KR100715510B1

KR100715510B1 - 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법, 그 디코딩 장치 및 수신장치

Info

Publication number: KR100715510B1
Application number: KR1020060030905A
Authority: KR
Inventors: 이인규; 이흔철
Original assignee: 고려대학교 산학협력단
Priority date: 2006-04-05
Filing date: 2006-04-05
Publication date: 2007-05-08

Abstract

낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법, 그 디코딩 장치 및 수신 장치가 개시된다.

본 발명은 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 디코딩하는 방법에 있어서, 상기 코드화된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 단계, 상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할하는 단계 및 상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 단계를 포함한다. 또한, 본 발명은 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 디코딩하는 장치에 있어서, 상기 코드화된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 유효 채널 모델 산출부, 상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할하는 직교 페어 결정부 및 상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 최대우도 추정부를 포함한다.

본 발명에 의하면, 최대우도 디코딩을 위한 후보의 개수를 크게 줄임으로써, 수신단에서의 최대우도(ML) 디코딩의 복잡도를 감소시키고, 수신단 디코딩 블럭을 간단하게 구현할 수 있다.

Description

낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법, 그 디코딩 장치 및 수신 장치{Method for decoding with low complexity and Apparatus thereof}

도 1a는 시공간 블럭 코드 시스템의 전송 장치의 블럭도이다.

도 1b는 시공간 블럭 코드 시스템의 수신 장치의 블럭도이다.

도 2는 본 발명에 따른 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 장치의 블럭도이다.

도 3은 본 발명의 흐름도이다.

도 4는 종래의 디코딩 방법 및 본 발명에 따른 복잡도를 도시한 그래프이다.

도 5는 종래의 디코딩 방법 및 본 발명에 따른 복잡도를 정리한 표이다.

도 6은 종래의 디코딩 방법 및 본 발명에 따른 비트 에러율을 도시한 그래프이다.

본 발명은 시공간 블럭 코드 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법, 그 디코딩 장치 및 수신 장치에 관한 것이다.

종래의 무선 이동통신시스템은 음성 서비스 위주이며, 채널의 열악성을 극복하기 위하여 주로 채널 코딩에 의존하였다. 그러나 언제, 어디서나, 누구와도 항상 통화 가능한 고품질의 멀티미디어 서비스에 대한 요구의 증대로 인해 서비스위주로 중심축이 이동하고, 더 많은 데이터를 더 빨리, 더 낮은 오류 확률로 전송하기 위한 차세대 무선 전송기술이 요구된다.

특히, 데이터 요구량이 많은 순방향 링크에서의 고속데이터 전송이 중요성을 더하고 있다. 그러나 이동통신 환경은 페이딩, 음영효과, 전파 감쇠, 잡음 및 간섭등에 의해 신호의 신뢰성을 크게 저하시킨다. 다중 경로에 의한 페이딩 현상은 서로 다른 경로를 거쳐 수신되는 서로 다른 위상과 크기를 가지는 신호들의 합에 의한 심각한 신호 왜곡을 초래하게 된다. 이러한 페이딩 효과는 고속 데이터 통신을 이루기 위해 극복해야 할 어려움중의 하나이며, 이러한 무선 채널 특성을 극복하거나 그 성질을 이용하기 위한 많은 연구가 수행되어 오고 있다. 이에 다수의 송수신 안테나를 이용한 MIMO (Multiple Input Multiple Output) 기술이 제안되었다.

근래에 들어 많은 관심을 받고 있는 시공간 코드(Space time code; STC)는 다중안테나(MIMO) 시스템에서 추가적인 채널용량(capacity)과 다양성 이득(diversity gain)을 얻음으로써, 높은 품질의 멀티미디어 서비스를 하기 위한 앞으로의 무선통신 시스템에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이 방식은 일반적으로 수신 안테나 다이버시티를 얻기 곤란한 하향링크(downlink)에 적합한 부호화 방식이다.

한편, 시공간 트렐리스 부호들(Space-Time Trellis Codes)는 최대 다이버시티 차수(diversity order)를 얻기 위해서는 최대 우도 복호화기의 복잡도가 송신 안테나 개수와 송신율에 대하여 지수적으로 증가한다는 단점이 있다.

