オーディオ及びビデオ)、対話型ビデオ及びモバイルインターネット接続は、より多くの装置がインターネットに接続されるほどより広く使用される。このような多くの応用プログラムは、ユーザにリアルタイム情報及び通知をプッシュするために常にオンになっている接続性が必要である。クラウドストレージ及びアプリケーションはモバイル通信プラットフォームで急速に増加しており、これは業務及びエンターテインメントの両方ともに適用できる。そして、クラウドストレージは、アップリンクデータ送信率の成長を牽引する特別な使用例である。5Gはまた、クラウドの遠隔業務にも使用され、触覚インタフェースが使用されるときに優秀なユーザ経験を維持するようにはるかに低いエンドツーエンド(end−to−end)遅延を要求する。エンターテインメント、例えば、クラウドゲーム及びビデオストリーミングは、モバイルブロードバンド能力に対する要求を増加させるもう1つ核心要素である。エンターテインメントは、汽車、車、及び飛行機のような高い移動性環境を含むどんなところでもスマートフォン及びタブレットにおいて必須的である。また他の使用例は、エンターテインメントのための増強現実及び情報検索である。ここで、増強現実は、非常に低い遅延と瞬間的なデータ量を必要とする。
【0047】
また、最も多く予想される5G使用例の1つは、すべての分野で埋め込みセンサ(embedded sensor)を円滑に接続できる機能、すなわち、mMTCに関することである。2020年まで潜在的なIoT装置は204億個に達すると予測される。産業IoTは、5Gがスマートシティ、資産追跡(asset tracking)、スマートユーティリティ、農業及びセキュリティインフラを可能にする主要な役割を行う領域の1つである。
【0048】
URLLCは、重要インフラの遠隔制御及び自動運転車両(self−driving vehicle)などの超信頼/利用可能な遅延が少ないリンクを介して産業を変化させる新しいサービスを含む。信頼性と遅延の水準は、スマートグリッド制御、産業自動化、ロボット工学、ドローン制御、及び調整に必須的である。
【0049】
以下、多数の使用例についてより具体的に説明する。
【0050】
5Gは、秒当たり数百メガビットから秒当たりギガビットと評価されるストリームを提供する手段としてFTTH(fiber−to−the−home)及びケーブルベースブロードバンド(又は、DOCSIS)を補完することができる。このような速い速度は、仮想現実と増強現実だけでなく、4K以上(6K、8K及びそれ以上)の解像度でTVを伝達するのに要求される。VR(Virtual Reality)及びAR(Augmented Reality)アプリケーションは、大部分没入型(immersive)スポーツを含む。特定応用プログラムは、特別なネットワーク設定が要求されることがある。例えば、VRゲームの場合、ゲーム会社が遅延を最小化するためにコアサーバをネットワークオペレータのエッジネットワークサーバと統合しなければならないことがある。
【0051】
自動車(Automotive)は、車両に対する移動通信のための多くの使用例とともに5Gにおいて重要な新しい動力になると予想される。例えば、乗客のためのエンターテインメントは、同時の高い容量と高い移動性モバイルブロードバンドを要求する。その理由は、未来のユーザは自分の位置及び速度に関係なく高品質の接続を継続して期待するためである。自動車分野の他の活用例は、増強現実のダッシュボードである。これは、運転者が前面窓を通じて見ているものの上に、闇の中で物体を識別し、物体の距離と動きに対して運転者に知らせる情報を重ねてディスプレイする。未来に、無線モジュールは、車両間の通信、車両とサポートするインフラ構造間の情報交換、及び自動車と他の接続されたデバイス(例えば、歩行者が携帯するデバイス)間の情報交換を可能にする。安全システムは、運転者がより安全に運転することができるように、行動の代替コースを案内して事故の危険を減らすことができるようにする。次の段階は、遠隔操縦又は自動運転車両(self−driven vehicle)になる。これは、相異なる自動運転車両の運転車両間及び自動車とインフラ間で非常に信頼性があり、非常に速い通信を要求する。未来に、自動運転車両が全ての運転活動を行い、運転者は車両自体が識別できない交通異常にのみ集中するようにする。自動運転車両の技術的な要求事項は、トラヒック安全を人が達成できない程度の水準まで増加するように超低遅延と超高速信頼性を要求する。
【0052】
スマート社会(smart society)として言及されるスマートシティやスマートホームは、高密度無線センサネットワークで埋め込まれる(embedded)。知能型センサの分散ネットワークは、シティ又はホームの費用及びエネルギー効率的な維持に対する条件を識別する。類似の設定が各家庭のために行われることができる。温度センサ、窓及び暖房コントローラ、盗難警報機及び家電製品は全て無線で接続される。このようなセンサのうち多くのセンサが典型的に低いデータ送信速度、省電力及び低コストである。しかしながら、例えば、リアルタイムHDビデオは、監視のために特定タイプの装置により要求される可能性がある。
【0053】
熱又はガスを含むエネルギーの消費及び分配は、高度に分散化されており、分散センサネットワークの自動化制御が要求される。スマートグリッドは、情報を収集し、これによって行動するようにデジタル情報及び通信技術を使用してこのようなセンサを相互接続する。この情報は、供給会社と消費者の行動を含むことができるので、スマートグリッドが効率性、信頼性、経済性、生産の持続可能性、及び自動化方式で電気などの燃料の分配を改善するようにすることができる。スマートグリッドは、遅延が少ない他のセンサネットワークとして見ることもできる。
【0054】
健康部門は、移動通信の恵みを享受できる多くの応用プログラムを保有している。通信システムは、遠く離れた所で臨床診療を提供する遠隔診療をサポートすることができる。これは、距離に対する障壁を減らすようにするとともに、遠距離の農村で持続的に利用できない医療サービスへの接近を改善させることができる。これはまた、重要な診療及び応急状況で命を救うために使用される。移動通信ベースの無線センサネットワークは、心拍数及び血圧のようなパラメータに対する遠隔モニタリング及びセンサを提供することができる。
【0055】
無線及びモバイル通信は、産業応用分野でますます重要になっている。配線は設置及び維持費用が高い。従って、ケーブルを再構成できる無線リンクへの交替可能性は、多くの産業分野で魅力的な機会である。しかしながら、これを達成することは、無線接続がケーブルと類似した遅延、信頼性、及び容量で動作することと、その管理が単純化されることが要求される。低い遅延と非常に低い誤り確率は、5Gで接続される必要のある新たな要求事項である。
【0056】
物流(logistics)及び貨物追跡(freight tracking)は、位置ベース情報システムを使用してとこでもインベントリ(inventory)及びパッケージの追跡を可能にする移動通信に対する重要な使用例である。物流及び貨物追跡の使用例は、典型的に低いデータ速度を要求するが、広い範囲と信頼性のある位置情報が必要である。
【0057】
人工知能(AI:Artificial Intelligence)
人工知能は、人工的な知能又はこれを作ることができる方法論を研究する分野を意味し、マシンラーニング(機械学習(Machine Learning))は、人工知能の分野において扱う多様な問題を定義し、それを解決する方法論を研究する分野を意味する。マシンラーニングは、ある作業に対して多くの経験を重ねてその作業に対する性能を高めるアルゴリズムと定義することもある。
【0058】
人工ニューラルネットワーク(ANN:Artificial Neural Network)は、マシンラーニングで使用されるモデルとして、シナプスの結合でネットワークを形成した人工ニューロン(ノード)で構成される、問題解決能力を有するモデル全般を意味する。人工ニューラルネットワークは、他のレイヤのニューロン間の接続パターン、モデルパラメータを更新する学習過程、出力値を生成する活性化関数(Activation Function)により定義されることができる。
【0059】
人工ニューラルネットワークは、入力レイヤ(Input Layer)、出力レイヤ(Output Layer)、及び選択的に1つ以上の隠れレイヤ(Hidden Layer)を含むことができる。各レイヤは、1つ以上のニューロンを含み、人工ニューラルネットワークは、ニューロンとニューロンを接続するシナプスを含むことができる。人工ニューラルネットワークにおいて各ニューロンは、シナプスを介して入力される入力信号、加重値、偏向に対する活性関数の関数値を出力することができる。
【0060】
モデルパラメータは、学習により決定されるパラメータを意味し、シナプス接続の加重値とニューロンの偏向などが含まれる。そして、ハイパーパラメータは、マシンラーニングアルゴリズムにおいて学習前に設定されなければならないパラメータを意味し、学習率(Learning Rate)、繰り返しの回数、ミニ配置サイズ、初期化関数などが含まれる。
【0061】
人工ニューラルネットワークの学習の目的は、損失関数を最小化するモデルパラメータを決定することと見ることができる。損失関数は、人工ニューラルネットワークの学習過程で最適のモデルパラメータを決定するための指標として利用されることができる。
【0062】
マシンラーニングは、学習方式によって教師あり学習(Supervised Learning)、教師なし学習(Unsupervised Learning)、強化学習(Reinforcement Learning)に分類できる。
【0063】
教師あり学習は、学習データに対するラベル(label)が与えられた状態で人工ニューラルネットワークを学習させる方法を意味し、ラベルとは、学習データが人工ニューラルネットワークに入力される場合、人工ニューラルネットワークが推論しなければならない正解(又は、結果値)を意味することができる。教師なし学習は、学習データに対するラベルが与えられない状態で人工ニューラルネットワークを学習させる方法を意味する。強化学習は、ある環境内で定義されたエージェントが各状態で累積補償を最大化する行動又は行動順序を選択するように学習させる学習方法を意味する。
【0064】
人工ニューラルネットワークのうち複数の隠れレイヤを含む深層ニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)で実現されるマシンラーニングをディープラーニング(深層学習(Deep Learning))といい、ディープラーニングは、マシンラーニングの一部である。以下で、マシンラーニングは、ディープラーニングを含む意味として使用される。
【0065】
ロボット(Robot)
ロボットは、自分が保有した能力により与えられた仕事を自動で処理するか作動する機械を意味する。特に、環境を認識し、自ら判断して動作を行う機能を有するロボットを知能型ロボットということができる。
【0066】
ロボットは、使用目的や分野に応じて産業用、医療用、家庭用、軍事用などに分類できる。
【0067】
ロボットは、アクチュエータ又はモータを含む駆動部を備えてロボット関節を動かすなどの様々な物理的動作を行うことができる。また、移動可能なロボットは、駆動部にホイール、ブレーキ、プロペラなどが含まれて、駆動部により地上で走行するか空中で飛行することができる。
【0068】
自律走行(Self−Driving, Autonomous−Driving)
自律走行は、自ら走行する技術を意味し、自律走行車両は、ユーザの操作なしに又はユーザの最小の操作で走行する車両(Vehicle)を意味する。
【0069】
例えば、自律走行には、走行中の車線を維持する技術、アダプティブクルーズコントロールのように速度を自動で調整する技術、定められた経路に沿って自動で走行する技術、目的地が設定されると自動で経路を設定して走行する技術などが全て含まれることができる。
【0070】
車両は、内燃機関のみを備える車両、内燃機関と電気モータを共に備えるハイブリッド車両、電気モータのみを備える電気車両を全て包括し、自動車だけでなく汽車、バイクなどを含む。
【0071】
ここで、自律走行車両は、自律走行機能を有するロボットと見ることもできる。
【0072】
拡張現実(XR:eXtended Reality)
拡張現実は、仮想現実(VR:Virtual Reality)、拡張現実(AR:Augmented Reality)、複合現実(MR:Mixed Reality)を総称する。VR技術は、現実世界のオブジェクトや背景などをCG映像のみで提供し、AR技術は、実物映像の上に仮想で作られたCG映像を共に提供し、MR技術は、現実世界に仮想オブジェクトを混ぜて結合させて提供するコンピュータグラフィックスの技術である。
【0073】
MR技術は、現実オブジェクトと仮想オブジェクトを共に見せてくれるという点でAR技術と類似している。しかしながら、AR技術では、仮想オブジェクトが現実オブジェクトを補完する形態で使用されるのに対して、MR技術では、仮想オブジェクトと現実オブジェクトが同等な性格で使われるという点で違いがある。
【0074】
XR技術は、HMD(Head−Mount Display)、HUD(Head−Up Display)、携帯電話、タブレットPC、ラップトップ、デスクトップ、TV、デジタルサイネージなどに適用されることができ、XR技術が適用された装置をXR装置(XR Device)という。
【0075】
図1は、本発明の一実施形態によるAI装置100を示す。
【0076】
AI装置100は、TV、プロジェクター、携帯電話、スマートフォン、デスクトップパソコン、ノートパソコン、デジタル放送用端末、PDA(personal digital assistants)、PMP(portable multimedia player)、ナビゲーション、タブレットPC、ウェアラブル装置、セットトップボックス(STB)、DMB受信機、ラジオ、洗濯機、冷蔵庫、デスクトップパソコン、デジタルサイネージ、ロボット、車両などの、固定型機器又は移動可能な機器などで実現されることができる。
【0077】
図1に示すように、端末機100は、通信部110、入力部120、ラーニングプロセッサ130、センシンブ部140、出力部150、メモリ170、及びプロセッサ180などを含む。
【0078】
通信部110は、有線無線通信技術を利用して他のAI装置100aないし100eやAIサーバ200などの外部装置とデータを送受信することができる。例えば、通信部110は、外部装置とセンサ情報、ユーザ入力、学習モデル、制御信号などを送受信することができる。
【0079】
ここで、通信部110が利用する通信技術には、GSM(登録商標)(Global System for Mobile communication)、CDMA(Code Division Multi Access)、LTE(Long Term Evolution)、5G、WLAN(Wireless LAN)、Wi−Fi(Wireless−Fidelity)、ブルートゥース(登録商標)(Bluetooth(登録商標))、RFID(Radio Frequency Identification)、赤外線通信(Infrared Data Association:IrDA)、ZigBee、NFC(Near Field Communication)などがある。
【0080】
入力部120は、多様な種類のデータを取得することができる。
【0081】
ここで、入力部120は、映像信号入力のためのカメラ、オーディオ信号を受信するためのマイクロフォン、ユーザから情報入力を受けるためのユーザ入力部などを含むことができる。ここで、カメラやマイクロフォンをセンサとして取り扱い、カメラやマイクロフォンから取得した信号をセンシングデータ又はセンサ情報とも言える。
【0082】
入力部120は、モデル学習のための学習データ及び学習モデルを利用して出力を取得するときに使われる入力データなどを取得することができる。入力部120は、加工されていない入力データを取得することもでき、この場合、プロセッサ180又はラーニングプロセッサ130は、入力データに対して前処理として入力特徴点(input feature)を抽出することができる。
【0083】
ラーニングプロセッサ130は、学習データを利用して人工ニューラルネットワークで構成されたモデルを学習させることができる。ここで、学習された人工ニューラルネットワークを学習モデルという。学習モデルは、学習データではない新しい入力データに対して結果値を推論するのに使用されることができ、推論された値はある動作を行うための判断の基礎として利用されることができる。
【0084】
ここで、ラーニングプロセッサ130は、AIサーバ200のラーニングプロセッサ240とともにAIプロセッシングを行うことができる。
【0085】
ここで、ラーニングプロセッサ130は、AI装置100に統合されるか、実現されたメモリを含むことができる。または、ラーニングプロセッサ130は、メモリ170、AI装置100に直接結合された外部メモリ、又は外部装置で維持されるメモリを使用して実現されることもできる。
【0086】
センシンブ部140は、多様なセンサを利用してAI装置100の内部情報、AI装置100の周辺環境情報、及び利用者情報のうち少なくとも1つを取得することができる。
【0087】
ここで、センシンブ部140に含まれるセンサには、近接センサ、照度センサ、加速度センサ、磁気センサ、ジャイロセンサ、慣性センサ、RGBセンサ、IRセンサ、指紋認識センサ、超音波センサ、光センサ、マイクロホン、ライダー、レーダーなどがある。
【0088】
出力部150は、視覚、聴覚、又は触覚などと関連した出力を発生させることができる。
【0089】
ここで、出力部150には、視覚情報を出力するディスプレイ部、聴覚情報を出力するスピーカ、触覚情報を出力するハプティックモジュールなどが含まれる。
【0090】
メモリ170は、AI装置100の多様な機能をサポートするデータを保存することができる。例えば、メモリ170は、入力部120から取得した入力データ、学習データ、学習モデル、学習ヒストリーなどを保存することができる。
【0091】
プロセッサ180は、データ分析アルゴリズム又はマシンラーニングアルゴリズムを使用して決定又は生成された情報に基づいて、AI装置100の少なくとも1つの実行可能な動作を決定することができる。また、プロセッサ180は、AI装置100の構成要素を制御して決定された動作を行うことができる。
【0092】
このために、プロセッサ180は、ラーニングプロセッサ130又はメモリ170のデータを要求、検索、受信、又は活用することができ、前記少なくとも1つの実行可能な動作のうち予測される動作や、好ましいと判断される動作を行うようにAI装置100の構成要素を制御することができる。
【0093】
ここで、プロセッサ180は、決定された動作を行うために外部装置の連携が必要である場合、当該外部装置を制御するための制御信号を生成し、生成した制御信号を当該外部装置に送信することができる。
【0094】
プロセッサ180は、ユーザー入力に対して意図情報を取得し、取得した意図情報に基づいてユーザの要求事項を決定することができる。
