KR100567536B1 - 테스트 채널의 노이즈 생성 장치 및 방법 - Google Patents

테스트 채널의 노이즈 생성 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 테스트 채널의 노이즈 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 가상 채널 환경 테스트에 사용되는 AWGN 모델을 하드웨어로 구현하여 데이터 처리 속도를 향상시켜 실시간으로 테스트를 수행하고, 테스트 결과의 신뢰성을 향상시키며, 하드웨어 구현시 사이즈 증가의 원인이 되는 가우시안 변수 산출 경로를 가우시안 분포상 발생 가능한 균일 편차별로 대응하는 가우시안 변수가 저장된 소정의 메모리로 구현하여 하드웨어 사이즈를 감소시키는 노이즈 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

테스트 채널의 노이즈 생성 장치 및 방법{Apparatus and Method for Generating Noise of Test Channel}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AWGN 생성 장치의 구성도.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AWGN 생성 장치의 구성도.
도 3은 도 2에 있어, AWGN 생성 절차를 나타내는 순서도.
도 4는 본 발명의 AWGN을 이용한 가상 채널 환경의 Eb/No에 대한 BER값을 나타내는 도.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
110,210 : 균일 분포값 발생기 120,220 : 변수 생성기
130,230 : 노이즈 생성기 121,122,221 : 제곱기
123,222 : 덧셈기 124,223 : 비교기
125,224 : 제 1메모리 131,132,231 : 지연기
133,134,232 : 곱셈기 135,233 : 제 2메모리
본 발명은 테스트 채널의 노이즈 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 가상 채널 환경 테스트에 사용되는 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 모델을 하드웨어로 구현하여 테스트 데이터 처리 속도 향상에 적당하도록 한 노이즈 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 무선 통신의 채널 환경 테스트는 시간과 비용적인 면을 고려하여 가상의 채널 환경에서 이루어진다.
이러한 가상 채널 환경에는 주변 노이즈(noise)를 고려해 일정한 노이즈를 생성하는 모델이 이용되는데, 그 대표적인 모델이 AWGN 모델이다.
상기 AWGN 모델은 소프트웨어나 하드웨어에 의해 구현될 수 있다. 그러나, 소프트웨어로 구현하는 경우 소프트웨어 동작시 많은 시뮬레이션 타이밍이 소요된다. 3GPP 기저대역(Baseband) 테스트의 동작 주파수는 3.84MHz인데, 한개의 채널만 테스트 한다면 실시간 처리가 가능하지만, 채널 테스트 환경은 AWGN만 수행하는 것이 아니라, 다른 여러 채널 환경까지 포함하기 때문에 AWGN이 많은 처리 시간을 사용하게 되면 초고속의 DSP(Digital Signal Processor)를 이용한다고 해도 실시간 처리가 불가능하게 된다. 실제로 TI DSP 320C6416 사용시 실시간 처리에 100배 이상이 소요된다.
따라서, 3GPP 비동기 방식의 무선 채널 환경 시뮬레이션 시에 실시간 처리를 위해서는 3GPP 기저대역 테스트를 실시간으로 수행하는 하드웨어 설계가 필수적이 다.
그러나, 종래의 AWGN 생성 장치는 노이즈 생성에 필수적인 가우시안 변수 산출에 많은 하드웨어 경로가 필요하게 되어 전체적인 하드웨어 사이즈를 증가시키는 문제점이 있었다.
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 그 목적은, 가상 채널 환경 테스트에 사용되는 AWGN 모델을 하드웨어로 구현하여 데이터 처리 속도를 향상시켜 실시간으로 테스트를 수행하고, 테스트 결과의 신뢰성을 향상시키는데 있다.
