(57)【要約】  端末がフィードバック情報を送信する方法は、端末が測定したチャネルに関連する行列に対して、左辺及び右辺の各々に変換行列を乗じて第１行列を算出する段階；第１行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を０に変換する第１変換又は臨界値を超える要素を除いた残りの要素を０に変換する第２変換を行って第２行列を算出する段階；第２行列を量子化して第３行列を算出する段階；第３行列において所定のパターンに従って特定の部分を選択してベクトルを構成する段階；上記構成されたベクトルに圧縮センシングのためのセンシング行列を乗じて算出された出力をビットで構成する段階;及び出力されたビットを基地局に送信する段階を含む。
2020521360.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末がフィードバック情報を送信する方法であって、
前記端末が測定したチャネルに関連する行列に対して、左辺及び右辺の各々に変換行列を乗じて第１行列を算出する段階；
前記第１行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を０に変換する第１変換又は臨界値を超える要素を除いた残りの要素を０に変換する第２変換を行って第２行列を算出する段階；
前記第２行列を量子化して第３行列を算出する段階；
前記第３行列において所定のパターンに従って特定の部分を選択してベクトルを構成する段階；
前記構成されたベクトルに圧縮センシングのためのセンシング行列を乗じて算出された出力をビットで構成する段階;及び
前記出力されたビットを基地局に送信する段階を含んでなる、フィードバック情報を送信する方法。
【請求項２】
前記所定のパターンに従う特定の部分の選択は、前記第３行列の全ての構成要素を選択することである、請求項１に記載のフィードバック情報を送信する方法。
【請求項３】
前記所定のパターンに従う特定の部分の選択は、前記端末のチャネルに関連する行列がエルミート(Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ)行列である場合は、前記第３行列において上三角(ｕｐｐｅｒ ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ)要素のみを選択することである、請求項１に記載のフィードバック情報を送信する方法。
【請求項４】
前記第２行列を算出する段階は、前記第１変換及び前記第２変換を行う前に前記第１行列に単位行列(ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ)を乗ずる段階を含んでなる、請求項１に記載のフィードバック情報を送信する方法。
【請求項５】
前記変換行列はＤＦＴ(Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ)行列を含んでなる、請求項１に記載のフィードバック情報を送信する方法。
【請求項６】
前記端末のチャネルに関連する行列はチャネル行列又はチャネル共分散行列を含んでなる、請求項１に記載のフィードバック情報を送信する方法。
【請求項７】
前記センシング行列は全ての行列要素が１つ又は−１で構成された行列に該当する、請求項１に記載のフィードバック情報を送信する方法。
【請求項８】
前記センシング行列、前記量子化のための関数、前記第１又は第２変換の規則又は前記変換行列に関する情報を上位階層シグナリングにより前記基地局から受信する、請求項１に記載のフィードバック情報を送信する方法。
【請求項９】
フィードバック情報を送信する端末であって、
前記端末が測定したチャネルに関連する行列に対して、左辺及び右辺の各々に変換行列を乗じて第１行列を算出し、
前記第１行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を０に変換する第１変換又は臨界値を超える要素を除いた残りの要素を０に変換する第２変換を行って第２行列を算出し、
前記第２行列を量子化して第３行列を算出し、
前記第３行列において所定のパターンに従って特定の部分を選択してベクトルを構成し、
前記構成されたベクトルに圧縮センシングのためのセンシング行列を乗じて算出された出力をビットで構成するプロセッサ;及び
前記出力されたビットを基地局に送信する送信器を含んでなる、端末。
【請求項１０】
前記プロセッサは前記所定のパターンに従う特定の部分の選択として前記第３行列の全ての構成要素を選択する、請求項９に記載の端末。
【請求項１１】
前記プロセッサは前記端末のチャネルに関連する行列がエルミート(Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ)行列である場合は、前記所定のパターンに従う特定の部分の選択として前記第３行列において上三角(Ｕｐｐｅｒ ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ)要素のみを選択する、請求項９に記載の端末。
【請求項１２】
前記プロセッサは前記第２行列の算出のために前記第１変換及び前記第２変換を行う前に前記第１行列に単位行列(ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ)を乗ずる、請求項９に記載の端末。
【請求項１３】
前記端末のチャネルに関連する行列はチャネル行列又はチャネル共分散行列を含んでなる、請求項９に記載の端末。
【請求項１４】
前記センシング行列は全ての行列要素が１又は−１で構成された行列に該当する、請求項９に記載の端末。
【請求項１５】
さらに前記センシング行列、前記量子化のための関数、前記第１又は第２変換の規則又は前記変換行列に関する情報を上位階層シグナリングにより前記基地局から受信する受信器を含んでなる、請求項９に記載の端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は無線通信に関し、より詳しくは、フィードバック情報を送信する方法及びそのための端末に関する。
【背景技術】
【０００２】
より多い通信機器がより大きい通信容量を要求することにより、既存のＲＡＴに比べて向上したモバイル広帯域通信に対する必要性が台頭しつつある。また、複数の装置と客体（ｏｂｊｅｃｔ）とを相互接続していつどこでも様々なサービスを提供するための大規模機械タイプ通信（ｍａｓｓｉｖｅ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｙｐｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ；ｍＭＴＣ）は、次世代通信において考慮すべき主要争点の一つである。