【0095】
ここで、プロセッサ180は、音声入力を文字列に変換するためのSTT(Speech To Text)エンジン又は自然言語の意図情報を取得するための自然言語処理(NLP:Natural Language Processing)エンジンのうち少なくとも1つ以上を利用して、ユーザ入力に相応する意図情報を取得することができる。
【0096】
ここで、STTエンジン又はNLPエンジンのうち少なくとも1つ以上は、少なくとも一部がマシンラーニングアルゴリズムによって学習された人工ニューラルネットワークで構成されることができる。そして、STTエンジン又はNLPエンジンのうち少なくとも1つ以上は、ラーニングプロセッサ130により学習されたものであるか、AIサーバ200のラーニングプロセッサ240により学習されたものであるか、又はこれらの分散処理により学習されたものであり得る。
【0097】
プロセッサ180は、AI装置100の動作内容や動作に対するユーザのフィードバックなどを含む履歴情報を収集してメモリ170又はラーニングプロセッサ130に保存するか、AIサーバ200などの外部装置に送信することができる。収集された履歴情報は、学習モデルを更新するのに利用できる。
【0098】
プロセッサ180は、メモリ170に保存された応用プログラムを駆動するために、AI装置100の構成要素のうち少なくとも一部を制御することができる。さらに、プロセッサ180は、前記アプリケーションプログラムの駆動のために、AI装置100に含まれた構成要素のうち2つ以上を互いに組み合わせて動作させることができる。
【0099】
図2は、本発明の一実施形態によるAIサーバ200を示す。
【0100】
図2に示すように、AIサーバ200は、マシンラーニングアルゴリズムを用いて人工ニューラルネットワークを学習させるか、学習された人工ニューラルネットワークを利用する装置を意味する。ここで、AIサーバ200は、複数のサーバで構成されて分散処理を行うこともでき、5Gネットワークと定義されることができる。ここで、AIサーバ200は、AI装置100の一部の構成に含まれ、AIプロセッシングのうち少なくとも一部を共に行うこともできる。
【0101】
AIサーバ200は、通信部210、メモリ230、ラーニングプロセッサ240、及びプロセッサ260を含むことができる。
【0102】
通信部210は、AI装置100などの外部装置とデータを送受信することができる。
【0103】
メモリ230は、モデル保存部231を含むことができる。モデル保存部231は、ラーニングプロセッサ240により学習中の又は学習されたモデル(又は、人工ニューラルネットワーク231a)を保存することができる。
【0104】
ラーニングプロセッサ240は、学習データを利用して人工ニューラルネットワーク231aを学習させることができる。学習モデルは、人工ニューラルネットのAIサーバ200に搭載された状態で利用されるか、AI装置100などの外部装置に搭載されて利用されることもできる。
【0105】
学習モデルは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現されることができる。学習モデルの一部又は全部がソフトウェアで実現される場合、学習モデルを構成する1つ以上の命令語(instruction)はメモリ230に保存されることができる。
【0106】
プロセッサ260は、学習モデルを利用して新しい入力データに対して結果値を推論し、推論した結果値に基づいた回答や制御命令を生成することができる。
【0107】
図3は、本発明の一実施形態によるAIシステム1を示す。
【0108】
図3に示すように、AIシステム1は、AIサーバ200、ロボット100a、自律走行車両100b、XR装置100c、スマートフォン100d、又は家電100eのうち少なくとも1つ以上がクラウドネットワーク10と接続される。ここで、AI技術が適用されたロボット100a、自律走行車両100b、XR装置100c、スマートフォン100d、又は家電100eなどをAI装置100aないし100eということができる。
【0109】
クラウドネットワーク10は、クラウドコンピューティングインフラの一部を構成するか、クラウドコンピューティングインフラ内に存在するネットワークを意味することができる。ここで、クラウドネットワーク10は、3Gネットワーク、4GあるいはLTE(Long Term Evolution)ネットワーク、又は5Gネットワークなどを利用して構成されることができる。
【0110】
すなわち、AIシステム1を構成する各装置(100aないし100e、200)は、クラウドネットワーク10を介して互いに接続されることができる。特に、各装置(100aないし100e、200)は、基地局を介して互いに通信することもできるが、基地局を介さずに直接互いに通信することもできる。
【0111】
AIサーバ200は、AIプロセッシングを行うサーバとビッグデータに対する演算を行うサーバを含むことができる。
【0112】
AIサーバ200は、AIシステム1を構成するAI装置のロボット100a、自律走行車両100b、XR装置100c、スマートフォン100d、又は家電100eのうち少なくとも1つ以上とクラウドネットワーク10を介して接続され、接続されたAI装置100aないし100eのAIプロセッシングの少なくとも一部を助けることができる。
【0113】
ここで、AIサーバ200は、AI装置100aないし100eの代わりにマシンラーニングアルゴリズムに従って人工ニューラルネットワークを学習させることができ、学習モデルを直接保存するか、AI装置100aないし100eに送信することができる。
【0114】
ここで、AIサーバ200は、AI装置100aないし100eから入力データを受信し、学習モデルを利用して受信した入力データに対して結果値を推論し、推論した結果値に基づいた回答や制御命令を生成してAI装置100aないし100eに送信することができる。
【0115】
または、AI装置100aないし100eは、直接学習モデルを用いて入力データに対して結果値を推論し、推論した結果値に基づいた回答や制御命令を生成することもできる。
【0116】
以下では、前述した技術が適用されるAI装置100aないし100eの多様な実施形態について説明する。ここで、
図3に示すAI装置100aないし100eは、
図1に示すAI装置100の具体的な実施形態であり得る。
【0117】
AI+ロボット
ロボット100aは、AI技術が適用されて、案内ロボット、運搬ロボット、掃除ロボット、ウェアラブルロボット、エンターテインメントロボット、ペットロボット、無人飛行ロボットなどで実現されることができる。
【0118】
ロボット100aは、動作を制御するためのロボット制御モジュールを含み、ロボット制御モジュールは、ソフトウェアモジュール又はこれをハードウェアで実現したチップを意味することができる。
【0119】
ロボット100aは、様々な種類のセンサから取得したセンサ情報を利用してロボット100aの状態情報を取得するか、周辺環境及びオブジェクトを検出(認識)するか、マップデータを生成するか、移動経路及び走行計画を決定するか、ユーザ相互作用に対する回答を決定するか、動作を決定することができる。
【0120】
ここで、ロボット100aは、移動経路及び走行計画を決定するために、ライダー、レーダー、カメラのうち少なくとも1つ以上のセンサから取得したセンサ情報を利用することができる。
【0121】
ロボット100aは、少なくとも1つ以上の人工ニューラルネットワークで構成された学習モデルを利用して前記動作を行うことができる。例えば、ロボット100aは、学習モデルを利用して周辺環境及びオブジェクトを認識することができ、認識された周辺環境情報又はオブジェクト情報を利用して動作を決定することができる。ここで、学習モデルは、ロボット100aにおいて直接学習されるか、AIサーバ200などの外部装置において学習されたものであり得る。
【0122】
ここで、ロボット100aは、直接学習モデルを利用して結果を生成して動作を行うこともできるが、AIサーバ200などの外部装置にセンサ情報を送信し、それによって生成された結果を受信して動作を行うこともできる。
【0123】
ロボット100aは、マップデータ、センサ情報から検出したオブジェクト情報又は外部装置から取得したオブジェクト情報のうち少なくとも1つ以上を利用して移動経路と走行計画を決定し、駆動部を制御して決定された移動経路と走行計画によってロボット100aを走行させることができる。
【0124】
マップデータにはロボット100aが移動する空間に配置された多様なオブジェクトに関するオブジェクト識別情報が含まれることができる。例えば、マップデータには、壁、門などの固定オブジェクトと植木鉢、机などの移動可能なオブジェクトに対するオブジェクト識別情報が含まれることができる。そして、オブジェクト識別情報には、名称、種類、距離、位置などが含まれることができる。
【0125】
また、ロボット100aは、ユーザの制御/相互作用に基づいて駆動部を制御することにより、動作を行うか走行することができる。ここで、ロボット100aは、ユーザの動作や音声発話による相互作用の意図情報を取得し、取得した意図情報に基づいて回答を決定して動作を行うことができる。
【0126】
AI+自律走行
自律走行車両100bは、AI技術が適用されて、移動型ロボット、車両、無人飛行体などで実現されることができる。
【0127】
自律走行車両100bは、自律走行機能を制御するための自律走行制御モジュールを含み、自律走行制御モジュールは、ソフトウェアモジュール又はこれをハードウェアで実現したチップを意味することができる。自律走行制御モジュールは、自律走行車両100bの構成として内部に含まれることもできるが、自律走行車両100bの外部に別のハードウェアとして構成されて接続されることもできる。
【0128】
自律走行車両100bは、様々な種類のセンサから取得したセンサ情報を利用して自律走行車両100bの状態情報を取得するか、周辺環境及びオブジェクトを検出(認識)するか、マップデータを生成するか、移動経路及び走行計画を決定するか、動作を決定することができる。
【0129】
ここで、自律走行車両100bは、移動経路及び走行計画を決定するために、ロボット100aと同様に、ライダー、レーダー、カメラのうち少なくとも1つ以上のセンサから取得したセンサ情報を利用することができる。
【0130】
特に、自律走行車両100bは、視界が遮られる領域や一定距離以上の領域に対する環境やオブジェクトは外部装置からセンサ情報を受信して認識するか、外部装置から直接認識された情報を受信することができる。
【0131】
自律走行車両100bは、少なくとも1つ以上の人工ニューラルネットワークで構成された学習モデルを利用して前述した動作を行うことができる。例えば、自律走行車両100bは、学習モデルを利用して、周辺環境及びオブジェクトを認識することができ、認識された周辺環境情報又はオブジェクト情報を利用して走行動線を決定することができる。ここで、学習モデルは、自律走行車両100bにおいて直接学習されるか、AIサーバ200などの外部装置において学習されたものであり得る。
【0132】
ここで、自律走行車両100bは、直接学習モデルを利用して結果を生成して動作を行うこともできるが、AIサーバ200などの外部装置にセンサ情報を送信し、それによって生成された結果を受信して動作を行うこともできる。
【0133】
自律走行車両100bは、マップデータ、センサ情報から検出したオブジェクト情報、又は外部装置から取得したオブジェクト情報のうち少なくとも1つ以上を利用して移動経路と走行計画を決定し、駆動部を制御して決定された移動経路と走行計画によって自律走行車両100bを走行させることができる。
【0134】
マップデータには自律走行車両100bが走行する空間(例えば、道路)に配置された多様なオブジェクトに対するオブジェクト識別情報が含まれることができる。例えば、マップデータには、街灯、岩、建物などの固定オブジェクトと、車両、歩行者などの移動可能なオブジェクトに関するオブジェクト識別情報が含まれることができる。そして、オブジェクト識別情報には、名称、種類、距離、位置などが含まれることができる。
【0135】
また、自律走行車両100bは、ユーザの制御/相互作用に基づいて駆動部を制御することにより、動作を行うか走行することができる。ここで、自律走行車両100bは、ユーザの動作や音声発話による相互作用の意図情報を取得し、取得した意図情報に基づいて回答を決定して動作を行うことができる。
【0136】
AI+XR
XR装置100cは、AI技術が適用されて、HMD(Head−Mount Display)、車両に装備されたHUD(Head−Up Display)、TV、携帯電話、スマートフォン、コンピュータ、ウェアラブルデバイス、家電機器、デジタルサイネージ、車両、固定型ロボットや移動型ロボットなどで実現されることができる。
【0137】
XR装置100cは、多様なセンサを介して又は外部装置から取得した3次元ポイントクラウドデータ又はイメージデータを分析して3次元ポイントに対する位置データ及び属性データを生成することにより周辺空間又は現実オブジェクトに対する情報を取得し、出力するXRオブジェクトをレンダリングして出力することができる。例えば、XR装置100cは、認識された物体に関する追加情報を含むXRオブジェクトを該当認識された物体に対応させて出力することができる。
【0138】
XR装置100cは、少なくとも1つ以上の人工ニューラルネットワークで構成された学習モデルを利用して前述した動作を行うことができる。例えば、XR装置100cは、学習モデルを利用して3次元ポイントクラウドデータ又はイメージデータから現実オブジェクトを認識することができ、認識した現実オブジェクトに相応する情報を提供することができる。ここで、学習モデルは、XR装置100cにおいて直接学習されるか、AIサーバ200などの外部装置において学習されたものであり得る。
【0139】
ここで、XR装置100cは、直接学習モデルを利用して結果を生成して動作を行うこともできるが、AIサーバ200などの外部装置にセンサ情報を送信し、それによって生成された結果を受信して動作を行うこともできる。
【0140】
AI+ロボット+自律走行
ロボット100aは、AI技術及び自律走行技術が適用されて、案内ロボット、運搬ロボット、掃除ロボット、ウェアラブルロボット、エンターテインメントロボット、ペットロボット、無人飛行ロボットなどで実現されることができる。
【0141】
AI技術と自律走行技術が適用されたロボット100aは、自律走行機能を有するロボット自体や、自律走行車両100bと相互作用するロボット100aなどを意味することができる。
【0142】
自律走行機能を有するロボット100aはユーザの制御がなくても与えられた動線に沿って自ら動くか、動線を自ら決定して動く装置を通称することができる。
【0143】
自律走行機能を有するロボット100a及び自律走行車両100bは、移動経路又は走行計画の1つ以上を決定するために共通的なセンシング方法を使用することができる。例えば、自律走行機能を有するロボット100a及び自律走行車両100bは、ライダー、レーダー、カメラによりセンシングされた情報を利用して、移動経路、又は走行計画の1つ以上を決定することができる。
【0144】
自律走行車両100bと相互作用するロボット100aは、自律走行車両100bと別個に存在しながら、自律走行車両100bの内部又は外部で自律走行機能に連携されるか、自律走行車両100bに搭乗したユーザと連携された動作を行うことができる。
【0145】
ここで、自律走行車両100bと相互作用するロボット100aは、自律走行車両100bの代わりにセンサ情報を取得して自律走行車両100bに提供するか、センサ情報を取得し、周辺の環境情報又はオブジェクト情報を生成して自律走行車両100bに提供することにより、自律走行車両100bの自律走行機能を制御又は補助することができる。
【0146】
または、自律走行車両100bと相互作用するロボット100aは、自律走行車両100bに搭乗したユーザをモニターするか、ユーザとの相互作用により自律走行車両100bの機能を制御することができる。例えば、ロボット100aは、運転手が居眠り状態であると判断される場合、自律走行車両100bの自律走行機能を活性化するか、自律走行車両100bの駆動部の制御を補助することができる。ここで、ロボット100aが制御する自律走行車両100bの機能には単に自律走行機能だけでなく、自律走行車両100bの内部に備えられたナビゲーションシステムやオーディオシステムで提供する機能も含まれることができる。
【0147】
または、自律走行車両100bと相互作用するロボット100aは、自律走行車両100bの外部から自律走行車両100bに情報を提供するか、機能を補助することができる。例えば、ロボット100aは、スマート信号とともに自律走行車両100bに信号情報などを含む交通情報を提供することもでき、電気車両の自動電気の充電器のように自律走行車両100bと相互作用して充電口に電気の充電器を自動的に接続することもできる。
【0148】
AI+ロボット+XR
ロボット100aは、AI技術及びXR技術が適用されて、案内ロボット、運搬ロボット、掃除ロボット、ウェアラブルロボット、エンターテインメントロボット、ペットロボット、無人飛行ロボット、ドローンなどで実現されることができる。
【0149】
XR技術が適用されたロボット100aは、XR映像内での制御/相互作用の対象となるロボットを意味することができる。この場合、ロボット100aは、XR装置100cと区分され、互いに連動されることができる。
【0150】
XR映像内での制御/相互作用の対象となるロボット100aがカメラを含むセンサからセンサ情報を取得すると、ロボット100a又はXR装置100cは、センサ情報に基づいたXR映像を生成し、XR装置100cは、生成されたXR映像を出力することができる。そして、このようなロボット100aは、XR装置100cを介して入力される制御信号又はユーザの相互作用に基づいて動作することができる。
【0151】
例えば、ユーザは、XR装置100cなどの外部装置を介して遠隔で連動されたロボット100aの視点に相応するXR映像を確認することができ、相互作用によりロボット100aの自律走行経路を修正するか、動作又は走行を制御するか、周辺オブジェクトの情報を確認することができる。
【0152】
AI+自律走行+XR
自律走行車両100bは、AI技術及びXR技術が適用されて、移動型ロボット、車両、無人飛行体などで実現されることができる。
【0153】
XR技術が適用された自律走行車両100bは、XR映像を提供する手段を備えた自律走行車両や、XR映像内での制御/相互作用の対象となる自律走行車両などを意味することができる。特に、XR映像内での制御/相互作用の対象となる自律走行車両100bは、XR装置100cと区分され、互いに連動されることができる。
【0154】
XR映像を提供する手段を備えた自律走行車両100bは、カメラを含むセンサからセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報に基づいて生成されたXR映像を出力することができる。例えば、自律走行車両100bは、HUDを備えてXR映像を出力することにより、搭乗者に現実オブジェクト又は画面内のオブジェクトに対応されるXRオブジェクトを提供することができる。
