KR100452135B1 - Method for deciding weight vector in smart antenna - Google Patents
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Abstract
본 발명은 스마트 안테나에서 가중치 벡터를 검출하는 방법에 관한 것으로서, 본 발명에서는 비용 함수()가 최소화하는 알고리즘을 이용하여 가중치 벡터를 검출한다. 비용 함수를 최소하기 위하여 본 발명에서는 비용함수(J)를 가중치 벡터()로 미분하여 다음 식으로 그래이디언트 값(▽)을 구한다.The present invention relates to a method for detecting a weight vector in a smart antenna. The weight vector is detected using an algorithm minimized by. In order to minimize the cost function, in the present invention, the cost function (J) Differentiate by) to get the gradient value (▽).
그리고 본 발명에서는 그래이디언트 값(▽)으로 다음 수학식에 최대 경사법(steepest descent)을 수행하여 가중치 벡터()를 갱신한다.In the present invention, a gradient vector ▽ is used to perform a steepest descent to the following equation to obtain a weight vector ( ).
Description
본 발명은 배열 안테나(array antena : 스마트 안테나)를 이용하는 기술에 관한 것으로서 더욱 상세하게는 신호 대 간섭 비를 최대화하는 가중치(weight) 벡터를 검출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a technique using an array antenna (smart antenna), and more particularly, to a method for detecting a weight vector that maximizes the signal to interference ratio.
스마트 안테나는 수신 신호에 가중치를 곱한 값으로 빔 패턴을 조절하여 최적의 빔 패턴을 형성함으로써 무선 통신 효율을 향상시킨다.The smart antenna improves wireless communication efficiency by adjusting the beam pattern by multiplying the received signal by a weight to form an optimal beam pattern.
그런 가중치를 구하는 방법으로는, 최승원이 1997년 "Design of an adaptive antenna array for tracking the source of maximum power and its application to CDMA mobile communications" 이라는 논문에서 MCGM(Modified Cnugate gradient Method)을 제안했다. MCGM은 수신 신호의 평균 전력을 최대로 하는 가중치 벡터를 반복적으로 구하는 방법으로, 수신 신호의 자기 상관 행렬을 구하고, 복잡한 자기 상관 행렬의 연산을 해야하는 단점이 있다. 즉 MCGM의 경우 알고리즘의 전체 계산량은 O(3N2+12N)으로서 상당히 복잡하다. 한편, MCGM의 복잡한 자기 상관 행렬 연산을 비교적 간단한 벡터 연산으로 대체한 알고리즘이, 역시 최승원에 의해 1998년도에 '공액 기울기 방법에 의거한 적응 배열 안테나 시스템의 최적의 웨이트 벡터 계산을 위한 신호 처리 방법 및 장치(특허 출원 번호 제 10-1998-0057416)'란 특허로 출원된 바 있다. 이 출원 발명은 자기 상관 행렬을 좀 덜 복잡한 계산 절차로 대체하였으며 이에 따라 곱셈의 개수를 기준으로 O(11N)(N은 안테나 개수를 의미하며, 주어진 알고리즘을 계산하기 위하여 필요한 곱셈의 개수(order)가 11N(안테나개수의 11배)임을 의미.) 정도의 큰 계산량을 요구한다는 문제가 있다.As a method of obtaining such weights, Choi Seung-Won proposed the Modified Cnugate Gradient Method (MCGM) in a 1997 paper entitled "Design of an adaptive antenna array for tracking the source of maximum power and its application to CDMA mobile communications". The MCGM is a method of repeatedly obtaining a weight vector maximizing the average power of a received signal, and has a disadvantage in that the autocorrelation matrix of the received signal is obtained and a complex autocorrelation matrix is calculated. In the case of MCGM, the total computation of the algorithm is quite complex as O (3N 2 + 12N). On the other hand, the algorithm that replaces the MCGM's complex autocorrelation matrix operation with a relatively simple vector operation is also described by Choi Seung-won in 1998 for the signal processing method for the optimal weight vector calculation of adaptive array antenna system based on the conjugate gradient method Apparatus (Patent Application No. 10-1998-0057416) has been filed with a patent. This invention replaces the autocorrelation matrix with a less complex computational procedure, whereby O (11N) (N is the number of antennas, based on the number of multiplications, and the order of multiplications needed to compute a given algorithm. Is 11N (meaning 11 times the number of antennas).