세 개 이상의 송신안테나를 사용하는 시스템의 경우, 다양성 이득을 충분히 얻기 위해서는 복소 직각 디자인을 사용한 STBC(Space Time Block Code) 시스템의 전송률(여기서, 전송률은 단위시간당 정보 전송률을 의미한다.)은 3/4를 넘지 못하는 단점이 있다.

이러한 전송률의 저하를 극복하기 위하여 제안된 코딩기법이 준 직교 시공간 블럭 코드(Quasi-Orthogonal Space Time Block Code; QO-STBC)이다.

준 직교 시공간 블럭 코드(QO-STBC)는 완전한 전송률을 얻을 수 있도록 하는 전송기법이다. 그러나, 그 대가로 완전한 다양성 이득과 단독 심볼 디코딩능력 (single-symbol decodability)를 어느 정도 잃게 되는 단점이 있다. 특히, 단독 심볼 디코딩 능력을 잃는 것은 수신단에서의 디코딩 복잡도를 높이게 된다.

이를 더 구체적으로 살펴보기 위해, 네 개의 송신안테나와 한 개의 수신 안테나를 가지는 경우를 보면, 송신 코드 매트릭스를 하기 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.

여기서,

는 송신 코드 메트릭스로서 시공간 블럭 코드를 의미하고, 복소 값을 가진다.

한편, 위 송신 코드 메트릭스에 대하여 수신신호는

으로 나타낼 수 있다. 여기서

은 수신신호이고,

로서 수신 채널 모델이고,

는 통신시 발생되는 노이즈를 고려한 복소 값이다. 또한, 일반화를 위하여

라 하면,

라 할 수 있다. 여기서

는 효율 채널 모델(effective channel model)이다. 이를 수신단의 디코딩을 위한 최대우도(ML:Maximum Likelihood) 검출 방식을 이용하기 위하여

와

의 페어(pairs)로 나눈다. 위의

의 페어에 대한 최대우도를 추정하면 수하식 2와 같다.

위와 같은 종래의 디코딩 방법은 전송률이 1로서 완전하다고 볼 수 있지만, 그 대신 최대우도 디코딩할 때 수학식 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 두 복소 심볼을 페어로 디코딩해야하므로, 디코딩 복잡도를 증가시키는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 첫번째 기술적 과제는 수신단에서 최대 디코딩시에 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법을 제공하는데 있다.

본 발명이 이루고자 하는 두번째 기술적 과제는 상기의 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법이 적용된 디코딩 장치를 제공하는데 있다.

본 발명이 이루고자 하는 세번째 기술적 과제는 상기의 디코딩 장치를 포함하는 수신 장치를 제공하는데 있다.

상기의 첫번째 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 디코딩하는 방법에 있어서, 상기 코드화된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 단계, 상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할하는 단계 및 상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 단계를 포함하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법을 제공한다.

상기의 두번째 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 디코딩하는 장치에 있어서, 상기 코드화된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 유효 채널 모델 산출부, 상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할하는 직교 페어 결정부 및 상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 최대우도 추정부를 포함하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 장치를 제공한다.

상기의 세번째 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 수신하는 복수의 수신 안테나, 상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 유효 채널 모델 산출부, 상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할하는 직교 페어 결정부 및 상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 최대우도 추정부를 포함하는 낮은 복잡도를 갖는 수신 장치를 제공한다.

본 발명에서, 수신단은 채널 모델을 완벽히 안다는 가정 하에 모든 가능한 전송 부호 행렬들 중 수신된 신호와 최소의 유클리디안(Euclidean) 거리에 있는 전송 부호 행렬을 선택함으로써 전송 신호 벡터를 복호화하게 된다.

본 발명은 펄스 진폭 변조(Pulse Amplitude Modulation; PAM) 및 직교 진폭변조(Quadrature Amplitude Modulation; QAM)와 연관된다.

펄스 진폭 변조(Pulse Amplitude Modulation; PAM)는 펄스의 폭 및 주기를 일정하게 하고 신호파에 따라서 그 진폭만을 변화시키는 방식. 변조와 복조기가 간단하지만 잡음이 혼입되면 그대로 출력이 나타나는 결점이 있다. 단독으로 쓰이는 경우는 적고, PAM-FM의 형식으로 중계하거나 다른 변조에 대한 예비 변환으로 쓰인다.