【0155】
ここで、XRオブジェクトがHUDに出力される場合は、XRオブジェクトの少なくとも一部が搭乗者の視線が向かう実際オブジェクトにオーバーラップされるように出力されることができる。それに対して、XRオブジェクトが自律走行車両100bの内部に備えられるディスプレイに出力される場合は、XRオブジェクトの少なくとも一部が画面内のオブジェクトにオーバーラップされるように出力されることができる。例えば、自律走行車両100bは、車で、他の車両、信号灯、交通標識、二輪車、歩行者、建物などのオブジェクトと対応されるXRオブジェクトを出力することができる。
【0156】
XR映像内での制御/相互作用の対象となる自律走行車両100bがカメラを含むセンサからセンサ情報を取得すると、自律走行車両100b又はXR装置100cは、センサ情報に基づいたXR映像を生成し、XR装置100cは生成されたXR映像を出力することができる。そして、このような自律走行車両100bは、XR装置100cなどの外部装置を介して入力される制御信号又はユーザの相互作用に基づいて動作することができる。
【0157】
用語の定義
eLTE eNB:eLTE eNBは、EPC(Evolved Packet Core)及びNGC(Next Generation Core)に対する接続をサポートするeNBの進化(evolution)である。
【0158】
gNB:NGCとの接続だけでなく、NRをサポートするノード。
【0159】
新たなRAN:NR又はE−UTRAをサポートするか、又はNGCと相互作用する無線アクセスネットワーク。
【0160】
ネットワークスライス(network slice):ネットワークスライスは、終端間の範囲と共に特定要求事項を要求する特定市場シナリオに対して最適化されたソリューションを提供するようにオペレータ(operator)により定義されたネットワーク。
【0161】
ネットワーク機能(network function):ネットワーク機能は、よく定義された外部インターフェースとよく定義された機能的動作を有するネットワークインフラ内での論理的ノード。
【0162】
NG−C:新たなRANとNGCとの間のNG2レファレンスポイント(reference point)に使用される制御プレーンインターフェース。
【0163】
NG−U:新たなRANとNGCとの間のNG3レファレンスポイント(reference point)に使用されるユーザプレーンインターフェース。
【0164】
非独立型(Non−standalone)NR:gNBがLTE eNBをEPCに制御プレーン接続のためのアンカーとして要求するか、又はeLTE eNBをNGCに制御プレーン接続のためのアンカーとして要求する配置構成。
【0165】
非独立型E−UTRA:eLTE eNBがNGCに制御プレーン接続のためのアンカーとしてgNBを要求する配置構成。
【0166】
ユーザプレーンゲートウェイ:NG−Uインターフェースの終端点。
【0167】
ヌメロロジー(numerology):周波数領域で1つのサブキャリア間隔(subcarrier spacing)に対応する。レファレンスサブキャリア間隔(Reference subcarrier spacing)を整数Nにスケーリング(scaling)することにより、相異なるヌメロロジーが定義されることができる。
【0168】
NR:NR Radio Access又はNew Radio
【0169】
システム一般
図4は、本明細書で提案する方法が適用できるNRの全体的なシステム構造の一例を示す図である。
【0170】
図4に示すように、NG−RANは、NG−RAユーザプレーン(新たなAS sublayer/PDCP/RLC/MAC/PHY)及びUE(User Equipment)に対する制御プレーン(RRC)プロトコル終端を提供するgNBで構成される。
【0171】
前記gNBは、Xnインターフェースを通じて相互接続される。
【0172】
また、前記gNBは、NGインターフェースを通じてNGCに接続される。
【0173】
より具体的には、前記gNBはN2インターフェースを介してAMF(Access and Mobility Management Function)に、N3インターフェースを介してUPF(User Plane Function)に接続される。
【0174】
NRヌメロロジー(Numerology)及びフレーム(frame)構造
NRシステムでは、複数のヌメロロジー(numerology)がサポートできる。ここで、ヌメロロジーはサブキャリア間隔(subcarrier spacing)とCP(Cyclic Prefix)オーバーヘッドにより定義できる。この際、複数のサブキャリア間隔は基本サブキャリア間隔を整数N(又は、μ)にスケーリング(scaling)することにより誘導できる。また、非常に高い搬送波周波数で非常に低いサブキャリア間隔を利用しないと仮定されても、用いられるヌメロロジーは周波数帯域と独立的に選択できる。
【0175】
また、NRシステムでは複数のヌメロロジーに従う様々なフレーム構造がサポートできる。
【0176】
以下、NRシステムで考慮できるOFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)ヌメロロジー及びフレーム構造を説明する。
【0177】
NRシステムでサポートされる複数のOFDMヌメロロジーは、表1のように定義できる。
【0180】
図5は、本明細書で提案する方法が適用できる無線通信システムにおけるアップリンクフレームとダウンリンクフレームとの間の関係を示す。
【0181】
図5に示すように、端末(User Equipment:UE)からのアップリンクフレーム番号iの送信は、当該端末での該当ダウンリンクフレームの開始よりT
TA=N
TAT
S以前に始めなければならない。
【0183】
全ての端末が同時に送信及び受信できるものではなく、これはダウンリンクスロット(downlink slot)またはアップリンクスロット(uplink slot)の全てのOFDMシンボルが利用できないことを意味する。
【0184】
表2はヌメロロジーμでの一般(normal)CPに対するスロット当たりOFDMシンボルの数を示し、表3はヌメロロジーμでの拡張(extended)CPに対するスロット当たりOFDMシンボルの数を示す。
【0187】
NR物理リソース(NR Physical Resource)
NRシステムにおける物理リソース(physical resource)と関連して、アンテナポート(antenna port)、リソースグリッド(resource grid)、リソース要素(resource element)、リソースブロック(resource block)、キャリアパート(carrier part)などが考慮できる。
【0188】
以下、NRシステムで考慮できる前記物理リソースに対して具体的に説明する。
【0189】
先に、アンテナポートと関連して、アンテナポートはアンテナポート上のシンボルが運搬されるチャンネルが同一なアンテナポート上の他のシンボルが運搬されるチャンネルから推論できるように定義される。1つのアンテナポート上のシンボルが運搬されるチャンネルの広範囲特性(large−scale property)が他のアンテナポート上のシンボルが運搬されるチャンネルから類推できる場合、2つのアンテナポートはQC/QCL(quasico−locatedまたはquasi co−location)関係にあるということができる。ここで、前記広範囲特性は遅延拡散(Delay spread)、ドップラー拡散(Doppler spread)、周波数シフト(Frequency shift)、平均受信パワー(Average received power)、受信タイミング(Received Timing)のうち、1つ以上を含む。
【0190】
図6は、本明細書において提案する方法が適用され得る無線通信システムでサポートするリソースグリッド(resource grid)の一例を示す。
【0191】
図6に示すように、リソースグリッドが周波数領域上にNμ
RBN
RBscサブキャリアで構成され、1つのサブフレームが14・2μOFDMシンボルで構成されることを例示的に技術するが、これに限定されるものではない。
【0192】
NRシステムにおいて、送信される信号(transmitted signal)は、Nμ
RBN
RBscサブキャリアで構成される1つまたはそれ以上のリソースグリッド及び2μN
(μ
)symbのOFDMシンボルにより説明される。ここで、Nμ
RB≦N
max,μ
RBである。前記N
max,μ
RBは、最大送信帯域幅を表し、これは、ヌメロロジーだけでなく、アップリンクとダウンリンクとの間にも変わることができる。
【0193】
この場合、
図7のように、ヌメロロジーμ及びアンテナポートp別に1つのリソースグリッドが設定され得る。
【0194】
図7は、本明細書において提案する方法が適用され得るアンテナポート及びヌメロロジー別リソースグリッドの例を示す。
【0196】
また、物理リソースブロック(physical resource block)は、周波数領域上のN
RBsc=12連続的なサブキャリアで定義される。周波数領域上で、物理リソースブロックは、0からNμ
RB−1まで番号が付けられる。このとき、周波数領域上の物理リソースブロック番号(physical resource block number)n
PRBとリソース要素(k,l)との間の関係は、数式1のように与えられる。
【0198】
また、キャリアパート(carrier part)と関連して、端末は、リソースグリッドのサブセット(subset)だけを用いて受信または送信するように設定されることができる。このとき、端末が受信または送信するように設定されたリソースブロックの集合(set)は、周波数領域上で0からNμ
URB−1まで番号が付けられる。
【0199】
自己完結型スロット構造(self−contained slot structure)
【0200】
TDDシステムにおいてデータ送信の遅延(latency)を最小化するために、5世代New RAT(NR)では
図8のような自己完結型スロット構造(self−contained slot structure)を考慮している。
【0201】
すなわち、
図8は、本明細書で提案する方法が適用される自己完結型スロット(self−contained slot)構造の一例を示す図である。
【0202】
図8において、斜線領域810はダウンリンク制御(downlink control)領域を示し、黒い部分820はアップリンク制御(uplink control)領域を示す。
【0203】
何の表示もない部分830は、ダウンリンクデータ送信のために使用されることもでき、アップリンクデータ送信のために使用されることもできる。
【0204】
このような構造の特徴は、1つのスロット内でダウンリンク送信とアップリンク送信が順次行われ、1つのスロット内でダウンリンクデータを送信し、アップリンクAck/Nackも送受信できる。
【0205】
このようなスロットを「自己完結型スロット(self−contained slot)」と定義する。
【0206】
すなわち、このようなスロット構造により、基地局は、データ送信エラー発生時に端末へのデータ再送信までかかる時間を減らすことになり、これにより、最終データ伝達の遅延(latency)を最小化することができる。
【0207】
このような自己完結型スロット(self−contained slot)構造において、基地局と端末は、送信モードから受信モードに転換する過程又は受信モードから送信モードに転換する過程のための時間間隔(time gap)が必要である。
【0208】
このために、当該スロット構造において、ダウンリンクからアップリンクに転換される時点の一部OFDMシンボルが保護区間(guard period:GP)と設定される。
【0209】
アナログ/ハイブリッドビームフォーミング(Analog/Hybrid beamforming)
図9は、アナログビームフォーマ(analog beamformer)及びRFチェーン(chain)を有する送信機(transmitter)のブロック図を示す図であり、
図10は、デジタルビームフォーマ(analog beamformer)及びRFチェーン(chain)を有する送信機(transmitter)のブロック図を示す図である。
【0210】
多重アンテナを利用した既存のビーム形成技術は、ビーム形成加重値ベクトル(weight vector/precoding vector)を適用する位置によってアナログビーム形成技術とデジタルビーム形成技術とに大別される。
【0211】
まず、アナログビーム形成方法は、初期多重アンテナ構造に適用された代表的なビーム形成技法であり、デジタル信号処理が完了したアナログ信号を多数の経路に分岐して各経路の位相移動(phase−shift:PS)と電力増幅(Power amplifier:PA)設定によるビーム形成を行う。アナログビーム形成のためには、
図9のように、単一デジタル信号から派生したアナログ信号を各アンテナに接続されたPAとPSが処理する構造が要求される。すなわち、アナログ端において複素加重値(complex weight)をPSとPAが処理することになる。ここで、RFチェーン(chain)は、BB信号がアナログ信号に変換される処理ブロックを意味し、その構成は、
図10のようである。しかしながら、アナログビーム形成技法は、PSとPAの素子の特性によってビームの正確度が決定され、素子の制御特性上、狭帯域送信に有利である。また、多重ストリーム送信を実現しにくいハードウェア構造により送信率増大のための多重化利得が相対的に小さく、直交リソース割り当て基盤のユーザ別のビーム形成が困難である。
【0212】
次に、デジタルビーム形成技法は、アナログビーム形成技法とは異なり、MIMO環境においてダイバーシティと多重化利得を最大化するためにBBプロセスを利用してデジタル端においてビーム形成を行う。すなわち、
図10のように、プリコーディングをBBプロセスにおいて行うことによりビーム形成が可能である(ただし、ここで、RFチェーン(chain)はPAを含む)。これは、ビーム形成のために導出された複素加重値(complex weight)を送信データに直接的に適用するからである。また、ユーザ別に相異なるビーム形成が可能であるため、同時に多重ユーザビーム形成をサポートすることができ、直交リソースが割り当てられたユーザ別の独立的なビーム形成が可能であるので、スケジューリング柔軟性が高くて、システム目的に合致する送信端運用が可能な特徴を有する。また、広帯域送信環境においてMIMO−OFDMのような技術を適用すると、サプキャリア(subcarrier)別に独立的なビームを形成することができる。従って、デジタルビーム形成技法は、システム容量増大と強化されたビーム利得に基づいて単一ユーザの最大送信率を極大化することができる。従って、3G/4Gシステムではデジタルビームフォーミング基盤のMIMO技術が導入された。
【0213】
次に、送受信アンテナが大きく増加するMassive MIMO環境を仮定する。
【0214】
一般的に、セルラー通信においては、MIMO環境に適用される最大送受信アンテナを8つと仮定する。しかしながら、Massive MIMOに進化するにつれてアンテナ数は数十又は数百個以上に増加する。Massive MIMO環境においてデジタルビーム形成技術を適用すると、送信端のデジタル信号処理のための数百個のアンテナに対する信号処理をBBプロセスを介して行わなければならないので、信号処理複雑度が非常に大きくなり、アンテナ数の分だけのRFチェーンが必要であるので、ハードウェア実現複雑度が非常に大きくなる。また、全てのアンテナに対して独立的なチャネル推定が必要であり、FDDシステムの場合、全てのアンテナで構成される巨大なMIMOチャネルに対するフィードバック情報が必要であるので、パイロット及びフィードバックオーバーヘッドが非常に大きくなる。Massive MIMO環境においてアナログビーム形成技術を適用すると、送信端のハードウェア複雑度は相対的に低いのに対して、多数のアンテナを利用した性能増加の程度がわずかであり、リソース割り当ての柔軟性が低下する。特に、広帯域送信のときに周波数別にビームを制御することが非常に困難である。従って、Massive MIMO環境においては、アナログビーム形成とデジタルビーム形成技法のうち1つのみを排他的に選択するのではなく、アナログビーム形成とデジタルビーム形成構造が結合したハイブリッド形態の送信端構成方式が必要である。すなわち、アナログビーム形成技法とデジタルビーム形成技法の性能利得と複雑度関係を利用して送信端のハードウェア実現複雑度を低下させ、Massive アンテナを利用したビーム形成利得を最大に得ることができるハイブリッドタイプの送信端構造設計が必要になる。
【0215】
一般的に、アナログビームフォーミングが使われる送受信構造は、純粋アナログビームフォーミング送受信端とハイブリッドビームフォーミング送受信端がある。一般的に、アナログビームスキャニングは、同一の時間に1つのビームに対する推定が可能である。従って、ビームスキャニングに必要なトレーニング(training)時間は、全体の候補ビーム数に比例する。
【0216】
純粋アナログビームフォーミングは、送受信端ビーム推定のためにも時間領域においてビームスキャニング過程が必要である。すなわち、アナログビーム推定のためには送受信各ビーム個数K
T×K
Rの分だけの時間が必要である。1つのビームスキャニングのための時間をt_sとした場合、全体送受信ビームに対する推定時間T_sは下記の数式2のように表すことができる。
【0218】
例えば、全体の送信ビームの個数K_T=Lであり、受信ビームの個数K_R=1と仮定すると、全体の候補ビーム個数は総計L個となって時間領域においてL個の時間区間が必要である。
【0219】
図11は、アナログビーム推定(tracking)のために必要な時間領域ビーム推定区間を示す図である。
図11のようにアナログビーム推定のためには単一時間区間において1つのビーム推定のみが可能であり、全体L個のビーム推定のためにはL個の時間区間が必要であることが分かる。端末においては、アナログビーム推定プロセスが終了すると、最も高い信号強度を有するビームIDを基地局にフィードバックする。
【0220】
すなわち、送受信アンテナ数の増加による個別ビーム数が増加するほど、より長いトレーニング時間が必要であることが分かる。
【0221】
従って、アナログビームフォーミングは、DAC以後の時間領域の連続的な波長(Continuous waveform)の大きさと位相角を変化させるため、デジタルビームフォーミングと異なって個別ビームに対するトレーニング区間が保障されなければならない。この区間が長くなるほどシステムの損失が増加し、端末の移動及びチャネル変化を追加ビームスキャニングするとき、システム損失はさらに増加する可能性がある。
【0222】
実際ビームスキャニング方法について
図12及び
図13を参照して説明する。
【0223】