본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로서 본 발명의 목적은 스마트안테나에서 가중치 벡터를 간단히 구하는 방법을 제공하는데 있다.The present invention has been made to solve this problem, and an object of the present invention is to provide a method for simply obtaining a weight vector in a smart antenna.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 가중치 벡터를 검출하여 스마트 안테나의 안테나 소자들에 수신된 신호를 복원하는 방법에 있어서, 초기 가중치 벡터()를 첫 번째 수신 신호 벡터()가 수신되면, 상기 수신 신호 벡터()를 그것의 첫 번째 요소의 값으로 나눠서 방향 벡터()를 찾고, 상기 방향 벡터()를 다시 안테나 개수(N)로 나누어 생성하는 단계와;초기 가중치 벡터() 및 새로이(k=k+1) 수신되어 역확산된 신호(x)로 하기 수학식을 행하여 최종 출력값(y(t))을 산출하는 단계와; .In order to achieve the above object, the present invention provides a method for recovering a signal received by antenna elements of a smart antenna by detecting a weight vector, the initial weight vector ( ) Is the first received signal vector ( ) Is received, the received signal vector ( ) By dividing the value of its first element by the direction vector ( ) And the direction vector ( ) Divided by the number of antennas (N) to generate; initial weight vector ( Calculating a final output value y (t) by performing the following equation with the newly received (k = k + 1) received despread signal x; .
최종 출력값(y(t))을 로직 신호들 중에서 가장 근사한 값으로 설정하고 하기 수학식을 행함으로써 그레이언트 값(▽)을 산출하며, 하기 식에서 x1은 필요로 하는 신호를 의미하는 단계와;Calculating the gradient value i by setting the final output value y (t) to the closest value among the logic signals and performing the following equation, wherein x1 represents a required signal;
그레이언트 값(▽) 및 출력값(y(t))으로 하기 식을 행하여 상기 가중치 벡터를 갱신하는 단계와;Updating the weight vector by performing the following formula with the gradient value? And the output value y (t);
상기 갱신된 가중치 벡터(w(k+1))를 하기 식으로 정규화하는 단계와;Normalizing the updated weight vector w (k + 1) by the following equation;
새로운 역확산 신호(x(t)가 수신되면 상기 갱신된 가중치 벡터(w(k+1))를 이용하여 상기 단계들을 행함으로써 출력값(y(t))을 상기 가중치 벡터(w(k+1))를 연속하여 갱신하는 단계를 구비한다.When a new despread signal x (t) is received, the output value y (t) is obtained by performing the steps using the updated weight vector w (k + 1). Continuously)).
본 발명에서 제안된 알고리즘은 위와 같은 모든 절차를 포함해서 계산량이 O(5N)으로 기존의 알고리즘에 비해 상당히 간단하다.The algorithm proposed in the present invention is considerably simpler than the conventional algorithm with the calculation amount O (5N) including all the above procedures.
도 1은 본 발명에 따른 스마트 안테나의 개략 블록도,1 is a schematic block diagram of a smart antenna according to the present invention;
도 2는 본 발명에 따른 스마트 안테나의 가중치 벡터 검출 방법의 흐름을 도시한 도면,2 is a flowchart illustrating a weight vector detection method of a smart antenna according to the present invention;
도 3은 본 발명과 종래 기술에 의한 MCGM의 계산량 및 BER을 비교한 테이블,3 is a table comparing the calculation amount and BER of the MCGM according to the present invention and the prior art,
도 4는 SNR에 따른 본 발명과 종래 기술에 의한 MCGM의 BER을 비교한 도면'4 is a view comparing the BER of the present invention according to the SNR and the MCGM according to the prior art '
도 5는 안테나 소자의 개수에 따른 본 발명과 MCGM의 BER을 비교한 도면.5 is a view comparing the BER of the present invention and MCGM according to the number of antenna elements.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
a1-aN : 안테나 소자 11-1N : 다운 컨버터a1-aN: Antenna element 11-1N: Down converter
21-2N : 역확산부 3 : 신호 처리부21-2N: despreader 3: signal processor
41-4N : 곱셈기 5 : 가산기41-4N: Multiplier 5: Adder
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명을 행하는 스마트 안테나의 신호 처리 장치의 개략 블록도이다. 도시된 바와 같이 다수의 안테나 소자(a1-aN))들은 소정 거리(d)를 두고 배열되어 있으며, 안테나 소자(a1-aN)들에 수신된 신호()들은 다운 컨버터(11-1N)에서 복조된다. 도 1에는 예로서 두 개의 신호()만을 도시하였으나 이외의 다수의 신호들이 있음은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 용이하게 알 것이다. 신호()들은 도시된 바와 같이 서로 상이한 각도(θ)를 가지고 안테나 소자(a1-aN)에 입사된다.1 is a schematic block diagram of a signal processing apparatus of a smart antenna according to the present invention. As shown, the plurality of antenna elements a1-aN are arranged at a predetermined distance d, and the signals (1) received at the antenna elements a1-aN are arranged. Are demodulated in the down converter 11-1N. 1 shows two signals (for example It will be appreciated by those of ordinary skill in the art that there are many signals other than those shown. signal( Are incident on the antenna elements a1-aN with different angles θ as shown.
