KR101787760B1 - Method and apparatus for feedback in a multi-user multi-input multi-output communication system - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 다중 사용자를 지원하는 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 단말이 채널 품질 정보를 피드백하는 방법에 있어서, 기지국으로부터 신호를 수신하는 과정과, 상기 신호에 대한 평균 신호 대 간섭 잡음비(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio)의 하한값을 계산하는 과정과, 상기 평균 SINR의 하한값을 채널 품질 정보로 결정하고, 상기 채널 품질 정보를 상기 기지국으로 피드백하는 과정을 포함한다.The present invention relates to a method for feedback of channel quality information in a multiple input multiple output communication system supporting multiple users, the method comprising the steps of: receiving a signal from a base station; determining an average signal to interference noise ratio (SINR) to interference plus plus noise ratio), determining a lower limit value of the average SINR as channel quality information, and feeding back the channel quality information to the base station.
Description
본 발명은 다중 사용자를 지원하는 다중 입력 다중 출력(MIMO: Multi Input Multi Output) 통신 시스템에서 채널 품질 정보를 피드백하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a method and apparatus for feedback of channel quality information in a multi input multiple output (MIMO) communication system supporting multiple users.
최근 무선 통신 시스템에서는 하나의 기지국이 여러 사용자를 동시에 지원하는 다중 사용자 다중 입력 다중 출력(MU-MIMO: Multi-User Multiple-Input Multiple-Output) 통신 시스템에서의 하향링크(Down Link) 채널에 관한 연구가 진행 되어왔다. 상기 하향링크 채널에서는 사용자간 간섭이 가장 큰 문제로 대두된다. 따라서 이를 해결하기 위한 방법으로는 프리코더(precoder)를 디자인하기 위한 제로-포싱(ZF: Zero-forcing) 빔포밍(beamforming) 방법 및 블록 대각선화(BD: Block Diagonalization) 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 프리코더 디자인에서는, 송신측이 정확한 하향링크 채널에 대한 정보를 획득함을 전제로 한다. 그리고, 이를 바탕으로 수신측이 사용자의 스케쥴링 알고리즘을 수행함으로써, 보다 높은 합 레이트(sum-rate) 성능을 얻을 수 있다.Recently, in the wireless communication system, a downlink channel in a multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) communication system in which one base station simultaneously supports several users Has progressed. In the downlink channel, inter-user interference becomes the biggest problem. Therefore, a zero-forcing (ZF) beamforming method and a block diagonalization (BD) method for designing a precoder have been widely used as methods for solving this problem. In this precoder design, it is presupposed that the transmitting side acquires information on an accurate downlink channel. On the basis of this, the receiver performs the scheduling algorithm of the user, thereby achieving a higher sum-rate performance.
그러나, 실질적인 무선통신 환경에서는 송신측에서 정확한 하향링크 채널에 대한 정보를 획득하기 어렵다. 그렇기 때문에 수신측은 사전에 인지하고 있는 코드북(code book)을 바탕으로 송신측과의 채널에 대한 정보를 양자화하고, 양자화된 코드북 인덱스(index) 중 하나인 채널 방향 정보(CDI: Channel Direction Information)를 송신측으로 송신한다. 상기 CDI는 해당 채널의 방향을 나타낸다. 상기 CID를 수신한 송신측은 상기 CID를 사용하여 채널의 간섭을 제거하는 프리코더(precoder)를 디자인 할 수 있게 된다. However, in a practical wireless communication environment, it is difficult to obtain information on an accurate downlink channel at the transmitting end. Therefore, the receiver quantizes channel information with respect to the transmitting side based on a code book recognized in advance, and obtains channel direction information (CDI), which is one of the quantized codebook indexes, To the transmitting side. The CDI indicates the direction of the corresponding channel. The transmitter receiving the CID can design a precoder that cancels channel interference using the CID.
MU-MIMO 통신 시스템에서 다수의 사용자가 존재하는 경우, 전송 환경에 적합한 사용자를 할당함에 의해서 성능 이득, 즉 다중 사용자 다이버시티 이득(multi-user diversity gain)을 획득할 수 있다. 이를 위해 사용자는 자신의 채널에 대한 CDI뿐만 아니라 채널의 특성에 해당하는 채널 품질 정보(CQI: Channel Quality Information)도 송신측으로 송신한다. 해당 사용자로부터 송신된 CDI 및 CQI를 수신한 송신측은 상기 CDI 및 CQI를 이용하여 보다 효율적인 스케쥴링을 수행할 수 있게 된다. When there are a plurality of users in the MU-MIMO communication system, a performance gain, that is, a multi-user diversity gain can be obtained by allocating users suitable for the transmission environment. To this end, the user transmits channel quality information (CQI: Channel Quality Information) corresponding to the channel characteristics as well as the CDI of the channel to the sender. The transmitter receiving the CDI and the CQI transmitted from the corresponding user can perform more efficient scheduling using the CDI and the CQI.
