• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.766-777
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• 2021

본 논문에서는 셀룰러 방송(cellular broadcast)을 위한 LTE (long term evolution) 기반 5G (fifth-generation) MBMS (multimedia broadcast and multicast services)와 5G NR (new radio)의 PBCH (physical broadcast channel) 검출 성능을 평가하고 5G NR의 PBCH 검출 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 시간 영역에서 수신 신호와 모든 가능한 PSS (primary synchronization signal)의 상관(correlation)을 계산하고, 상관 값을 결합(combining)하여 SS/PBCH 블록의 시작 위치와 프레임 동기를 획득한다. 또한, PBCH 검출 성능 향상을 위해 프레임 내에 존재하는 모든 SS/PBCH 블록에 포함된 PBCH 신호를 결합하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 적용한 PBCH 결합 방법에 대한 성능을 평가하고 기존 LTE 기반 5G MBMS의 PBCH 검출 성능과 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN) 환경과 고정 및 이동 환경에서 5G NR의 PBCH를 결합함으로써 검출 성능이 향상되고 기존 LTE 기반 5G MBMS 보다 우수한 성능을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2668-2717
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• 2021

Demands for high-speed wireless data services grow rapidly. It is a big challenge to increasing the network capacity operating on licensed spectrum resources. Unlicensed spectrum cellular networks have been proposed as a solution in response to severe spectrum shortage. Licensed Assisted Access (LAA) was standardized by 3GPP, aiming to deliver data services through unlicensed 5 GHz spectrum. Furthermore, the 3GPP proposed 5G New Radio-Unlicensed (NR-U) study item. On the other hand, artificial intelligence (AI) has attracted enormous attention to implement 5G and beyond systems, which is known as Intelligent Radio (IR). To tackle the challenges of unlicensed spectrum networks in 4G/5G/B5G systems, a lot of works have been done, focusing on using Machine Learning (ML) to support resource allocation in LTE-LAA/NR-U and Wi-Fi coexistence environments. Generally speaking, ML techniques are used in IR based on statistical models established for solving specific optimization problems. In this paper, we aim to conduct a comprehensive survey on the recent research efforts related to unlicensed cellular networks and IR technologies, which work jointly to implement 5G and beyond wireless networks. Furthermore, we introduce a positioning assisted LTE-LAA system based on the difference in received signal strength (DRSS) to allocate resources among UEs. We will also discuss some open issues and challenges for future research on the IR applications in unlicensed cellular networks.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.260-263
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• 2021

3GPP (3rd generation partnership project)는 5G 요구 조건을 충족시키기 위해 release 16 에서 FeMBMS (further evolved MBMS)를 LTE 기반 5G MBMS 로 개선하였다. 이어서, 현재 개발 중인 release 17 에서 NR 기반의 디지털 방송을 위한 NR MBS (multimedia broadcast services)가 논의되고 있다. 본 논문에서는 LTE (long term evolution) 기반 5G MBMS (fifth generation multimedia broadcast & multicast services)와 5G NR (fifth generation new radio)의 PBCH (physical broadcast channel) 에 대한 송수신기 구조를 설명하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서는 가산 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN) 및 고정 환경 하에서 LTE 기반 5G MBMS 와 5G NR 에 대한 PBCH 의 성능을 비교한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.299-308
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• 2023

다양한 서비스가 등장으로 인해 스펙트럼 부족 문제가 가속하됨에 따라, 면허 대역에서 통신하던 사용자들을 비면허 대역에서 통신하는 NR-U(New Radio-Unlicensed)가 등장하였다. 하지만 NR-U 네트워크 사용자로 인해 동일한 비면허 대역에서 통신하는 Wi-Fi 네트워크 사용자의 성능이 감소하게 된다. 본 논문에서는 NR-U 네트워크 사용자와 WiFi 네트워크 사용자가 공존해있는 비면허 대역의 처리량과 비면허 대역의 사용에 대한 공평성을 동시에 최대화하는 것을 목표로 한다. 먼저 비면허 대역에서 전송률 분할 다중 접속 기술을 활용한 NR-U 네트워크의 합-전송 속도 (Sum of Rate)를 최대화하기 위해 강화 학습의 몬테 카를로 정책 하강법(Monte Carlo Policy Gradient)을 활용한 최적의 전력 할당 기법을 제안하였다. 그 뒤, 동일한 비면허 대역에서 NR-U 네트워크와 WiFi 네트워크의 공존을 위해 시스템 처리량과 공정성을 동시에 최대화할 수 있는 게임 이론의 순차적 라이파 협상 해법(Sequential Raiffa Bargaining Solution)을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과에서 동일한 전력 할당 기법을 사용하였을 때, 본 논문에서 제안한 전송률 분할 다중 접속 기술이 기존의 다중 접속 기술들보다 더 빠른 합-전송속도를 보임을 확인하였다. 또한 비면허 대역 네트워크의 전송량과 공평성을 비교해본 결과 본 논문의 순차적 라이파 협상 해법을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘이 타 알고리즘보다 처리량과 공정성을 동시에 만족함을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.593-595
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• 2020

