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KR102287454B1 - Mimo 무선 통신 시스템 내의 적응형 프리코딩 - Google Patents

Mimo 무선 통신 시스템 내의 적응형 프리코딩 Download PDF

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KR102287454B1
KR102287454B1 KR1020167013891A KR20167013891A KR102287454B1 KR 102287454 B1 KR102287454 B1 KR 102287454B1 KR 1020167013891 A KR1020167013891 A KR 1020167013891A KR 20167013891 A KR20167013891 A KR 20167013891A KR 102287454 B1 KR102287454 B1 KR 102287454B1
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핑 리앙
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Abstract

본 발명은, 복수의 UE들에 대한 추정에 기초하여 MU-MIMO 프리코딩법(precoding method)을 적응적으로 선택하고 MU-MIMO 프리코딩시에 하드웨어 장애들을 보완하기 위해, MU-MIMO 채널들의 품질에 적합한 변조 및 채널 코딩을 선택하도록 SU-MIMO 채널 정보를 사용하여 MU-MIMO 채널 정보를 추정하는 방법을 제시한다.

Description

MIMO 무선 통신 시스템 내의 적응형 프리코딩{ADAPTIVE PRECODING IN A MIMO WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 출원은 2013년 12월 20일에 제출된 미국 가출원 번호 제61/919,613호의 우선권을 주장한다.
본 발명은 포괄적으로 무선 통신에 관한 것으로, 특히, 기지국(Base Station; BS)이 채널 품질 정보(Channel Quality Information; CQI)를 추정하고, 시스템 정보, 채널 상태 정보(Channel State Information: CSI), 및 대규모 MIMO 무선 통신 시스템 내의 각각의 사용자 장치(UE)에 대한 추정의 오차에 따라 적응형 프리코딩을 적용하는 메커니즘에 관한 것이다.
대규모 MIMO 또는 대형 MIMO 시스템(massive MIMO system)에서, BS에는 수십 개 또는 수백 개의 전송 안테나들이 장착되어 있다. 그것은 전력 또는 대역폭을 증가시키지 않으면서 성능을 선형 성장시킬 수 있기 때문에 많은 관심을 받아오고 있으며, 차세대 무선 통신 시스템(예를 들어, 4G, 5G 이상)의 핵심 기술이다. 이러한 장점은 쌍으로 맺어진 사용자들의 수가 기존 시스템보다 많은, 다수 사용자 MIMO(Multi-User MIMO; MU-MIMO)를 사용함으로써 현실화된다. 이 시스템에서, BS는 각각의 스케줄링 슬롯에서의 사용자들을 선택하고, 이 사용자들에게 동시에 같은 주파수 자원 블럭 상에서 데이터를 전송한다. 전송 신호들을 수백 개의 전송 안테나들에 매핑(map)하기 위해 프리코딩 벡터가 사용된다. 실제 시스템들에서, 사용자들의 채널 품질이 열약하면, 배열 이득(array gain)을 달성하도록 무선 채널에 맞는 프리코딩 행렬이 적용되어, 수신 신호의 품질이 향상된다. 하나의 이러한 프리코딩법은 콘주게이트 빔포밍(Conjugate Beamforming: CB)이다. CB 프리코딩에 대하여, k번째 사용자의 프리코딩 벡터는
Figure 112016050262466-pct00001
이다. 채널 품질이 양호하면, 다수-사용자 간섭이 시스템 처리율에 영향을 주는 주요 요소가 되므로, 이 간섭을 제거하는 프리코딩 벡터가 시스템 처리율을 향상시키기 위해 필요하다. 하나의 이러한 프리코딩법은 제로 포싱(Zero-Forcing; ZF)이다. ZF 프리코딩에 대하여, k번째 사용자의 프리코딩 벡터는
Figure 112016050262466-pct00002
인데, 여기에서
Figure 112016050262466-pct00003
는 k번째 사용자의 다수-사용자 간섭 채널로,
Figure 112016050262466-pct00004
로 정의된다. 더 나아가, 시스템 오차들, 예를 들어, 제한된 피드백 대역폭 또는 측정 오차들로 인한 불가피한 CSI 오차들이 항상 존재한다. 그 결과, BS가 이들 2가지 프리코딩법들을 비교하여 UE에 바람직한 프리코딩법을 적응적으로 사용하기는 어렵다.