図12は、ビームスキャニングを示す図であり、
図12(a)は完全探索(Exhaustive search)に関する図で、
図12(b)はマルチレベル探索(Multi−level search)に関する図である。
【0224】
図12(a)が示す完全探索の検索空間(search space)の数は、下記の表4のようである。
【0226】
図12(b)が示すマルチレベル探索の検索空間の数は、以下の表5のようである。
【0228】
図13は、ビーム探索手順に関する図であり、
図13(a)は完全探索に関する手順を示す図で、
図13(b)はマルチレベル探索に関する手順を示す図である。
【0229】
完全探索の場合は、最適の送信ビームID(Best Tx beam ID)がフィードバックされ、マルチレベル探索の場合は、i)コースビーム(coarse beam)の場合に最適のセクタビームID(Best Sector beam ID)がフィードバックされ、ii)ファインビーム(fine beam)の場合に最適のファインビームID(Best fine beam ID)がフィードバックされる。
【0230】
NRでの基準信号(Referencesignals(RS) in NR)
NRシステムのダウンリンク(downlink:DL)物理層信号は次のようである。
【0231】
−CSI−RS:DL CSI(channel state information)取得(acquisition)、DLビーム測定(measurement)のための信号
【0232】
−TRS(tracking RS):端末のファインタイム/周波数トラッキング(fine time/frequency tracking)のための信号
【0233】
−DL DMRS:PDSCH復調(demodulation)のためのRS
【0234】
−DL PT−RS(phase−tracking RS):端末の位相雑音(phase noise)補償のために送信するRS
【0235】
−SSB(synchronization signal block):プライマリ同期信号(primary synchronization signal:PSS)、セカンダリ同期信号(secondary synchronization signal:SSS)及びPBCH(+PBCH DMRS)で構成された時間/周波数側に連続的な特定個数のシンボル&リソースブロック(symbols &resource blocks)で構成されたリソースブロックを意味(1つのSSB内の信号は同一のビームを適用)
【0236】
NRシステムのアップリンク(uplink:UL)物理層信号は次のようである。
【0237】
−SRS:UL CSI(channel state information)取得(acquisition)、ULビーム測定(measurement)、アンテナポート選択(antenna port selection)のための信号
【0238】
−UL DMRS:PUSCH復調(demodulation)のためのRS
【0239】
−UL PT−RS(phase−tracking RS):基地局の位相雑音(phase noise)補償のために送信するRS
【0240】
ビームマネジメント及びビーム回復(Beam management and beam recovery)
基地局は、端末に周期的な(periodic)CSI/ビーム報告(report)、半永久的な(semi−persistent)CSI/ビーム報告(特定時間区間の間にのみ周期的な報告が活性化(activation)されるか、又は連続的な複数回の報告を行う)、又は非周期的な(aperiodic)CSI/ビーム報告を要求することができる。ここで、CSI報告情報は、RI(rank indicator)、PMI(precoder matrix indication)、CQI(channel quality information)、CRI(CSI−RS resource indicator)、LI(layer indicator)の特定組み合せで構成される。ここで、ビーム報告情報は、ビーム品質測定のためのRSがCSI−RSである場合に選好ビームインデックスを示すCRI、ビーム品質測定RSがSSBである場合に選好ビームインデックスを示すSSBID、ビーム品質を示すRSRP(RS rectived power)情報の特定組み合せで構成される。
【0241】
周期的な(Periodic)そして半永久的な(semi−persistent:SP)CSI/ビーム報告は、報告が活性化された期間には端末に特定周期でCSI/ビーム報告のためのUL(uplink)物理チャネル(例えば、PUCCH、PUSCH)が割り当てられる。端末のCSI測定のためには基地局のダウンリンク(DL)基準信号(reference signal :RS)の送信が必要である。(アナログ)ビームフォーミングが適用されたビーム形成システム(beamformed system)においては、前記DL RS送信/受信のためのDL送信(Tx)/受信(Rx)ビームペア(beam pair)とUCI(uplink control information)(例えば、CSI、ACK/NACK)送信/受信のためのUL Tx/Rxビームペアの決定が必要である。DLビームペア(beam pair)決定手順は、複数のTRP Txビームに該当するDL RSを基地局に送信して端末がこのうち1つを選択及び/又は報告するTRP Txビーム選択手順と、各TRP Txビームに該当する同一のRS信号を繰り返して送信し、繰り返して送信された信号に相異なるUE Rxビームで測定してUE Rx beamを選択する手順の組み合わせで構成されることができる。ULビームペア(beam pair)の決定手順は、複数のUE Txビームに該当するUL RSを端末が送信し、基地局がこのうち1つを選択及び/又はシグナリングするUE Txビーム選択手順と、各UE Txビームに該当する同一のRS信号を繰り返して送信し、繰り返して送信された信号に相異なるTRP Rxビームで測定してTRP Rxビームを選択する手順の組み合わせで構成される。DL/ULのビームレシプロシティ(beam reciprocity)(又は、ビームコレスポンデンス(beam correspondence))が成立する場合、すなわち、基地局と端末間の通信で基地局DL Txビームと基地局UL Rxビームが一致し、端末UL Txビームと端末DL Rxビームが一致すると仮定できる場合、DLビームペアとULビームペアのうちいずれか1つのみを決定すると、ほかの1つを選択する手順を省略することができる。
【0242】
DL及び/又はULビームペアに対する決定過程は、周期的又は非周期的に行われることができる。候補ビーム数が多い場合、要求されるRSオーバーヘッド(RS overhead)が大きくなる可能性があるため、本過程が頻繁に発生することは好ましくない。DL/ULビームペア決定過程が完了した後、周期的又は半永久的なCSI報告(periodic or SP CSI reporting)を行うと仮定しよう。ここで、端末のCSI測定のための単一又は複数のアンテナポートを含むCSI−RSは、DLビームとして決定されたTRP Txビームにビームフォーミングされて送信されることができ、CSI−RSの送信周期はCSI報告周期と同一であるか或いはより頻繁に送信することであり得る。または,非周期的な(aperiodic)CSI−RSをCSI報告周期に合わせて送信するか或いはより頻繁に送信することも可能である。端末(UE)は、測定されたCSI情報を周期的にULビームペア決定過程で既に決定されたUL Tx beamで送信する。
【0243】
DL/ULビームマネジメント(DL/UL beam management)過程を行うにおいて設定されたビームマネジメントの周期によってビームミスマッチ(mismatch)の問題が発生する可能性がある。特に、端末が位置を移動するか、回転するか、あるいは周辺物体の移動により無線チャネル環境が変わる場合(例えば、LoS(Line Of Sight)環境から、ビームがブロックされることによりNon−LoS環境に変わる)、最適なDL/ULビームペアは変化することがあるが、このような変化を一般的に、ネットワーク指示により行うビームマネージメント過程にトラッキング(tracking)が失敗したときにビーム失敗イベント(beam failure event)が発生したといえる。このようなビーム失敗イベント(beam failure event)の発生有無は、端末がダウンリンクRSの受信品質により判断することができ、このような状況に対する報告メッセージ又はビーム復旧要求のためのメッセージ(以下、beam failure recovery request(BFRQ) messageという)が端末から伝達されなければならない。このようなメッセージを受信した基地局は、ビーム復旧のために、ビームRS送信、ビーム報告要求などの様々な過程を通じてビーム復旧を行うことができる。このような一連のビーム復旧過程をBFR(beam failure recovery)という。
【0244】
BFR過程は次のように構成される。
1)ビーム失敗感知(Beam failure detection:BFD)
全てのPDCCHビームが定められた品質値(Q_out)以下に低下する場合、1回のビーム失敗インスタンス(beam failure instance)が発生したと判断され、これを基準とする。(このとき、前記品質値は仮定の(hypothetical)BLER(block error rate)を基準とする。)
【0245】
BLERとは、当該PDCCHに制御情報が送信されたと仮定する場合、当該情報の復調に失敗する確率を意味する。
【0246】
ここで、全てのPDCCHビームとは、PDCCHをモニターする検索空間(search space)が端末に1つ又は複数設定され得るが、各検索空間別にビームが異なるように設定されることができ、そのとき、全てのビームがBLER境界値(threshold)に低下する場合を意味する。
【0247】
a)BFD RSの暗示的設定(implicit configuration of BFD RSs)
【0248】
より具体的には、各検索空間にはPDCCHが送信できるリソース領域である制御リソースセット(control resource set:CORESET)IDが設定され、各CORESET ID毎に空間Rxパラメータ(spatial RX parameter)観点からQCLされているRS情報(例えば、CSI−RSリソースID、SSB ID)が指示/設定されることができる。
【0249】
このとき、QCLされているRSはTCI(transmit configuration information)を介して指示/設定されることができる。ここで、空間Rxパラメータ(spatial RX parameter)観点からQCLされているRSとは(すなわち、QCL Type D)、端末が当該PDCCH DMRSの受信において当該空間的に(spatially)QCLされたRS受信に使用したビームをそのまま使用せよ(又は、使用してもよい)とのことを基地局が通知することを意味する。結局、基地局の観点からは、空間的に(spatially)QCLされたアンテナポート間には、同一の送信ビーム又は類似の送信ビーム(例えば、ビーム方向は同一/類似してビーム幅が相異なる場合)を適用して送信することを端末に通知する方法である。
【0250】
b)BFD RSの明示的な設定(explicit configuration of BFD RSs)
【0251】
または、基地局が前記用途(ビーム失敗感知用)としてビームRS(ら)を明示的に設定することができ、この場合、当該ビームRS(ら)が前記「全てのPDCCHビーム」に該当する。
【0252】
このとき、端末は、予め設定された回数の分だけビーム失敗インスタンスが発生すると、ビーム失敗が発生したと宣言(declare)することができる。
【0253】
一方、端末は、連続的に予め設定された回数の分だけビーム失敗インスタンスが発生した場合、ビーム失敗が発生したと宣言することもできる。
【0254】
2)新しいビームの識別及び選択(New beam identification & selection)
新しいビームの識別及び選択過程は、以下3段階で行われる。
【0255】
(段階1)
端末は、基地局が候補ビームRSセット(candidate beam RS set)に設定したRSのうち定められた品質値(Q_in)以上を有するビームを探す。
【0256】
1つのビームRSが品質値を超えると、当該ビームRSを選択し、複数のビームRSが品質値を超えると、当該ビームRSのうち任意の1つを選択し、もし、品質値を超えるビームがないと、段階2を行う。
【0257】
そのとき、ビーム品質は、RSRPを基準に決定される。
【0258】
また、前記基地局が設定したRSビームセットは、以下の3つの場合があり得る。
【0259】
i)RSビームセット内のビームRSが全てSSBで構成される場合、ii)RSビームセット内のビームRSが全てCSI−RSリソースで構成される場合、iii)RSビームセット内のビームRSがSSBとCSI−RSリソースで構成される場合があり得る。
【0260】
(段階2)
端末は、SSBのうち定められた品質値(Q_in)以上を有するビームを探す。そのとき、SSBは、競争基盤のPRACH(contention based PRACH)と接続されたSSBであり得る。
【0261】
1つのSSBが品質値を超えると、当該ビームRSを選択し、複数のSSBが品質値を超えると、当該ビームRSのうち任意の1つを選択し、もし、品質値を超えるビームがないと、段階3を行うことができる。
【0262】
(段階3)
端末は、品質値とは関係なくSSBのうち任意のSSBを選択することができる。このとき、SSBは、競争基盤PRACHと接続されたSSBであり得る。
【0263】
3)BFRQ及びgNBの応答モニタリング(BFRQ & monitoring gNB’s response)
端末は、前述した2)の過程で選択したビームRS(CSI−RS又はSSB)と直接的又は間接的に接続設定されたPRACHリソース及びプリアンブルを基地局に送信することができる。
【0264】
このとき、直接的接続設定は、下記のような2つの場合に使用されることができる。
【0265】
i) BFR用途として別途に設定された候補ビームRSセット内の特定RSに対して非競争PRACHリソース及びプリアンブル(contention−free PRACH resource & preamble)が設定された場合
【0266】
ii)ランダムアクセスなどの他の用途として汎用的に設定されたSSBと一対一でマッピングされたPRACHリソース及びプリアンブルが設定された場合(このとき、PRACHは競争基盤PRACHであり得る)
【0267】
このとき、間接的接続設定は、下記の場合に使用されることができる。
【0268】
i)BFR用途としてで別途に設定された候補ビームRSセット内の特定CSI−RSに対して非競争PRACHリソース及びプリアンブルが設定されない場合
【0269】
そのとき、端末は、当該CSI−RSと同一の受信ビームで受信可能であると指定された(すなわち、quasi−co−located(QCLed) with respect to spatial Rx parameter)SSBと接続された非競争PRACHリソース及びプリアンブルを選択する。
【0270】
そして、端末は、当該PRACH送信に対する基地局(gNB)の返信をモニターする。
【0271】
ここで、前記非競争PRACHリソース及びプリアンブルに対する応答は、C−RNTIでマスキングされたPDCCHに送信され、前記PDCCHは、BFR用として別途にRRC設定された検索空間において受信される。
【0272】
そのとき、前記検索空間は(BFR用)特定CORESETに設定されることができる。
【0273】
競争基盤PRACHに対する応答は、一般的な競争PRACH基盤ランダムアクセス(contention PRACH based random access)過程のために設定されたCORESET(例えば、CORESET 0又はCORESET 1)及び検索空間をそのまま再使用することができる。
【0274】
もし、一定時間の間、返信がない場合、新しいビーム識別及び選択(New beam identification & selection)過程及びBFRQ及び基地局の応答モニタリング過程を繰り返す。
【0275】
前記過程は、PRACH送信が予め設定された最大回数N_maxまで到達するか、設定されたタイマーが満了(expire)するまで行われ、前記タイマーが満了すると、端末は非競争基盤PRACH送信を中断するが、SSB選択による競争基盤PRACHの送信はN_maxが到達するまで行われる。
【0276】
以下、3GPP TS38.321に開示されたビーム失敗感知及び復旧手順について説明する。
【0277】
ビーム失敗感知及び復旧手順(Beam Failure Detection and Recovery procedure)
MACエンティティ(entitity)は、サービングSSB(ら)/CSI−RS(ら)においてビーム失敗が感知されると、新しいSSB又はCSI−RSのサービングgNBに指示するために使用されるビーム失敗復旧手順がRRCにより設定されることができる。
【0278】
ビーム失敗は、下位層からMACエンティティまでのビーム失敗インスタンス(instance)カウンティングにより感知されることができる。
【0279】
ビーム失敗感知及び復旧の手順のためのRRCが設定する’BeamFailureR
ecoveryConfig’でのパラメータは以下の表6のようである。
【0281】
ビーム失敗感知手順のためにUE変数(variables)が使用できる。
【0282】
−BFI_COUNTER:初期に0に設定されたビーム失敗インスタンス表示のためのカウンタ(counter for beam failure instance indication which is initially set to 0)
【0283】
MACエンティティは次のように動作する。
【0284】
1)下位層からビーム失敗インスタンス指示(beam failure instance indication)が受信された場合、
【0285】
2)beamFailureDetectionTimerを開始又は再開し、BFI_COUNTERを1ずつ増加させる。
【0286】
このとき、もし、BFI_COUNTERがbeamFailureInstanceMaxCountより大きいか等しく、
【0287】
3)beamFailureRecoveryConfigが設定された場合、
【0288】
beamFailureRecoveryTimerを開始し、RRCから受信されるbeamFailureRecoveryConfigのpowerRampingStep、preambleRecivedTargetPower、preambleTransMaxパラメータを適用してSpCell上でランダムアクセス手順を開始する。
【0289】
3−1)beamFailureRecoveryConfigが設定されない場合、
【0290】
SpCell上でランダムアクセス手順を開始する。