【０００３】
また、信頼度及び待機時間に敏感なサービス／ＵＥを考慮して設計される通信システムに関する議論が進行中である。このように、Ｎｅｗ ＲＡＴでは、向上したモバイル広帯域通信（ｅＭＢＢ）、ｍＭＴＣ、ＵＲＬＬＣ（ｕｌｔｒａ−ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ ｌｏｗ ｌａｔｅｎｃｙ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを考慮したサービスが論議されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明で遂げようとする技術的課題は、端末がページングメッセージを受信する方法を提供することにある。
【０００５】
本発明で遂げようとする他の技術的課題は、ページングメッセージを受信するための端末を提供することにある。
【０００６】
本発明で遂げようとする技術的目的は以上で言及した事項に限定されず、言及していない別の技術的課題は、以下に説明する本発明の実施例から、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者によって考慮され得る。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記技術的課題を達成するための、端末がフィードバック情報を送信する方法は、端末が測定したチャネルに関連する行列に対して、左辺及び右辺の各々に変換行列を乗じて第１行列を算出する段階；第１行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を０に変換する第１変換又は臨界値を超える要素を除いた残りの要素を０に変換する第２変換を行って第２行列を算出する段階；第２行列を量子化して第３行列を算出する段階；第３行列において所定のパターンに従って特定の部分を選択してベクトルを構成する段階；上記構成されたベクトルに圧縮センシングのためのセンシング行列を乗じて算出された出力をビットで構成する段階;及び出力されたビットを基地局に送信する段階を含む。
【０００８】
所定のパターンに従う特定の部分の選択では、第３行列の全ての構成要素を選択することができる。所定のパターンに従う特定の部分の選択は、端末のチャネルに関連する行列がエルミート(Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ)行列である場合は、第３行列において上三角(ｕｐｐｅｒ ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ)要素のみを選択することである。第２行列を算出する段階は、第１変換及び第２変換を行う前に第１行列に単位行列(ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ)を乗ずる段階を含む。
【０００９】
変換行列はＤＦＴ(Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ)行列を含む。端末のチャネルに関連する行列はチャネル行列又はチャネル共分散行列を含む。センシング行列は全ての行列要素が１つ又は−１で構成された行列に該当する。センシング行列、量子化のための関数、第１又は第２変換の規則又は変換行列に関する情報を上位階層シグナリングにより基地局から受信することができる。
【００１０】
他の技術的課題を達成するための、フィードバック情報を送信する端末は、端末のチャネルに関連する行列に対して、左辺及び右辺の各々に変換行列を乗じて第１行列を算出し、第１行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を０に変換する第１変換又は臨界値を超える要素を除いた残りの要素を０に変換する第２変換を行って第２行列を算出し、第２行列を量子化して第３行列を算出し、第３行列において所定のパターンに従って特定の部分を選択してベクトルを構成し、該構成されたベクトルに圧縮センシングのためのセンシング行列を乗じて算出された出力をビットで構成するプロセッサ;及び出力されたビットを基地局に送信する送信器を含む。
【００１１】
プロセッサは所定のパターンに従う特定の部分の選択として第３行列の全ての構成要素を選択することができる。プロセッサは端末のチャネルに関連する行列がエルミート(Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ)行列である場合は、所定のパターンに従う特定の部分の選択として第３行列において上三角(Ｕｐｐｅｒ ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ)要素のみを選択することができる。プロセッサは第２行列の算出のために第１変換及び第２変換を行う前に第１行列に単位行列(ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ)を乗ずることができる。端末のチャネルに関連する行列はチャネル行列又はチャネル共分散行列を含む。センシング行列は全ての行列要素が１又は−１で構成された行列に該当する。さらにセンシング行列、量子化のための関数、第１又は第２変換の規則又は変換行列に関する情報を上位階層シグナリングにより基地局から受信する受信器を含む。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一実施例によれば、端末のチャネルに関連する行列Ｘの要素を全てフィードバックすることではなく、チャネル希少性(ｃｈａｎｎｅｌ ｎ)の特性を用いて優性の要素のみを有してフィードバックを行うことによりフィードバックオーバーヘッドを顕著に減らすことができる。
【００１３】
本発明に係る効果は、以上で言及した効果に制限されず、言及していない他の効果は、以下の発明の詳細な説明から、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者に明確に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
本発明に関する理解を助けるために詳細な説明の一部として含まれる添付の図面は、本発明に関する実施例を提供し、詳細な説明と共に本発明の技術的思想を説明する。
【図１】本発明を具現するためのシステムを例示する図である。
