무선 통신 시스템에서 인공 지능 기반의 빔 관리 방법 및 이에 대한 장치
ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED BEAM MANAGEMENT METHOD IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM AND APPARATUS THEREFOR
특허 요약
본 발명에서는 무선 통신 시스템에서 빔 관리를 수행하는 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 무선통신 시스템에서 기지국이 빔 관리(beam management)를 수행하는 방법에 있어서, 빔 관리와 관련된 파라미터들을 결정하는 단계; 단말(USER EQUIPMENT, UE)로, 상기 빔 관리와 관련된 파라미터들에 기반하여 빔 관리를 위한 기준 신호(reference signal)을 전송하는 단계; 상기 단말로부터, 상기 기준 신호에 기반하여 산출된 빔 관련 보고를 수신하는 단계; 상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하는 단계; 및 상기 신경망 학습 결과에 기반하여 상기 빔 관리와 관련된 파라미터들을 업데이트 하는 단계를 포함하되, 상기 빔 관리와 관련된 파라미터들은 i) 상기 단말의 위치 정보 및 ii) 상기 단말의 이동 경로 정보를 포함하고, 상기 단말의 위치 정보는 천정각 및 방위각으로 표현된다.
청구항
번호청구항
1

무선통신 시스템에서 기지국이 빔 관리(beam management)를 수행하는 방법에 있어서,빔 관리와 관련된 파라미터들을 결정하는 단계;단말(USER EQUIPMENT, UE)로 기준 신호(reference signal)을 전송하는 단계;상기 단말로부터, 상기 기준 신호에 기반하여 산출된 빔 관련 보고를 수신하는 단계; 및상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하는 단계;를 포함하되,상기 빔 관리와 관련된 파라미터들은 i) 상기 단말의 위치 정보 및 ii) 상기 단말의 이동 경로 정보를 포함하고,상기 단말의 위치 정보는 상기 기지국으로부터 상기 단말에 대한 방향성 벡터를 포함하고,상기 방향성 벡터는 상기 단말의 이동 위치마다 천정각 및 방위각으로 표시되고,상기 기준 신호는 SSB(SS/PBCH Block), CSI-RS(channel state information-reference signal), TRS(Tracking Reference Signal) 및 PT-RS(Phase-tracking reference signal) 중 적어도 하나를 포함하고,상기 빔 관련 보고는 CQI(Channel quality indicator), PMI(Precoding Matrix Indicator), L1-RSRP(Layer 1 reference signal received power) 또는 L1-SINR(Layer 1 signal-to-noise and interference ratio) 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.

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제 1항에 있어서,상기 빔 관리와 관련된 파라미터들을 결정하는 단계는:상기 단말의 이동 경로의 후보들을 결정하는 단계; 및각 후보 이동 경로에서의 상기 단말의 위치 후보들을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.

3

제 2항에 있어서,각 후보 이동 경로에서의 상기 단말의 위치 후보들에 대한 빔포밍 벡터들이 빔 시그니쳐를 구성하는 것을 특징으로 하는,방법.

4

제 3항에 있어서,상기 단말의 이동 경로들의 후보들의 빔 시그니쳐들의 집합들이 빔북을 구성하는 것을 특징으로 하는, 방법.

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제 3항에 있어서,상기 단말의 이동 경로의 후보들 중 일부 후보들에 대한 빔포밍 벡터들만으로 빔 시그니쳐를 구성하는 것을 특징으로 하는, 방법.

6

제 3항에 있어서,상기 기준 신호는 UE 특정 기준 신호이며,상기 빔 시그니쳐를 구성하는 빔포밍 벡터들 중 가장 좋은 품질의 빔포밍 벡터에 기반하여 각 경로 별 기준 신호가 전송되는 것을 특징으로 하는, 방법.

7

제 6항에 있어서,상기 단말의 현재 위치 및 이후 이동될 위치를 고려하여 상기 각 경로 별로 복수 개의 기준 신호가 전송되는 것을 특징으로 하는, 방법.

8

제 2항에 있어서,상기 단말로부터, 상기 단말의 미리 정의된 이동 경로를 포함하는 능력 정보(capability information)를 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.

9

제 2항에 있어서,각 후보 이동 경로에서의 상기 단말의 위치 후보들의 개수는 미리 정의되는 것을 특징으로 하는, 방법.

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제 1항에 있어서,상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하는 단계는:상기 CQI, 상기 PMI 또는 상기 L1-RSRP 중 적어도 하나를 입력 데이터로 설정하고, 상기 단말의 위치 정보 및 상기 단말의 이동 경로 정보를 출력 데이터로 설정하여, 인공 신경망 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, 방법.

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제1항에 있어서,상기 신경망 학습 결과에 기반하여 상기 빔 관리와 관련된 파라미터들을 업데이트 하는 단계를 더 포함하는, 방법.