종래의 방식으로는 수신측이 하나의 안테나를 구비한 벡터(vector) 채널에서, 스케쥴링을 수행할 경우, ZF 빔포밍(beamforming)의 성능을 분석하는 방식이 있다. 다른 방식으로는, 수신측이 다수개의 안테나들을 구비한 경우, 수신측 결합을 이용하여 채널 양자화로 인한 에러를 줄임으로써 성능 이득을 획득하는 방식이 있다. 또 다른 방식으로는 양자화 에러를 CQI에 반영하여 스케쥴링 이득을 얻는 방식이 있다. 상기한 종래의 방식들은 각 사용자가 하나의 데이터 레이어(layer)만을 통해서 통신을 해야 하는 즉, 싱글 모드(single mode) 통신을 해야 하는 제약 조건이 있다.In a conventional method, when a scheduling is performed in a vector channel having a single antenna at the receiving end, there is a method of analyzing the performance of ZF beamforming. Alternatively, if the receiver has multiple antennas, then there is a way to achieve performance gains by reducing errors due to channel quantization using receiver-side combiners. In another method, there is a method of obtaining the scheduling gain by reflecting the quantization error to the CQI. In the above-mentioned conventional methods, there is a restriction condition that each user has to perform communication through only one data layer, that is, single mode communication.
한편, 송신측이 사용자에게 다수개의 데이터 레이어를 지원하는 다중 모드(multiple mode) 통신 시, BD 방법을 사용하는 방식도 제안되었다. 이 경우, 정해진 사용자에 대해 CDI만을 이용하여 BD기법을 사용하였고, 다수의 사용자가 존재할 경우의 스케쥴링을 위한 CQI의 표현 방식은 고려된 바 없었다. 간단한 방법으로 사용자는 자신의 채널 크기를 측정하고, 측정된 채널 크기를 CQI로 사용할 수 있다. 이 경우, 한정된 피드백(limited feedback) 상황에서는 양자화로 인한 에러를 반영하지 못함으로써 발생하는 성능 열화를 야기시킬 수 있는 문제점이 있다.Meanwhile, a method of using the BD method in a multi-mode communication in which a transmitting side supports a plurality of data layers to a user has been proposed. In this case, the BD technique is used only for a predetermined user using CDI, and the CQI expression scheme for scheduling when a large number of users exist is not considered. In a simple way, the user can measure his channel size and use the measured channel size as the CQI. In this case, in a limited feedback situation, there is a problem that the performance degradation caused by the error due to quantization can be caused.
그러므로, MU-MIMO 통신시스템에서 코드북을 사용하여 채널 정보를 송신단에 송신하는 경우, 한 사용자만 지원하는 시스템과는 구분되는 CQI 표현이 요구되어진다.
Therefore, when channel information is transmitted to the transmitting end using the codebook in the MU-MIMO communication system, a CQI expression distinct from a system supporting only one user is required.
본 발명은 MU-MIMO 통신 시스템에서 송신단이 채널 품질 정보를 피드백하는 방법 및 장치를 제안한다.The present invention proposes a method and apparatus for a transmitter to feedback channel quality information in an MU-MIMO communication system.
본 발명은 MU-MIMO 통신 시스템에서 멀티 스트림(multi-stream)을 지원하기 위해 프리코딩(precoding)을 사용할 경우, 스케쥴링 이득을 최대화하기 위해서 평균 SINR을 CQI으로 계산하는 방법 및 장치를 제안한다.
The present invention proposes a method and apparatus for calculating an average SINR as a CQI in order to maximize a scheduling gain when precoding is used to support multi-stream in an MU-MIMO communication system.
본 발명의 실시 예에 따른 방법은; 다중 사용자를 지원하는 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 단말이 채널 품질 정보를 피드백하는 방법에 있어서, 기지국으로부터 신호를 수신하는 과정과, 상기 신호에 대한 평균 신호 대 간섭 잡음비(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio)의 하한값을 계산하는 과정과, 상기 평균 SINR의 하한값을 채널 품질 정보로 결정하고, 상기 채널 품질 정보를 상기 기지국으로 피드백하는 과정을 포함한다.A method according to an embodiment of the present invention comprises: A method for feedback of channel quality information in a multiple input multiple output (MIMO) communication system supporting multiple users, the method comprising: receiving a signal from a base station; receiving an average signal to interference plus noise (SINR) And determining a lower limit value of the average SINR as channel quality information and feeding back the channel quality information to the base station.
본 발명의 실시 예에 따른 장치는; 다중 사용자를 지원하는 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 채널 품질 정보를 피드백하는 단말에 있어서, 기지국으로부터 신호를 수신하는 수신부와, 상기 신호에 대한 평균 신호 대 간섭 잡음비(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio)의 하한값을 계산하고, 상기 평균 SINR의 하한값을 채널 품질 정보로 결정하는 평균 SINR 계산부와, 상기 채널 품질 정보를 상기 기지국으로 피드백하는 송신부를 포함한다.
An apparatus according to an embodiment of the present invention includes: A terminal for feedback of channel quality information in a multiple input multiple output communication system supporting multiple users, comprising: a receiver for receiving a signal from a base station; a signal to interference plus noise ratio (SINR) An average SINR calculator for calculating a lower limit value of the average SINR and determining a lower limit value of the average SINR as channel quality information; and a transmitter for feeding back the channel quality information to the base station.