본 발명은 MU-MIMO의 기본적인 문제점을 해결하기 위한 방법, 즉, 그룹 내의 모든 UE 중 단일 사용자 MIMO(single-user MIMO; SU-MIMO) CQI 값만이 사용 가능할 때 그룹 내의 모든 UE에 대한 MU-MIMO CQI 값들을 어떻게 추정할지에 대한 방법을 제공한다. 이것은, 적합한 변조 및 채널 코딩 방식들을 선택하기 위해 MU-MIMO CQI 값들이 필요하기 때문에 중요하다. 그러나, SU-MIMO CQI가 파일럿(pilot) 또는 테스트 신호의 전송을 사용한 측정치로부터 결정될 수 있는 경우, 파일럿 또는 테스트 신호의 전송을 사용한 측정치로부터 MU-MIMO CQI를 바로 결정기가 종종 불가능하다. 후자의 경우, 시분할 듀플렉싱(TDD) 채널의 채널 상호성은 도움이 되지 않고, 주파수 분할 듀플렉싱(FDD) 및 TDD 채널 모두에 대해, 파일럿 또는 테스트 신호가 BS에 의해 MU-MIMO 프리코딩을 사용하여 그룹 내의 모든 UE에게 전송되고, MU-MIMO CQI 값들이 각각의 UE에서 결정되어 BS에 피드백되야 한다. 본 발명의 실시예들에서, MU-MIMO CQI는 그룹 내 UE들의 SU-MIMO CQI를 사용하여 추정될 수 있으므로, 측정치로부터 MU-MIMO CQI를 바로 결정하기 위해 필요한 오버헤드가 상당히 감소하고, MU-MIMO가 더욱 실현 가능해진다. MU-MIMO CQI 값이 사용 가능해지면, 적합한 변조 및 채널 코딩이 선택되고, 선택된 MU-MIMO 프리코딩을 사용하여 MU-MIMO의 합산율이 추정될 수 있다.
본 발명은 상기 MU-MIMO CQI 추정법을 사용하여 적응형 프리코딩법을 제공하고, 적응형 프리코딩을 MU-MIMO 사용자 그룹 내의 사용자들에게 적용한다. 이 방법에서, BS는 다운링크 내 전송 안테나들의 개수, MU-MIMO 사용자 그룹 내 UE들의 수와 같은 시스템 정보와, CQI 및 CSI 오차라고 언급되는 CSI 추정치 오차와 같은 각각의 UE에 대한 정보를 수집한다. 이 정보로, BS는 각각 하나 이상의 프리코딩법들, 예를 들어, CB 및 ZF의 합산율을 추정하고 더욱 큰 합산율을 갖는 프리코딩 행렬을 선택한다.
특히 UE 내 하드웨어 장애는 MU-MIMO 시스템의 성능을 제한하는 요소이다. 본 발명은 또한 하드웨어 장애를 특징화하고, 그 특징화한 데이터를 사용하여, 하드웨어 장애를 보완하도록 프리코딩을 수정하는 방법을 제공한다.
도 1은 SU-MIMO CQI로부터 MU-MIMO CQI를 추정하는 실시예에 대한 흐름도.
도 2는 BS 내에서의 적응형 프리코딩의 동작 처리를 나타내는 도면.
도 3은 BS가 UE의 하드웨어 장애 매개변수(Hardware Impairment Parameter; HIP)들 및 현재 기온(Current Temperature; CT)들을 획득하는 처리를 나타내는 도면.
이제 해당 부분을 의미하는 도면 부호를 참조하여 도면을 참조할 수 있다. 본 발명의 예시적인 실시예들이 이제 설명될 것이다. 예시적인 실시예들은 본 발명의 양태를 나타내기 위해 제공된 것일 뿐, 본 발명의 영역을 제한하는 것으로 이해되지 않아야 한다. 예시적인 실시예들이 블럭도 또는 흐름도를 참조하여 설명될 때, 각각의 블럭은 방법 단계 또는 그 방법 단계를 수행하는 장치 요소를 나타낸다. 구현예에 따라, 대응하는 장치 요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 그들의 조합으로 구성될 수 있다.
고려되는 무선 통신 시스템에서, 각각의 UE는 보편성을 손상시키지 않으면서하나의 수신 안테나를 갖는 한편, BS는 다운링크 내에 N 전송 안테나들을 갖는다. 2개 이상의 수신 안테나를 갖는 UE로 일반화하는 것은 어렵지 않다.