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삭제

13

무선 통신 시스템에서 빔 관리(beam management)를 수행하는 기지국(Base station, BS)에 있어서, 상기 기지국은,하나 이상의 송수신기;하나 이상의 프로세서들; 및상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 동작들에 대한 지시(instruction)들을 저장하고, 상기 하나 이상의 프로세서들과 연결되는 하나 이상의 메모리들을 포함하며,상기 동작들은,빔 관리와 관련된 파라미터들을 결정하는 단계;단말(USER EQUIPMENT, UE)로, 빔 관리를 위한 기준 신호(reference signal)을 전송하는 단계;상기 단말로부터, 상기 기준 신호에 기반하여 산출된 빔 관련 보고를 수신하는 단계; 및상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하는 단계;를 포함하되,상기 빔 관리와 관련된 파라미터들은 i) 상기 단말의 위치 정보 및 ii) 상기 단말의 이동 경로 정보를 포함하고,상기 단말의 위치 정보는 상기 기지국으로부터 상기 단말에 대한 방향성 벡터를 포함하고,상기 방향성 벡터는 상기 단말의 이동 위치마다 천정각 및 방위각으로 표시되고,상기 기준 신호는 SSB(SS/PBCH Block), CSI-RS(channel state information-reference signal), TRS(Tracking Reference Signal) 및 PT-RS(Phase-tracking reference signal) 중 적어도 하나를 포함하고,상기 빔 관련 보고는 CQI(Channel quality indicator), PMI(Precoding Matrix Indicator), L1-RSRP(Layer 1 reference signal received power) 또는 L1-SINR(Layer 1 signal-to-noise and interference ratio) 중 적어도 하나를 포함하는, 기지국.

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제 13항에 있어서,상기 빔 관리와 관련된 파라미터들을 결정하는 단계는:상기 단말의 이동 경로의 후보들을 결정하는 단계; 및각 후보 이동 경로에서의 상기 단말의 위치 후보들을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기지국.

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제 13항에 있어서,상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하는 단계는:상기 CQI, 상기 PMI 또는 상기 L1-RSRP 중 적어도 하나를 입력 데이터로 설정하고, 상기 단말의 위치 정보 및 상기 단말의 이동 경로 정보를 출력 데이터로 설정하여, 인공 신경망 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는 기지국.

16

제13항에 있어서,상기 신경망 학습 결과에 기반하여 상기 빔 관리와 관련된 파라미터들을 업데이트 하는 단계를 더 포함하는, 기지국.

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하나 이상의 메모리들 및 상기 하나 이상의 메모리들과 기능적으로 연결되어 있는 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 장치에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은 상기 장치가,빔 관리와 관련된 파라미터들을 결정하고,단말(USER EQUIPMENT, UE)로, 빔 관리를 위한 기준 신호(reference signal)을 전송하며,상기 단말로부터, 상기 기준 신호에 기반하여 산출된 빔 관련 보고를 수신하고, 및상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하며,상기 빔 관리와 관련된 파라미터들은 i) 상기 단말의 위치 정보 및 ii) 상기 단말의 이동 경로 정보를 포함하고,상기 단말의 위치 정보는 기지국으로부터 상기 단말에 대한 방향성 벡터를 포함하고,상기 방향성 벡터는 상기 단말의 이동 위치마다 천정각 및 방위각으로 표시되고,상기 기준 신호는 SSB(SS/PBCH Block), CSI-RS(channel state information-reference signal), TRS(Tracking Reference Signal) 및 PT-RS(Phase-tracking reference signal) 중 적어도 하나를 포함하고,상기 빔 관련 보고는 CQI(Channel quality indicator), PMI(Precoding Matrix Indicator), L1-RSRP(Layer 1 reference signal received power) 또는 L1-SINR(Layer 1 signal-to-noise and interference ratio) 중 적어도 하나를 포함하는, 장치.

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제 17항에 있어서,상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하는 동작은:상기 CQI, 상기 PMI 또는 상기 L1-RSRP 중 적어도 하나를 입력 데이터로 설정하고, 상기 단말의 위치 정보 및 상기 단말의 이동 경로 정보를 출력 데이터로 설정하여, 인공 신경망 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는 장치.

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제 17항에 있어서,상기 신경망 학습 결과에 기반하여 상기 빔 관리와 관련된 파라미터들을 업데이트 하는 단계를 더 포함하는, 장치.

20

하나 이상의 명령어(instructions)을 저장하는 하나 이상의 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)에 있어서, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 하나 이상의 명령어는, 제1 장치가,빔 관리와 관련된 파라미터들을 결정하고,제2 장치로, 빔 관리를 위한 기준 신호(reference signal)을 전송하며,상기 제2 장치로부터, 상기 기준 신호에 기반하여 산출된 빔 관련 보고를 수신하고,상기 빔 관련 보고에 기반하여 인공 신경망 학습을 수행하며, 및상기 신경망 학습 결과에 기반하여 상기 빔 관리와 관련된 파라미터들을 업데이트 하도록 지시하는 명령어를 포함하되,상기 빔 관리와 관련된 파라미터들은 i) 단말의 위치 정보 및 ii) 상기 단말의 이동 경로 정보를 포함하고,상기 단말의 위치 정보는 기지국으로부터 상기 단말에 대한 방향성 벡터를 포함하고,상기 방향성 벡터는 상기 단말의 이동 위치마다 천정각 및 방위각으로 표시되고,상기 기준 신호는 SSB(SS/PBCH Block), CSI-RS(channel state information-reference signal), TRS(Tracking Reference Signal) 및 PT-RS(Phase-tracking reference signal) 중 적어도 하나를 포함하고,상기 빔 관련 보고는 CQI(Channel quality indicator), PMI(Precoding Matrix Indicator), L1-RSRP(Layer 1 reference signal received power 또는 L1-SINR(Layer 1 signal-to-noise and interference ratio) 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.