본 발명은 MU-MIMO 통신 시스템에서 송신측이 멀티 스트림(multi-stream)을 지원하기 위해 프리코딩(precoding)을 사용할 경우, 스케쥴링 이득을 최대화하기 위한 CQI로서 수신측의 평균 신호 대 간섭 잡음 비(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio)에 대한 하한값을 결정하고, 결정된 평균 SINR의 하한값을 기지국으로 피드백함에 의해서, 기지국으로 보다 정확한 채널 품질 정보를 제공하고, 기지국이 보다 정확한 채널을 추정할 수 있는 효과가 있다.
In the MU-MIMO communication system, when precoding is used to support multi-streams in a MU-MIMO communication system, a CQI for maximizing a scheduling gain is used as a reception signal's average signal-to- The base station determines the lower limit value of the SINR to be lower than the lower limit of the SINR and feeds back the lower limit value of the determined average SINR to the base station to provide more accurate channel quality information to the base station, .
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 MU-MIMO 통신 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말의 개략적인 구성도.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 단말의 동작 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시 에에 따른 단말의 평균 SINR의 하한값을 계산하는 동작 흐름도.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 SINR 평균값의 CDF(cumulative distribution function)를 나타내는 그래프.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자 수에 따른 합 레이트(sum rate)의 일 예를 나타내는 그래프.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자 수에 따른 합 레이트의 다른 예를 나타내는 그래프.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 CID를 위한 비트 수와 양자화 비트들의 수에 따른 합 레이트의 일 예를 나타내는 그래프.1 is a configuration diagram of an MU-MIMO communication system according to an embodiment of the present invention;
2 is a schematic configuration diagram of a terminal according to an embodiment of the present invention;
3 is a flowchart illustrating an operation of a terminal according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an operation of calculating a lower limit value of an average SINR of a UE according to an embodiment of the present invention;
5 is a graph showing a CDF (cumulative distribution function) of the SINR average value according to an embodiment of the present invention.
6 is a graph illustrating an example of a sum rate according to the number of users according to an embodiment of the present invention.
7 is a graph showing another example of a sum rate according to the number of users according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a graph illustrating an example of a sum rate according to the number of bits for CID and the number of quantization bits according to an embodiment of the present invention; FIG.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기의 설명에서는 본 발명에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, only parts necessary for understanding the operation according to the present invention will be described, and the description of other parts will be omitted so as not to obscure the gist of the present invention.
본 발명에서는 MU-MIMO 통신 시스템에서 송신측이 멀티 스트림(multi-stream)을 지원하기 위해 프리코딩(precoding)을 사용할 경우, 스케쥴링 이득을 최대화 하기 위한 CQI 계산 방법 및 장치를 제안한다. 스케쥴링 기법으로는 세미 직교 사용자 선택(SUS: Semi-orthogonal User Selection) 기법을 고려한다. 본 발명에서는 기존의 채널 크기(norm)만을 고려하는 것이 아니라 코드북 양자화로 인해 발생하는 에러까지 고려하여 다른 사용자에게 미칠 간섭을 최소화하기 위한 새로운 CQI를 계산하는 방법 및 장치를 제안한다.The present invention proposes a CQI calculation method and apparatus for maximizing a scheduling gain when precoding is used in a MU-MIMO communication system to support a multi-stream. As a scheduling scheme, semi-orthogonal user selection (SUS) scheme is considered. The present invention proposes a method and apparatus for calculating a new CQI for minimizing interference to other users in consideration of an error caused by codebook quantization rather than considering only the existing channel size.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 MU-MIMO 통신 시스템의 구성도이다. 본 발명의 실시 예에서는 싱글 셀(single-cell) MIMO 방송(broadcast) 채널과, 하나의 기지국(100) 및 개의 단말이 존재한다고 가정한다.1 is a configuration diagram of an MU-MIMO communication system according to an embodiment of the present invention. In the embodiment of the present invention, a single-cell MIMO broadcast channel, a
상기 기지국(100)이 개의 단말들 중 개의 단말을 선택하고, 선택된 개의 단말들에게 동시에 정보를 송신할 경우, 번째 단말의 수신 신호는 하기 <수학식 1>과 같이 나타내어진다.
The
여기서, 는 번째 단말의 채널 매트릭스(channel matrix)이며 크기는 이다. 는 상기 기지국(100)의 안테나의 수를 나타내고, 는 각 단말의 수신 안테나의 수를 나타낸다. 는 번째 단말에게 송신되는 정보 벡터이며 크기는 이다. 즉, 상기 번째 단말에게 개의 데이터 스트림이 송신됨을 의미한다. 는 프리코딩 매트릭스이며 크기는 이다. here, The Th < RTI ID = 0.0 > terminal < / RTI > to be. Represents the number of antennas of the
이때, 프리코딩 매트릭스 는 다른 단말이 송신한 신호가 번째 단말에게 수신되지 않도록 BD 방법( )을 사용하여 결정된다. 상기 BD 방법은 수신 안테나의 수에 대응하는 데이터 스트림을 수신한다. 본 발명의 실시 예에서는 일 예로서 BD 방법을 사용하는 경우를 설명하였으나, 본 발명이 BD 방식에만 적용되는 것이 아님을 유의해야 한다. 즉, 본 발명은 수신 안테나의 수보다 많거나 적은 수의 데이터 스트림을 수신하는 경우에도 적용 가능함은 물론이다.At this time, the precoding matrix Is a signal transmitted from another terminal Lt; RTI ID = 0.0 > BD method < / RTI & ). ≪ / RTI > The BD method receives a data stream corresponding to the number of receive antennas. In the embodiment of the present invention, the BD method is used as an example, but it should be noted that the present invention is not applied to the BD method alone. That is, the present invention is applicable to a case of receiving a data stream that is more or less than the number of reception antennas.
