R18의 5G 무선 그룹 RAN1의 주요 기술 포인트

3GPP릴리스 18은 최초의 5G-Advanced 릴리스로, AI/ML 통합, XR/산업용 IoT에서의 궁극적인 성능, 모바일 IAB, 향상된 위치 확인, 최대 71GHz의 스펙트럼 효율성에 중점을 둡니다.RAN1은 RAN 최적화 및 인공 지능(PHY/AI)에서 AI/ML 향상을 물리 계층 진화를 통해 더욱 촉진합니다.

I. RAN1의 주요 기능 (물리 계층 및 AI/머신 러닝 혁신)

1.1 MIMO 진화: 멀티 패널 업링크(레벨 8), 최대 24개의 DMRS 포트를 갖춘 MU-MIMO, 멀티-TRP TCI 프레임워크.

• 작동 원리: 여러 TRP 패널에서 통합 TCI 프레임워크를 통해 Type I/II CSI 보고를 확장합니다. gNB는 MU-MIMO(Rel-17에서 12개)에 대해 최대 24개의 DMRS 포트를 스케줄링하여 각 UE가 레벨 8 UL 링크를 사용할 수 있도록 합니다. DCI는 결합된 TCI 상태를 나타냅니다. UE는 패널 전체에 위상/프리코딩을 적용합니다.
• 진척 상황: Rel-17 멀티-TRP에서 통합 신호 전송의 부재로 인해 밀집된 환경에서 스펙트럼 효율성이 20-30% 손실되었습니다. 레벨 제한으로 인해 각 UE의 UL 처리량이 레이어 4-6으로 제한되어 경기장/음악 축제에서 업링크(UL) 용량이 40% 증가했습니다.

1.2 AI/ML 애플리케이션CSI 피드백 압축, 빔 관리 및 위치 확인에 적용됩니다.

• 작동 원리: 신경망은 오프라인으로 훈련된 코드북을 사용하여 Type II CSI(32개 포트 → 8개 계수)를 압축합니다. gNB는 RRC를 통해 모델을 배포하고 UE는 압축된 피드백을 보고합니다. 빔 예측은 L1-RSRP 모드를 사용하여 핸드오버 전에 빔을 사전 위치 지정합니다.
• 프로젝트 진행 상황: CSI 오버헤드는 DL 리소스의 15-20%를 소비했습니다. 고이동성 시나리오(예: 고속도로)에서 빔 관리 실패율이 25%까지 도달했습니다.
• 개선 결과: 채널 상태 정보(CSI) 오버헤드가 50% 감소하고 핸드오버 성공률이 30% 향상되었습니다.

1.3 향상된 커버리지(업링크 최대 전력 전송, 저전력 웨이크업 신호).

• 작동 원리: gNB는 UE에 신호를 보내 모든 업링크 레이어에서 최대 전력 출력을 적용할 수 있도록 합니다(계층적 전력 백오프 없이). 독립적인 저전력 웨이크업 수신기(듀티 사이클 제어, 감도 -110dBm)는 메인 수신 사이클 전에 웨이크업 신호(WUS)를 수신합니다. WUS는 1비트의 표시 정보를 전달합니다(PDCCH 모니터링 또는 절전).
• 프로젝트 진행 상황: Rel-17 업링크 커버리지는 계층적 전력 백오프에 의해 제한됩니다(4차 MIMO 손실 3dB). 메인 수신기는 DRX 모니터링 중에 UE 전력의 50%를 소비합니다.
• 개선 사항: 업링크 커버리지가 3dB 확장되었습니다. IoT/비디오 스트리밍 애플리케이션은 전력의 40%를 절약했습니다.