【図２】データチャネルと制御チャネルがＴＤＭされたサブフレームの構造を例示する図である。
【図３】ハイブリッドビーム形成のためのブロック図である。
【図４】ハイブリッドビーム形成においてＢＲＳシンボルにマッピングされたビームを例示する図である。
【図５】ｍｍＷａｖｅにおいて一例として２５６アンテナで構成された場合、Ｔｘチャネルの共分散行列(ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ)の角ドメイン(ａｎｇｕｌａｒ ｄｏｍａｉｎ)の希少性(ｓｐａｒｓｉｔｙ)を例示する図である。
【図６】Ｖ２の非ゼロ値を量子化する方法を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の好適な実施形態を、添付の図面を参照して詳細に説明する。添付の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するためのもので、本発明を実施できる唯一の実施形態を示すものではない。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、当業者には、本発明がそれらの具体的な細部事項なしにも実施可能であるということが理解される。例えば、以下の詳細な説明は移動通信システムが３ＧＰＰ ＬＴＥ、ＬＴＥ−Ａ、５Ｇシステムである場合を仮定して具体的に説明するが、３ＧＰＰ ＬＴＥ、ＬＴＥ−Ａの特有の事項を除けば他の任意の移動通信システムにも適用できる。
【００１６】
場合によっては、本発明の概念が曖昧になるのを避けるために、公知の構造及び装置は省略されたり、各構造及び装置の核心機能を中心にしたブロック図の形式で示されることもある。また、本明細書全体において同一の構成要素には同一の図面符号を使用して説明する。
【００１７】
なお、以下の説明において、端末は、ＵＥ(Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ)、ＭＳ(Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ)、ＡＭＳ(Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ)等、移動または固定型のユーザ端機器を総称すると仮定する。また、基地局は、Ｎｏｄｅ Ｂ、ｅＮｏｄｅ Ｂ、Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＡＰ(ａｃｃｅｓｓ Ｐｏｉｎｔ)など端末と通信するネットワーク端の任意のノードを総称すると仮定する。
【００１８】
移動通信システムにおいて、端末或いはユーザ機器(Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ)は基地局から下りリンクにより情報を受信することができ、端末は上りリンクにより情報を送信することができる。端末が送信又は受信する情報としては、データ及び様々な制御情報があり、端末が送信又は受信する情報の種類用途によって様々な物理チャネルが存在する。
【００１９】
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）などのような様々な無線接続システムに用いることができる。ＣＤＭＡは、ＵＴＲＡ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ）やＣＤＭＡ２０００のような無線技術（ｒａｄｉｏ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）によって具現することができる。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）のような無線技術によって具現することができる。ＯＦＤＭＡは、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２−２０、Ｅ−ＵＴＲＡ（Ｅｖｏｌｖｅｄ ＵＴＲＡ）などのような無線技術によって具現することができる。ＵＴＲＡは、ＵＭＴＳ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ）の一部である。３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）ＬＴＥ（ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）は、Ｅ−ＵＴＲＡを用いるＥ−ＵＭＴＳ（Ｅｖｏｌｖｅｄ ＵＭＴＳ）の一部であり、下りリンクでＯＦＤＭＡを採用し、上りリンクでＳＣ−ＦＤＭＡを採用する。ＬＴＥ−Ａ（Ａｄｖａｎｃｅｄ）は、３ＧＰＰ ＬＴＥの進化したバージョンである。
【００２０】
一方、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要されたもので、これらの特定用語の使用は、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲で他の形態に変更可能である。
【００２１】
図１は本発明を具現するためのシステムを例示する図である。
【００２２】
図１を参照すると、無線通信システムは基地局(ＢＳ)１０及び１つ以上の端末(ＵＥ)２０を含む。下りリンクにおいて、送信器はＢＳ１０の一部であり、受信器はＵＥ２０の一部である。上りリンクにおいて、ＢＳ１０はプロセッサ１１、メモリ１２及び無線周波数(ＲＦ)ユニット１３(送信器及び受信器)を含む。プロセッサ１１は本出願に提案された手続き及び／又は方法を具現するように構成される。メモリ１２はプロセッサ１１に結合してプロセッサ１１を動作させるための様々な情報を格納する。ＲＦユニット１３はプロセッサ１１に結合して無線信号を送信及び／又は受信する。ＵＥ２０はプロセッサ２１、メモリ２２及びＲＦユニット２３(送信器及び受信器)を含む。プロセッサ２１は本出願に提案された手続き及び／又は方法を具現するように構成される。メモリ２２はプロセッサ２１に結合してプロセッサ２１を動作させるための様々な情報を格納する。ＲＦユニット２３はプロセッサ２１に結合して無線信号を送信及び／又は受信する。ＢＳ１０及び／又はＵＥ２０は単一アンテナ及び多重アンテナを有する。ＢＳ１０及びＵＥ２０のうちのいずれか１つが多重アンテナを有する場合、無線通信システムがＭＩＭＯ(ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｉｎｐｕｔ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｏｕｔｐｕｔ)システムとも呼ばれる。