이 경우, 번째 단말의 수신단에서 신호 대 간섭 잡음비(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio)는 하기 <수학식 2>와 같이 나타내어진다.
in this case, The signal to interference plus noise ratio (SINR) at the receiving end of the i < th > terminal is expressed by Equation (2).
그러나, 번째 단말의 수신단에서는 자신의 채널( ) 이외에 다른 단말의 채널( )을 인지하지 못하는 상태이므로, 순시 SINR을 획득할 수 없다. 그러므로, 본 발명의 실시 예에서는 상기 <수학식 2>의 를 평균화하여 평균 SINR을 계산한다.
But, Lt; RTI ID = 0.0 > channel < / RTI > ) Other channel of the terminal ), It is impossible to acquire the instantaneous SINR. Therefore, in the embodiment of the present invention, And the average SINR is calculated.
(1) 평균 (1) Average SINRSINR 계산 Calculation
본 발명의 실시 예에서는 번째 단말의 수신단이 자신의 채널( ) 이외 에 다른 단말의 채널( )을 모른다고 가정하고, 순시 SINR 대신 평균 SINR을 CQI 정보로 사용한다. 이때, 상기 평균 SINR의 하한값은 하기 <수학식 3>과 같이 결정된다.
In an embodiment of the present invention The terminal of the < RTI ID = 0.0 > ) Other than the channel of the other terminal ), And uses the average SINR instead of the instantaneous SINR as the CQI information. At this time, the lower limit value of the average SINR is determined according to Equation (3).
는 의 아이겐-벨류 분해(Eigen-value decomposition)를 나타낸다. 이때, 는 의 직교적인 베이시스(orthonormal basis) 즉, 로 구성되어 있다. 또한, 이며, 는 의 번째 아이겐 벨류(Eigen-value)이다. The Eigen-value decomposition " of < / RTI > At this time, The On the orthonormal basis, i.e., . Also, Lt; The of Eigen-value. ≪ / RTI >
하기 (2) Preliminary는 상기 <수학식 3>의 분모 텀(term)과 분모 텀을 계산하기 위해서 필요한 예비 절차들이다.
(2) Preliminary are preliminary procedures necessary for calculating the denominator term and denominator of Equation (3).
(2) Preliminary(2) Preliminary
는 하기 <수학식 4>와 같이 분해된다.
Is decomposed as shown in Equation (4) below.
여기서, 는 코드북에서 하나의 코드워드를 나타내며 크기는 이다. 상기 코드북은 개의 코드워드(codeword)를 포함한다. 는 의 레프트 널 스페이스(left-null space)의 직교적인 베이시스로 구성되어 있다. 는 상위의 삼각 매트릭스(upper triangular matrix)이며 대각 텀(term)들은 모두 양수이며 을 만족한다. 는 유니터리 매트릭스(unitary matrix)이고, 는 상위의 삼각 매트릭스이며 대각 텀들은 모두 양수이고 을 만족한다.here, Represents a code word in a codebook, and the size to be. The codebook Codeword < / RTI > The And an orthogonal basis of the left-null space. The The upper triangular matrix and the diagonal terms are all positive numbers . The A unitary matrix, The The upper triangular matrix and diagonal terms are both positive .
또한, 후술될 수식적 전개에서 사용될 웨이트된 코달 거리(weighted chordal distance)는 하기 <수학식 5>와 같이 정의된다.
In addition, the weighted chordal distance to be used in the mathematical expansion to be described later is defined as Equation (5).
상기 웨이트된 코달 거리는 의 삼각 법칙을 만족한다.
The weighted cog distance The triangular law of
먼저, 상기 <수학식 3>의 분자텀을 계산하는 과정은 다음과 같다.
First, the process of calculating the numerator term of Equation (3) is as follows.
(3) 평균 SINR의 분자 텀 계산 (Desired Signal)(3) Molecular term calculation of average SINR (Desired Signal)
상기 평균 SINR의 분자 텀은 웨이트된 코달 거리(Weighted chordal distance)의 정의와 삼각법칙을 이용하여 하기 <수학식 6>과 같이 나타내어진다.
The molecular term of the average SINR is expressed as Equation (6) using the definition of the weighted chordal distance and the trigonometric rule.
상기 <수학식 6>의 두 번째 부등식에서, 이고, 는 로 정의한다. In the second inequality of Equation (6) above, ego, The .
