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C-RAN에서 CPRI 데이터 압축기술 개요
Overview of CPRI Data Compression Technologies for C-RAN
November 03, 2015 | By 정환석 @ ETRI (chung@etri.re.kr)
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Analog Radio over Fiber 기술을 개발하고 계신 ETRI 정환석 박사님께서 기고해주신 글입니다.

바쁘신 와중에 기고글을 작성해주신 정환석 박사님께 감사드립니다.

(이 기고글 후, 곧 Analog Radio over Fiber에 관한 기고글을 보내주시겠지요^^)

 

C-RAN에서 CPRI 데이터 압축기술 개요

 

1. CPRI 데이터 압축 기술은 왜 필요한가?
 

이 글을 읽기 전에 넷매니아즈에서 작성한 “CPRI(1); C-RAN의 출현과 CPRI 개요” 및 “C-RAN에서의 DU와 RU간에 왜 초고용량 전송링크가 필요한가?” 를 읽기 바랍니다.

 

모바일 망에서 요구되는 데이터 트래픽의 폭증으로 인하여, C-RAN이라는 기술이 이미 제안되어, DU (Digital Unit)와 RU (Radio Unit)가 분리된 기지국 형태가 운영되고 있다는 것은 주지의 사실이고, DU-RU간에는 CPRI (Common Public Radio Interface) 인터페이스가 대부분 사용되고 있습니다.

 

기존 CPRI의 문제점은 20MHz 대역폭을 갖는 LTE 신호를 전송하는데 있어서 2X2 MIMO 구조를 사용하는 경우, CPRI 전송량은 2.5Gbps급이 필요하게 됩니다. 이와 같은 전송량의 제한은 계속되는 시스템 증대에 따라 지속적으로 증가하게 되며, 속도가 증가할 경우 경제적으로 신호를 전송하기가 힘들어 한계 상황에 다다르게 됩니다. 이와 같은 한계 상황을 극복하기 위하여,

  • CPRI 링크 대신 Ethernet을 사용하거나,
  • 아예 기존의 디지털링크를 아날로그화하는 RoF (Radio over Fiber)

와 같은 신기술이 제안되고 있습니다. 

 

그림 1. CPRI 전송 속도

 

이와 같은 신기술 이전에 기존의 시스템에 적용할 수 있는 기술에 대하여 고민을 하고 표준화 한 단체인 ETSI ORI (Open Radio Interface)에서는 2014년 10월 최종 표준안에 CPRI에 적용 가능한 IQ 데이터 압축기술을 포함하였습니다. 그래서 CPRI 데이터 압축기술은 IQ 데이터 압축기술로 표현하기도 합니다.

 

CPRI 데이터 압축을 위해 중요한 요구사항은 3 가지가 있습니다. 압축률은 50%가 되어야 하고, 데이터의 손실분을 나타내는 계수인 EVM (Error Vector Magnitude)은 압축기술 적용 후에도 크게 변화가 없어야 하고, 압축기술 적용 후의 추가되는 지연시간도 현재 운영하고 있는 시스템에 영향을 주지 않아야 한다는 것입니다.

 

그래서 ORI 표준에서 정한 기준은 압축률 50% 이상, EVM 저하치 3% 이하, 추가 지연시간 100 μsec (권고 20 μsec) 이내입니다. 현실적으로 통신사업자는 이보다 더 낮은 수치인 EVM 저하치 0.5% 이하, 추가 지연시간 5 μsec 이내를 요구하고 있습니다.

 

그림 2. CPRI 압축기술 개요

 

IQ 압축기술은 크게 두 개의 단계로 적용되고 있습니다. 첫 번째 단계는 아날로그 신호에 대해 필터처리를 이용 압축과 복원을 실시하는 단계로 ORI 표준안에 포함되어 있는 압축기술인 Down Sampling과, 복원 기술인 Up Sampling 기술이 여기에 포함됩니다. 두 번째 단계는 디지털 신호로 처리된 2진 데이터에 대해 비트 수를 줄이고 늘리는 단계로, 대표적인 기술인 Nonlinear Quantization과 Block Scaling 방식이 있습니다. 여기에 추가하여 Partial Bit Sampling 방식이 최근 제안되었습니다.

 

2. 각각의 압축 기술은 서로 무엇이 다른가?

 

압축시 사용하는 Down Sampling 과정은 다음과 같습니다. 우선 IQ 원 신호에 대하여 interpolation n (n>1)을 적용 데이터 사이즈를 키워 준 후, n/m (m>n)인 down-sampled 과정을 거쳐 압축이 이루어 집니다. 여기에서 얻을 수 있는 압축은 2/3 압축과 3/4 압축이 가능합니다. 실제로 IQ 원 신호의 특성을 살펴보면 20MHz 대역을 갖는다는 가정하에, 샘플링 주파수는 1.5배인 30.72MHz를 사용하여 처리된 신호이기 때문에, 논리적으로 1.5배의 마진이 있기 때문에 압축 적용이 가능한 것입니다.

 

그림 3. Down Sampling 과정 개요

 

그렇다면 나머지 압축기술을 논하기 이전에 몇 가지 가정이 필요합니다. LTE/LTE-A에 처리되고 있는 IQ 신호에 대하여 디지털 데이터 전송 시, 즉 이진수로 처리 과정에서 한 개의 신호를 몇 비트로 처리하고 있는가와 CPRI 처리과정에서 필요한 단위당 비트 수입니다. 현재 LTE/LTE-A 시스템에서 사용하고 있는 IQ 데이터의 이진수 처리 시 비트 수는 15비트가 사용되고 있습니다. 15비트를 기준으로 하여 CPRI 프레임 처리도 연관하여 구성이 되어 있다고 보실 수 있습니다. 즉, CPRI 프레임 처리 시에는 IQ 데이터 15비트에 Control 데이터가 1비트씩 추가되어 있다고 가정한 구조가 현재 운용이 되고 있습니다.