【００２３】
この明細書においては、端末のプロセッサ２１と基地局のプロセッサ１１は各々、端末２０及び基地局１０が信号を受送信する機能及び格納する機能などを除いて、信号及びデータを処理する動作を行っているが、説明の便宜のために、以下ではプロセッサ１１、２１を特に言及しない。プロセッサ１１、２１に関する言及が特になくても、信号の送受信機能ではないデータ処理などの一連の動作を行っていると言える。
【００２４】
５世代Ｎｅｗ ＲＡＴにおいて遅延(ｌａｔｅｎｃｙ)を最小化するために、以下の図２のような制御チャネルとデータチャネルがＴＤＭされる構造をフレーム構造の１つとして考えることができる。
【００２５】
本発明では、５世代(５Ｇ)通信システムのための様々な新しいフレーム構造を提案する。次世代の５Ｇシステムでは、ｅＭＢＢ(Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ ＢｒｏａｄＢａｎｄ)／ｕＭＴＣ(Ｕｌｔｒａ−Ｒｅｌｉａｂｌｅ Ｍａｃｈｉｎｅ−ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ)／ｍＭＴＣ(Ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ−ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ)などにシナリオを区分することができる。ｅＭＢＢは高効率スペクトル、高いユーザ経験データレート、高ピークデータレートなどの特性を有する次世代移動通信シナリオであり、ｕＭＴＣは超高信頼度、超低遅延、超高有効性などの特性を有する次世代移動通信シナリオであり(例えば、ｖ２Ｘ、応急サービス、リモートコントロール)、ｍＭＴＣは安価、低エネルギー、短いパケット、大型接続性の特性を有する次世代移動通信シナリオである(例えば、ＩｏＴ)。
【００２６】
５Ｇ ＮＲにおいて、遅延を最小化するために、以下の図２のような制御チャネルとデータチャネルが時間分割多重化(Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ、ＴＤＭ)される構造がフレーム構造の１つとして考えられる。
【００２７】
図２はデータチャネルと制御チャネルがＴＤＭされたサブフレームの構造を例示する図である。
【００２８】
図２において斜線領域はＤＣＩ(Ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ)伝達のための物理下りリンク制御チャネル(例えば、Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ(ＰＤＣＣＨ))の送信領域を示し、最後のシンボルはＵＣＩ(Ｕｐｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ)伝達のための物理上りリンク制御チャネル(例えば、Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｕｐｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ＣＨａｎｎｅｌ(ＰＵＣＣＨ))の送信領域を示す。ここで、基地局が端末に伝達する制御情報であるＤＣＩは、端末が把握すべきセル設定に関する情報、下りリンクスケジューリングなどの下りリンク特定(ＤＬ ｓｐｅｃｉｆｉｃ)情報、及びＵＬグラントなどのような上りリンク特定(ＵＬ ｓｐｅｃｉｆｉｃ)情報などを含む。また端末が基地局に伝達する制御情報であるＵＣＩは、下りリンクデータに対するＨＡＲＱ ＡＣＫ／ＮＡＣＫ報告、下りリンクチャネル状態に対するＣＳＩ報告、及びＳＲ(Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｒｅｑｕｅｓｔ)などを含む。
【００２９】
図２において、ハッチング表示のない領域は、ＤＬ/ＵＬ柔軟性のためにＤＬ又はＵＬ区間が柔軟に設定される。一例として、ＤＬデータ送信のためのデータチャネル(例えば、物理下りリンク共有チャネル(Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ；ＰＤＳＣＨ))として使用されることができ、ＵＬデータ送信のためのデータチャネル(例えば、物理上りリンク共有チャネル(Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｕｐｌｉｎｋ Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ、ＰＵＳＣＨ)が使用されることもできる。かかる構造の特徴は、１つのサブフレーム内でＤＬ送信とＵＬ送信が順に行われて、ｅＮＢがサブフレーム内でＤＬデータを送信し、ＵＥからＤＬデータに対するＨＡＲＱ ＡＣＫ／ＮＡＣＫ信号を受信することができる。結果として、データ送信のエラー発生時にデータの再送信までかかる時間を減らすことができ、これにより最終データの伝達遅延を最小化することができる。
【００３０】
かかるセルフサブフレーム構造において、基地局とＵＥが送信モードから受信モードへの転換過程又は受信モードから送信モードへの転換過程のための時間ギャップ(ｔｉｍｅ ｇａｐ)が必要である。このために、セルフサブフレーム構造において、下りリンク(ＤＬ)から上りリンク(ＵＬ)に転換される時点の一部のＯＦＤＭシンボルがＧＰ(ｇｕａｒｄ ｐｅｒｉｏｄ)として設定される。
【００３１】
アナログビーム形成(Ａｎａｌｏｇ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ)
【００３２】
ミリ波(Ｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ Ｗａｖｅ、ｍｍＷ)では波長が短いので、同一面積に多数のアンテナ要素(ｅｌｅｍｅｎｔ)の設置が可能である。即ち、３０ＧＨｚ帯域において波長は１ｃｍであるので、４＊４ｃｍのパネルに０．５ｌａｍｂｄａ(波長)間隔で２次元(２−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ)配列する場合、総６４(８ｘ８)個のアンテナ要素を設けることができる。これにより、ミリ波(ｍｍＷ)では多数のアンテナ要素を使用してビーム形成(ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ、ＢＦ)利得を上げてカバレッジを増加させるか、或いはスループット(ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ)を向上させることができる。