보편성을 손상시키지 않으면서, BS가 MU-MIMO 그룹에 포함될 UE를 선택한다고 가정하는데, 이는 같은 자원 할당에 스케줄링될 수 있는 K UE들의 지수가 결정되었다는 것을 의미한다. 그 후, 도 1에 제시된 것처럼 BS는 SU-MIMO CQI로부터 MU-MIMO CQI를 추정하는 처리 과정을 시작한다(1). 우선, BS는 MU-MIMO UE 그룹 내의 각각의 UE의 SU-MIMO CQI를 획득한다(2). 그 후, BS는 각각의 UE의 MU-MIMO CQI를 추정한다(3). 각각의 UE의 MU-MIMO CQI가 추정되면, BS는 각각의 UE의 변조 및 채널 코딩 방식을 결정한다(4). 그 후, 처리가 완료된다(5). 실시예들은 주파수 차원의 몇몇 부반송파들 또는 시간 차원의 몇몇 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 심볼들로 정의된 각각의 자원 블럭에 대하여 처리될 수 있다.
일 실시예는 BS가 복수의 UE들의 SU-MIMO CQI 값들을 획득하는 것(2)을 포함하는 MU-MIMO CQI 값들을 추정하는 방법(3)인데, 이는 상호적 채널들의 경우에는 UE들이 테스트 또는 파일럿 신호들을 BS에 전송하거나, 비상호적 채널들의 경우에는 BS가 테스트 또는 파일럿 신호들을 UE들에 전송하고 UE들은 그들의 CQI 값들을 BS에 피드백함으로써 이루어질 수 있다. 그 후, BS는 SU-MIMO CQI 값들을 사용하여 복수의 UE들에 대한 MU-MIMO CQI 값들을 추정한다. SU-MIMO CQI 값들을 사용하여 복수의 UE들에 대한 MU-MIMO CQI 값들을 제공할 수 있는 수학식들이 아래에 나열되어 있다.
MU-MIMO CQI 추정 수학식은 적어도 CB 및/또는 ZF를 포함하는 선택된 프리코딩법에 따른다. 예를 들어, CB에 대한 수학식은
Figure 112016050262466-pct00005
또는
Figure 112016050262466-pct00006
이고,
ZF에 대한 수학식은
Figure 112016050262466-pct00007
또는
Figure 112016050262466-pct00008
,
또는
Figure 112016050262466-pct00009
인데, 여기에서
Figure 112016050262466-pct00010
는 k번째 UE의 CQI에 상호적이고,
Figure 112016050262466-pct00011
는 k번째 사용자의 정규화 채널 계수 벡터이고(
Figure 112016050262466-pct00012
이 단위 표준(unit norm)이 아니면, 그것을
Figure 112016050262466-pct00013
로 대체하라); k번째 UE의 상호 간섭 채널은
Figure 112016050262466-pct00014
이고,
Figure 112016050262466-pct00015
는 k번째 UE의 CSI 오차이다. BS로
Figure 112016050262466-pct00016
를 알아내는 방법은 본 발명의 국제공개 팜플렛의 문단 [0028] 내지 [0032] 문단에 설명되어 있다.
더 나아가, MU-MIMO CQI 값들의 추정치가 획득되면, BS는 MU-MIMO 채널들의 품질에 적합한 변조 및 채널 코딩을 선택한다(4). BS는 또한 복수의 UE들의 합산율을 높이는 프리코딩을 선택할 수도 있다.
또 다른 실시예는 상기 MU-MIMO CQI 추정을 사용하는 적응형 프리코딩법인데, 이는 도 2에 제시되어 있다. 처리가 시작된 후(6), BS는 우선 현재 자원 할당에 스케줄링되는 K UE들을 결정한다(7). 다음으로, BS는 K UE들의 CQI 값들을 획득한다(8). 이들 CQI 값들에 기초하여, BS는 K UE들의 채널 상관 계수들을 획득한다(9). 그 후, BS는 K UE들 각각의 SU-MIMO 처리율을 추정하고, 최대치들을 현재 자원 할당에 대한 SU-MIMO 처리율로서 선택한다(10). 다음으로, BS는 제1 프리코딩법에 기초하여 K UE들의 합산율을 추정한다(11). 그 후, BS는 제2 프리코딩법에 기초하여 K UE들의 합산율을 추정한다(12). 다음으로, BS는 하이브리드 프리코딩법에 기초하여 K UE들의 합산율을 추정한다(13). 이러한 추정들로, BS는 최고 추정치들을 갖는 프리코딩법을 선택한다(14). 그 후, 처리는 끝난다(15). 이 실시예에서, BS는
Figure 112016050262466-pct00017
로 표현되는 K UE들의 CQI 값들을 획득한다(k=1, ..., K)(8). 이 값들은 업링크 제어 채널을 통해 UE들에 의해서, 업링크 전송시에 채널 상호성을 사용하여 추정함으로써 BS에 피드백될 수 있다.
