KR100447621B1 - 스마트 안테나의 가중치 처리 방법 - Google Patents

스마트 안테나의 가중치 처리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스마트 안테나를 구성하는 적응 배열 안테나(adaptive array antenna)의 최적 가중치 벡터를 계산하는 방법에 관한 것이다. 종래의 스텝 사이즈를 변화시켜 주는 알고리즘은 오차 신호 갱신항이 스텝 사이즈

Description

스마트 안테나의 가중치 처리 방법{METHOD FOR PROCESSING WEIGHT OF SMART ANTENNA}
본 발명은 스마트 안테나(smart antenna)의 가중치(weight) 처리 방법에 관한 것으로, 특히, 스마트 안테나를 구성하는 적응 배열 안테나(adaptive array antenna)의 최적 가중치 벡터를 계산하는 방법에 관한 것이다.
배열 안테나를 통해 수신된 신호에 가중치를 곱해서 빔 패턴(beam pattern)을 조절하여 최적의 빔 패턴을 형성해서 무선 통신 효율을 향상시키는 안테나를 스마트 안테나라고 한다. 상기 스마트 안테나의 핵심 부분이라고 할 수 있는 빔 패턴을 조절하는 신호 처리 알고리즘(algorithm)을 적응 빔 형성 알고리즘이라고 한다.
종래의 적응 빔 형성 알고리즘 중에서 대표적인 것은 최소 평균 제곱 오차(Least Mean Square : LMS) 방식이다. 상기 최소 평균 제곱 오차 방식은 수신된 신호와 기준 신호 d(n)과의 최소 자승 해를 구하는 알고리즘으로서 우수한 성능을 보여주고 있다. 일반적인 최소 평균 제곱 오차 방식은 가중치 벡터 갱신에 있어서, 아래의 수학식 1과 같이 일정한 크기의 스텝 사이즈(step size)를 사용한다. 상기 스텝 사이즈는 상수이다.
여기서,은 가중치 벡터이고,은 각각의 안테나에 입사된 신호이고,은 오차 신호이다. 상기은를 성분으로 한다. 코드분할 다중접속(Code-Division Multiple Access : CDMA) 환경인 경우 각각의 신호는 복조된 후, 역 확산된 후의 신호이다. 안테나 개수는 N 개이다.
오차 신호의 크기에 따라 스텝 사이즈의 크기도 적응적으로 적당히 변화시키면 더욱더 향상된 성능을 얻을 수 있다. 이와 같은 관점에서 스텝 사이즈를 변화시키는데 초점을 맞춘 알고리즘에는 NLMS(Normalized Least Mean Square) 및 ES-LMS(Exponentially weighted Stepsize-Least Mean Square) 등이 있다(S. Makino, Y. Kaneda, and N. Koizumi, "Exponentially Weighted Stepsize NLMS Adaptive Filter Based on the Statistics of a Room Impulse Response", IEEE Trans. on Speech and udio Processing, vol. 1, No. 1, Jan. 1993). 상기 논문에서 소개한 방식은 다음의 두 가지가 있다. 우선, 다음의 수학식 2처럼 정규화된 수신 신호로 나눠주어서 스텝사이즈를 변화시키는 효과를 낸 방식이다.
다른 방법은, 가중치 벡터 각각의 요소에 각기 다른 갱신 수식을 제공하는 다음의 수학식 3고 같은 방식도 제안했다.
여기서, A는 각각의 요소가으로 구성된 대각행렬(diagonal matrix)이다.
상술한 종래의 스텝 사이즈를 변화시켜 주는 알고리즘은 오차 신호 갱신항이 아래의 수학식 4 또는, 수학식 5에서 처럼 스텝 사이즈와 오차 신호 및 수신 신호 벡터가 모두 독립적으로 구성되어 있다. 즉, 선형적으로 스텝 사이즈를 변화시키고 있다. 행렬 A를 이용해서 지수를 이용하긴 했지만, 지수와 오차 신호와는 분리되어 있기 때문에, 오차 신호 성분이 지수에 반영되지 못하고 있다. 이는 알고리즘의 수렴 속도가 늦어지게 되는 원인이 된다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로, 스마트 안테나를 구성하는 적응 배열 안테나의 최적 가중치 벡터를 계산함에 있어서, 지수를 이용하여 스텝 사이즈를 설정해서 최소 평균 제곱 오차 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키는 스마트 안테나의 가중치 처리 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 배열 안테나를 통해 입사되는 신호를 수신하여 상기 입사 신호에 대응하는 가중치 벡터를 계산해서 상기 입사 신호에 곱하여 수신 단으로 전송하는 스마트 안테나에 있어서, 임의의 초기 가중치 벡터를 예측하는 제 1 단계; 상기 입사 신호에 현재의 가중치 벡터를 곱하여 예측신호를 계산하는 제 2 단계; 기 설정된 기준 신호에서 상기 예측된 전송 신호를 감산하여 오차 신호를 계산하는 제 3 단계; 상기 오차 신호의 크기에 따라 적응적으로 변화되는 스텝 사이즈, 상기 입사 신호 및 상기 오차 신호를 곱한 값을 상기 현재의 가중치 벡터에서 감산하여 현재의 가중치 벡터를 갱신하는 제 4 단계; 상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하는지 여부를 판단하는 제 5 단계; 상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하는 경우 상기 수렴된 가중치 벡터를 상기 입사 신호에 곱하여 예측 신호를 계산해서 상기 수신 단으로 전송하는 제 6 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법을 실시하기 위한 스마트 안테나의 일 실시 예를 나타낸 블록도,