【００３３】
この時、アンテナ要素ごとに伝送パワー及び位相の調節ができるように、各々のアンテナ要素はＴＸＲＵ(ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ)を含む。これにより、各々のアンテナ要素は周波数リソースごとに独立的なビーム形成を行うことができる。しかし、１００余個の全てのアンテナ要素にＴＸＲＵを設けることは費用面で実効性が乏しい。従って、１つのＴＸＲＵに多数のアンテナ要素をマッピングし、アナログ位相シフター(ａｎａｌｏｇ ｐｈａｓｅ ｓｈｉｆｔｅｒ)でビーム方向を調節する方式が考えられている。かかるアナログビーム形成方式では全帯域において１つのビーム方向のみを形成できるので、周波数選択的なビーム形成が難しいという短所がある。
【００３４】
これを解決するために、デジタルビーム形成及びアナログビーム形成の中間形態として、Ｑ個のアンテナ要素より少ない数のＢ個のＴＸＲＵを有するハイブリッドビーム形成(ｈｙｂｒｉｄ ＢＦ)が考えられる。この場合、Ｂ個のＴＸＲＵとＱ個のアンテナ要素の連結方式によって差はあるが、同時に伝送可能なビームの方向はＢ個以下に制限される。
【００３５】
ハイブリッドビーム形成(Ｈｙｂｒｉｄ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ)
【００３６】
図３はハイブリッドビーム形成のためのブロック図である。
【００３７】
ＮＲシステムでは、多数のアンテナが使用される場合、デジタルビーム形成とアナログビーム形成を結合するハイブリッドビームフォーミング技法が台頭されている。この時、アナログビーム形成(又はＲＦビーム形成)は、ＲＦ端でプリコーディング(Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ)(又は組み合わせ(Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ))を行う動作を意味する。ハイブリッドビーム形成技法においては、ベースバンド(ｂａｓｅｂａｎｄ)端とＲＦ端は各々プリコーディング(又は組み合わせ)方式を使用することにより、ＲＦチェーンの数とＤ／Ａ(又はＡ/Ｄ)コンバーターの数を減らしながらデジタルビーム形成に近接する性能を得られるという長所がある。説明の便宜上、図４に示したように、ハイブリッドビーム形成の構造は、Ｎ個の送受信端(ＴＸＲＵ)及びＭ個の物理的アンテナで表すことができる。この時、送信端から伝送するＬ個のデータ階層(ｄｉｇｉｔａｌ ｌａｙｅｒ)に対するデジタルビーム形成は、Ｎ＊Ｌ(Ｌ ｂｙ Ｌ)行列で表される。その後、変換されたＮ個のデジタル信号はＴＸＲＵを介してアナログ信号に変換され、変換された信号に対してＭ＊Ｎ(Ｍ ｂｙ Ｎ)行列で表されるアナログビーム形成が適用される。
【００３８】
図３は、ＴＸＲＵ及び物理的アンテナ観点におけるハイブリッドビーム形成の構造を簡単に示す図である。この時、図３においてデジタルビームの数はＬ個であり、アナログビームの数はＮ個である。さらに、ＮｅｗＲＡＴシステムにおいては、基地局がアナログビーム形成をシンボル単位で変更できるように設計して、所定の地域に位置した端末に効率的なビーム形成を支援する方法が考えられる。さらに、図３に示したように、所定のＮ個のＴＸＲＵとＭ個のＲＦアンテナを１つのアンテナパネルに定義した時、本発明によるＮｅｗＲＡＴシステムにおいては、互いに独立したハイブリッドビーム形成が適用可能な複数のアンテナパネルを導入する方案も考えられる。
【００３９】
基地局が複数のアナログビームを活用する場合、端末ごとに信号の受信に有利するアナログビームが異なる。よって本発明が適用可能なＮＲシステムにおいては、基地局が所定のサブフレーム(ＳＦ)内でシンボルごとに異なるアナログビームを適用して(少なくとも同期信号、システム情報、ページング(ｐａｇｉｎｇ)など)信号を伝送することにより、全ての端末が受信機会を得るようにするビーム掃引(ｂｅａｍ ｓｗｅｅｐｉｎｇ)動作が考えられている。
【００４０】
図４はハイブリッドビーム形成においてＢＲＳシンボルにマッピングされたビームを例示する図である。
【００４１】
図４は、下りリンク(ＤＬ)の送信過程において、同期信号とシステム情報に対するビームスイーピング動作を図示している。図４において、Ｎｅｗ ＲＡＴシステムのシステム情報がブロードキャスト方式で送信される物理リソース(又は物理チャネル)をｘＰＢＣＨ(ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ Ｃｈａｎｎｅｌ)と称する。この時、１シンボル内で互いに異なるアンテナパネルに属するアナログビームは同時送信され、アナログビームごとのチャネルを測定するために、図４に示したように、(特定のアンテナパネルに対応する)単一のアナログビームが適用されて送信される参照信号(ＲＳ)であるＢＲＳ(Ｂｅａｍ ＲＳ)を導入する方案が考えられる。ＢＲＳは複数のアンテナポートに対して定義され、ＢＲＳの各アンテナポートは単一のアナログビームに対応することができる。図５では、ビームを測定するための参照信号ＲＳとして使用されるＲＳをＢＲＳと称しているが、他の名称であってもよい。この時、ＢＲＳとは異なって、同期信号又はｘＰＢＣＨは任意の端末が正確に受信できるように、アナログビームグループ内の全てのアナログビームが適用されて送信されることができる。
【００４２】
圧縮センシング(Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ Ｓｅｎｓｉｎｇ)
【００４３】
以下、本発明のフィードバック送信のために使用される圧縮センシング技法について簡略に説明する。
【００４４】
大型接続性と、該接続性に比べて低い複雑度を達成する候補技術として、圧縮センシング基盤の送受信技法が考えられる。圧縮センシング技術は、以下のような原理を利用する。通常、ある線形方程式(ｌｉｎｅａｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ)Ｙ＝ＡＸが与えられた時、Ａの列(ｃｏｌｕｍｎ)の数が行(ｒｏｗ)の数より多いと、この問題は単一解を有しない。これはＡが一般的に逆行列を有さないので、(Ｙ,Ａ)が与えられた時、１つ以上のＸが解として与えられるｕｎｄｅｒ−ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ問題として与えれるためである。ここで、Ａ行列は非直交行列である。しかし、Ｘにおいて一定の仮定が加えられると、かかる場合についてもＸが単一に与えられるので、問題を解決できる。Ｘの非ゼロ行の数が一定数以下である時、その数を希少ｋ(ｓｐａｒｓｉｔｙ ｋ)とする。この時、、圧縮センシング理論はｋがＹの行の数より小さい場合に、Ａの列の数がいくら多くても(Ｙ、Ａ)によりＸを探すことができるという理論的背景を提供する。