BS가 K UE들 각각의 처리율을 추정할 때(10), 하나의 방법은
Figure 112016050262466-pct00018
를 계산하고(k=1, ..., K),
Figure 112016050262466-pct00019
로 이들 K 값들의 최대치를 선택하는 것이다.
BS는 제1 프리코딩, 예를 들어, CB에 기초하여 MU-MIMO 사용자 그룹의 합산율을 추정할 수 있다(11). 이 계산법들은 아래에 나열되어 있다.
CB-1: BS가
Figure 112016050262466-pct00020
로 CB의 합산율을 추정함.
CB-2: BS가
Figure 112016050262466-pct00021
로 k번째 사용자의 정규화 채널 계수 벡터를 획득함.
Figure 112016050262466-pct00022
이 단위 표준이 아니면, 그것을
Figure 112016050262466-pct00023
로 대체해야 함. 그 후, BS가
Figure 112016050262466-pct00024
로 CB의 합산율을 추정함.
BS는 제2 프리코딩, 예를 들어, ZF에 기초하여 MU-MIMO 사용자 그룹의 합산율을 추정할 수 있다(12). 이 계산법들은 아래에 나열되어 있다.
ZF-1: BS가
Figure 112016050262466-pct00025
에 따라 ZF 프리코딩법의 합산율을 추정함.
ZF-2: BS가
Figure 112016050262466-pct00026
로 k번째 사용자의 정규화 채널 계수 벡터를 획득함.
Figure 112016050262466-pct00027
이 단위 표준이 아니면, 그것을
Figure 112016050262466-pct00028
로 대체해야 함. 그 후, BS가
Figure 112016050262466-pct00029
로 ZF의 합산율을 추정함.
더 나아가, BS는 K UE들을 2개의 세트로 나눌 수 있다. 제1 세트 Ω1은 예를 들어 CB된 제1 프리코딩 K 1 UE들을 포함하고, 제2 세트 Ω2은 제2 프리코딩된 남아있는 K 2 =K-K 1 UE들을 포함한다. UE들을 나눌 수 있는 방법 중 하나는 SU-MIMO CQI에 기초하는 것인데, 예를 들어, 미리결정된 임계치보다 낮은 SU-MIMO CQI 값들을 갖는 UE들은 Ω1에 속하고, 나머지 UE들은 Ω2에 속한다. Ω1의 UE 표시들은
Figure 112016050262466-pct00030
이고, Ω2의 UE 표시들은
Figure 112016050262466-pct00031
라고 가정하자.
BS는
Figure 112016050262466-pct00032
또는
Figure 112016050262466-pct00033
로 세트 Ω1의 UE들의 합산율을 추정한다.
BS는
Figure 112016050262466-pct00034
또는
Figure 112016050262466-pct00035
로 세트 Ω2의 UE들의 합산율을 추정한다.
BS는
Figure 112016050262466-pct00036
로 하이브리드 프리코딩에 기초하여 K UE들의 합산율을 추정한다(13). BS은 CSU, CCB, CZF, 및 CHybrid의 값들을 획득한 후, 이들 4개의 값들을 비교하고 최대치를 갖거나 최대치에 근사하게 추정된 합산율을 갖는 프리코딩법을 선택한다(14).
현재 시간 인스턴트(instant)의 각각의 자원 블럭에 대한 적응형 프리코딩이 완료되면(15), 각각의 자원 블럭은 다음 시간 인스턴트에서는 상이한 프리코딩법을 가질 수 있다.
상기 제시된 수학식에서, BS는 K 사용자들의 CSI 오차들을 획득한다고 가정된다. BS가 CSI 오차들을 획득하기 위한 3가지 방법이 아래에 제시되어 있다.