다운 컨버터(11-1N)는 신호()를 복조하여 복조된 신호()들을 역은 다시 역확산부(21-2N)에서 역확산되어 신호 처리부(3) 및 곱셈기(41-4N)에 제공된다.The down converter 11-1N is a signal ( Demodulated by demodulating Are inversely despread by the despreader 21-2N and provided to the signal processor 3 and the multiplier 41-4N.
신호 처리부(3)는 역확산부(21-2N)로부터의 신호()로부터 가중치 벡터()를 검출하여 곱셈기(41-4N)에 제공한다. 곱셈기(41-4N)는 상술한 신호() 및 가중치 벡터()를 곱하여 그 결과값을 가산기(5)에 제공하며, 가산기(5)는 곱셈기(41-4N)의 출력을 가산하여 최종 출력값(y(t))을 출력한다.The signal processing section 3 is configured with a signal from the despreading section 21-2N ( From the weight vector ( ) Is supplied to the multiplier 41-4N. The multiplier 41-4N performs the above-described signal ( ) And weight vector ( Multiply by) and provide the result to the adder 5, which adds the output of the multiplier 41-4N to output the final output value y (t).
상술한 구성을 갖는 장치에서 신호 처리부(3)가 가중치 벡터를 검출하는 원리 및 방법을 이하에서 상세히 설명한다.The principle and method by which the signal processing unit 3 detects the weight vector in the apparatus having the above-described configuration will be described in detail below.
먼저, 역확산부(21-2N)에서 역확산된 신호 벡터는 수학식 1로 표현할 수 있다.First, the signal vector despread by the despreader 21-2N Can be expressed by Equation 1.
여기서는 역확산부(21-2N)에서 역확산된 신호 벡터를 의미하는 것으로 수학식 2로 표현된다.here Denotes a signal vector despread by the despreader 21-2N.
수학식 1에서 A는 방향(steering) 벡터를 의미하는 것으로 안테나 소자(a1-aN) 각각의 배열 위치와 수신 신호의 수신 방향에 의하여 결정되며, 수학식 3으로 표현된다.In Equation 1, A denotes a steering vector and is determined by an arrangement position of each of the antenna elements a1-aN and a reception direction of a reception signal, and is represented by Equation 3 below.
방향 벡터(A)내의 각각의 요소(는 수학식 4로 표현된다.Each element in the direction vector (A) Is expressed by equation (4).
수학식 1에서는 안테나 소자(a1-aN) 각각에 수신되는 신호 벡터를 말하는 것으로 수학식 5로 표현되고는 안테나에 수신되는 AWGN(additive white gaussin noise)를 의미한다.In Equation 1 Denotes a signal vector received at each of the antenna elements a1-aN and is represented by Equation 5 Denotes additive white gaussin noise (AWGN) received by the antenna.
상술한 도 1의 장치에서 수신 신호 벡터는 신호 처리부(3)의 가중치 벡터와 승산 및 가산되어 최종 출력값(y(t))이 생성되며, 최종 출력값(y(t))은 수학식 6으로 표현된다.The received signal vector in the apparatus of FIG. 1 described above Denotes a weight vector of the signal processor 3 Multiplied by and added to generate a final output value y (t), and the final output value y (t) is represented by equation (6).