【００４５】
通信状況では、各ユーザが固有の識別子(ＩＤ)を有する時、ＩＤの数がいくら多くても、状況が与えられると、所望のユーザのＩＤを探すことができることを意味する。従って、各ユーザが任意のユーザＩＤを選択する状況において、どのユーザがどのＩＤを選択したかを検出する時に圧縮センシングを使用する。
【００４６】
ＣＳＩフィードバック(報告)方法
【００４７】
既存のＬＴＥでは、端末は暗示的なフィードバック方法としてＣＳＩフィードバック(例えば、ＣＱＩ、ＰＭＩ)を行い、かかるＣＳＩフィードバックにより端末は閉ループ(ｃｌｏｓｅｄ−ｌｏｏｐ)ＭＩＭＯモードで動作する。しかし、ＮＲでは、基地局(ｇＮＢ)及び端末におけるアンテナの数が増加することを考えている。ＭＵ−ＭＩＭＯ(Ｍｕｌｔｉ−Ｕｓｅｒ ＭＩＭＯ)の利得をさらに得るために、端末が暗示的なフィードバック方法以外に明示的なフィードバック(例えば、純チャネル又はチャネル共分散行列又は固有値／固有ベクトル)を送信する方法も考えられる。しかし、明示的なフィードバックはフィードバックのオーバーヘッドを増加させるので、できる限りフィードバックのビットを減らしながら正確な情報を伝達することが好ましい。また、かかる明示的なフィードバック方法は、ＮＲにおいて端末が６ＧＨｚ以上の帯域だけではなく、６ＧＨｚ以下の帯域で動作する場合にも適用できる。
【００４８】
一方、ｍｍＷａｖｅ環境(６ＧＨｚを超える)では、(角領域において)チャネル希少性(Ｃｈａｎｎｅｌ ｓｐａｒｓｉｔｙ)が大きくなる傾向がある。
【００４９】
図５は、ｍｍＷａｖｅにおいて、一例として２５６アンテナで構成された場合、Ｔｘチャネル共分散行列(ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ)の角領域における希少性を例示する図である。
【００５０】
効率的なｍｍＷａｖｅチャネル推定のためにチャネル希少性を用いることができるが、これは非常に少ない数の有効経路が存在するミリメートルチャネルの特性から始まる。また、ミリメートルチャネルの推定には様々な方法があるが、ｍｍＷａｖｅチャネルは非常に少ない数の有効経路が存在するという特性を有するので、少ない数の観察値から希少信号を検出する圧縮センシング技法の活用が効果的であると思われる。よって、本発明ではｍｍＷａｖｅチャネル推定のための圧縮センシング技法を適用する。
【００５１】
本発明では明示的なフィードバックのためのデジタルフィードバックを考慮する。即ち、フィードバックチャネル(ｅ．ｇ.，ＬＴＥにおいてＰＵＣＣＨ)によりペイロード形態で伝達されることを仮定する。以下、本発明において、ｍｍＷａｖｅチャネル推定のための過程で使用される記号について定義する。
【００５２】
Ａ：センシング行列(ｓｅｎｓｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ)(ｅ．ｇ.，ガウスランダム行列又はベルヌーリランダム行列)
【００５３】
ｙ：フィードバック情報ベクトル(ＵＥ及びｇＮＢ)
【００５４】
Ｈ：ＵＥがＤＬ参照信号から測定されたチャネル行列(又はベクトル)
【００５５】
Ｆ：ＤＦＴ(Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ)行列(又はステアリング行列(ｓｔｅｅｒｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ))、
【００５６】
Ｑ(.)：希少性作業(ｓｐａｒｓｉｔｙ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ)
【００５７】
^Ｈ：エルミート作業(Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ)
【００５８】
Ｍ(.)：量子化作業(ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ)
【００５９】
ｖｅｃ ｓｅｌ(.)：行列のベクトル化(ｗｉｔｈ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ)
【００６０】
以下、チャネル希少性を用いたデジタルフィードバックのオーバーヘッドを減らす方法を提案する。具体的な手順は以下の通りである。
【００６１】
端末の明示的なフィードバック情報の生成方法及び報告
【００６２】
まず、端末は基地局から送信されたＲＳ(例えば、ＣＳＩ−ＲＳ)を用いてＤＬチャネルを測定したと仮定する。端末は測定されたＤＬチャネル推定値に基づいて以下のようなＳｔｅｐにより基地局にデジタルフィードバックを行うことができる。
【００６３】
Ｓｔｅｐ１：端末は上記測定されたチャネル行列をＸと表現する。ここで、Ｘはチャネルの共分散行列又はチャネル行列自体である。また、説明のために、行列ＸのサイズはＭ ｂｙ Ｋであると仮定する。以下、Ｘを共分散行列と見なして説明するが、上述したように、チャネル行列自体であることもできる。
【００６４】
Ｓｔｅｐ２：端末はＸの左辺と右辺に変換行列Ｔ１、Ｔ２(Ｔ１とＴ２は互いに異なるか又は同一である)を乗じてＶ１行列を求める。即ち、端末はＶ１＝Ｔ１・Ｘ・Ｔ２を算出する。この時、両辺に乗ずる変換行列(例えば、ＤＦＴ行列)のサイズはＸのサイズによって変わる。例えば、左辺の行列はサイズＭ ｂｙ Ｍの変換行列Ｔ１(ｅ．ｇ.，ＤＦＴ行列)であり、右辺の行列はサイズＫ ｂｙ Ｋの変換行列Ｔ２(ｅ．ｇ.，ＤＦＴ行列)であることができる。
【００６５】
Ｓｔｅｐ３：端末はＳｔｅｐ２から得た行列Ｖ１(サイズＭ×Ｋ)において、希少性(又はチャネル希少性)を取るために、希少性作業(又はチャネル希少性作業)を行う。即ち、端末は行列Ｖ１に対してチャネル希少性関数Ｑを用いてＱ(Ｖ１)を算出する。Ｖ２＝Ｑ(Ｖ１)になる。ここで、チャネル希少性作業としては以下の２つの方法が考えられる。
【００６６】
・方法１：チャネル希少性作業(Ｃｈａｎｎｅｌ ｓｐａｒｓｉｔｙ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ)とは、Ｖ１行列の各要素サイズ値から、大きいサイズのＬ個の要素を除いた残りの要素は０に変換することである。