CSI가 UE들에 의해 피드백되며 FDD-1로 언급되는 FDD 시스템용 제1 방법에서는, 각각의 UE가 자신의 상관 계수를 계산하고 그것을 업링크 제어 채널을 통해 BS에 피드백한다. UE 측에서는, UE가 BS와 자신 간의 채널 벡터
Figure 112016050262466-pct00037
(컬럼 벡터로 표시됨)를 추정한다. 그 후, UE는 UE 메모리에 저장되어 있는 코드북 세트 내의
Figure 112016050262466-pct00038
(또한 컬럼 벡터)로
Figure 112016050262466-pct00039
를 양자화한다. 상관 계수는
Figure 112016050262466-pct00040
로 계산될 수 있는데, 여기에서
Figure 112016050262466-pct00041
는
Figure 112016050262466-pct00042
로 정의된 2-표준을 나타낸다. 그 후,
Figure 112016050262466-pct00043
가 양자화되어 업링크 제어 채널 또는 공유 데이터 전송 채널을 통해 BS에 피드백된다.
CSI가 UE들에 의해 피드백되며 FDD-2로 언급되는 FDD 시스템용 제2 방법에서는, 모든 UE들의 CSI 오차가
Figure 112016050262466-pct00044
와 같은 값으로 추정되는데, 여기에서 d는 코드북 세트 내의 임의의 2개의 벡터들 간의 평균 거리이다. 코드북이 M 벡터들을 포함하면, M은
Figure 112016050262466-pct00045
로 계산될 수 있는데, 여기에서 vi및 vj는 코드북 세트 내의 2개의 상이한 벡터들이다. 대안적인 추정은
Figure 112016050262466-pct00046
으로, 여기에서 0<β<1은 BS 자신에 의해 결정될 수 있는 스케일링 인자이고, dmax는 코드북 세트 내의 임의의 2개의 벡터들 간의 최대 거리이다.
TDD-1으로 언급되는 제3 방법은, 업링크 전송의 채널 상호성을 사용하여 BS에 의해 다운링크 CSI가 획득되는 TDD 시스템용이다. k번째 사용자의 업링크 채널 품질이
Figure 112016050262466-pct00047
라고 하면, 채널 계수를 추정할 수 있는 방법 중 하나는
Figure 112016050262466-pct00048
으로, 여기에서 매개변수 g는 BS의 전송 안테나들의 개수의 함수로서, 예를 들어, g=N이다.
더 나아가, UE 하드웨어의 장애로 인한 영향을 보완하기 위해, αk는 UE의 하드웨어 장애 매개변수(Hardware Impairment Parameter; HIP)들 및 현재 온도(Current Temperature; CT)들에 따라 BS에 의해 수정될 수 있다.
하드웨어 장애는 MU-MIMO 내의 제한 요소이다. 일 실시예에서, 하드웨어의 불완전성 및 비선형성에 의한 영향을 보완하도록 프리코딩을 수정하기 위해, BS는 UE의 HIP 및 UE가 동작하고 있는 CT에 포함된 정보와 같은, BS 및/또는 UE들 내의 회로들에 대한 정보를 사용한다. UE의 HIP는 UE의 하드웨어의 불완전성 및 비선형성을 포착한 매개변수들을 포함할 수 있다. HIP는 또한 상이한 동작 온도들 하에서의 이러한 매개변수들을 포함할 수 있다. UE의 HIP는 공장에서 또는 사용자에게 팔리거나 제공되기 전에 특징지어질 수 있다. 이는 HIP를 획득하기 위해 동작 온도 범위 내의 상이한 온도들 하에서 UE를 시험하는 온도 챔버(chamber)를 포함할 수 있는 자동화 테스트 장치를 사용하여 수행될 수 있다. 상이한 온도들 하에서의 변화들을 포함하는 HIP는 데이터베이스 또는 UE 또는 둘다에 저장될 수 있다. BS가 UE의 HIP 및 CT를 획득하는 처리 과정이 도 3에 제시되어 있다. 이 과정은 보통 UE가 무선 네트워크에 처음으로 액세스할 때(17) 시작된다(16). 그 후, 서비스 BS는 UE의 고유 장치 식별(Unique Device Identity; UDID) 정보를 획득한다(18). 그 후 BS는 UDID를 사용하여, 백본 네트워크에 연결되어 있거나 중앙 처리 노드에 있을 수 있는 데이터베이스로부터 HIP 및 CT를 요청할 수 있다(19). 