나아가, 본 발명의 다른 목적은 하드웨어 구현시 가우시안 변수 산출 경로를 가우시안 분포상 발생 가능한 균일 편차별로 대응하는 가우시안 변수가 저장된 소정의 메모리로 구현하여 하드웨어 사이즈를 감소시키는데 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 테스트 채널의 노이즈 생성 장치는, 가우시안 분포상의 균일 분포값을 발생시키는 균일 분포값 발생기와; 상기 균일 분포값을 이용하여 가우시안 변수를 생성하는 변수 생성기와; 상기 가우시안 변수를 상기 균일 분포값에 적용하여 가우시안 노이즈를 생성하는 노이즈 생성기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 변수 생성기는 균일 분포값을 제곱하여 출력하는 제곱기와; 상기 균일 분포값의 제곱을 더하여 균일 편차를 산출하는 덧셈기와; 상기 균일 편차를 가우시안 편차 임계값과 비교하여 상기 임계값 보다 작은 균일 편차를 출력하는 비교기와; 발생 가능한 균일 편차 별로 대응하는 가우시안 변수를 저장하고, 상기 비교기로부터 출력된 균일 편차에 대응하는 가우시안 변수를 출력하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는, 상기 노이즈 생성기는 상기 균일 분포값을 소정 시간 지연시키는 지연기와; 상기 지연된 균일 분포값과 상기 가우시안 변수를 곱하여 상기 가우시안 노이즈를 생성하는 곱셈기와; 상기 가우시안 노이즈를 저장하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 한다.
나아가, 본 발명의 다른 실시예에 따른 가우시안 노이즈 생성 방법은, 가우시안 분포상의 균일 분포값을 발생시키는 과정과; 상기 균일 분포값을 이용하여 가우시안 변수를 생성하는 과정과; 상기 가우시안 변수를 상기 균일 분포값에 적용하여 가우시안 노이즈를 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 가우시안 변수를 생성하는 과정은 상기 균일 분포값을 제곱하는 단계와; 상기 균일 분포값의 제곱을 더하여 균일 편차를 산출하는 단계와; 상기 균일 편차를 가우시안 편차 임계값과 비교하는 단계와; 상기 임계값 보다 작은 균일 편차에 대응하는 저장된 가우시안 변수를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 바람직하게는, 상기 가우시안 노이즈를 생성하는 과정은 상기 균일 분 포값을 소정 시간 지연시키는 단계와; 상기 지연된 균일 분포값과 상기 가우시안 변수를 곱하여 상기 가우시안 노이즈를 생성하는 단계와; 상기 생성된 가우시안 노이즈를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AWGN 생성 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예의 AWGN 생성 장치는 균일 분포값 발생기(Uniform Random Generator)(110)와 변수 생성기(120) 및 노이즈 생성기(130)로 구성된다. 그리고, 변수 생성기(120)는 제 1제곱기(121), 제 2제곱기(122), 덧셈기(123), 비교기(124) 및 제 1메모리(125)로 구성되며, 노이즈 생성기(130)는 제 1지연기(131)와 제 2지연기(132), 제 1곱셈기(133), 제 2곱셈기(134) 및 제 2메모리(135)로 구성된다.
균일 분포값 발생기(110)는 균일 분포를 가진 함수 발생기로서 제 1균일 분포값 V1과 제 2균일 분포값 V2를 발생시킨다.
제 1제곱기(121)와 제 2제곱기(122)는 균일 분포값 발생기(110)에서 발생된 균일 분포값 V1과 V2를 제곱하는데, 제 1제곱기(121)는 제 1균일 분포값 V1을 제곱하고, 제 2제곱기(122)는 제 2균일 분포값 V2를 제곱한다. 상기 제 1제곱기(121) 및 제 2제곱기(122)는 하드웨어 사이즈가 크고 전달 지연(delay)이 크므로 출력단에 레지스터(register)를 추가하여 원하는 동작 주파수(3.84*2MHz)에서 동작하도록 한다.
덧셈기(123)는 제 1제곱기(121)의 출력 V12과 제 2제곱기(122)의 출력 V22을 더하여 균일 편차 R을 출력한다.
비교기(124)는 최종 생성되는 AWGN 데이터가 가우시안 분포를 가지도록 덧셈기(123)에서 출력된 균일 편차 R을 가우시안 편차 임계값인 1과 비교하여 R>1이면 해당 R을 폐기하고, R<1인 경우 해당 R을 제 1메모리(125) 사용 신호와 함께 출력한다. 이때, 비교기(124)는 3.84*2MHz의 속도로 동작하기 때문에 상기 비교 동작으로 인해 가우시안 노이즈 생성을 위한 데이터(R)가 부족하게 되는 오류는 발생하지 않는다.