상기 기지국(100)의 스케줄러는 기본적으로 단말들 중 최대한 직교적인 채널 매트릭스를 가진 단말들을 스케쥴링 대상으로 선택한다. 이러한 선택 동작을 통해서, 프리코딩 매트릭스를 생성시 발생하는 랭크 결핍(rank deficiency) 현상으로 인한 성능 저하를 막을 수 있다. 따라서 각 단말 별 매트릭스가 서로 직교하므로 번째 유저의 프리코딩 매트릭스는 원래 채널 매트릭스와 매우 유사( )하게 된다. 결국 는 ‘0’에 가까워지므로, 본 발명의 실시 예에서는 상기 <수학식 5>의 를 으로 가정하기로 한다.
The scheduler of the
다음으로, 상기 <수학식 3>의 분모 텀을 계산하는 과정은 다음과 같다.
Next, the procedure of calculating the denominator of Equation (3) is as follows.
(4) 평균 SINR의 분모 텀 계산 (Interfernce Signal)(4) Computation of the denominator of average SINR (Interfernce Signal)
상기 <수학식 3>의 평균 SINR의 분모 부분은, 하기 <수학식 7>과 같이 전개된다.
In Equation (3) The denominator of the average SINR is developed as shown in Equation (7) below.
상기 <수학식 7>의 첫 번째 등호는 상기 <수학식 4>와 같이 나타내어지는 의 분해(decomposition)를 이용하여 계산한다. The first equal sign of Equation (7) can be expressed as Equation (4) And the decomposition of the decomposition.
한편, 와 는 정의에 의해 의 레프트 널 스페이스 위에서 언폼(unform)하게 분포되어 있다. 따라서, 는 베타 분포를 따르며, 베타 분포의 정의에 의해 이 된다.
Meanwhile, Wow By definition And is distributed unformed on the left null space of FIG. therefore, Follows the beta distribution, and by definition of the beta distribution .
(5) 평균 (5) Average SINR 의SINR 하한 값Lower limit value 및 고찰 And discussion
상기 <수학식 4> 내지 <수학식 6>에서 계산한 값들을 사용하여 평균 SINR의 하한 값을 계산하면, 하기 <수학식 8>과 같이 나타내어진다.
The lower limit value of the average SINR is calculated using the values calculated in Equation (4) to Equation (6), as shown in Equation (8).
상기 <수학식 8>의 두 번째 등호는 이므로 성립한다. 이때, 스트림별 전력 레벨을 나타내는 에 따라 평균 SINR의 하한값을 결정한다. 그리고, 결정된 평균 SINR의 하한 값 를 CQI 값으로 결정한다.The second equal sign in Equation (8) Therefore, At this time, The lower limit value of the average SINR is determined. Then, the lower limit value of the determined average SINR As a CQI value.
구체적으로, 즉, 신호대 잡음 비(SNR: Signal to Noise Ratio)가 매우 낮을 경우, 상기 평균 SINR은 로 근사화된다. 양자화 비트수가 3이상인 경우, 은 보다 상당히 작다. 따라서 평균 SINR은 에 의해 결정되며, 결국 채널 크기( )를 CQI 정보로 이용하는 기존의 피드백 시스템과 동일하다.
Specifically, That is, when the signal-to-noise ratio (SNR) is very low, the average SINR is . If the number of quantization bits is 3 or more, silver Lt; / RTI > Therefore, the average SINR is , And the channel size (< RTI ID = 0.0 > ) Is used as the CQI information.
반면, 즉, SNR이 매우 높을 경우, 상기 평균 SINR은 으로 근사화된다. 따라서 평균 SINR은 분모항의 , 즉 양자화 에러에 의해 대부분 결정된다. 따라서, 높은 SNR을 갖는 경우에서는 를 CQI 정보로 이용하는 기존 방식은 양자화 에러의 크기를 고려하지 않으므로, 유저 스케쥴링 시 높은 SNR에서 성능저하를 피할 수 없었다. 그러나, 본 발명의 실시 예에서는 SINR을 CQI 정보로 이용함에 의해서 낮은 SNR 뿐만 아니라 높은 SNR에서도 적절한 성능을 보장할 수 있게 된다.
On the other hand, That is, when the SNR is very high, the average SINR is . Therefore, the average SINR is That is, the quantization error. Therefore, in the case of having a high SNR The conventional method using CQI information does not take into account the magnitude of the quantization error. Therefore, the performance degradation can not be avoided at the high SNR in the user scheduling. However, in the embodiment of the present invention, by using the SINR as the CQI information, proper performance can be guaranteed not only at a low SNR but also at a high SNR.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말의 개략적인 구성도이다.2 is a schematic configuration diagram of a terminal according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 단말(200)은 수신부(205)와, 평균 SINR 계산부(210) 및 송신부(215)를 포함한다.2, the
상기 수신부(205)는 기지국으로부터 송신된 데이터 스트림을 수신하여 상기 평균 SINR 계산부(210)로 전달한다. 상기 평균 SINR 평균 계산부(210)는 상기 수신된 데이터 스트림에 대한 평균 SINR의 하한값을 상기 <수학식 8>을 사용하여 계산하여 상기 송신부(215)로 전달한다. 상기 송신부(215)는 상기 계산된 평균 SINR의 하한값을 CQI 정보로서 상기 기지국으로 송신한다.