직교 진폭변조(Quadrature Amplitude Modulation; QAM)는 2개의 채널(I-채 널, Q-채널)이 독립이 되도록 한 것으로, 제한된 전송 대역을 이용한 데이터 전송 효율의 향상을 위해 반송파의 진폭과 위상을 동시에 변조하는 방식이다. 또한, 이 방식은 ASK와 PSK가 결합된 방식으로 APK(Amplitude Phase Keying)방식이라고도 한다. 이 변조 방식에 따르면, 완전히 독립된 2개의 베이스밴드 신호계열로 직교하는 2개의 반송파(코사인파, 사인파)를 각각 ASK로 변조한 것을 합성, 동일 전송로에 송출시켜 비트 전송 속도 2배 향상 가능하다.

특별한 언급이 없는 한 이하에서, 통상의 기호는 상수값을 나타내고, 두꺼운 기호는 벡터를 나타내며, 두꺼운 문자에 대문자는 매트릭스를 나타고, 또한 기호나 문자의 위에 줄이 있는 경우는 복소 값을 가지는 변수를 나타낸다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되어지는 것이다. 도면에서 막 또는 영역들의 크기 또는 두께는 명세서의 명확성을 위하여 과장되어진 것이다.

본 발명에 따른 시공간 블럭 코드 시스템의 효율적인 디코딩 방법은 코드 디자인에서의 심볼들을 적절히 재정렬하고 복소 신호 모델을 실수 신호 모델로 표현함으로써, 수신단에서 훨씬 간단한 최대우도(Maximum Likelihood; ML) 디코딩을 할 수 있는 특징이 있다.

입력 비트는 컨볼루션 인코더(100) 및 비트 인터리버(110)를 거쳐서 비트 인터리브드 부호화 변조(bit-interleaved coded modulation)된다. S/P(120)는 변조된 비트를 병렬 신호로 변환하고, 매퍼(130)는 K/2(K는 전송 신호 벡터

의 길이) 차원의 실수값 PAM 신호들(예를 들어, Si1, Si2, Sq1, Sq2)를 전송 신호 벡터

에 다차원 매핑한다. STBC 인코더(140)는 전송 신호 벡터를 시공간 블럭 코드화하여 출력한다.

STBC 디코더(150)는 시공간 블럭 코드화된 신호를 수신하여 복호화한다. 디매퍼(160)는 복호화된 신호에 대해 최대 우도 디코딩을 수행하고, P/S(170)는 병렬 신호를 직렬 신호로 변환한다. 직렬 신호는 비트 디인터리버(180) 및 비터비 디코더(190)를 거쳐 입력 비트에 대응하는 출력 비트로 복원된다.

이때, 디매퍼(160)에 의해 LLR 값이 생성되는데, LLR 값은 다음과 같이 표현된다.

이때, P[u]는 랜덤 변수가 u값을 취할 확률을 의미한다.

유효 채널 모델 산출부(210)는 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 수신하고, 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출한다. 이때, 유효 채널 모델 산출부(210)는 수신된 신호로부터 선형 격자 표현 (linear lattice representation)을 이용하여 전송 신호 벡터

및 유효 채널을 산출할 수 있다.

이때, 코드화된 신호는 알라모우티(Alamouti) 방식으로 부호화되고, 2개의 전송 안테나를 통해 전송된 신호일 수 있다.

이때, 코드화된 신호는 준 직교 시공간 코드(Quasi-orthogonal space-time code)를 이용하고, 4개의 전송 안테나를 통해 전송된 신호일 수 있다.

직교 페어 결정부(220)는 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할한다.

최대우도 추정부(230)는 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행한다. 이때, 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들은 실수 또는 허수 중 어느 하나의 성분만으로 구성된 신호들일 수 있다.

바람직하게는, 본 발명에 따른 낮은 복잡도를 갖는 시공간 블럭 코드 시스템의 수신 장치는 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 수신하는 복수의 수신 안테나, 유효 채널 모델 산출부(210), 직교 페어 결정부(220), 최대우도 추정부(230)를 포함한다.