【００６７】
・方法２：チャネル希少性作業(Ｃｈａｎｎｅｌ ｓｐａｒｓｉｔｙ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ)とは、Ｖ１行列の各要素サイズ値から、特定の臨界値を超える要素を除いた残りの要素を０に変換することである。
【００６８】
Ｓｔｅｐ４：端末はＶ２＝Ｑ(Ｖ１)行列に基づいて量子化を行ってＶ３＝Ｍ(Ｖ２)を求める(Ｍは量子化関数)。即ち、Ｖ３値は定数或いは自然数である。
【００６９】
Ｓｔｅｐ５：端末はＶ３からｖｅｃ ｓｅｌ(Ｖ３)、即ち、行列の要素から所定のパターンでＲだけの要素を有するベクトルを構成することができる。この時、ＲはＭ×ＫでＶ３の全ての行列要素を含むことができ、又はＸがエルミート行列である場合には、Ｒは上三角要素のみを含むことができる。また端末はチャネル希少性部分に連関する所定の特定部分のみを選択してベクトルを構成することもできる。
【００７０】
また、Ｓｔｅｐ３の過程において、チャネル希少性を与える前にマスキング行列、即ち、所望の要素のみが１であり、残りは０である行列に要素積を行うこともできる。例えば、端末は対角(ｄｉａｇｏｎａｌ)要素のみに限定する方法により恒等行列を要素積の形態で乗することができる。これにより、端末はＳｔｅｐ５の過程では該当対角のみのサイズに該当するベクトルで構成されることができる。
【００７１】
Ｓｔｅｐ６：端末はｖｅｃ ｓｅｌ(Ｖ３)についてセンシング行列Ａを乗じてｙを算出する(ｙ＝Ａ×ｖｅｃ ｓｅｌ(Ｖ３))。その後、端末はフィードバックチャネル(例えば、デジタルフィードバックチャネルなど)によりｙを基地局に伝達する。この時、報告されるｙはｙベクトルのサイズである。この時、Ａ(サイズはＰ ｂｙ Ｒ)はベルヌーリランダム行列、即ち、要素が＋１、−１で構成された行列である。また、ｙも定数又は自然数の形態で求めることができ、従ってビットで構成して端末が基地局に伝達することができる。ここで、Ｐは観察(ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ)サイズ(ｙのサイズ)であり、フィードバックの総量はＰ×(要素当たりの量子化ビット)になる。
【００７２】
上記において、Ｍ、Ｋ、Ｒ、Ａ、Ｑ関数などはシステム環境により決定又は設定され、端末と基地局が予め知っている値である。
【００７３】
基地局の受信された明示的なフィードバック情報の復元
【００７４】
以下、明示的なフィードバックを受けた基地局が、元来端末が伝達しようとするＸを復元する方法について説明する。
【００７５】
Ｓｔｅｐ１：基地局は端末が送信したフィードバック(例えば、ＰＵＣＣＨペイロード)からｙ値を得ることができる。その後、基地局はｙ値とセンシング行列(Ａ)に基づいてＶ３の推定値を計算し、ｖｅｃ ｓｅｌ^(−１)、即ち、ｖｅｃ ｓｅｌの逆過程を行ってｈａｔ Ｖ３を得る。
【００７６】
Ｓｔｅｐ２：基地局はｈａｔ Ｖ３からＭ^(-１)(量子化の逆過程)によりｈａｔ Ｖ２を得る。
【００７７】
Ｓｔｅｐ３：基地局はｈａｔ Ｖ２に該当行列の左辺と右辺にＴ１^ＨとＴ２^Ｈを乗ずることにより最終的なｈａｔ Ｘ(即ち、Ｘの推定値)を得ることができる。
【００７８】
この過程において、Ａと量子化方法Ｍとチャネル希少性作業Ｑとｖｅｃ ｓｅｌ()の方法は、基地局と端末が予め約束した方法であるか、又はシグナリングにより適応的に変更することもできる。また、センシング行列(Ａ)はシード数(ｓｅｅｄ ｎｕｍｂｅｒ)を共有することにより毎フィードバック毎に異なるＡを同様に生成することができる。該当シード数は基地局が端末にＲＲＣ信号或いは上位階層信号により伝達できる。例えば、Ｐ値はＲＲＣシグナリング或いはシステム情報ブロードキャストにより伝達することができる。
【００７９】
実施例＃１)
【００８０】
端末がチャネルの送信共分散行列(Ｔｘ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ)を基地局に伝達しようとする場合を仮定する。チャネルは行列Ｈで表現し、サイズは(端末のＲｘポートの数、基地局のＴｘポートの数)、即ち、４×２５６であると仮定する。以下、各Ｓｔｅｐごとの実施例について説明する。
【００８１】
まず、端末が行う手順は以下の通りである。
【００８２】
Ｓｔｅｐ１：Ｘは送信共分散行列であり、Ｅ[Ｈ^Ｈ×Ｈ]により得ることができ、サイズは２５６ｘ２５６である。即ち、Ｍ＝Ｋが全て２５６である。
【００８３】
Ｓｔｅｐ２：端末は変換行列Ｔ１とＴ２をサイズ２５６のＤＦＴ行列として適用する。サイズ２５６のＤＦＴ行列をＦとすると、次のようにして得ることができる。Ｖ１＝Ｆ^Ｈ×Ｘ×Ｆ。
【００８４】
Ｓｔｅｐ３：ｍｍＷａｖｅのような高周波環境では、経路(ｐａｔｈ)が減らす現象からチャネル希少性が発生し、従って、優勢な(ｄｏｍｉｎａｎｔ)経路は制限的である。また対角要素のみに制限すると仮定する。従って、予め非対角区間(ｏｆｆ−ｄｉａｇｏｎａｌ ｔｅｒｍ)は全て０にし、その後、チャネル希少性作業、Ｑ(・)においてＬ＝４である４つのサイズの大きい要素値を除いた残りの値を全て０にする。
【００８５】
Ｓｔｅｐ４：Ｓｔｅｐ３から得たＶ２からＬ＝４要素値を線形量子化６ビットにすると仮定し、 共分散対角(ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｄｉａｇｏｎａｌ)要素の場合は、実数値であるので、Ｌ個の要素値の最大値が６４であると仮定する。例えば、４つの値が[６３.０１、１９.４５、８.３４、３.２２]であるとすると、量子化により[６３、１９、８、３]に量子化する。ここで、６４を最大サイズとするために、ＣＱＩなどによりＸ要素の最大サイズを限定することができる。
【００８６】
Ｓｔｅｐ５：対角要素のみに限定したので、Ｖ３からｖｅｃ ｓｅｌ(Ｖ３)は総２５６個の要素を有するベクトルで構成される。結果的に、長さ２５６のベクトルにおいて[６３、１９、８、３]の値を有する４つの要素が特定ベクトルの要素位置、即ち、インデックスにあり、残りは全て０であるベクトルが得られる。
【００８７】
Ｓｔｅｐ６：最後に、Ｐを１６であると仮定すると、センシング行列Ａは１６×２５６のサイズで各要素が＋１又は−１で生成され、端末はｙ＝Ａ×ｖｅｃ ｓｅｌ(Ｖ３)を得る。その後、該当ｙの各要素は最大＋６４から最小−６４までに構成される。従って、要素ごとに量子化ビットを７ビットにして、端末はｙ値を基地局にフィードバックすることができる。この時、総フィードバック量は７×１６ビットになる。