 

그림 4. CPRI 타이밍도: CPRI rate은 4.9152 Gbps 이고 CPRI clock은 122.88 MHz일 때

 

위의 그림에서 4.9152Gbps에서 처리할 수 있는 데이터를 계산해 보겠습니다. 단일 채널 하나만 고려할 경우, 단일 구간에서 120비트 (15비트 X 8) 처리가 가능하고 전체 채널을 고려할 경우 960비트를 처리할 수 있습니다. 960비트는 CPRI를 32비트 단위로 처리하는 과정에서 30개 클록에 해당합니다 (Control 데이터는 32비트 단위 2개 클록으로 별도 처리). 상기 그림과 같은 구조에서는 매 클록 당 한 개의 채널에서 4비트씩 전송 시 총 960비트 (30clock * 4bit * 8ch = 960bit)의 IQ 데이터에 대한 전송이 가능합니다.

 

그렇다면 CPRI 전송률 4.9152Gbps를 2.4576Gbps로 50% 압축을 하기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 앞서 이야기한 Down Sampling을 통해 3/4만큼 압축이 된 신호라는 가정에서, 나머지 2/3압축을 하면 50% 압축이 가능합니다 (3/4 *2/3 = 1/2). 이러한 논리에 의하여 15비트로 가정한 IQ 신호에 대하여 10비트로만 압축을 하여 보내는 경우, CPRI 데이터 50% 압축이 성립하게 됩니다.

이제 상기에 기술한 디지털 신호 압축기술에 대한 내용을 논해 보기로 하겠습니다.

 

  • Block Scaling 기술

먼저 Block Scaling 기술입니다. 해당 기술은 아래 그림에서와 같이 IQ 데이터의 일정 구간을 지정하고, 이 구간내에서의 최대 절대값을 산출한 후, 해당 값을 14비트 (최상위 비트는 부호 비트로 압축범위에서 제외)로 정의할 수 있는 값 대비 13비트 이하로 표현 가능한 경우, Scaling factor를 고려 전체 블록 구간 내 값을 일정하게 축소하여 보내는 방법입니다. Block Scaling은 구간을 설정하여 누적 후, Scaling 값을 확인해야 되는 과정으로 인한 시간 지연이 추가로 발생하고, Scaling factor값을 기존의 IQ 데이터 압축 값에 추가로 보내야 하기 때문에 추가 압축 (타 기술 5비트 압축 대비 5비트 압축 필요)이 필요하다는 단점을 가질 수 있습니다. 단, uplink나 downlink에서 안정적으로 신호 품질을 보장해 준다는 특징 때문에 해당 solution이 국내뿐 아니라 중국에서 사용하려는 시도가 있습니다.

 

그림 5. Block Scaling 압축 개요

 

  • Nonlinear Quantization 기술

다음으로는 ORI 표준안으로 채택된 Nonlinear Quantization 기술입니다. 아래 그림에서와 같이 Nonlinear Quantization 기술은 확률밀도함수 (PDF)와 누적밀도함수 (CDF)를 사용하여 일반적인 Linear Quantization 기법에 비해 출현 확률이 높은 신호 구간에는 양자화 비트를 더 많이 할당하고, 상대적으로 확률이 낮은 구간에는 양자화 비트를 아주 적게 할당하여 전체 양자화에 사용하는 비트 수를 줄이자는 것입니다. 이와 같은 기술을 사용할 경우 Block Scaling에서 발생하는 시간 지연을 제거 할 수 있으나, 압축 성능 유지를 위하여 DU와 RU 간에 변수 (단위 구간 입력에 대한 평균, 표준편차의 변화 값 등) 교환이 필요한 이유로 인하여 signaling load가 증가하는 특징이 있습니다.

 

      

그림 6. Nonlinear Quantization과정 개요

 

  • Partial Bit Sampling 기술

마지막으로 최근 제안된 기술인 Partial Bit Sampling 기술입니다. 본 기술은 IQ 원 신호를 이진화 하는 과정에서 하위 비트를 일괄 삭제 (일례로 15비트 전송 시 하위 5비트 삭제) 후 전송하는 경우, 복원 시 해당 비트에  ‘1’과 ‘0’을 가우시안 분포를 고려 삽입한 경우의 신호가 원 신호에 대비하여 EVM 저하가 크게 발생하지 않는다는 전제조건으로 제시된 기술입니다.

 

그림 7. Partial Bit Sampling 과정 개요

 

이제까지 몇 가지 CPRI 데이터 압축기술을 살펴보았습니다. 이 기술들이 과연 통신사업자의 요구사항을 만족할 수 있을지 MATLAB 시뮬레이션, HDL 코딩 및 FPGA 구현을 통해 실험해본 결과, 세 기술 모두 0.2% 이하의 EVM 저하 및 5 µsec 이하의 추가 지연 시간 내 처리가 가능함을 확인할 수 있었습니다.

 

아래 그림은 CPRI 압축기술에 대한 summary로, CPRI 압축기술들의 개념과 장단점을 정리하면서 글을 마칩니다. 

 

그림 8. CPRI 압축기술 정리  

 

 

 

기고자 소개

 

정환석 팀장 (chung@etri.re.kr)

  • ETRI에서 유무선 광가입자망 기술 연구를 하고 있습니다.

  • OFC, OECC, Photonic West 등 국제학회 기술위원회 (TPC) 위원 활동을 하고 있습니다. 

  • 연구 분야: 모바일 프론트홀/백홀, Passive Optical Network (PON)

  • 주요 관심 분야: CPRI Compression, Radio over Fiber, NG-PON2, NG-EPON  

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