도 3은 본 발명의 흐름도이다.

먼저, 시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 수신한다(300 과정).

다음, 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출한다(310 과정). 이때, 유효 채널 모델을 산출하는 과정(310 과정)은 수신된 신호로부터 선형 격자 표현(linear lattice representation)을 이용하여 전송 신호 벡터 및 유효 채널을 산출하는 과정일 수 있다. 이때, 코드화된 신호는 알라모우티(Alamouti) 방식으로 부호화되고, 2개의 전송 안테나를 통해 전송된 신호일 수 있다. 이때, 코드화된 신호는 준 직교 시공간 코드(Quasi-orthogonal space-time code)를 이용하고, 4개의 전송 안테나를 통해 전송된 신호일 수 있다.

유효 채널 모델이 산출되면, 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할한다(320 과정).

마지막으로, 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행한다(330 과정). 이때, 최대우도 디코딩을 수행하는 과정(330 과정)에서 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들이 실수 또는 허수 중 어느 하나의 성분만으로 구성된 신호들일 수 있다.

이를 좀 더 상세하게 설명하면, N을 송신안테나 수라 하고,

-QAM 성상(constellation)을 사용하는 것을 가정하면, QO-STBC 시스템에서 종래의 최대우도(ML)디코딩 방법은 심볼 셋을 두 개의 독립그룹으로 나눔으로써,

의 최대우도(ML)디코딩 후보(candidates)를 가지는데 반해, 본 발명은 심볼 셋을 네 개의 독 립 그룹으로 나눔으로써, 최대우도(ML) 디코딩 후보가

로 감소되는 특징이 있는 것이다.

본 발명을 좀 더 구체적으로 살펴보기 위해

개의 송신안테나,

개의 수신안테나를 갖는 시공간(space-time) 통신시스템을 고려한다. 그리고 길이

의 다차원(multi-dimensional) 복소 값 송신 신호

를 표현하기 위해 다차원 실수 값(PAM) 성상을 사용한다. 여기서

로 표현이 가능하며, 각각 실수와 허수를 각각 나타낸다.

QAM 모듈레이션 방법에 대해,

비트들은

의 비트들을 가지는 K 그룹들로 나뉘고, 각각 독립적으로

QAM 점들로 매핑(mapping)된다.

이때, 매핑을 위해 먼저, 4개의 K/2 차원 실수값 PAM 신호들 즉, Si1, Si2, Sq1, Sq2 를 생성하고, 위 4개의 신호들을 x에 다차원 매핑한다.

이때,

가 된다. Si1, Si2, Sq1, Sq2 는 K/2 차원 성상

중 어느 하나로부터 선택된다. 이때,

이다. 따라서, 레이트(rate)는

이다.

또한,

의 관계로부터, 신호 벡터

는

와 같이 표현될 수 있다.

이하에서,

를 STBC의 블록 크기를, *는 켤레 복소수를 나타내는 것으로 정의한다.

는

를 변수들로 가지는

코드 디자인의 전송신호 매트릭스라 정의한다. 또한 수신단의 안테나는 한 개(

)라 가정하고,

,

라 정의하면, 복소 수신 신호

는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

수신 신호

를 격자 표현(lattice representation)을 이용하여

의 복소 신호들을 실수부와 허수부로 적절히 나누면, 수학식 5와 같이 유효 채널 모델

를 얻을 수 있다.

여기서,

,

이다.

이러한 격자 표현에 따른 최대우도(ML) 디코딩은 아래 수학식 6의 측정규준(metric)을 최소화하는 것을 요구한다.

수학식 6을 좀 더 구체적으로 살펴보기 위하여, 아래 수학식 7을 고려한다.

위 수학식 7은

이고 QO(quasi-orthogonal)-STBC 시스템을 고려한 것이다. 수신 신호

라 하면, 상술한 바와 같이

로 표현이 가능하다. 또한, 위 수학식 7의 메트릭스에서, 열은 단위 시간당 코드화된 심볼을 의미하고 행은 송신단에서의 출력을 의미한다.