【0291】
もし、beamFailureDetectionTimerが満了(expires)した場合、BFI_COUNTERを0に設定する。
【0292】
もし、ランダムアクセス手順が成功的に完了した場合、beamFailureRecoveryTimerを中止し、ビーム失敗復旧手順が成功的に完了したとみなす。
【0293】
前述したように、BFD以後、端末は基地局にBFRQのためのPRACH(Physical Random Access Channel)を送信する。以下、本明細書では、前記PRACH送信後に送信されるPUCCH(Physical Uplink Control Channel)及び/又はPUSCH(Physical Uplink Shared Channel)のビームをどのように設定/規定するかに関する方法について説明する。
【0294】
NRシステムは、上位層シグナリングで送信される空間関係情報フィールド(spatial relation information field)を利用して各PUCCHリソース別にビームを指定することができる。具体的には、基地局は、空間関係情報(spatial relation information)によりアップリンク信号であるSRS(Sounding Reference Signal)リソースID又はダウンリンク信号であるCSI−RSリソースID又はSSBリソースIDを指定することができる。
【0295】
すなわち、上位層シグナリングにより基地局は、以前に送信されたSRSビームのうち特定ビームと同一のビームを使用してPUCCHを送信するように指示するか、特定ダウンリンクビームに最適化された受信ビームに該当する送信ビームを送信するように端末に指示することができる。
【0296】
そのとき、送受信ビーム間のビーム対応関係が活用されることができる。
【0297】
そのとき、前記PUCCHビーム指示方法はRRCで指示され、又はRRC層において複数の空間関係情報(spatial relation information)を設定した後、MAC−CEメッセージで複数の空間関係情報(spatial relation information)のうちの1つの情報を指定する形態に指示されることができ、指示されたビームはPUCCHリソース別に異なり得る。
【0298】
NRにおけるPUCCHリソースは、当該PUCCHが送信される時間及び/又は周波数リソースの位置及びUCI(uplink control information)を送信するPUCCHの形態、すなわち、PUCCHフォーマットを定義する。NRにおいては、PUCCHの用途(例えば、スケジューリング要求(scheduling request:SR)、HARQ ACK/NACK、CSI報告)、1つのPUCCHで送信可能なUCIペイロード(payload)サイズの範囲、PUCCHのシンボル数(symbol duration)に応じて様々なPUCCHフォーマットを定義する。
【0299】
このとき、NRにおいて1つの端末に最大128個のPUCCHリソースが設定されることができ、PUCCHリソースの集合であるPUCCHリソースセットに束ねて設定されることもできる。PUCCHリソースセットは主にDL−SCH(又は、PDSCH)に対するHARQ ACK/NACKを送信するPUCCHリソースを1つのPUCCHリソースから送信できるようにACK/NACKペイロードサイズの範囲によって束ねて設定する用途として主に使用できる。
【0300】
例えば、PUCCHリソースセット♯AにはACK/NACKペイロードサイズがXビット以下であるPUCCHリソースがグルーピングされ、PUCCHリソースセット#BにはACK/NACKペイロードサイズがX ビット以上であるPUCCHリソースがグループピングされる。
【0301】
特定PDSCHに対するHARQ−ACK/NACKをどのPUCCHリソースを介して送信するかは、当該PDSCHを割り当てるPDCCHにおいて伝達するDCI(downlink control information)に含まれているPRI(PUCCH resource indicator)情報により動的に指示可能である。
【0302】
このとき、PRI情報は、PDSCHスケジューリング目的と規定されたDCIフォーマット1_0(フォールバックDCIフォーマット)とDCIフォーマット1_1の両方ともに含まれていることがあり得る。
【0303】
以下、PUCCHリソースセットの具体的な内容について説明する。
【0304】
UEは、上位層パラメータPUCCH−ResourceSetにより最大4つのPUCCHリソースセットを構成することができる。
【0305】
PUCCHリソースセットは、上位層パラメータpucch−ResourceSetIdにより提供されるPUCCHリソースセットインデックスと連関されており、PUCCHリソースセットに使われたpucch−ResourceIDセットを提供する上位層パラメータresourceListにより提供されるPUCCHリソースインデックスと連関されており、上位層パラメータmaxpayloadMinus1により提供されるPUCCHリソースセットにおけるPUCCHリソースを使用してUEが送信できる最大数のUCI情報ビットと連関されている。
【0306】
1番目のPUCCHリソースセットの場合、最大UCI情報ビット数は2に固定される。
【0307】
このとき、1番目のインデックス以外のインデックスが最大のPUCCHリソースセットである場合、最大UCI情報ビットは1706ビットである。
【0308】
PUCCHリソースセットに対する最大PUCCHリソースインデックス数は上位層パラメータmaxNrofPUCCH−ResourcesPerSetにより提供される。
【0309】
1番目のPUCCHリソースセットの最大PUCCHリソース数は32であり、他のPUCCHリソースセットの最大PUCCHリソース数は8である。
【0310】
UEがHARQ−ACK情報ビットに含まれたUCI情報ビットN
UCIを送信する場合、UEはPUCCHリソースセットを次のように設定するように決定する。
【0311】
i)HARQ−ACK情報とSRが同時に送信されるとき、1つのSR送信時点でN
UCIが2以下であり、1又は2ビットのHARQ−ACK情報及びポジティブ又はネガティブ(positive or negative)SRを含む場合、PUCCHリソースの1番目のセットはpucch−ResourceSetID=0であるか、
【0312】
ii)N
2がpucch−ResourceSetID=1とPUCCHリソースセットのための上位層パラメータmaxPayloadMinus1により与えられる値であるとき、2<N
UCI<N
2として上位層において与えられる場合、PUCCHリソースの2番目のセットはpucch−ResourceSetID=1であるか、
【0313】
iii)N
3がpucch−ResourceSetID=2とPUCCHリソースセットのための上位層パラメータmaxPayloadMinus1により与えられる値であるとき、N
2<N
UCI≦N
3として上位層において与えられる場合、PUCCHリソースの3番目のセットはpucch−ResourceSetID=2であるか、
【0314】
iv)N
3≦N
UCI≦1706として上位層において与えられる場合、PUCCHリソースの4番目のセットはpucch−ResourceSetID=3である。
【0315】
UEによるPUCCHにおけるHARQ−ACK情報の送信のために、UEは、HARQ−ACK情報ビットに対するPUCCHリソースのセットを決定した後、HARQ_ACK情報送信のためのPUCCHリソースを決定する。
【0316】
PUCCHリソースの決定は、同一のスロットを示すPDSCH−to−HARQフィードバックタイミングインジケータフィールドの値を有するDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1のうち最後のDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1のPUCCHリソースインジケータフィールドに基づく。
【0317】
UEは、UEをPUCCHにおいて対応するHARQ−ACK情報を検出して送信する。
【0318】
このとき、PUCCHリソース決定のために検出されたDCIフォーマットは、まずサービングセルインデックスにおいて降順にインデックスされた後、PDCCHモニタリング機会インデックス(occasion index)において昇順にインデックスされる。
【0319】
PUCCHリソースインジケータフィールド値は、表7に示すように、上位層パラメータPUCCH−ResourceSetにより提供されるPUCCHリソースセットからPUCCHリソースに対する上位層パラメータResourceListにより提供されるPUCCHリソースインデックスセットの値にマップされ、最大8つのPUCCHリソースがある。
【0321】
PUCCHリソースの1番目のセット及び上位層パラメータresourceListのサイズが8より大きい場合、UEが最後のDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1の検出に応答してPUCCH送信においてHARQ−ACK情報を提供するとき、UEはPUCCHリソースインデックスr
PUCCHを下記の数式3のように決定する。
このとき、r
PUCCHは、0≦r
PUCCH≦R
PUCCH−1である。
【0323】
数式3において、N
CCE,PはDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1に対するPDCCH回答と対応される制御リソースセット(control resource set)の制御チャネル要素(Control Channel Element:CCE)の数である。
【0324】
n
CCE,Pは、PDCCH応答に対する1番目のCCEのインデックスであり、Δ
PRIは、DCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1のPUCCHリソース指示フィールドの値を意味する。
【0325】
結局、送信するHARQ−ACKビット数に応じてPUCCHリソースセットが決定され、当該PUCCHリソースセット内でresourceListに設定されたPUCCHリソースのうちどのリソースを使ってACK/NACKを送信するかがPRIを介してDCIで指示される。
【0326】
ここで、複数のPDCCHにそれぞれスケジュールされた複数のPDSCHに対するACK/NACKは、1つのPUCCHリソースを介して集めて基地局に送信されることができ、このとき、どのようなPUCCHを介してACK/NACKを送信するかは、最後に送信されたPRI情報により決定できる。
【0327】
これは、DCIが送信されるslot nと当該DCIにより割り当てられたPDSCHが送信されるslot n+k、そして該当PDSCHに対するACK/NACKが送信されるslot n+k+jに対してkとjが柔軟(flexible)に設定できるためである。
【0328】
BFRQのためにPRACHを端末が基地局に送信し、これを基地局(gNB)が成功的に受信したら、基地局は端末にPDCCH応答(すなわち、msg.2)を送信することができ、このとき、msg.2は任意のDCIフォーマットを介して送信されることができる。すなわち、DL DCIとUL DCIが両方とも可能である。
【0329】
もし、DL DCIが送信されると、当該DCIに割り当てられたPDSCHに対するACK/NACK PUCCHが基地局に送信されなければならず、当該PUCCHリソースに既に設定された空間関係情報(spatial relation information)はビーム失敗以前に指示されたビームであるので、BFR過程を通じて見つけた新しいDLビームに相応するULビームとは異なり得る。
【0330】
従って、該当ACK/NACKメッセージが基地局に送信される確率が低下する問題が発生する可能性がある。特に、当該ACK/NACKだけでなく、前記BFRQに対する応答を(BFR用途に設定された探索空間(search space)を介して)送信するDCI以前又は以後の時点で(すなわち、他の検索空間を介して)別途のDL DCIが送信され、複数のPDSCHに対するACK/NACKを1つのPUCCHリソースを介して送信するよう指示された場合、当該PDSCHに対するACK/NACHに情報のエラー確率がともに高くなる問題が発生する可能性がある。
【0331】
従って、以下、本明細書ではこのような問題点を解決するための方法について説明する。
【0332】
(方法1)
端末は、ビーム失敗感知後、ビーム失敗復旧要求のためのPRACHを基地局に送信し、BFR検索空間(search space)において基地局が送信したDCIを受信すると、前記DCIが割り当てるPDSCHに対するHARQ−ACK/NACKをPUCCHに送信する。
【0333】
このとき、前記PUCCHを送信するときに用いられる送信ビームは、前記PRACHを送信するときに使用したビームと同一のビームであり得る。
【0334】
基地局が端末により送信されたPRACHを正常に受信した場合、DCIを送信するため、PRACH送信に使用したビームはビーム接続が維持されていると認識できるためである。このとき、PRACHは非競争基盤で送信されることができる。
【0335】
また、前記PUCCHリソースに設定された値を無視し、前記PRACHに該当する新しいビームRSであるSSBリソースID又はCSI−RSリソースIDに変更することができる。
【0336】
このとき、前記PUCCHリソースに設定された値は空間関係情報(spatial relation information)にRRCを介して設定された値であり得るし、前記新しいビームRSは特定時間の間、基地局からACKを受信するまで、基地局から前記PUCCHリソースに対するビームの再設定/変更指示があるまで維持することができる。
【0337】
前述した方法1において、端末は、基地局からDCIを受信した以後の時期には基地局が他のDL DCIを送信しないと仮定するか、DL DCIを送信するとしても前記PUCCHリソースをともに使用してACK/NACKを送信するようにしないと仮定することができるが、このとき、PUCCHリソースは、前記DCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1に含まれたPRIで指示されたPUCCHリソースであり得る。
【0338】
前述したように、PUCCHリソースが128個まで設定できるため、前記PUCCHリソース以外の他のPUCCHリソースは空間関係情報(spatial relation information)により既に設定された情報は変えずに維持することが好ましいかもしれない。
【0339】
ただし、ビーム失敗状態で既存のPUCCHに設定されたビーム情報は、現在の状態と合わない(outdated)可能性がある。
【0340】
従って、i)該当PUCCHリソースを含めているPUCCHリソースセット内の全てのPUCCHリソースに対して前記方法1を適用するか、ii)ACK/NACK用に設定されているPUCCHに対してのみ前記方法1を適用するか、iii)ACK/NACK用及びSR用に設定されたPUCCHに対し、前記方法1を適用することができる。
【0341】
このとき、iii)はCSI報告用途のPUCCHリソースを除いた残りのPUCCHリソースに前記方法1を適用すると見ることもできる。
【0342】
CSI報告用途のPUCCHリソースにおいては前記方法1を適用しない場合もあるが、ビーム失敗状態では、CSI情報が基地局に伝達されても、前記CSIはビーム失敗以前のサービングビームを基準に測定したCSIであるため、重要度が低下したビームであり得るからである。
【0343】
また、このようなCSI用PUCCHリソースに対しては前記方法を適用する必要性が低く、CSI報告用PUCCHはPUCCHリソース別に相異なるTRP/gNB又はTRP’s Rx panel/beamに該当するように意図的に設定されたものである可能性があるからである。
【0344】
次に、PUSCHビームを設定する方法について説明する。
【0345】
現在PUSCHの送信に使用されるビームは、現在フォールバックDCI(すなわち、DCIフォーマット0_0)にスケジュールされる場合、該当セルの活性アップリンク帯域幅部分(active UL BWP)内のPUCCHリソースのうち最も低いIDに該当するPUCCHリソースのビームに従うように設定されている。
【0346】
現在PUSCHの送信に使用されるビームは、DCIフォーマット0_1を使用する場合、コードブック基盤アップリンク送信及びノンコードブック基盤アップリンク送信方式においてSRIフィールドで指示されるSRSリソース送信のときに使用したビームを該当PUSCH送信にも使用するように設定されている。
【0347】
しかしながら、DCIフォーマット0_0を使用する場合、lowest ID PUCCHビームが最適のビームではない確率が高いという問題点がある。非競争ランダムアクセス(contention−free random access:CFRA)基盤BFRQに対するmsg.2及び後続DCIはBFR専用検索空間(BFR search space)において送信されることができる。
【0348】
(方法2)
基地局からBFR検索空間においてDCIフォーマット0_0を受信した端末は、前記DCIが割り当てるPUSCHに対する送信ビームをBFRQを送信したPRACHに使用された送信ビームと同一にすることができる。このとき、PRACHは最近に送信されたPRACHであり得る。
【0349】
一方、BFR検索空間以外の、ユーザ特定検索空間(user specific search space)においてDCIフォーマット0_0を端末が基地局から受信した場合、端末は最も低いIDのPUCCHビームを使用することができる。
【0350】
このとき、BFR検索空間とユーザ特定検索空間は、同一のRNTI(C−RNTI)を利用して探すことができる。
【0351】
基地局が送信するDCIがフォーマット1_0を使用する場合、SRIで指示するSRSリソース送信に使用したビームが最適のビームではないという問題点がある。
【0352】
これを解決するために、方法2のようにPRACH送信に使用したビームと同一のビームをSRSの送信のために使用することができる。
【0353】
(方法3)
BFR検索空間においてDCIフォーマット0_1を受信した端末は、前記DCIが割り当てるPUSCHの送信のためのビームをBFRQのための基地局に送信したPRACH送信ビームと同一したビームを利用することができる。
【0354】
一方、他の方法で、BFR過程で端末が感知した新しいビームRSを基準に非周期的(aperiodic:AP)SRSのプリコーディング/ビームフォーミングを探して送信するようにすることである。前記SRSは、RRCを介してSRSリソースセットの用途がコードブックベース又はノンコードブックベースに設定された場合、PUSCH送信に直接的に連関するコードブックベースの送信又はノンコードブックベースの送信SRSであり得る。
【0355】