한편 CDMA(code division multiple access)에서 예컨대 수신 신호()가 필요로 하는 신호라 하면 이 신호()의 전력은 다른 간섭 신호들 보다 매우 큰 상태이므로 수학식 1은 수학식 7로 쓸 수 있다.On the other hand, in code division multiple access (CDMA), for example, a received signal ( ) Is the signal you need ) Is much larger than other interference signals, so Equation 1 can be written as Equation 7.
수학식 6으로부터 스마트 안테나의 최종 출력값(y(t))은 수학식 8로 된다.From Equation 6, the final output value y (t) of the smart antenna becomes Equation 8.
여기서 가중치 벡터는 수학식 9와 같이 근사화할 수 있다.Here, the weight vector may be approximated as shown in Equation (9).
따라서 수학식 9를 이용하여 수학식 8은 수학식 10으로 쓸 수 있다.Accordingly, Equation 8 may be written as Equation 10 using Equation 9.
여기서,는 벡터()의 첫 번째 요소인에 근사하고 안테나 소자(a1-aN)의 개수(N)는 수학식 10을으로 제산하여 구할 수 있다. 따라서 비용 함수(J)는 수학식 11로 구할 수 있다.here, Is a vector ( , The first element of Approximating to and the number N of antenna elements a1-aN is expressed by Equation 10 It can be obtained by dividing by. Therefore, the cost function J can be obtained from Equation 11.
본 발명은 수학식 11의 비용 함수를 최소화하는 알고리즘을 제공한다.The present invention provides an algorithm that minimizes the cost function of equation (11).
비용 함수를 최소하기 위하여 본 발명자는 그레이디언트(gradient) 방법에 의거한 최대 경사법(steepest descent) 개념을 도입하였다. 최대 경사법에 대해서는 1985년 Prentice-Hall Signal Processing Series 내 W. Bernard 및 D. S. Samuel의 'Adaptive Signal Processing'에 상세히 기술되어 있다.In order to minimize the cost function, we introduced the concept of the steepest descent based on the gradient method. The maximum gradient method is described in detail in 'Adaptive Signal Processing' by W. Bernard and D. S. Samuel in the 1985 Prentice-Hall Signal Processing Series.
그래이디언트 값(▽)은 도 12에 도시된 바와 같이 비용 함수(J)를 가중치 벡터()로 미분하여 구할 수 있다.The gradient value ▽ is the cost function J as shown in FIG. Can be found by differentiating with
수학식 12에서 미분으로 인해서 생성된 계수는 무시하였다. 수학식 12에서의 그래이디언트 값(▽)을 이용하여 수학식 13의 최대 경사법을 수행함으로써 가중치 벡터()는 갱신된다.In Equation 12, coefficients generated due to derivatives are ignored. By performing the maximum gradient method of Equation 13 using the gradient value i in Equation 12, the weight vector ( ) Is updated.
여기서 u는 상수로 0.001의 값을 갖는다.Where u is a constant with a value of 0.001.
본 발명의 신호 처리부(3)는 상술한 수학식들을 이용하여 다음의 과정을 수행함으로써 가중치 벡터를 갱신 생성한다. 도 2를 참조하여 가중치 벡터를 생성 및 갱신하는 과정을 상세히 설명한다.The signal processor 3 of the present invention updates and generates a weight vector by performing the following process using the above-described equations. A process of generating and updating a weight vector will be described in detail with reference to FIG. 2.
먼저, 신호 처리부(3)는 초기 가중치 벡터()를 예측하여 생성한다(S1). 그리고, 역확산부(21-2N)로부터 새로이(k=k+1) 복조된 신호(x)를 수신하고(S2) 복조된 신호(x) 와 초기 가중치 벡터()를 이용하여 수학식 14를 행함으로써 수신된 신호(x)의 출력값(y(t))을 산출한다(S3).First, the signal processing unit 3 has an initial weight vector ( ) Is predicted and generated (S1). Then, a new (k = k + 1) demodulated signal x is received from the despreader 21-2N (S2), and the demodulated signal x and the initial weight vector ( Equation 14 is used to calculate the output value y (t) of the received signal x (S3).