【００８８】
フィードバックを受けた基地局は以下の手順を行う。
【００８９】
Ｓｔｅｐ１：基地局はペイロードからｙを求め、端末が使用したＡ(予め約束により同一のＡを知っている)によりｖｅｃ ｓｅｌ(Ｖ３)の推定値を得る。即ち、チャネル希少性が十分であるので、基地局は２５６個のサイズのベクトルから４つのインデックスに[６３、１９、８、３]の値を得ることができる。その後、基地局は該当ベクトルをｖｅｃ ｓｅｌ()の逆過程によりｈａｔ Ｖ３を得ることができる。
【００９０】
Ｓｔｅｐ２：基地局はｈａｔ Ｖ３を用いてｈａｔ Ｖ２を得る。該当例では既に値が自然数から自然数に量子化を行ったので、更なる過程は必要ない。しかし、例えば、複素数値をＰＳＫ方法で量子化する技法を使用した場合には、逆の過程を行う必要がある。
【００９１】
Ｓｔｅｐ３：Ｆ×ｈａｔ Ｖ２×Ｆ^Ｈにより最終Ｘの推定値ｈａｔ Ｘを得ることができる。
【００９２】
端末のＳｔｅｐ３のチャネル希少性作業(Ｑ(・))技法の具体的な事項
【００９３】
方法１：希少性作業とは、Ｖ１行列の各要素のサイズ値から大きいサイズのＬ個の要素を除いた残りの要素を０に変換することである。
【００９４】
方法２：チャネル希少性作業とは、Ｖ１行列の各要素のサイズ値から特定の臨界値を超える要素を除いた残りの要素を０に変換することである。
【００９５】
端末のＳｔｅｐ４の量子化作業(Ｍ(・))技法
【００９６】
図６はＶ２の非ゼロ値を量子化する方法を例示する図である。
【００９７】
方法１：２Ｄ複素数値の量子化方法
【００９８】
図６において、６４個の量子化を行う場合、６ビットに表現することができる。従って、総Ｌ個の非ゼロ値を各々の最も近い量子化値にマッピングし、それに相応するインデックスを結果値として得る。例えば、要素値が２.７＋２.８ｊである時には３＋３ｊに量子化され、もし該当量子化ポイントのインデックスを１１に仮定すると、２.７＋２.８ｊがＭ(・)の後の値は１１になる。基地局でも同じマッピング規則を有しており、ｈａｔ Ｖ３の１つの要素値が１１であると、３＋３ｊに値を解釈することができる。ここで、非ゼロ要素の最大サイズをＣＱＩなどにより限定して、マッピング規則内で量子化されるようにすることができる。
【００９９】
方法２：複素数値の極(ｐｏｌａｒ)量子化方法
【０１００】
方法１とは異なる方法として、複素数値のサイズと角度を求めた後、サイズと角度を各々量子化ビットにより値を得ることができる。例えば、サイズは３.２、角度は(１.２)／４＊２ｐｉであると仮定すると、サイズは２ビットに量子化し、即ち、１、２、３、４値のうちの１つを有し、角度を４ビットに１６段階に量子化すると仮定すると、該当複素数値はサイズが３であり、角度は４になり、Ｍ（・）以後の値は３×１６＋４＝５２の値を有する。基地局でも同じ方式で５２を解釈して、サイズ３、１／４＊２ｐｉの値に解釈することができる。
【０１０１】
方法３：要素の値が実数値のみを有する場合は、該当要素の最大サイズを実数値のみで量子化することができる。
【０１０２】
方法４：実数値と複素数値が混在する場合
【０１０３】
例えば、対角要素は実数値のみを有し、非対角値は複素数値であると、送信側と受信側が該当構造を予め知っているので、要素ごとに同じビットで量子化する場合、実数値が量子化ミスを減らすことができる。逆に、非対角区間(ｔｅｒｍ)の量子化サイズを２倍にして対角要素と同じｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎを有するように量子化技法を適用することもできる。
【０１０４】
端末と基地局の間のシグナリング技法
【０１０５】
基地局は端末にＰと各要素の量子化レベルをＲＲＣシグナリング、上位階層信号又はＳＩＢ(Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｌｏｃｋ)情報などにより知らせることができる。基地局は希少Ｌ(ｓｐａｒｓｉｔｙ Ｌ)を端末にＲＲＣシグナリングにより知らせることができる。或いは、技法によって端末がＱ（・）を行った後に検出されたＬを基地局に報告することができる。受信側でＬを正確に認知することにより受信性能を改善することができる。
【０１０６】
以上、上述した本発明の実施例は、Ｘの要素を全てフィードバックすることではなく、チャネル希少性を用いて優勢な要素のみを有してフィードバックを行うことにより、フィードバックのオーバーヘッドを顕著に減らすことができる。
【０１０７】
以上で説明した実施例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。各構成要素又は特徴は別途の明示的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。各構成要素又は特徴は他の構成要素又は特徴と結合しない形態に実施されることができる。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例を構成することもできる。本発明の実施例で説明する動作の順序は変更されることができる。一実施例の一部の構成又は特徴は他の実施例に含まれることができ、あるいは他の実施例の対応する構成又は特徴と取り替えられることができる。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例を構成するとか出願後の補正によって新しい請求項として含ませることができるのは明らかである。
【０１０８】
本発明は本発明の精神及び必須特徴から逸脱しない範疇内で他の特定の形態に具体化されることができるのは当業者に明らかである。よって、前記の詳細な説明は全ての面で制限的に解釈されてはいけなく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の請求項の合理的解釈によって決定されなければならなく、本発明の等価的範囲内での全ての変更は本発明の範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
無線通信システムにおいてフィードバック情報を送信する方法及びそのための装置は、５Ｇ通信システムなどで産業上利用可能である。
【図１】
2020521360.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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