격자 표현(lattice representation)을 이용하여

의 복소 신호들을 실수부와 허수부로 적절히 나누면, 수학식 4와 같은 유효 채널 모델

를 얻을 수 있다. 유효채널은 수학식 8과 같다.

위 수학식 8에서 볼 수 있는 바와 같이, 직각 디자인(orthogonal design)과는 달리 오로지 기저벡터의 다음과 같은 페어

만이 직각 부분집합을 구성한다. 따라서 최대우도(ML) 디코딩은 각각

의 페어로 행해질 수 있다. 예를 들면,

에 대한 최대우도(ML) 디코딩의 추정은 수학식 9와 같이 얻어질 수 있다.

이는 종래의 최대우도(ML) 디코딩은 네 개의 QAM 심볼들

를 두 그룹

,

로 나누어서 디코딩하게 되어 복잡도가 증가하는 반면에, 위 수학식 9에서 얻어진 측정규준을 이용하여 QAM 점들을 두 개의 한 공간 신호들의 카티시안 결과(Cartesian product)로 볼 수 있기 때문에, 최대우도(ML) 디코딩의 복잡도를 줄일 수 있게 되는 것이다.

한편, 본 발명의 다른 일실시예에 따르는 QO-STBC 시스템의 효율적인 디코딩 방법을 살펴본다.

완전한 전송률의

의 QO-STBC 시스템에 있어서 코드화되는 경우인데, 각각

에 대하여 독립적으로 최대우도를 추정할 수 있다. 여기서 QO-STBC에서 최대우도의 디코딩 방법을 이용한다.

디코딩할 때의 복잡도가

-QAM 에 대해

에서

로 감소한다. 여기서 복잡도는 최대우도(ML) 디코딩에서 비교해봐야 하는 후보의 수를 말하는데,

인 경우를 예를 들어 살펴본다.

코드 매트릭스는 하기 수학식 10과 같다.

위 수학식 10에서 최대우도 디코딩은

에 대해 각각 독립적으로 행해진다.

에 대한 최대우도(ML) 추정

는 수학식 11과 같다.

수학식 11은 최대우도 디코딩에 대한 표준규준화한 것이다. 이에 의하여 본 발명의 바람직한 일실시예에 따르는 디코딩 방법에 대하여 표준규준화한 것이 다중 수신안테나의 경우에도 역시 확장될 수 있음은 명확히 알 수 있다.

도 4에서, OD는 직교 디자인(Orthogonal Design)을 의미하고, QO는 준 직교(Quasi-Orthogonal) 디자인을 의미한다. 또한, OD 또는 QO 앞에 위치한 2 X 1 은 전송 안테나의 수가 2개, 수신 안테나의 수가 1개인 경우를 의미하고, 4 X 1은 전송 안테나의 수가 4개, 수신 안테나의 수가 1개인 경우를 의미한다. 도 4에서, 점선으로 표현된 그래프는 종래의 디코딩 방법에 따른 결과이고, 직선으로 표현된 그래프는 본 발명의 디코딩 방법에 따른 결과이다.

준 직교 디자인의 경우, 종래의 디코딩 방법에 비해 가장 큰 복잡도의 감소를 가져오고 있다. 또한, 성상의 크기가 증가할수록, 본 발명에 따른 복잡도는 종 래의 디코딩 방법에 따른 복잡도보다 훨씬 감소하고 있다. 따라서, 본 발명은 높은 변조를 갖는 시스템의 연산의 복잡도의 측면에서 유리하다.

도 5는 본 발명에 따른 디코딩 방법에 의한 복잡도를

과

의 함수로 하여 종래의 디코딩 방법과 비교한 표이다. 도 5를 참조하면, 전체 최대우도(ML) 디코딩의 복잡도는, 한 블록 주기 T에 대해 보내진 신호들을 디코딩하는 데 필요한 연산의 양으로 측정할 수 있다.

여기서 실수 곱셈의 복잡도를

, 실수 덧셈의 복잡도를

라 한다. 또한, 복소수의 곱셈의 복잡도는 네 번의 실수 곱셈과 2번의 실수 덧셈의 합으로 볼 수 있고, 복소수 덧셈의 복잡도는 두 번의 실수 덧셈과 같다고 볼 수 있다. 또한, 놈(norm)과 제곱 연산의 복잡도는 한 번의 복소수 곱셈과 같다고 볼 수 있다.