一方、AP SRSは、DCIフォーマット1_1でもトリガー可能であるので、基地局は端末にDCIを送信するにおいて、DCIフォーマット1_1を利用することもできる。
【0356】
(方法4)
BFR検索空間において基地局が送信したDCIを介してAP SRSトリガー要求を受信した端末は、前記SRSリソース(ら)の空間関係情報(spatial relation information)を新しいビームRS(例えば、CSI−RS又はSSB)に自動設定する。
【0357】
このとき、基地局が送信した前記DCIは、DCIフォーマット0_1又はDCIフォーマット1_1であり得るし、前記新しいビームRSは端末が最近に基地局に送信したPRACH送信に使用したビームであり得る。
【0358】
前記SRSの空間関係情報(spatial relation information)は、PUCCHと同様にSRSリソースID、SSBリソースID、CSI−RSリソースIDのうち1つに指定されることができ、前述した方法4を適用する場合、BFR検索空間を介してトリガーされたSRSの空間関係情報(spatial relation information)は、新しいビームRSであるSSBリソースID又はCSI−RSリソースIDに自動設定されるようにすることである。このとき、既に設定された空間関係情報(spatial relation information)とは無関係に自動に設定されることができる。
【0359】
前述した方法4は、前記BFR検索空間において端末がSRSトリガリングを受信する場合、常に適用されるように設定されたることもでき、基地局にPRACHを送信した以後に最初に送信するSRS送信時点にのみ適用されることもでき、前記SRSリソースに対する空間関係情報(spatial relation information)が基地局の指示によって別途にアップデートされる前まで持続的に適用されることもできる。
【0360】
方法4を適用すると、後続するPUSCHに対するプリコーディング指示を行うSRIフィールドを前記AP SRSリソースを基準に行うことができる。これをより効率的にするために、BFR検索空間を介してPUSCHがコードブックベース、又はノンコードブックベースの送信にスケジュールされる場合(例えば、DCIフォーマット0_1)、DCIのSRIが指示する情報は前記AP SRSリソース(ら)に対する情報に設定されることができる。
【0361】
このとき、既存のRRCを介して設定されたリソース(ら)に関する情報とは無関係に設定されることができる。すなわち、方法4は、既に設定されたSRSリソースの代わりに、BFR検索空間において基地局から送信されたDCIを介してトリガーされたAP SRSリソース(ら)によりPUSCHプリコーディング/ビームフォーミングを行うようにすることである。
【0362】
前述した方法1は、端末は基地局にBFRQのためのPRACH(非競争基盤PRACHであり得る)を送信した後、BFR検索空間においてDCIを受信し、前記DCIが割り当てるPDSCHに対するHARQ−ACK/NACKを送信するPUCCHリソースの送信ビーム(spatial domain filter)を前記PRACH送信ビームと同一にするか、同一空間関係情報(spatial relation information)を有するように設定する方法に関することである。
【0363】
このとき、端末が受信するDCIはDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1であり得る。
【0364】
このとき、方法1は、前記ACK/NACKを送信する特定PUCCHリソース又はPUCCHのセットに対して適用されることができる。
【0365】
以下で、どのPUCCHリソースまでPRACHと同一のビーム(又は、同一の空間関係(spatial relation))を適用するかを設定する方法について説明する。
【0366】
そのとき、PRACHと同一のビームが適用されるPUCCHリソースは、i)端末の能力(capability)により又はii)基地局の指示/設定により適応的に適用されることができる。
【0367】
特に、前述した方法1ないし方法4は、端末が基地局にPRACHを送信した後、基地局に送信するPUCCHは前記PRACH送信に使用したビームと同一のビームを使用することに関することである。
【0368】
基地局が端末により送信されたPRACHを正常に受信した場合、DCIを送信するので、端末がDCIを正常に受信したら合、PRACH送信に使用したビームはビーム接続が維持されているものと認識できるからである。
【0369】
このとき、i)前記PUCCHは、PRACH送信に利用されるコンポーネントキャリア及び/又は帯域幅部分において送信される全てのPUCCHリソースに対してPRACHと同一のビームが適用されるものであり得る。
【0370】
言い換えると、前記PUCCHは、前記PRACH送信に使われたセルと同一のセルにおいて送信されるものであり得る。すなわち、端末が送信する全てのPUCCHのビームを変更することではなく、PRACHと同一のセルに含まれているPUCCHのみを変更することである。
【0371】
これは、PUCCHリソースそれぞれに設定されたビームのうち、一部のビームに対してビーム失敗が感知される場合、全てのPUCCHリソースのビームを変更させることはリダンダンシー(redundancy)が増加するという問題があり、また、他の用途に設定されたビームに対してもビームを変更すると、既に設定された用途に再び設定しなければならないなどの複雑性があるため、PRACHと同一のセルに含まれているPUCCHのみを変更することが効果的であり得る。
【0372】
ii)一方、基地局が送信するBFR検索空間において受信されたDCIを介してスケジュールされるPDSCHに対するACK/NACK PUCCHリソースに対してのみPRACHと同一のビームが適用されることができる。
【0373】
このようなi)、ii)の各方式は端末/基地局の実現/運用方式によって長所と短所が明らかである。
【0374】
i)の場合、単一端末送信基盤に実現された端末及び/又は当該端末との通信に対して単一基地局/TRP受信ビーム基盤の運用方式にさらに適合する可能性がある。すなわち、当該端末は一時点に1つの送信ビームを維持し、ビーム失敗などによりアップリンクビームペアの変更が必要であるときは、全てのアップリンクビームを変更することがより好ましい。このような端末にii)を適用すると、ビーム失敗の復旧後に他のPUCCHリソースのビームを再設定する過程が必要になるが、i)を適用すると、他のPUCCHリソースのビームを再設定する必要がなくなる効果がある。
【0375】
ii)の場合、前述したように、多重端末ビーム又は多重基地局受信ビームシナリオにおいてビーム失敗が発生した状況で、既に設定されたPUCCHビームのうち一部は依然として有効なビームである可能性があるため、多重端末ビーム又は多重基地局受信ビームシナリオにおいてより適合している。
【0376】
前述したように、i)、ii)方式は長所と短所が明確であるため、端末の好む方式に対する報告、適用可能なPUCCHビーム数に関連した端末の能力報告、又は基地局の設定/指示により端末によってi)又はii)のいずれか1つを適用することが好ましい。
【0377】
このとき、前記端末の能力は、PUCCHのための活性空間関係情報(active spatial relation information)の総数に代替することができ、ここで、活性空間関係情報は、PUCCHリソースに対してMAC CE又はRRCと最終的に選択されて指示された空間関係情報(spatial relation information)を意味する。前記基地局の設定/指示方法において、端末別にどの方法を適用するかは、半静的(semi−static)に設定する方式とより動的に設定する方法が共に考慮されることができる。
【0378】
このとき、半静的に設定する方式はRRCメッセージで設定することができ、動的に設定する方式はDCI又はMAC−CEで設定することができる。
【0379】
動的に指示する方法の1つの方法として、端末はBFR検索空間においてDCIのフォーマットが1_0又は1_1であるDCIを受信する。
【0380】
このとき、DCIによりスケジュールされるPDSCHを介して基地局は端末にMACメッセージを伝達し、当該MACメッセージには端末が送信したPRACHビームに後続PUCCHビームを全て変更するか(i)方式)、又は特定PUCCHリソース(ら)に対してのみビームを変更するか(ii)方式)に対する指示情報が含まれることができる。
【0381】
MAC−CEを利用して、特定PUCCHリソースに対するPUCCH空間関係情報(spatial relation information)を指示又はアップデートできるが、当該MACメッセージにおいてPUCCHリソース(セット)IDフィールドを特定約束された値(例えば、全部0に設定)に指示するか、該当フィールドが存在しない場合、該当MACメッセージは全てのPUCCHリソースの空間関係情報(spatial relation information)を指示又はアップデートする用途として活用されることができる。
【0382】
また、当該MACメッセージにおいて空間関係情報(spatial relation information)フィールドを特定約束された値(例えば、全部0に設定)に指示するか、又は当該フィールドが存在しない場合、最近に送信されたPRACHビームと同一のビーム(又は、同一の空間関係(spatial relation))を適用するように指示することができる。
【0383】
このとき、PRACHビームと同一のビームを使用して特定PUCCHリソース又は全てのPUCCHリソースを送信することができ、前記PRACHはBRFQ用途として非競争基盤に送信されるものであり得る。
【0384】
前記方式に適用されるMACメッセージは、特にBFR検索空間のような特定検索空間を通じてスケジュールされるPDSCHを介するMACメッセージであり得る。
【0385】
前述した各実施形態又は各方法は別個に行われることもでき、1つ又はそれ以上の実施形態又は方法の組み合わせにより行われることにより、本明細書で提案する方法を実現することもできる。
【0386】
図14は、本明細書で提案するアップリンク送信を行う方法を示すフローチャートである。
【0387】
すなわち、
図14は、無線通信システムにおいてアップリンク送信を行う方法を行う端末の動作方法を示す。
【0388】
まず、基地局から、ビーム失敗感知(detection)及びビーム失敗復旧(recovery)に関する設定情報をRRCシグナリングを介して受信する(S1410)。
【0389】
端末は、前記基地局から、基準信号(Reference Signal:RS)を受信する(S1420)。
【0390】
端末は、前記RSに対するビーム失敗が感知されると、前記設定情報に基づいて、受信品質が既に設定された臨界値以上である新しいビームRSと連関したビーム復旧を要求(Beam Failure Recovery Request:BFRQ)のためのPRACH(Physical Random Access Channel)を前記基地局に送信する(S1430)。
【0391】
端末は、前記基地局から、前記PRACHに対するダウンリンク制御情報(Downlink Control Information:DCI)を受信する(S1440)。
【0392】
このとき、前記DCIは、前記PRACHに対する応答を検索するビーム復旧(Beam Failure Recovery:BFR)検索空間内で受信できる。
【0393】
端末は、前記基地局に前記DCIに基づいてアップリンク送信を行う(S1450)。
【0394】
このとき、前記アップリンク
送信は、前記PRACHの送信に使用した空間フィルタ(Spatial Filter)と同一の空間フィルタを用いて
行われることができる。
【0395】
このとき、前記アップリンク
送信は、前記PRACHを送信するコンポーネントキャリア(Component Carrier:CC)又は帯域幅部分(Bandwidth
Part:BWP)と同一のCC又は同一のBWP上で
行われる。
【0396】
このとき、S1430段階は、1回以上受信したRSのビーム失敗回数をカウントする段階、前記ビーム失敗回数は、前記1回以上受信したRSの受信品質が既に設定された基準値以下であるときの回数であり;ビーム失敗回数が既に設定された値以上であると、前記設定情報に基づいて、受信品質が既に設定された臨界値以上である新しいビームRSと連関したBFRQのためのPRACHを前記基地局に送信する段階;であり得る。
【0397】
そして、前記アップリンク
送信は、既に設定された複数のリソースのうち一部のリソースを利用して送信されるPUCCH
送信であり、前記一部のリソースは前記端末能力に基づいて設定されるか、前記基地局から受信される指示情報により設定される。
【0398】
前記DCIは、SRS(Sounding Reference Signal)トリガー要求を含むことができる。
【0399】
前記アップリンク
送信は、前記DCIに対するHARQ−ACK/NACK情報を含むPUCCH(Physical Uplink Control Channel)
送信であり、前記DCIのフォーマットはDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1であり得る。
【0400】
前記アップリンク
送信は、PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)
送信であり、前記DCIのフォーマットは、DCIフォーマット0_0又はDCIフォーマット0_1であり得る。
【0401】
図16及び
図17を参照して本明細書で提案するアップリンク
送信
を行う方法が端末装置において実現される内容について説明する。
【0402】
無線通信システムにおいてアップリンク
送信
を行う端末は、無線信号を送受信するためのRF(Radio Frequency)モジュール;及び前記RFモジュールと機能的に接続されているプロセッサを含む。
【0403】
まず、端末のプロセッサは、基地局から、ビーム失敗感知(detection)及びビーム失敗復旧(recovery)に関する設定情報をRRCシグナリングを介して受信するように前記RFモジュールを制御する。
【0404】
前記プロセッサは、基準信号(Reference Signal:RS)を受信するように前記RFモジュールを制御する。
【0405】
前記プロセッサは、前記RSに対するビーム失敗が感知されると、前記設定情報に基づいて、受信品質が既に設定された臨界値以上である新しいビームRSに連関するビーム復旧要求(Beam Failure Recovery Request:BFRQ)のためのPRACH(Physiical Random Access Channel)を前記基地局に送信するように前記RFモジュールを制御する。
【0406】
前記プロセッサは、前記基地局から、前記PRACHに対するダウンリンク制御情報(Downlink Control Information:DCI)を受信するように前記RFモジュールを制御する。
【0407】
このとき、前記DCIは、前記PRACHに対する応答を検索するビーム復旧(Beam Failure Recovery:BFR)検索空間内に受信されることができる。
【0408】
前記プロセッサは、前記基地局に、前記DCIに基づいてアップリンク送信を行うように前記RFモジュールを制御する。
【0409】
前記アップリンク
送信は、前記PRACHを送信するコンポーネントキャリア(Component Carrier:CC)又は帯域幅部分(Bandwidth Part:BWP)と同一のCC又は同一のBWP上で
行われる。
【0410】
前記プロセッサは、1回以上受信したRSのビーム失敗回数をカウントするよう前記RFモジュールを制御することができる。
【0411】
このとき、前記ビーム失敗回数は、前記1回以上受信したRSの受信品質が既に設定された基準値以下であるときの回数であり得る。
【0412】
前記プロセッサは、ビーム失敗回数が既に設定された値以上であると、前記設定情報に基づいて、受信品質が既に設定された臨界値以上である新しいビームRSと連関するBFRQのためのPRACHを前記基地局に送信するように前記RFモジュールを制御することができる。
【0413】
このとき、前記アップリンク
送信は、既に設定された複数のリソースのうち一部のリソースを利用
する(しての)PUCCH
送信であり、前記一部のリソースは、前記端末の能力に基づいて設定されるか、前記基地局から受信される指示情報により設定される。
【0414】
このとき、前記DCIは、SRS(Sounding Reference Signal)トリガー要求を含むことができる。
【0415】
前記アップリンク
送信は、前記DCIに対するHARQ−ACK/NACK情報を含むPUCCH(Physical Uplink Control Channel)
送信であり、前記DCIのフォーマットはDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1であり得る。
【0416】
前記アップリンク
送信は、PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)
送信であり、前記DCIのフォーマットはDCIフォーマット0_0又はDCIフォーマット0_1であり得る。
【0417】
図15は、本明細書で提案するアップリンク
受信を
行う方法を示すフローチャートである。
【0418】
すなわち、
図15は、無線通信システムにおいて、端末からアップリンク
受信を
行う基地局の動作方法を示す。
【0419】
まず、基地局は端末に、ビーム失敗感知(detection)及びビーム失敗復旧(recovery)に関する設定情報をRRCシグナリングを介して送信する(S1510)。
【0420】
基地局は、前記端末に、基準信号(Reference Signal:RS)を送信する(S1520)。
【0421】
基地局は、前記RSに対するビーム失敗が感知されると、前記設定情報に基づいて、受信品質が既に設定された臨界値以上である新しいビームRSと連関したビーム復旧を要求(Beam Failure Recovery Request:BFRQ)のためのPRACH(Physical Random Access Channel)を前記端末から受信する(S1530)。
【0422】
基地局は、前記端末に、前記PRACHに対するダウンリンク制御情報(Downlink Control Information:DCI)を送信する(S1540)。
【0423】
このとき、前記DCIは、前記PRACHに対する応答を検索するビーム復旧(Beam Failure Recovery:BFR)検索空間内で送信されることができる。
【0424】
基地局は、前記DCIに基づい
て、前記端末からアップリンク
受信を
行う(S1550)。
【0425】
このとき、前記アップリンク
受信は、前記PRACHの送信に使用した空間フィルタ(Spatial Filter)と同一の空間フィルタを用いて
行われることができる。
【0426】