그리고 신호 처리부(3)는 수학식 14에서 산출된 출력값(y(t))을 로직 신호들중에서 가장 근사한 값으로 설정하고, 수학식 12를 행함으로써 그레이디언트 값(▽)을 산출한다(S4).The signal processing unit 3 sets the output value y (t) calculated in Equation 14 to the closest value among the logic signals, and calculates the gradient value i by performing Equation 12 (S4). ).
단계(S4)에서 그레이디언트 값(▽)이 산출되면 신호 처리부(3)는 이 그레이언트 값(▽) 및 출력값(y(t))를 이용하여 수학식 13을 행하여 가중치 벡터를 갱신하고(S5), 갱신된 가중치 벡터()를 수학식 15로 정규화한다(S6).When the gradient value i is calculated in step S4, the signal processing unit 3 performs equation (13) using this gradient value i and the output value y (t) to update the weight vector ( S5), the updated weight vector ( ) Is normalized to Equation 15 (S6).
이 후 신호 처리부(3)는 새로운 신호(x(t)가 수신되면(S7) 갱신된 가중치 벡터()를 이용하여 단계(S2-S6)를 재 수행함으로써 출력값(y(t))을 구하고 이때의 가중치 벡터()는 계속하여 갱신된다.After that, when the new signal x (t) is received (S7), the signal processor 3 updates the updated weight vector ( Re-perform steps S2-S6 to obtain the output value y (t) and the weight vector ) Is updated continuously.
도 2에서 < >내의 표시는 단계별 계산량을 의미하며, 총 계산량은 0(5N)이 됨을 알 수 있다.In FIG. 2, the mark in <> means a step amount of calculation, and the total amount of calculation is 0 (5N).
상술한 바와 같이 MCGM의 가중치 벡터 검출 방법은 그 성능은 탁월하나 실시간 통신에서 효과적으로 수행하기에는 그 계산량이 O(3N2+12N)에 달하여 너무 크다는 문제가 있다. 이에 반하여 본 발명은 계산량이 O(5N)에 불과하므로 MCGM에 의한 방식보다 대폭 감소됨을 알 수 있다.As described above, the weight vector detection method of the MCGM is excellent in performance, but has a problem that the amount of calculation reaches O (3N 2 + 12N) to be effective in real time communication. On the contrary, since the present invention calculates only O (5N), it can be seen that the present invention is drastically reduced than the MCGM method.
도 3에는 본 발명과 MCGM 방식의 계산량 및 BER(Bit Error Rate)가 비교 도시되어 있으며, 도 4에는 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따른 BER이 도시되어 있다. 도 4는 처리 게인(processing gain)이 64, 간섭 신호(interference signals)의수가 20개이고 스마트 안테나의 안테나 소자가 10개인 경우이다. 도시된 바와 같이 본 발명의 BER이 MCGM의 BER보다 우수함을 알 수 있다. 또한 계산량에 있어서도 MCGM에 의한 방법 보다 훨씬 우수함을 알 수 있다.3 shows a comparison between the calculation amount and the bit error rate (BER) of the present invention and the MCGM method, and FIG. 4 shows a BER according to a signal to noise ratio (SNR). 4 shows a case where the processing gain is 64, the number of interference signals is 20, and the antenna elements of the smart antenna are 10. As shown, it can be seen that the BER of the present invention is superior to the BER of MCGM. In addition, it can be seen that the calculation amount is much better than the method by the MCGM.
도 5에는 SNR이 0 dB이고 처리 게인이 64이며 간섭 신호의 개수가 20개일 때에 스마트 안테나의 안테나 소자 개수에 따른 BER이 도시되어 있다. 도시된 바와 같이 본 발명의 성능은 MCGM 방식에 비하여 뛰어남을 알 수 있다.FIG. 5 shows the BER according to the number of antenna elements of the smart antenna when the SNR is 0 dB, the processing gain is 64, and the number of interference signals is 20. As shown, it can be seen that the performance of the present invention is superior to the MCGM method.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따라 가중치 벡터를 검출하는 방법은 종래의 방법 즉 MCGM에 의한 방법에 비하여 성능이 떨어지지 않으면서도 그 계산량이 대폭 감소된다는 효과가 있다.As described above, the method for detecting the weight vector according to the present invention has an effect that the amount of calculation is greatly reduced compared to the conventional method, i.
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