제 1메모리(125)는 AWGN 데이터 생성을 위한 하드웨어 구현시 발생되는 하드웨어 사이즈 증가 문제를 해소하기 위한 구성 요소이다. 즉, 가우시안 변수 FAC 산출을 위한 수학식은 많은 연산량을 가지는데, 이러한 연산량은 하드웨어 구성시 하드웨어 사이즈 증가의 원인이 되고, 또한 고속 연산을 위해서는 파이프라인(pipeline) 기법을 사용해야 하는데 이 기법을 사용하게 되면 레지스터 사용량이 많아 역시 하드웨어 사이즈 증가의 원인이 된다.
따라서, 이러한 문제를 해소하기 위해 제 1메모리(125)는 균일 편차 R 값이 지정하는 부분에 해당 균일 편차 R에 대한 가우시안 변수 FAC가 저장된 롬(ROM)으로 구현된다.
제 1메모리(125)는 하드웨어 사이즈와 BER(Bit Error Rate)을 고려한 시뮬레이션을 통해 발생 가능한 균일 편차 R에 대응하는 레이블을 가지고, 각 레이블에는 각 균일 편차 R을 아래의 수학식에 적용한 결과값인 가우시안 변수 FAC가 저장되어 있으며, 비교기(124)에서 출력되는 균일 편차 R을 주소로 사용하여 해당 레이블에 저장된 가우시안 변수 FAC를 출력한다.
Figure 112005067646110-pat00005
제 1지연기(131) 및 제 2지연기(132)는 각각 소정 개수의 레지스터들로 구현되어 균일 분포값 발생기(110)에서 발생된 균일 분포값을 소정 시간 지연시키는데, 제 1지연기(131)는 제 1균일 분포값 V1을 입력받아 지연시키고, 제 2지연기(132)는 제 2균일 분포값 V2를 입력받아 지연시킨다.
제 1곱셈기(133)는 제 1메모리(125) 출력인 가우시안 변수 FAC를 제 1지연기(131)에서 지연된 균일 분포값 V1과 곱하여 제 1AWGN 데이터(gstore)를 출력하고, 제 2곱셈기(134)는 제 1메모리(125) 출력인 가우시안 변수 FAC를 제 2지연기(132)에서 지연된 균일 분포값 V2와 곱하여 제 2AWGN 데이터(gaus)를 출력한다.
제 1AWGN 데이터와 제 2AWGN 데이터는 제 2메모리(135)에 저장되어 가상 채널 테스트에 사용된다. 이때, 제 2메모리(135)는 테스트에 사용되는 AWGN 데이터가 부족하지 않도록 하기 위해 한 슬롯(2560chipx1)에 3.84*2MHz의 속도로 AWGN 데이터를 기록하고, 다른 슬롯에 3.84MHz의 속도로 AWGN 데이터를 판독하는 3GPP 규격의 2개의 슬롯을 사용한다.
본 실시예에 따른 AWGN 생성 장치의 각 구성 소자는 균일 편차 R이 1미만일 확률을 고려해 테스트 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 주파수인 3.84*2MHz의 주파수로 동작한다. 즉, 3GPP 규격상 균일 편차 R이 1 미만일 확률은 78.5%이다. 따라서, 각 구성 소자가 chipx1으로 동작하면 테스트 데이터의 78.5%만 처리할 수있어 실시간 처리가 불가능하므로 chipx2, 즉 3.84*2MHz의 주파수로 동작한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AWGN 생성 장치의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예의 AWGN 생성 장치는 도 1과 마찬가지로 균일 분포값 발생기(Uniform Random Generator)(210)와 변수 생성기(220) 및 노이즈 생성기(230)로 구성된다. 그러나, 하드웨어 사이즈를 줄이기 위해 도 1과 달리 변수 생성기(220)는 제곱기(221)와 덧셈기(222), 비교기(223) 및 제 1메모리(224)로 구성되고, 노이즈 생성기(230)는 지연기(231)와 곱셈기(232) 및 제 2메모리(233)로 구성된다. 상기 각 구성 소자는 도 1에서 2개의 구성 소자에서 나누어 처리하던 것을 1개의 구성 소자에서 함께 처리하는 하드웨어 공유를 고려하여 3.84*4MHz의 주파수로 동작한다.
균일 분포값 발생기(210)는 제 1균일 분포값 V1과 제 2균일 분포값 V2를 순차적으로 발생시킨다.
제곱기(221)는 균일 분포값 발생기(210)에서 순차 발생된 균일 분포값 V1과 V2를 각각 제곱하여 출력한다.