このとき、前記アップリンク
受信は、前記PRACHを送信するコンポーネントキャリア(Component Carrier:CC)又は帯域幅部分(Bandwidth
Part:BWP)と同一のCC又は同一のBWP上で
行われることができる。
【0427】
そして、前記アップリンク
受信は、既に設定された複数のリソースのうち一部のリソースを利用して送信されるPUCCH
を受信するものであり、前記一部のリソースは前記端末の能力に基づいて設定されるか、前記基地局から受信される指示情報により設定される。
【0428】
前記DCIは、SRS(Sounding Reference Signal)トリガー要求を含むことができる。
【0429】
前記アップリンク
受信は、前記DCIに対するHARQ−ACK/NACK情報を含むPUCCH(Physical Uplink Control Channel)
を受信するものであり、前記DCIのフォーマットはDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1であり得る。
【0430】
前記アップリンク
受信は、PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)
を受信するものであり、前記DCIのフォーマットはDCIフォーマット0_0又はDCIフォーマット0_1であり得る。
【0431】
図16及び
図17を参照して本明細書で提案する無線通信システムにおいて、端末からアップリンク
受信を行う動作が基地局装置で実現される内容について説明する。
【0432】
無線通信システムにおいて、アップリンク
受信を行う基地局は、無線信号を送受信するためのRF(Radio Frequency)モジュール;及び前記RFモジュールと機能的に接続されているプロセッサを含むことができる。
【0433】
まず、基地局のプロセッサは、端末に、ビーム失敗感知(detection)及びビーム失敗復旧(recovery)に関する設定情報をRRCシグナリングを介して送信するように前記RFモジュールを制御する。
【0434】
前記プロセッサは、前記端末に、基準信号(Reference Signal:RS)を送信するように前記RFモジュールを制御する。
【0435】
前記プロセッサは、前記RSに対するビーム失敗が感知されると、前記設定情報に基づいて、受信品質が既に設定された臨界値以上である新しいビームRSと連関するビーム復旧要求(Beam Failure Recovery Request:BFRQ)のためのPRACH(Physiical Random Access Channel)を前記端末から受信するように前記RFモジュールを制御する。
【0436】
前記プロセッサは、前記端末に、前記PRACHに対するダウンリンク制御情報(Downlink Control Information:DCI)を送信するように前記RFモジュールを制御する。
【0437】
このとき、前記DCIは、前記PRACHに対する応答を検索するビーム復旧(Beam Failure Recovery:BFR)検索空間内に送信されることができる。
【0438】
前記プロセッサは、前記DCIに基づい
て、前記端末から、アップリンク
受信を行うように前記RFモジュールを制御する。
【0439】
このとき、前記アップリンク
受信は、前記PRACHの送信に使用した空間フィルタ(Spatial Filter)と同一の空間フィルタを用いて
行うことができる。
【0440】
このとき、前記アップリンク
受信は、前記PRACHを送信するコンポーネントキャリア(Component Carrier:CC)又は帯域幅部分(Bandwidth
Part:BWP)と同一のCC又は同一のBWP上で
行うことができる。
【0441】
そして、前記アップリンク
受信は、既に設定された複数のリソースのうち一部のリソースを利用して送信されるPUCCH
を受信することであり、前記一部のリソースは前記端末の能力に基づいて設定されるか、前記基地局から受信される指示情報により設定される。
【0442】
前記DCIは、SRS(Sounding Reference Signal)トリガー要求を含むことができる。
【0443】
前記アップリンク
受信は、前記DCIに対するHARQ−ACK/NACK情報を含むPUCCH(Physical Uplink Control Channel)
を受信することであり、前記DCIのフォーマットはDCIフォーマット1_0又はDCIフォーマット1_1であり得る。
【0444】
前記アップリンク
受信は、PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)
を受信することであり、前記DCIのフォーマットはDCIフォーマット0_0又はDCIフォーマット0_1であり得る。
【0445】
本発明が適用できる装置一般
以下、本発明が適用できる装置について説明する。
【0446】
図16は、本発明の一実施形態による無線通信装置を示す。
図16に示すように、無線通信システムは、第1装置1610と第2装置1620を含むことができる。
【0447】
前記第1装置1610は、基地局、ネットワークノード、送信端末、受信端末、無線装置、無線通信装置、車両、自律走行機能を搭載した車両、コネクティドカー(Connected Car)、ドローン(Unmanned Aerial Vehicle:UAV)、AI(Artificial Intelligence)モジュール、ロボット、AR(Augmented Reality)装置、VR(Virtual Reality)装置、MR(Mixed Reality)装置、ホログラム装置、公共安全装置、MTC装置、IoT装置、医療装置、フィンテック装置(又は、金融装置)、セキュリティ装置、気候/環境装置、5Gサービスと関連した装置又はそれ以外の4次産業革命分野と関連した装置であり得る。
【0448】
前記第2装置1620は、基地局、ネットワークノード、送信端末、受信端末、無線装置、無線通信装置、車両、自律走行機能を搭載した車両、コネクティドカー(Connected Car)、ドローン(Unmanned Aerial Vehicle:UAV)、AI(Artificial Intelligence)モジュール、ロボット、AR(Augmented Reality)装置、VR(Virtual Reality)装置、MR(Mixed Reality)装置、ホログラム装置、公共安全装置、MTC装置、IoT装置、医療装置、フィンテック装置(又は、金融装置)、セキュリティ装置、気候/環境装置、5Gサービスと関連された装置又はそれ以外4次産業革命分野と関連した装置であり得る。
【0449】
例えば、端末は、携帯電話、スマートフォン(smart phone)、ノートパソコン(laptop computer)、デジタル放送用端末、PDA(personal digital assistants)、PMP(portable multimedia player)、ナビゲーション、スレートPC(slate PC)、タブレットPC(tablet PC)、ウルトラブック(ultrabook)、ウェアラブルデバイス(wearable device)(例えば、スマートウオッチ(smartwatch)、スマートグラス(smart glass)、HMD(head mounted display))などを含むことができる。例えば、HMDは、頭に着用する形態のディスプレイ装置であり得る。例えば、HMDは、VR、AR又はMRを実現するために使われることができる。
【0450】
例えば、ドローンは、人が乗らずに無線コントロール信号により飛行する飛行体である。例えば、VR装置は、仮想世界のオブジェクト又は背景などを実装する装置を含むことができる。例えば、AR装置は、現実世界のオブジェクト又は背景などに仮想世界のオブジェクト又は背景を連結して実現する装置を含むことができる。例えば、MR装置は、現実世界のオブジェクト又は背景などに仮想世界のオブジェクト又は背景を融合して実現する装置を含むことができる。例えば、ホログラム装置は、ホログラフィという2つのレーザー光が会って発生する光の干渉現象を活用して、立体情報を記録及び再生して360度立体映像を実現する装置を含むことができる。例えば、公共安全装置は、映像中継装置又はユーザの人体に着用可能な映像装置などを含むことができる。例えば、MTC装置及びIoT装置は、人の直接的な介入又は操作を必要としない装置であり得る。例えば、MTC装置及びIoT装置はMスマートメーター、ベンディングマシーン、温度計、スマート電球、ドアロック又は各種センサなどを含むことができる。例えば、医療装置は、疾病を診断、治療、軽減、処置又は予防する目的で使用される装置であり得る。例えば、医療装置は、傷害又は障害を診断、治療、軽減又は補正する目的で使用される装置であり得る。例えば、医療装置は、構造又は機能を検査、代替、又は変形する目的で使用される装置であり得る。例えば、医療装置は、妊娠を調節する目的で使用される装置であり得る。例えば、医療装置は、診療用装置、手術用装置、(体外)診断用装置、補聴器又は施術用装置などを含むことができる。例えば、セキュリティ装置は、発生する恐れのある危険を防止し、安全を維持するために設置した装置であり得る。例えば、セキュリティ装置は、カメラ、CCTV、レコーダ(recorder)又はブラックボックスなどであり得る。例えば、フィンテック装置は、モバイル決済など金融サービスを提供できる装置の可能性もある。例えば、フィンテック装置は、決済装置又はPOS(Point of Sales)などを含むことができる。例えば、気候/環境装置は、気候/環境をモニタリング又は予測する装置を含むことができる。
【0451】
前記第1装置1610は、プロセッサ1611のような少なくとも1つ以上のプロセッサと、メモリ1612のような少なくとも1つ以上のメモリと、送受信機1613のような少なくとも1つ以上の送受信機とを含むことができる。前記プロセッサ1611は、前述した機能、手順、及び/又は方法を行うことができる。前記プロセッサ1611は、1つ以上のプロトコルを実行することができる。例えば、前記プロセッサ1611は、無線インターフェースプロトコルの1つ以上の階層を実行することができる。前記メモリ1612は、前記プロセッサ1611と接続され、様々な形態の情報及び/又は命令を保存することができる。前記送受信機1613は、前記プロセッサ1611と接続され、無線シグナルを送受信するように制御されることができる。
【0452】
前記第2装置1620は、プロセッサ1621のような少なくとも1つのプロセッサと、メモリ1622のような少なくとも1つ以上のメモリ装置と、送受信機1623のような少なくとも1つの送受信機とを含むことができる。前記プロセッサ1621は、前述した機能、手順、及び/又は方法を行うことができる。前記プロセッサ1621は、1つ以上のプロトコルを実行することができる。例えば、前記プロセッサ1621は、無線インターフェースプロトコルの1つ以上の階層を実現することができる。前記メモリ1622は、前記プロセッサ1621と接続され、様々な形態の情報及び/又は命令を保存することができる。前記送受信機1623は、前記プロセッサ1621と接続され、無線シグナルを送受信するように制御されることができる。
【0453】
前記メモリ1612及び/又は前記メモリ1622は、前記プロセッサ1611及び/又は前記プロセッサ1621の内部又は外部でそれぞれ接続されることもでき、有線又は無線の接続などの多様な技術により他のプロセッサに接続されることもできる。
【0454】
前記第1装置1610及び/又は前記第2装置1620は、1つ以上のアンテナを有することができる。例えば、アンテナ1614及び/又はアンテナ1624は、無線信号を送受信するように構成される。
【0455】
図17は、本明細書で提案する方法適用できる無線通信装置のブロック構成図の他の例示である。
【0456】
図17に示すように、無線通信システムは、基地局1710と基地局の領域内に位置した多数の端末1720を含む。基地局は送信装置で、端末は受信装置で表現されることができ、その逆も可能である。基地局と端末は、プロセッサ(processor)1711、1721、メモリ(memory)1714、1724、1つ以上のTx/Rx RFモジュール(radio frequency module)1715、1725、Txプロセッサ1712、1722、Rxプロセッサ1713、1723、アンテナ1716、1726を含む。プロセッサは、前述した機能、過程及び/又は方法を実現する。より具体的に、DL(基地局から端末への通信)において、コアネットワークからの上位層パケットはプロセッサ1711に提供される。プロセッサは、L2層の機能を実現する。DLにおいて、プロセッサは、論理チャンネルと送信チャネル間の多重化(multiplexing)、無線リソースの割り当てを端末1720に提供し、端末へのシグナリングを担当する。送信(TX)プロセッサ1712は、L1層(すなわち、物理層)に対する多様な信号処理機能を実装する。信号処理機能は、端末においてFEC(forward error correction)を容易にし、コーディング及びインターリービング(coding and interleaving)を含む。符号化及び変調されたシンボルは、並列ストリームに分割され、それぞれのストリームはOFDM副搬送波にマップされ、時間及び/又は周波数領域において基準信号(Reference Signal:RS)とマルチプレキシングされ、IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)を使用して共に結合されて時間領域OFDMAシンボルストリームを運搬する物理的チャンネルを生成する。OFDMストリームは、多重空間ストリームを生成するために空間的にプリコーディングされる。それぞれの空間ストリームは、個別Tx/Rxモジュール(又は、送受信機1715)を介して相異なるアンテナ1716に提供されることができる。それぞれのTx/Rxモジュールは、送信のためにそれぞれの空間ストリームにRF搬送波を変調することができる。端末において、それぞれのTx/Rxモジュール(又は、送受信機1725)は、各Tx/Rxモジュールの各アンテナ1726を介して信号を受信する。それぞれのTx/Rxモジュールは、RFキャリアに変調された情報を復元して、受信(RX)プロセッサ1723に提供する。RXプロセッサは、レイヤ1の多様な信号処理機能を実現する。RXプロセッサは、端末に向かう任意の空間ストリームを復旧するために情報に空間プロセスを行うことができる。もし多数の空間ストリームが端末に向かう場合、多数のRXプロセッサにより単一OFDMAシンボルストリームに結合されることができる。RXプロセッサは、高速フーリエ変換(FFT)を使用してOFDMAシンボルストリームを時間領域から周波数領域に変換する。周波数領域の信号は、OFDM信号のそれぞれのサブキャリアに対する個別的なOFDMAシンボルストリームを含む。それぞれのサブキャリア上のシンボル及び基準信号は、基地局により送信された最も可能性のある信号配置ポイントを決定することにより復元され、復調される。このような軟判定(soft decision)は、チャネル推定値に基づくことができる。軟判定は、物理チャンネル上で基地局により本来送信されたデータ及び制御信号を復元するためにデコーディング及びデインターリービングされる。当該データ及び制御信号は、プロセッサ1721に提供される。
【0457】
UL(端末から基地局への通信)は、端末1720において受信機機能と関連して記述されたものと類似の方式で基地局1710において処理される。それぞれのTx/Rxモジュール1725は、それぞれのアンテナ1726を介して信号を受信する。それぞれのTx/Rxモジュールは、RF搬送波及び情報をRXプロセッサ1723に提供する。プロセッサ1721は、プログラムコード及びデータを保存するメモリ1724と関連することがある。メモリはコンピューター判読媒体として称されてことができる。
【0458】
本発明が適用される通信システムの例
本明細書に開示された構成はこれに制限されるものではないが、本明細書に開示された本発明の多様な説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図は機器間に無線通信/接続(例えば、5G)を必要とする様々な分野に適用できる。
【0459】
以下、図面を参照してより具体的に例示する。以下の図面/説明において同一の図面符号は、異なる内容に記述しない限り、同一するか又は対応されるハードウェアブロック、ソフトウェアブロック又は機能ブロックを例示する。
【0460】
図18は、本発明に適用できる通信システム10000を例示する。
【0461】
図18に示すように、本発明に適用される通信システム10000は、無線機器、基地局及びネットワークを含む。ここで、無線機器は、無線接続技術(例えば、5G NR(New RAT)、LTE(Long Term Evolution))を利用して通信を行う機器を意味し、通信/無線/5G機器と呼ばれることができる。これに制限されることではないが、無線機器は、ロボット10000a、車両10000b−1、10000b−2、XR(eXtended Reality)機器10000c、携帯機器(Hand−held device)10000d、家電10000e、IoT(Internet of Thing)機器10000f、AI機器/サーバ40000を含むことができる。例えば、車両は、無線通信機能が備えられた車両、自律走行車両、車両間通信が可能である車両などが含まれる。ここで、車両は、UAV(Unmanned Aerial Vehicle)(例えば、ドローン)を含むことができる。XR機器は、AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality)/MR(Mixed Reality)機器を含み、HMD(Head−Mounted Device)、車両に備えられたHUD(Head−Up Display)、テレビ、スマートフォン、コンピュータ、ウェアラブルデバイス、家電機器、デジタルサイネージ(signage)、車両、ロボットなどの形態で実現されることができる。携帯機器は、スマートフォン、スマートパッド、ウェアラブル機器(例えば、スマートウォッチ、スマートグラス)、コンピュータ(例えば、ノートパソコンなど)などが含まれる。家電は、TV、冷蔵庫、洗濯機などが含まれる。IoT機器は、センサ、スマートメータなどを含むことができる。例えば、基地局、ネットワークは無線機器でも実現されることができ、特定無線機器20000aは、他の無線機器に基地局/ネットワークノードとして動作することもできる。
【0462】