이 데이터베이스는 또한 복수의 반송파 네트워크에 의해 공유될 수 있다. BS는 데이터베이스로부터 정보를 찾을 수 있는지 확인한다(20). BS가 UDID에 대한 HIP 및 CT 정보를 검색하는 데 성공하면, 처리가 완료된다(24). BS는 UE의 CT를 BS에게 주기적으로 송신하도록 UE에게 요청할 수 있고, BS는 그 CT를 사용하여 UE에 사용하기에 적합한 HIP를 결정한다. BS가 UDID에 대한 HIP 및 CT 정보를 검색하지 못하면, BS는 HIP 및 CT를 피드백하도록 UE에게 요청을 송신할 수 있다(21). 이 요청을 수신한 후, UE는 자신의 HIP 및 CT를 업링크 제어 채널 또는 공유 데이터 채널을 통해 서비스 BS에게 송신한다(22). BS가 HIP 및 CT를 데이터베이스에 송신하여 저장하면(23), 향후, 같은 UE는 네트워크 내의 BS 또는 데이터베이스에 액세스할 수 있는 임의의 BS로부터 HIP를 송신하라는 요청을 더 이상 받지 않는다. BS는 또한 더욱 빠른 처리를 위해 HIP의 사본을 특정 위치에 저장할 수 있다. 더 나아가, UE가 i번째 BS에서 j번째 BS로 움직여 핸드오버(handover)가 필요해지면, i번째 BS는 백본 또는 그들 간의 다른 연결 수단을 통해 j번째 BS에 HIP 및 CT 정보를 송신할 수 있다. 복수의 BS들이 기저대역 처리를 위해 중앙 노드를 공유하는 실시예에서는, HIP 및 CT가 중앙 노드에 저장 또는 캐시될 수 있어, 모든 이웃하는 BS에게 액세스될 수 있고, 핸드오버 오버헤드가 감소한다. HIP가 상이한 온도에서의 하드웨어 장애에 대한 특징을 포함하기 때문에, HIP를 올바른 CT에 적용하고 하드웨어 장애를 보완하기 위해 서비스 BS는 주기적으로 UE로부터 CT를 요청하거나 수신할 수 있다.
본 발명의 선호되는 실시예들에 대한 상기 설명들이 본 발명의 기초적인 새로운 특징들 또는 원리들을 제시, 설명 또는 도시하고 있지만, 나타낸 것과 같은 방법들, 요소들, 또는 장치들뿐만 아니라 그들의 사용에 대한 세부사항의 형태의 다양한 생략들, 대체들, 및 변화들이 본 발명의 취지로부터 벗어나지 않으면서 당업자에 의해 만들어질 수 있다는 것이 이해된다. 따라서, 본 발명의 범위는 상기 설명들에 제한되지 않는다. 오히려, 본 발명의 원리는 여기에서 설명된 이점들과 다른 이점들을 달성하고, 또는 다른 목표들도 만족시키도록, 광범위한 방법들, 시스템들, 및 장치들에 적용될 수 있다.

Claims (20)

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  8. MU-MIMO 프리코딩을 선택하는 방법에 있어서,
    BS가 현재 자원 할당에 스케줄링된 복수의 UE들의 채널 정보를 획득하는 단계;
    BS가 제1 프리코딩에 기초하여 MU-MIMO 하에서의 상기 복수의 UE들의 합산 능력을 계산하는 단계;
    BS가 제2 프리코딩에 기초하여 MU-MIMO 하에서의 상기 복수의 UE들의 합산 능력을 계산하는 단계;
    BS가 제1 프리코딩과 제2 프리코딩 중 더욱 높은 성능을 갖는 프리코딩법을 선택하는 단계; 및
    상기 복수의 UE들을 2 이상의 세트들로 나누고 각각의 세트에 대해 상이한 프리코딩을 사용함으로써, BS가 하이브리드 프리코딩(hybrid precoding)에 기초하여 MU-MIMO 하에서의 상기 복수의 UE들의 상기 합산 능력을 계산하는 단계를 포함하는 방법.
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  12. 제 8 항에 있어서,
    SU-MIMO 하의 상기 UE들의 채널 품질 정보에 기초하여 상기 복수의 UE들을 2 이상의 세트들로 나누는 단계를 더 포함하는 방법.
  13. 제 8 항에 있어서,
    각각의 자원 블럭 또는 각각의 자원 블럭 그룹에 대해 상이한 프리코딩법을 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
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