The receiving
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 단말의 동작 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating an operation of a UE according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 300단계에서 단말은 기지국으로부터 송신된 데이터 스트림을 수신하고, 305단계로 진행한다. 305단계에서 상기 단말은 수신된 데이터 스트림에 대한 평균 SINR의 하한값을 상기 <수학식 8>을 사용하여 계산하고, 310단계로 진행한다. 310단계에서 상기 단말은 계산된 평균 SINR의 하한값을 CQI 정보로서 상기 기지국으로 송신한다.
Referring to FIG. 3, in
도 4는 본 발명의 실시 에에 따른 단말의 평균 SINR의 하한값을 계산하는 동작 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an operation of calculating a lower limit value of an average SINR of a UE according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 400단계에서 상기 단말은 상기 <수학식 5>와 같이 나타내어지는 웨이트된 코달 거리의 정의 및 삼각법칙을 사용하여 평균 SINR의 분자텀을 계산하고, 405단계로 진행한다.Referring to FIG. 4, in
405단계에서 상기 단말은 채널 매트릭스의 직교적 베시이스로 구성된 매트릭스를 분해하여 평균 SINR의 분모텀을 계산하고, 410단계로 진행한다.In
410단계에서 상기 단말은 상기 계산된 분자텀과 분모텀을 사용하여 평균 SINR을 계산한 후, 415단계로 진행한다. 415단계에서 상기 단말은 기지국으로부터 수신된 데이터 스트림별 전력 레벨에 따라 평균 SINR의 하한값을 결정한다.
In
이하, 도 5 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 실시 예에 따른 평균 SINR을 사용한 시뮬레이션 결과를 통해 본 발명에서 제안하는 기법의 성능 이득을 설명하기로 한다. 여기서는 프리코딩을 위해 BD 방법이 사용되었고, 스케쥴링에는 SUS 알고리즘이 사용되었다.Hereinafter, the performance gain of the technique proposed by the present invention will be described with reference to the simulation results using the average SINR according to the embodiment of the present invention, with reference to FIG. 5 to FIG. In this case, the BD method is used for precoding and the SUS algorithm is used for scheduling.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 SINR 평균값의 CDF(cumulative distribution function)를 나타내는 그래프이다. 여기서, Nt는 4이고, Nr은 2이고, CDI를 위해 10비트를 사용한 경우, SNR이 20dB라고 가정하자.5 is a graph showing cumulative distribution function (CDF) of SINR average value according to an embodiment of the present invention. Assuming that Nt is 4, Nr is 2, and 10 bits are used for CDI, the SNR is 20 dB.
도 5를 참조하면, 스케쥴링 된 사용자들의 SINR 평균값에 대한 CDF를 나타내었다. 이때, 사용자 수가 10명인 경우와 30명인 경우를 비교하여 도시하였다. 그래프에 도시된 바와 같이 사용자의 수가 10명인 경우와 30명인 경우 각각에서 채널의 크기(magnitude)와 평균 SINR 값을 각각 CQI로 사용하는 경우를 비교한 결과, 평균 SINR을 사용하는 경우의 성능 이득이 채널의 크기를 사용하는 경우보다 상당히 높다. 다시 말해서, 채널의 크기를 CQI로 사용하는 경우에는 사용자 수가 증가하더라도 다중 사용자 다이버시티(multiuser diversity) 이득의 변화가 미미하다. 반면, 평균 SINR을 CQI로 사용하는 경우에는 사용자 수가 증가할수록 SINR이 증가하기 때문에 성능 이득이 높아지게 된다. 그러므로, 본 발명의 실시 예에 따라 계산된 평균 SINR의 하한값을 통해서 실제 SINR을 정확하게 예측할 수 있게 된다.
Referring to FIG. 5, the CDF of the SINR average value of the scheduled users is shown. In this case, the number of users is 10 and the number of users is 30. As shown in the graph, when the number of users is 10 and the number of users is 30, the performance of the case using the average SINR is compared with the case of using the channel magnitude and the average SINR as CQI, It is considerably higher than when using the size of the channel. In other words, when the size of the channel is used as the CQI, the change of the multiuser diversity gain is insignificant even if the number of users increases. On the other hand, when the average SINR is used as the CQI, the SINR increases as the number of users increases, so that the performance gain increases. Therefore, it is possible to accurately predict the actual SINR through the lower limit value of the average SINR calculated according to the embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자 수에 따른 합 레이트(sum rate)의 일 예를 나타내는 그래프이다. 여기서, Nt=4, Nr=2이고, CDI를 위해 10 비트가 사용되는 경우를 가정하자. 6 is a graph illustrating an example of a sum rate according to the number of users according to an embodiment of the present invention. Assume that Nt = 4, Nr = 2, and 10 bits are used for CDI.