도 2는 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법의 일 실시 예를 단계별로 나타낸 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법을 실시했을 경우 평균 제곱 오차의 수렴 특성 곡선을 나타낸 도면,
도 4는 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법을 실시했을 경우 신호 대 잡 신호 비에 따른 비트 에러 율의 성능을 나타낸 도면.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
10 내지 16 : 제 1 내지 제 n 안테나
20 내지 26 : 제 1 내지 제 n 아날로그/디지털 변환부
30 내지 36 : 제 1 내지 제 n 곱셈기
40 : 가산기 50 : 가중치 조절부
도 1은 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법을 실시하기 위한 스마트 안테나의 일 실시 예를 나타낸 블록도로, 가중치 조절부(50)가 제 1 내지 제 n 안테나(10 내지 16)로 이루어지는 배열 안테나를 통해 입사되는 신호를 제 1 내지 제 n 아날로그/디지털(analog/digital) 변환부(20 내지 26)를 통해 수신하여 입사 신호에 대응하는 가중치 벡터를 계산하도록 한다. 다음, 제 1 내지 제 n 곱셈기(30 내지 36)가 제 1 내지 제 n 아날로그/디지털 변환부(20 내지 26)를 통한 입사 신호에 가중치 조절부(50)로부터 제공되는 가중치 벡터를 곱하여 가산기(40)를 통해 수신 단으로 전송하도록 구성된다.
이와 같이 구성된 스마트 안테나를 도 2 내지 도 4를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법의 일 실시 예를단계별로 나타낸 순서도이고, 도 3은 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법을 실시했을 경우 평균 제곱 오차(Mean Squared Error : MSE)의 수렴 특성 곡선을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 처리 방법을 실시했을 경우 신호 대 잡 신호 비(Signal to Noise Ratio : SNR)에 따른 비트 에러 율(Bit Error Rate : BER)의 성능을 나타낸 도면이다.
먼저, 가중치 조절부(50)는 임의의 초기 가중치 벡터를 예측한다(단계 2).
가중치 조절부(50)는 제 1 내지 제 n 아날로그/디지털 변환부(20 내지 26)를 통한 입사 신호에 현재의 가중치 벡터를 곱하여 예측 신호 y(n)를 계산한다(단계 4). 이를 수식으로 보면, 수학식 6과 같다.
가중치 조절부(50)는 기 설정된 기준 신호에서 상기 예측된 전송 신호를 감산하여 오차 신호를 계산한다(단계 6). 이를 수식으로 보면, 수학식 7과 같다.
가중치 조절부(50)는 상기 오차 신호의 크기에 따라 적응적으로 변화되는 스텝 사이즈, 상기 입사 신호 및 상기 오차 신호를 곱한 값을 상기 현재의 가중치 벡터에서 감산하여 현재의 가중치 벡터를 갱신한다(단계 8). 이를 수식으로 보면, 수학식 8과 같다.
가중치 조절부(50)는 상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하는지 여부를 판단한다(단계 10).
가중치 조절부(50)는 상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하는 경우 상기 수렴된 가중치 벡터를 제 1 내지 제 n 곱셈기(30 내지 36)에 제공하여 제 1 내지 제 n 곱셈기(30 내지 36)가 제 1 내지 제 n 아날로그/디지털 변환부(20 내지 26)의 출력에 상기 수렴된 가중치 벡터를 곱하여 수신 단으로 가산기(40)를 통해 전송하도록 한다(단계 12). 반면, 가중치 조절부(50)는 상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하지 않는 경우 상기 단계 4부터 다시 수행하도록 한다.
여기서, 스텝 사이즈를 오차 신호의 크기에 따라 지수를 이용하여 적응적으로 변화되도록 한다. 예로, 오차 신호가 클 때는 스텝 사이즈를 크게 설정하고, 오차 신호가 작으면 스텝 사이즈를 작게 설정해서 최소 평균 제곱 오차 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키고, 또한 오차 확률 성능도 개선한다. 스텝 사이즈를 다음과 같은 수학식 9 또는, 수학식 10과 같이 설정한다.
상기는 스텝 사이즈의 최종 수렴값이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은, 지수를 이용하여 스텝 사이즈를 설정해서 최소 평균 제곱 오차 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키고, 또한 오차 확률 성능도 개선하는 것이다.