덧셈기(222)는 제곱기(221)의 출력 V12과 V22을 더하여 균일 편차 R을 출력하는데, 먼저 입력되는 V12을 저장하였다가 V22 입력시 상기 저장된 V12에 V22을 더한 다.
비교기(223)는 최종 생성되는 AWGN 데이터가 가우시안 분포를 가지도록 덧셈기(222)에서 출력된 균일 편차 R을 1과 비교하여 R>1이면 해당 R을 폐기하고, R<1인 경우 해당 R을 제 1메모리(224) 사용 신호와 함께 출력한다. 이때, 비교기(223)는 3.84*4MHz의 속도로 동작하기 때문에 상기 비교 동작으로 인해 AWGN 생성을 위한 데이터(R)가 부족하게 되는 오류는 발생하지 않는다.
제 1메모리(224)는 롬으로 구현되어 균일 편차 R의 가지수에 대응하는 레이블을 가지고, 각 레이블에는 각 균일 편차 R을 상기 수학식 1에 적용한 결과값인 가우시안 변수 FAC가 저장되어 있으며, 비교기(223)에서 출력되는 균일 편차 R을 주소로 사용하여 해당 레이블에 저장된 가우시안 변수 FAC를 출력한다.
지연기(231)는 소정 개수의 레지스터들로 구현되어 순차적으로 균일 분포값 발생기(210)의 출력 V1 및 V2를 입력받아 일정 시간 지연시킨다.
곱셈기(232)는 제 1메모리(224) 출력인 가우시안 변수 FAC와 지연기(231)에서 지연된 균일 분포값 V1,V2를 곱하여 AWGN 데이터를 출력하는데, 먼저 FAC와 V1을 곱하여 제 1AWGN 데이터(gstore)를 출력하고, 다음으로 FAC와 V2를 곱하여 제 2AWGN 데이터(gaus)를 출력한다.
제 1AWGN 데이터와 제 2AWGN 데이터는 제 2메모리(233)에 저장되어 실시간 가상 채널 테스트에 사용된다. 이때, 제 2메모리(233)는 한 슬롯(2560chipx1)에 3.84*4MHz의 속도로 AWGN 데이터를 기록하고, 다른 슬롯에 3.84MHz의 속도로 AWGN 데이터를 판독하는 3GPP 규격의 2개의 슬롯을 사용한다.
도 3은 도 2의 실시예에 따른 AWGN 생성 장치의 동작 순서를 나타내는 절차도이다.
도 3을 참조하면, 우선 균일 분포값 발생기(210)는 균일 분포값 V1 및 V2를 순차적으로 발생시킨다(S31).
그러면, 제곱기(221)는 상기 순차 발생된 V1 및 V2를 각각 제곱하고, 덧셈기(222)는 제곱기(221)에서 출력되는 V12과 V22을 더하여 균일 편차 R을 산출하는 한편, 지연기(231)는 상기 순차 발생된 V1 및 V2를 일정 시간 지연시킨다(S32).
이후, 비교기(223)는 상기 산출된 균일 편차 R이 R<1 인지 여부를 확인하여(S34), R>1인 경우 해당 R을 폐기하고(S33), R<1인 경우 해당 R을 제 1메모리(224) 사용 신호와 함께 출력하며, 제 1메모리(224)는 상기 출력된 R에 대응하는 주소에 저장된 가우시안 변수 FAC를 출력한다(S35).
이에, 곱셈기(232)는 상기 가우시안 변수 FAC를 상기 지연기(231)의 출력 V1 및 V2에 각각 곱하여 제 1AWGN 데이터(gstore=V1*FAC)와 제 2AWGN 데이터(gaus=V2*FAC)를 생성하여 제 2메모리(233)에 저장한다(S36).
도 4는 본 발명의 AWGN 생성 장치에서 생성된 AWGN 데이터를 이용한 가상 채널 테스트의 BER 측정 결과를 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) 방식의 SF(spread factor)에 따라 도시한 도로서, 3GPP 25.11X 상의 수신단 동작 속도를 실시간으로 만족하는 상황에서의 BER 측정 결과이다.
BER 측정 방법은 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 역방향(uplink)의 송신 채널과 수신채널을 생성한다. 이때, 송신 채널은 DPCCH(Dedicated Physical Control CHannel) 데이터와 DPDCH(Dedicated Physical Data CHannel) 데이터를 동일한 비율로 송신하고, 수신 채널은 DPDCH 데이터만을 수신한다. 그리고, 수신단은 AGC(Automatic Gain Control)를 이용하여 수신된 DPDCH의 BER을 측정한다.