1.4 ITS 대역 사이드링크 캐리어 집성(CA)및 LTE CRS를 사용한 동적 스펙트럼 공유(DSS).

• 작동 원리: 사이드링크는 n47(5.9GHz ITS) + FR1 대역 간의 CA를 지원합니다. UE 간의 Type 2c 조정을 위한 자율 리소스 선택을 지원합니다. 왕복 시간(RTT)이 500밀리초보다 크기 때문에 NTN IoT는 HARQ를 비활성화합니다(오픈 루프 반복만 지원). DMRS에서 도플러 효과에 대한 사전 보상이 구현됩니다.
• 프로젝트 진행 상황: Rel-17 사이드링크는 단일 캐리어만 지원합니다(처리량 손실 50%). NTN IoT HARQ 시간 초과로 인해 패킷 손실이 30% 발생합니다.
• 개선 사항: V2X 형성 사이드링크 처리량이 2배 증가하고 NTN IoT 신뢰도가 95%에 도달합니다.

1.5 확장 현실(XR)/멀티 센서 통신(높은 신뢰성, 낮은 지연 시간 지원).

• 작동 원리: 새로운 QoS 절차, 지연 시간 예산 1밀리초 미만, 멀티 센서 패킷 태깅(비디오 + 햅틱 + 오디오 스트림)을 지원합니다. gNB는 선점 메커니즘을 통해 데이터를 우선 순위 지정합니다. UE는 예측 스케줄링을 위해 자세/모션 데이터를 보고합니다.
• 프로젝트 진행 상황: Rel-17 XR은 유니캐스트만 지원합니다. 햅틱 피드백 지연 시간은 20밀리초를 초과합니다(원격 작동에 사용할 수 없음).
• 개선 사항: 산업용 원격 제어에서 AR/VR + 햅틱의 종단 간 지연 시간이 5밀리초 미만입니다.

1.6 NTN 기능 향상(스마트폰 업링크 커버리지, IoT 장치에 대한 HARQ 비활성화).

• 작동 방식: Rel-18은 물리 계층 전송을 최적화하여 비지상 네트워크(NTN)에서 스마트폰의 업링크 커버리지를 개선하여 위성 채널을 수용하기 위해 더 높은 전송 전력과 더 나은 링크 예산을 허용합니다. NTN의 IoT 장치의 경우, 긴 위성 왕복 시간(RTT)으로 인해 기존 HARQ 피드백이 비효율적이므로 HARQ 피드백이 비활성화되고 대신 오픈 루프 반복 방식이 채택됩니다.
• 프로젝트 진행 상황: 이전에는 전력 제어 및 링크 마진 부족으로 인해 NTN에서 스마트폰의 업링크 커버리지가 제한되어 연결성이 저조했습니다. HARQ 피드백은 위성 지연 시간으로 인해 IoT 장치의 처리량 감소 및 지연 시간 문제를 야기했습니다. HARQ를 비활성화하면 피드백 지연 시간이 제거되고 제약된 IoT 장치의 신뢰성이 향상됩니다. 이를 통해 지상 네트워크를 넘어 IoT 및 스마트폰에 대한 강력한 글로벌 연결이 가능해집니다.

II. RAN1 프로젝트 애플리케이션

• 밀집된 도시 XR(멀티-TRP MIMO 기술은 AR/VR 지연 시간을 1밀리초 미만으로 줄입니다);
• 산업 자동화(AI/ML 빔 예측은 핸드오버 실패율을 30% 줄입니다);
• V2X/고이동성(사이드링크 CA는 신뢰성을 향상시킵니다).

III. RAN1 프로젝트 구현

• gNB PHY(기지국 물리 계층): CSI 압축을 위한 AI 모델을 통합합니다(예: 신경망은 Type I CSI를 기반으로 Type II CSI를 예측하여 오버헤드를 50% 줄입니다). RRC/DCI를 통해 멀티-TRP TCI를 배포하고 업링크 타이밍에 2개의 TA를 사용합니다.
• 단말 장비(UE): DRX 정렬 신호 전송을 위해 저전력 웨이크업 수신기(메인 RF 링크와 독립적)를 지원합니다.