본 논문에서는 5G NR 시스템을 위한 동기 신호를 이용한 cell ID 검출 방법에 대한 성능을 비교하였다. 5G NR(fifth-generation new radio) 시스템의 송신기는 SS/PBCH (synchronization signal/physical broadcast channel) 블록을 송신하며, 수신기는 수신된 SS/PBCH 블록을 이용하여 주파수 및 타이밍 오프셋 (frequency and timing offset)을 추정 할 수 있으며, cell ID (cell identity)는 PSS (primary synchronization signal)와 SSS (secondary synchronization signal)를 통해 검출할 수 있다. 본 논문에서는 cell ID 를 검출할 수 있는 방법으로서 2-stage 디코딩 방법과 결합 최대우도 결정 규칙 (joint maximum-likelihood decision rule: joint ML) 디코딩 방법을 사용하였다. Joint ML 디코딩 방법은 2-stage 디코딩 방법에 비해 더 좋은 검출 성능을 보이지만, 복잡도 측면에서는 2-stage 디코딩 방법이 joint ML 디코딩 방법에 비해 더 낮은 복잡도를 갖는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.634-636
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 (deep learning) 방식을 이용한 5G NR (fifth-generation new radio)의 cell ID (cell identity) 검출 기법을 구현하였다. 5G NR 시스템의 단말 (user equipment)은 초기 접속 (initial access)과정에서 PSS (primary synchronization signal)와 SSS (secondary synchronization signal)을 이용한 동기 획득 및 cell ID 검출이 필요하다. 본 논문에서는 분류 기법 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 인공 신경망 모델에 PSS 및 SSS 와 cell ID 의 상관 관계를 학습시키고, 학습된 모델의 성능을 제시하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권6호
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• pp.51-60
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• 2019

As a way to further expand and enable the 5G ecosystem, the $3^{rd}$ Generation Partnership Project (3GPP) is considering the development of a 5G new radio (NR)-based non-terrestrial network (NTN). These NTNs are expected to provide ubiquitous 5G services to user's equipment (especially, in Internet of Things/machine-type communications (IoT/MTC) public safety, and critical communications) by extending service coverage to areas not covered by 5G terrestrial networks. To this end, this NTN is developing scenarios to provide 5G services using spaceborne vehicles, such as geosynchronous and low-Earth orbit satellites, and airborne vehicles, such as unmanned aircraft systems, including high-altitude pseudo-satellites. In addition, various technologies are being studied to satisfy new requirements not considered in 5G NR, such as long propagation delay time, large cell coverage, large Doppler effect, and base station movement. In this paper, we present the scenarios, requirements, technical issues and solutions, and standardization planning for NR-based NTN in 3GPP.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.870-881
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• 2020

본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권6호
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• pp.88-96
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• 2016

5G RAN은 4G가 진화된 무선기술(evolved E-UTRA)과 5G 무선기술(New Radio, NR)을 모두 지원하는 새로운 무선액세스 네트워크(New RAN)이며, 코어 네트워크 (EPC and NGC)과 접속되어 5G 시스템(NextGen System)을 구성한다. 본고에서는 5G RAN(Radio Access Network,)을 대상으로, RAN 시설 배치 시나리오, RAN과 CN 간 기능 분배 및 인터페이스, 프런트-홀 네트워크의 전송 용량 및 지연, New RAN과 E-UTRA 간 모빌리티 시나리오 등에 대한 표준 이슈를 살펴본다. 마지막 절에선 RAN의 네트워크 슬라이싱 지원 방안으로 상위레벨 개념의 구조와 절차를 정리한다. 본 문서는 3GPP RAN3 그룹의 기술보고서(TR 38.801)와 SA2 기술보고서(TR 23.799)를 바탕으로 작성되었다.

• ETRI Journal
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• 제45권1호
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• pp.7-17
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• 2023

The error-rate floor of low-density parity-check (LDPC) codes is attributed to the trapping sets of their Tanner graphs. Among them, fully absorbing sets dominantly affect the error-rate performance, especially for short blocklengths. Efficient methods to identify the dominant trapping sets of LDPC codes were thoroughly researched as exhaustively searching them is NP-hard. However, the existing methods are ineffective for Raptor-like LDPC codes, which have many types of trapping sets. An effective method to identify dominant fully absorbing sets of Raptor-like LDPC codes is proposed. The search space of the proposed algorithm is optimized into the Tanner subgraphs of the codes to afford time-efficiency and search-effectiveness. For 5G New Radio (NR) base graph (BG) 2 LDPC codes for short blocklengths, the proposed algorithm finds more dominant fully absorbing sets within one seventh of the computation time of the existing search algorithm, and its search-effectiveness is verified using importance sampling. The proposed method is also applied to 5G NR BG1 LDPC code and Advanced Television Systems Committee 3.0 type A LDPC code for large blocklengths.