와

에 대해 각각 약

와

으로 복잡도를 줄여준다. 16-QAM의 경우를 보면 각각

,

로 계산량을 줄일 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 디코딩 방법은 고차원(high level) QAM 일수록 디코딩은 그 계산의 복잡도를 크게 줄일 수 있다.

도 6에서, OD는 직교 디자인(Orthogonal Design)을 의미하고, QO는 준 직 교(Quasi-Orthogonal) 디자인을 의미한다. 또한, OD 또는 QO 앞에 위치한 2 X 1 은 전송 안테나의 수가 2개, 수신 안테나의 수가 1개인 경우를 의미하고, 4 X 1은 전송 안테나의 수가 4개, 수신 안테나의 수가 1개인 경우를 의미한다.

도 6에서,종래의 디코딩 방법(original)과 본 발명에 따른 디코딩 방법의 성능은 2 X 1 OD, 4 X 1 OD 및 4 X 1 QO 의 모든 시스템에서 거의 동일함을 알 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 디코딩 방법은 종래의 디코딩 방법(original)과 비교할 때, 성능을 저하시키지 않으면서 디코딩 연산의 복잡도를 낮출 수 있다.

바람직하게는, 본 발명의 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록할 수 있다.

본 발명은 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되거나 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 최대우도 디코딩을 위한 후보의 개수를 크게 줄임으로써, 수신단에서의 최대우도(ML) 디코딩의 복잡도를 감소시키고, 수신단 디코딩 블럭을 간단하게 구현할 수 있는 효과가 있다.

Claims

시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 디코딩하는 방법에 있어서,

상기 코드화된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 단계;

상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할하는 단계; 및

상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 단계를 포함하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 유효 채널 모델을 산출하는 단계는

상기 수신된 신호로부터 선형 격자 표현(linear lattice representation)을 이용하여 전송 신호 벡터 및 유효 채널을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 코드화된 신호는

알라모우티(Alamouti) 방식으로 부호화되고, 2개의 전송 안테나를 통해 전송된 신호인 것을 특징으로 하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 코드화된 신호는

준 직교 시공간 코드(Quasi-orthogonal space-time code)를 이용하고, 4개의 전송 안테나를 통해 전송된 신호인 것을 특징으로 하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 최대우도 디코딩을 수행하는 단계는

상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들이 실수 또는 허수 중 어느 하나의 성분만으로 구성된 신호들인 것을 특징으로 하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 디코딩하는 장치에 있어서,

상기 코드화된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 유효 채널 모델 산출부;

상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페 어로 분할하는 직교 페어 결정부; 및

상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 최대우도 추정부를 포함하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 장치.
제 7 항에 있어서,

상기 유효 채널 모델 산출부는

상기 수신된 신호로부터 선형 격자 표현(linear lattice representation)을 이용하여 전송 신호 벡터 및 유효 채널을 산출하는 것을 특징으로 하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 장치.
제 7 항에 있어서,

상기 코드화된 신호는

준 직교 시공간 코드(Quasi-orthogonal space-time code)를 이용하고, 4개의 전송 안테나를 통해 전송된 신호인 것을 특징으로 하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 장치.
제 7 항에 있어서,

상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들은

실수 또는 허수 중 어느 하나의 성분만으로 구성된 신호들인 것을 특징으로 하는 낮은 복잡도를 갖는 디코딩 장치.
시공간 블럭 코드 시스템에서 코드화된 신호를 수신하는 복수의 수신 안테나;

상기 수신된 신호의 실수 성분과 허수 성분을 이용하여 유효 채널 모델을 산출하는 유효 채널 모델 산출부;

상기 유효 채널 모델을 서브 스페이스가 서로 직교하는 4개의 채널 벡터 페어로 분할하는 직교 페어 결정부; 및

상기 분할된 4개의 채널 벡터 페어에 대응하는 신호들에 대해 각각 독립적으로 최대우도 디코딩을 수행하는 최대우도 추정부를 포함하는 낮은 복잡도를 갖는 수신 장치.