Claims (5)

  1. 배열 안테나를 통해 입사되는 신호를 수신하여 상기 입사 신호에 대응하는 가중치 벡터를 계산해서 상기 입사 신호에 곱하여 수신 단으로 전송하는 스마트 안테나에 있어서,
    임의의 초기 가중치 벡터를 예측하는 제 1 단계;
    상기 입사 신호에 현재의 가중치 벡터를 곱하여 예측 신호를 계산하는 제 2 단계;
    기 설정된 기준 신호에서 상기 예측된 전송 신호를 감산하여 오차 신호를 계산하는 제 3 단계;
    상기 오차 신호의 크기에 따라 적응적으로 변화되는 스텝 사이즈, 상기 입사 신호 및 상기 오차 신호를 곱한 값을 상기 현재의 가중치 벡터에서 감산하여 현재의 가중치 벡터를 갱신하는 제 4 단계;
    상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하는지 여부를 판단하는 제 5 단계;
    상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하는 경우 상기 수렴된 가중치 벡터를 상기 입사 신호에 곱하여 예측 신호를 계산해서 상기 수신 단으로 전송하는 제 6 단계를 포함하는 스마트 안테나의 가중치 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 오차 신호가 클 때는 상기 스텝 사이즈를 크게 설정하고, 상기 오차 신호가 작으면 상기 스텝 사이즈를 작게 설정하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나의 가중치 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 갱신된 현재의 가중치 벡터가 특정 벡터에 수렴하지 않는 경우 상기 제 2 단계부터 다시 수행하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나의 가중치 처리 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 적어도 어느 한 항에 있어서,
    상기 스텝 사이즈는인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나의 가중치 처리 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 적어도 어느 한 항에 있어서,
    상기 스텝 사이즈는인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나의 가중치 처리 방법.
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