無線機器10000a〜10000fは、基地局20000を介してネットワーク30000と接続されることができる。無線機器10000a〜10000fにはAI(Artificial Intelligence)技術が適用されることができ、無線機器10000a〜10000fはネットワーク30000を介してAIサーバ40000と接続されることができる。ネットワーク30000は、3Gネットワーク、4G(例えば、LTE)ネットワーク又は5G(例えば、NR)ネットワークなどを利用して構成される。無線機器10000a〜10000fは、基地局20000/ネットワーク30000を介して互いに通信することもあるが、基地局/ネットワークを介せずに、直接通信(例えば、サイドリンク通信(sidelink communication)することもできる。例えば、車両10000b−1、10000b−2は直接通信(例えば、V2V(Vehicle to Vehicle)/V2X(Vehicle to everything) communication)をすることができる。また、IoT機器(例えば、センサ)は、他のIoT機器(例えば、センサ)又は他の無線機器10000a〜10000fと直接通信をすることができる。
【0463】
無線機器10000a〜10000f/基地局20000、基地局20000/基地局20000の間には無線通信/接続15000a、15000b、15000cが行われることができる。ここで、無線通信/接続は、アップ/ダウンリンク通信15000aとサイドリンク通信15000b(又は、D2D通信)、基地局間通信15000c(例えば、リレー(relay)、IAB(Integrated Access Backhaul)のような多様な無線接続技術(例えば、5G NR)を介して行われることができる。無線通信/接続15000a、15000b、15000cを介して無線機器と基地局/無線機器、基地局と基地局は、互いに無線信号を送信/受信することができる。例えば、無線通信/接続15000a、15000b、15000cは、様々な物理チャネルを介して信号を送信/受信することができる。このために、本発明の様々な提案に基づいて、無線信号の送信/受信のための様々な構成情報の設定過程、様々な信号処理過程(例えば、チャネルエンコーディング/デコーディング、変調/復調、リソースマッピング/デマッピングなど)、リソース割り当て過程などのうち少なくとも一部が行われることができる。
【0464】
本発明が適用される無線機器の例
図19は、本発明に適用できる無線機器を例示する。
図19に示すように、第1無線機器1910と第2無線機器1920は、様々な無線接続技術(例えば、LTE、NR)を介して無線信号を送受信することができる。ここで、{第1無線機器1910、第2無線機器1920}は、
図18の{無線機器10000x、基地局20000}及び/又は{無線機器10000x、無線機器10000x}に対応することができる。
【0465】
第1無線機器1910、1つ以上のプロセッサ1912及び1つ以上のメモリ1914を含み、追加的に1つ以上の送受信機1916及び/又は1つ以上のアンテナ1918をさらに含むことができる。プロセッサ1912は、メモリ1914及び/又は送受信機1916を制御し、本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図を実現するように構成される。例えば、プロセッサ1912は、メモリ1914内の情報を処理して第1情報/信号を生成した後、送受信機1916を介して第1情報/信号を含む無線信号を送信することができる。また、プロセッサ1912は、送受信機1916を介して第2情報/信号を含む無線信号を受信した後、第2情報/信号の信号処理から得た情報をメモリ1914に保存することができる。メモリ1914は、プロセッサ1912と接続されることができ、プロセッサ1912の動作に関連した多様な情報を保存することができる。例えば、メモリ1914は、プロセッサ1912により制御されるプロセスのうち一部又は全部を行うか、本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図を行うための命令を含むソフトウェアコードを保存することができる。ここで、プロセッサ1912とメモリ1914は、無線通信技術(例えば、LTE、NR)を実現するように設計された通信モデム/回路/チップの一部であり得る。送受信機1916は、プロセッサ1912と接続されることができ、1つ以上のアンテナ1918を介して無線信号を送信及び/又は受信することができる。送受信機1916は、送信機及び/又は受信機を含むことができる。送受信機1916は、RF(Radio Frequency)ユニットと混用されることができる。本発明で無線機器は通信モデム/回路/チップを意味することもある。
【0466】
第2無線機器1920は、1つ以上のプロセッサ1922、1つ以上のメモリ1924を含み、追加的に1つ以上の送受信機1926及び/又は1つ以上のアンテナ1928をさらに含むことができる。プロセッサ1922は、メモリ1924及び/又は送受信機1926を制御し、本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図を実現するように構成されることができる。例えば、プロセッサ1922は、メモリ1924内の情報を処理して第3情報/信号を生成した後、送受信機1926を介して第3情報/信号を含む無線信号を送信することができる。また、プロセッサ1922は、送受信機1926を介して第4情報/信号を含む無線信号を受信した後、第4情報/信号の信号処理から得た情報をメモリ1924に保存することができる。メモリ1924は、プロセッサ1922と接続されることができ、プロセッサ1922の動作に関連した多様な情報を保存することができる。例えば、メモリ1924は、プロセッサ1922により制御されるプロセスのうち一部又は全部を行うか、本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図を行うための命令を含むソフトウェアコードを保存することができる。ここで、プロセッサ1922とメモリ1924は、無線通信技術(例えば、LTE、NR)を実現するように設計された通信モデム/回路/チップの一部であり得る。送受信機1926は、プロセッサ1922と接続されることができ、1つ以上のアンテナ1928を介して無線信号を送信及び/又は受信することができる。送受信機1926は、送信機及び/又は受信機を含むことができる。送受信機1926はRFユニットと混用されることができる。本発明で無線機器は通信モデム/回路/チップを意味することもある。
【0467】
以下、無線機器1910、1920のハードウェア要素についてより具体的に説明する。これに制限されることではないが、1つ以上のプロトコル層が1つ以上のプロセッサ1912、1922により実現されることができる。例えば、1つ以上のプロセッサ1912、1922は1つ以上の層(例えば、PHY、MAC、RLC、PDCP、RRC、SDAPなどの機能的層)を実現することができる。1つ以上のプロセッサ1912、1922は、本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図によって1つ以上のPDU(Protocol Data Unit)及び/又は1つ以上のSDU(Service Data Unit)を生成することができる。1つ以上のプロセッサ1912、1922は、本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図に応じて、メッセージ、制御情報、データ又は情報を生成することができる。1つ以上のプロセッサ1912、1922は、本文書に開示された機能、手順、提案及び/又は方法によってPDU、SDU、メッセージ、制御情報、データ又は情報を含む信号(例えば、ベースバンド信号)を生成して、1つ以上の送受信機1916、1926に提供することができる。1つ以上のプロセッサ1912、1922は、1つ以上の送受信機1916、1926から信号(例えば、ベースバンド信号)を受信することができ、本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図によってPDU、SDU、メッセージ、制御情報、データ又は情報を取得することができる。
【0468】
1つ以上のプロセッサ1912、1922は、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ又はマイクロコンピュータと呼ばれることができる。1つ以上のプロセッサ1912、1922は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現されることができる。一例として、1つ以上のASIC(Application Specific Integrated Circuit)、1つ以上のDSP(Digital Signal Processor)、1つ以上のDSPD(Digital Signal Processing Device)、1つ以上のPLD(Programmable Logic Device)又は1つ以上のFPGA(Field Programmable Gate Arrays)が1つ以上のプロセッサ1912、1922に含まれることができる。本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図は、ファームウェア又はソフトウェアを使用して実現され、ファームウェア又はソフトウェアはモジュール、手順、機能などを含むように実現されることができる。本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図を行うように設定されたファームウェア又はソフトウェアは1つ以上のプロセッサ1912、1922に含まれるか、1つ以上のメモリ1914、1924に保存されて1つ以上のプロセッサ1912、1922により駆動されることができる。本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図はコード、命令語及び/又は命令語の集合形態でファームウェア又はソフトウェアを使用して実現されることができる。
【0469】
1つ以上のメモリ1914、1924は1つ以上のプロセッサ1912、1922と接続されることができ、多様な形態のデータ、信号、メッセージ、情報、プログラム、コード、指示及び/又は命令を保存することができる。1つ以上のメモリ1914、1924は、ROM、RAM、EPROM、フラッシュメモリ、ハードドライブ、レジスタ、キャッシュメモリ、コンピュータ判読保存媒体及び/又はこれらの組み合わせで構成される。1つ以上のメモリ1914、1924は、1つ以上のプロセッサ1912、1922の内部及び/又は外部に位置することができる。また、1つ以上のメモリ1914、1924は、有線又は無線接続のような多様な技術により1つ以上のプロセッサ1912、1922と接続される。
【0470】
1つ以上の送受信機1916、1926は、1つ以上の他の装置に本文書の方法及び/又は動作順序図などで言及されるユーザデータ、制御情報、無線信号/チャネルなどを送信することができる。1つ以上の送受信機1916、1926は1つ以上の他の装置から本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図などで言及されるユーザデータ、制御情報、無線信号/チャネルなどを受信することができる。例えば、1つ以上の送受信機1916、1926は1つ以上のプロセッサ1912、1922と接続されることができ、無線信号を送受信することができる。例えば、1つ以上のプロセッサ1912、1922は、1つ以上の送受信機1916、1926が1つ以上の他の装置にユーザデータ、制御情報又は無線信号を送信するように制御することができる。また、1つ以上のプロセッサ1912、1922は、1つ以上の送受信機1916、1926が1つ以上の他の装置からユーザデータ、制御情報又は無線信号を受信するように制御することができる。また、1つ以上の送受信機1916、1926は、1つ以上のアンテナ1918、1928と接続されることができ、1つ以上の送受信機1916、1926は、1つ以上のアンテナ1918、1928を介して本文書に開示された説明、機能、手順、提案、方法及び/又は動作順序図などで言及されるユーザデータ、制御情報、無線信号/チャネルなどを送受信するように設定されることができる。本文書において、1つ以上のアンテナは、複数の物理アンテナ(例、アンテナポート)であり得る。1つ以上の送受信機1916、1926は、受信されたユーザデータ、制御情報、無線信号/チャネルなどを1つ以上のプロセッサ1912、1922を利用して処理するために、受信された無線信号/チャネルなどをRFバンド信号からベースバンド信号に変換(Convert)することができる。1つ以上の送受信機1916、1926は、1つ以上のプロセッサ1912、1922を利用して処理されたユーザデータ、制御情報、無線信号/チャネルなどをベースバンド信号からRFバンド信号に変換することができる。このために、1つ以上の送受信機1916、1926は、(アナログ)オシレータ及び/又はフィルタを含むことができる。
【0471】
本発明が適用される無線機器の活用例
図20は、本発明に適用される無線機器の他の例を示す。無線機器は、使用例/サービスによって様々な形態で実現されることができる(
図18を参照)。
【0472】
図20に示すように、無線機器1910、1920は
図19の無線機器1910、1920に対応し、多様な要素(element)、成分(component)、ユニット/部(unit)、及び/又はモジュール(module)で構成される。例えば、無線機器1910、1920は、通信部2010、制御部2020、メモリ部2030及び追加要素2040を含むことができる。通信部は、通信回路2012及び送受信機(ら)2014を含むことができる。例えば、通信回路2012は、
図19の1つ以上のプロセッサ1912、1922及び/又は1つ以上のメモリ1914、1924を含むことができる。例えば、送受信機(ら)2014は、
図19の1つ以上の送受信機1916、1926及び/又は1つ以上のアンテナ1918、1928を含むことができる。制御部2020は、通信部2010、メモリ部2030及び追加要素2040と電気的に接続され、無線機器の諸動作を制御する。例えば、制御部2020は、メモリ部2030に保存されたプログラム/コード/命令/情報に基づいて無線機器の電気的/機械的動作を制御することができる。また、制御部2020は、メモリ部2030に保存された情報を通信部2010を介して外部(例えば、他の通信機器)に無線/有線インタフェースを介して送信するか、通信部2010を介して、外部(例えば、他の通信機器)から無線/有線インタフェースを介して受信された情報をメモリ部2030に保存することができる。
【0473】
追加要素2040は、無線機器の種類によって様々に構成される。例えば、追加要素2040は、パワーユニット/バッテリ、入出力部(I/O unit)、駆動部及びコンピューティング部のうち少なくとも1つを含むことができる。これに制限されることではないが、無線機器は、ロボット(
図18の10000a)、車両(
図18の10000b−1、10000b−2)、XR機器(
図18の10000c)、携帯機器(
図18の10000d)、家電(
図18の10000e)、IoT機器(
図18の10000f)、デジタル放送用端末、ホログラム装置、公共安全装置、MTC装置、医療装置、フィンテック装置(又は、金融装置)、セキュリティ装置、気候/環境装置、AIサーバ/機器(
図18の40000)、基地局(
図18の20000)、ネットワークノードなどの形態で実現されることができる。無線機器は、使用例/サービスによって移動可能であるか、固定された場所で使用されることができる。
【0474】
図20において、無線機器1910、1920内の様々な要素、成分、ユニット/部、及び/又はモジュールは、全体が有線インタフェースを介して相互接続されるか、少なくとも一部が通信部2010を介して無線に接続されることができる。例えば、無線機器1910、1920内で制御部2020と通信部2010は有線で接続され、制御部2020と第1ユニット(例えば、2030、2040)は通信部2010を介して無線に接続されることができる。また、無線機器1910、1920内の各要素、成分、ユニット/部、及び/又はモジュールは、1つ以上の要素をさらに含むことができる。例えば、制御部2020は、1つ以上のプロセッサ集合で構成されることができる。例えば、制御部2020は、通信制御プロセッサ、アプリケーションプロセッサ(Application processor)、ECU(Electronic Control Unit)、グラフィック処理プロセッサ、メモリ制御プロセッサなどの集合で構成されることができる。他の例として、メモリ部2030は、RAM(Random Access Memory)、DRAM(Dynamic RAM)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ(flash memory)、揮発性メモリ(volatile memory)、非揮発性メモリ(non−volatile memory)及び/又はこれらの組み合わせで構成される。
【0475】
以上で説明された実施形態は本発明の構成要素と特徴が所定の形態に結合されたものである。各構成要素または特徴は別途の明示的な言及がない限り、選択的なものとして考慮されなければならない。各構成要素または特徴は他の構成要素や特徴と結合されない形態に実施できる。また、一部の構成要素及び/又は特徴を結合して本発明の実施形態を構成することも可能である。本発明の実施形態で説明される動作の順序は変更できる。ある実施形態の一部の構成や特徴は他の実施形態に含まれることができ、または他の実施形態の対応する構成または特徴と取替できる。特許請求範囲で明示的な引用関係がない請求項を結合して実施形態を構成するか、または出願後の補正により新たな請求項に含めることができることは自明である。
【0476】
本発明に従う実施形態は、多様な手段、例えば、ハードウェア、ファームウエア(firmware)、ソフトウェア、またはそれらの結合などにより実現できる。ハードウェアによる実現の場合、本発明の一実施形態は1つまたはその以上のASICs(application specific integrated circuits)、DSPs(digital signal processors)、DSPDs(digital signal processing devices)、PLDs(programmable logic devices)、FPGAs(field programmable gate arrays)、プロセッサ、コントローラー、マイクロコントローラー、マイクロプロセッサなどにより実現できる。
【0477】
ファームウエアやソフトウェアによる実現の場合、本発明の一実施形態は以上で説明された機能または動作を行うモジュール、手続、関数などの形態に実現できる。ソフトウェアコードはメモリーに格納されてプロセッサにより駆動できる。前記メモリーは前記プロセッサの内部または外部に位置し、既に公知された多様な手段により前記プロセッサとデータをやり取りすることができる。
【0478】
本発明は本発明の必須的な特徴を逸脱しない範囲で他の特定の形態に具体化できることは通常の技術者に自明である。したがって、前述した詳細な説明は全ての面で制限的に解析されてはならず、例示的なものとして考慮されなければならない。本発明の範囲は添付した請求項の合理的な解析により決定されなければならず、本発明の等価的な範囲内での全ての変更は本発明の範囲に含まれる。