도 4를 참조하면, Q Eb/No(사용자 비트의 에너지 대 잡음 스펙트럼 밀도)는 DPDCH 데이터에 AWGN이 추가되었을 경우의 이론적인 BER 값이고, SF4 Eb/No, SF16 Eb/No, SF64 Eb/No는 각각 SF4, SF16, SF64인 경우의 DPDCH 데이터의 BER 값으로서, 본 발명의 AWGN 생성 장치에서 생성된 AWGN 데이터를 이용한 가상 테스트 수행 결과 각 SF별 BER 값이 이론값과 거의 일치함을 볼수 있다.
또한, 본 발명에 따른 실시 예는 상술한 것으로 한정되지 않고, 본 발명과 관련하여 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 범위 내에서 여러 가지의 대안, 수정 및 변경하여 실시할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명은 가상 채널 환경 테스트에 사용되는 AWGN 모델을 하드웨어로 구현함으로써, 데이터 처리 속도를 향상시켜 실시간으로 테스트를 수행할 수 있고, 나아가 테스트 결과의 신뢰성을 향상시키는 효과가 있다.
또한, 하드웨어 구현시 사이즈 증가의 원인이 되는 가우시안 변수 산출 경로 를 가우시안 분포상 발생 가능한 균일 편차별로 대응하는 가우시안 변수가 저장된 소정의 메모리로 구현함으로써, 하드웨어 사이즈를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims (6)

  1. 테스트 채널의 노이즈 생성 장치에 있어서,
    가우시안 분포상의 균일 분포값을 발생시키는 균일 분포값 발생기와;
    상기 균일 분포값을 이용하여 가우시안 변수를 생성하는 변수 생성기와;
    상기 가우시안 변수를 상기 균일 분포값에 적용하여 가우시안 노이즈를 생성하는 노이즈 생성기를 포함하는 것을 특징으로 하는 테스트 채널의 노이즈 생성 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 변수 생성기는 균일 분포값을 제곱하여 출력하는 제곱기와;
    상기 균일 분포값의 제곱을 더하여 균일 편차를 산출하는 덧셈기와;
    상기 균일 편차를 가우시안 편차 임계값과 비교하여 상기 임계값 보다 작은 균일 편차를 출력하는 비교기와;
    발생 가능한 균일 편차 별로 대응하는 가우시안 변수를 저장하고, 상기 비교기로부터 출력된 균일 편차에 대응하는 가우시안 변수를 출력하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 테스트 채널의 노이즈 생성 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 노이즈 생성기는 상기 균일 분포값을 소정 시간 지연시키는 지연기와;
    상기 지연된 균일 분포값과 상기 가우시안 변수를 곱하여 상기 가우시안 노이즈를 생성하는 곱셈기와;
    상기 가우시안 노이즈를 저장하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 테스트 채널의 노이즈 생성 장치.
  4. 테스트 채널의 노이즈 생성 방법에 있어서,
    가우시안 분포상의 균일 분포값을 발생시키는 과정과;
    상기 균일 분포값을 이용하여 가우시안 변수를 생성하는 과정과;
    상기 가우시안 변수를 상기 균일 분포값에 적용하여 가우시안 노이즈를 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 테스트 채널의 노이즈 생성 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 가우시안 변수를 생성하는 과정은, 상기 균일 분포값을 제곱하는 단계와;
    상기 균일 분포값의 제곱을 더하여 균일 편차를 산출하는 단계와;
    상기 균일 편차를 가우시안 편차 임계값과 비교하는 단계와;
    상기 임계값 보다 작은 균일 편차에 대응하는 저장된 가우시안 변수를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 테스트 채널의 노이즈 생성 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 가우시안 노이즈를 생성하는 과정은, 상기 균일 분포값을 소정 시간 지연시키는 단계와;
    상기 지연된 균일 분포값과 상기 가우시안 변수를 곱하여 상기 가우시안 노이즈를 생성하는 단계와;
    상기 생성된 가우시안 노이즈를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 테스트 채널의 노이즈 생성 방법.
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KR20050005054A (ko) 2005-01-13

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