도 6을 참조하면, 이상적인 환경과 비교하여 실질적으로 한정된 피드백 상황에서는 양자화 에러로 인한 간섭에 의해 전송 파워가 높아질수록 합 레이트가 제한된다. SNR이 높을 경우, 사용자의 수가 30명과, 100명일 때 각각 30%와 40%의 이득을 얻는다. 즉, SNR이 높을 경우, 합 레이트가 간섭에 의한 영향을 크게 받는다. 이때, 채널 크기를 CQI로 사용할 경우에는 양자화 에러에 따른 간섭을 반영시키지 못하기 때문에 본 발명의 실시 예에 따른 평균 SINR을 CQI로 사용하는 경우에 비해 합 레이트가 낮은 값을 갖게 된다.
Referring to FIG. 6, in a substantially limited feedback situation, as compared with the ideal environment, the higher the transmission power due to the interference due to the quantization error, the more the combining rate is limited. When the SNR is high, the number of users is 30 and the gain of 30% and 40% is 100, respectively. That is, when SNR is high, the sum rate is greatly affected by interference. At this time, when the channel size is used as the CQI, the interference due to the quantization error can not be reflected. Therefore, the sum rate is lower than that in the case of using the average SINR according to the embodiment of the present invention as the CQI.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자 수에 따른 합 레이트의 다른 예를 나타내는 그래프이다. 여기서, Nt=6, Nr=2이고, CDI를 위해 15 비트가 사용되는 경우를 가정하자. 7 is a graph illustrating another example of the sum rate according to the number of users according to an embodiment of the present invention. Assume that Nt = 6, Nr = 2, and 15 bits are used for CDI.
도 7을 참조하면, 도 6에서와 마찬가지로, 채널 크기를 CQI로 사용할 경우에는 양자화 에러에 따른 간섭을 반영시키지 못하기 때문에 사용자의 수가 30명과, 100명일 때 각각 본 발명의 실시 예에 따른 평균 SINR을 CQI로 사용하는 경우가 채널 크기를 CQI로 사용하는 경우에 비해 20% 이득을 얻는다.
Referring to FIG. 7, when the channel size is used as the CQI, the interference due to the quantization error is not reflected. Therefore, when the number of users is 30 and 100, the average SINR Is used as the CQI, a gain of 20% is obtained as compared with the case of using the channel size as the CQI.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 CID를 위한 비트 수와 양자화 비트들의 수에 따른 합 레이트의 일 예를 나타내는 그래프이다. 여기서, Nt=4, Nr=2이다. 8 is a graph illustrating an example of a sum rate according to the number of bits for CID and the number of quantization bits according to an embodiment of the present invention. Here, Nt = 4 and Nr = 2.
도 8을 참조하면, CDI를 위한 비트로 5 비트와 10비트를 사용하는 경우 각각에 대해 양자화 비트들의 수를 2, 4, 6 및 양자화 하지 않은 경우로 변경한다. 그 결과, CDI 를 위한 비트가 5비트인 경우, CDI를 위한 비트가 10비트인 경우에 비해 낮은 합 레이트를 갖는다. 그리고, 동일한 CDI를 위한 비트들을 갖는 경우, 양자화 비트들의 수가 높을수록 합 레이트가 증가한다. 예를 들어, CDI를 위한 비트가 10비트인 경우, 양자화로 야기되는 로스를 피하기 위해서 양자화 비트들의 수가 증가된다.Referring to FIG. 8, when 5 bits and 10 bits are used for CDI bits, the number of quantization bits is changed to 2, 4, and 6, respectively, and quantization bits are not quantized. As a result, when the bit for CDI is 5 bits, it has a lower sum rate than when the bit for CDI is 10 bits. And, in the case of having bits for the same CDI, the higher the number of quantization bits, the greater the sum rate. For example, if the bits for CDI are 10 bits, the number of quantization bits is increased to avoid loss caused by quantization.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but is capable of various modifications within the scope of the invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited by the illustrated embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims and equivalents thereof.
Claims (10)
기지국으로부터 신호를 수신하는 과정과,
상기 신호에 대한 평균 신호 대 간섭 잡음비(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio)의 하한값을 계산하는 과정과,
상기 평균 SINR의 하한값을 채널 품질 정보로 결정하고, 상기 채널 품질 정보를 상기 기지국으로 피드백하는 과정을 포함하되,
상기 평균 SINR의 하한값을 계산하는 과정은,
웨이트된 코달 거리(weighted chordal distance)의 정의와 삼각 법칙을 사용하여 상기 평균 SINR의 분자 텀을 계산하는 과정을 포함하는 채널 품질 정보 피드백 방법.
A method for feedback of channel quality information by a terminal in a multiple input multiple output communication system supporting multiple users,
Receiving a signal from a base station,
Calculating a lower limit value of an average signal-to-interference plus noise ratio (SINR) for the signal;
Determining a lower limit value of the average SINR as channel quality information, and feeding back the channel quality information to the base station,
Calculating a lower limit value of the average SINR,
Calculating a molecular term of the average SINR using a definition of a weighted chordal distance and a trigonometric rule.
상기 평균 SINR의 하한값을 계산하는 과정은,
상기 기지국과 설정된 채널에 대한 채널 매트릭스의 직교적인 베이시스(orthogonal basis)로 구성된 매트릭스의 분해를 이용하여 상기 평균 SINR의 분모 텀을 계산하는 과정과,
상기 분자 텀과 상기 분모텀을 사용하여 상기 평균 SINR을 계산하는 과정과,
상기 기지국으로부터 송신된 신호의 전력 레벨에 따라 평균 SINR의 하한값을 결정하는 과정을 포함하는 채널 품질 정보 피드백 방법.
The method according to claim 1,
Calculating a lower limit value of the average SINR,
Calculating a denominator of the average SINR using an orthogonal basis of a matrix of channels for the set channel and the base station;
Calculating the average SINR using the numerator term and the denominator;
And determining a lower limit value of an average SINR according to a power level of a signal transmitted from the base station.
상기 단말은 상기 채널 이외에 상기 기지국과 다른 단말들 간의 채널을 인지하지 못하는 상태임을 특징으로 하는 채널 품질 정보 피드백 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the terminal is in a state of not recognizing a channel between the base station and other terminals in addition to the channel.
상기 채널 품질 정보는,
상기 기지국이 블록 대각선화 방식에 따른 프리 코딩 매트릭스 생성 시 사용됨을 특징으로 하는 채널 품질 정보 피드백 방법.
The method according to claim 1,
The channel quality information may include:
Wherein the base station is used for generating a precoding matrix according to a block diagonalization scheme.
상기 평균 SINR의 분모 텀을 계산하는 과정은,
코드북을 구성하는 코드워드와, 상기 코드워드의 레프트 널 스페이스(left-null space)의 직교적인 베이시스로 구성된 메트릭스와, 상기 코드워드의 상위의 삼각 매트릭스(upper triangular matrix) 및 유니터리 매트릭스를 사용하여 상기 매트릭스의 분해를 수행하는 과정을 포함하는 채널 품질 정보 피드백 방법.
3. The method of claim 2,
Wherein the step of calculating the denominator of the average SINR comprises:
A matrix composed of a codeword constituting a codebook and an orthogonal basis of a left-null space of the codeword, and an upper triangular matrix and a unitary matrix of the codeword And performing decomposition of the matrix.
기지국으로부터 신호를 수신하는 수신부와,
웨이트된 코달 거리(weighted chordal distance)의 정의와 삼각 법칙을 사용하여 상기 신호에 대한 평균 신호 대 간섭 잡음비(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio)의 분자 텀을 계산하고, 상기 평균 SINR의 하한값을 계산하고, 상기 평균 SINR의 하한값을 채널 품질 정보로 결정하는 평균 SINR 계산부와,
상기 채널 품질 정보를 상기 기지국으로 피드백하는 송신부를 포함하는 단말.
A terminal for feeding back channel quality information in a multiple input multiple output communication system supporting multiple users,
Comprising: a receiver for receiving a signal from a base station;
Calculating a molecular term of an average signal-to-interference plus noise ratio (SINR) for the signal using the definition of the weighted chordal distance and the trigonometric rule, and calculating a lower limit value of the average SINR An average SINR calculator for determining a lower limit value of the average SINR as channel quality information,
And a transmitter for feeding back the channel quality information to the base station.
상기 평균 SINR 계산부는,
상기 기지국과 설정된 채널에 대한 채널 매트릭스의 직교적인 베이시스(orthogonal basis)로 구성된 매트릭스의 분해를 이용하여 상기 평균 SINR의 분모 텀을 계산하고, 상기 분자 텀과 상기 분모텀을 사용하여 상기 평균 SINR을 계산하고, 상기 기지국으로부터 송신된 신호의 전력 레벨에 따라 평균 SINR의 하한값을 결정함을 특징으로 하는 단말.
The method according to claim 6,
The average SINR calculator calculates the average SINR,
Calculating a denominator of the average SINR using a decomposition of a matrix consisting of an orthogonal basis of a channel matrix for the set channel with the base station and calculating the average SINR using the numerator term and the denominator; And determines a lower limit value of the average SINR according to a power level of a signal transmitted from the base station.
상기 단말은 상기 채널 이외에 상기 기지국과 다른 단말들 간의 채널을 인지하지 못하는 상태임을 특징으로 하는 단말.
The method according to claim 6,
Wherein the terminal is unable to recognize a channel between the base station and other terminals in addition to the channel.
상기 채널 품질 정보는,
상기 기지국이 블록 대각선화 방식에 따른 프리 코딩 매트릭스 생성 시 사용됨을 특징으로 하는 단말.
The method according to claim 6,
The channel quality information may include:
Wherein the base station is used for generating a precoding matrix according to a block diagonalization scheme.
상기 평균 SINR 계산부는,
코드북을 구성하는 코드워드와, 상기 코드워드의 레프트 널 스페이스(left-null space)의 직교적인 베이시스로 구성된 메트릭스와, 상기 코드워드의 상위의 삼각 매트릭스(upper triangular matrix) 및 유니터리 매트릭스를 사용하여 상기 매트릭스의 분해를 수행함을 특징으로 하는 단말.
8. The method of claim 7,
The average SINR calculator calculates the average SINR,
A matrix composed of a codeword constituting a codebook and an orthogonal basis of a left-null space of the codeword, and an upper triangular matrix and a unitary matrix of the codeword Wherein the decomposition of the matrix is performed.
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