KR100800668B1 - 직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정방법 및 장치 - Google Patents

직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치에 관한 것으로서, 트레이닝 시퀀스를 수신하여 미리 결정된 수의 부반송파 마다 독립적으로 LS 채널 추정을 수행하는 단계; 상기 미리 결정된 수의 부반송파를 미리 결정된 수의 그룹으로 분리하는 단계; 상기 각 그룹 내에 부반송파에 대한 Split-Minimum-Mean-squared-Error(S-MMSE) 분리필터를 계산하는 단계; 및 상기 각 그룹에 S-MMSE 필터를 적용하여 S-MMSE 채널 추정을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
LS 채널 추정, MMSE 채널 추정

Description

직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치{CHANNEL ESTIMATION METHOD AND APPARUTUS IN A OFDM WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
도 1은 일반적인 OFDM 송수신기를 나타낸 도면
도 2a는 일반적인 MMSE 채널 추정기의 블록 다이어그램
도 2b는 일반적인 MMSE 채널 추정기의 MMSE 추정 절차를 나타낸 도면
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 Split-MMSE 추정 절차를 나타낸 도면
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 장치의 Split-MMSE 채널 추정 절차를 나타낸 흐름도
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 Split-MMSE 알고리즘의 MSE(mean squared error)를 LS 및 MMSE 알고리즘과 비교한 시뮬레이션 결과
본 발명은 직교주파수 분할다중(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, 이하 "OFDM"이라 한다) 무선통신 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 트레이닝 시퀀스가 블록 형태일 때의 낮은 복잡도의 채널 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
보통 채널 추정은 트레이닝 시퀀스라 알려진 것에 기초하여 이루어지며, 그 중에서 블록 형태의 구조를 고려한다. 이러한 트레이닝 시퀀스는 IEEE 802.11 표준의 트레이닝 시퀀스의 구조와 같다. 간단한 채널 추정 알고리즘으로 LS(least-square) 알고리즘이 있으며, LS 알고리즘은 실제적으로 매우 널리 쓰인다. LS 알고리즘의 성능을 더욱 향상시킨 잘 알려진 알고리즘으로 MMSE(minimum-mean-square-error) 알고리즘이 있다. 그러나, MMSE 알고리즘의 복잡도의 증가는 실제적인 적용에 있어서는 매우 크다. 이러한 2가지의 채널 추정 알고리즘의 특징을 정리하면 다음과 같다.
- LS 알고리즘: 매우 간결하나 성능은 보통임
- MMSE 알고리즘: 성능은 좋으나 복잡도가 매우 높음
이상의 특징과 같이, 일반적으로 복잡도와 성능 사이에는 서로 모순된 트레이드 오프(trade off) 관계가 있기 때문에, 복잡도를 줄이면 성능은 현저히 떨어진다. 이에 따라서 실제적으로 적용을 위한 추정 알고리즘은 복잡도가 낮으면서도 성능이 좋은 알고리즘이 필요하다. 즉, LS 알고리즘 보다는 성능이 좋으며, MMSE 알고리즘 보다는 복잡도가 휠씬 적은 채널 추정 알고리즘이 요구된다.
따라서 본 발명의 목적은 낮은 복잡도를 유지하면서 MMSE 알고리즘에 가능한 한 가까운 성능을 획득할 수 있는 채널 추정 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 창안된 본 발명의 실시예에 따른방법은, 직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정 방법에 관한 것으로서, 트레이닝 시퀀스를 수신하여 미리 결정된 수의 부반송파 마다 독립적으로 LS 채널 추정을 수행하는 단계; 상기 미리 결정된 수의 부반송파를 미리 결정된 수의 그룹으로 분리하는 단계; 상기 각 그룹 내에 부반송파에 대한 Split-MMSE(S-MMSE) 필터를 계산하는 단계; 및 상기 각 그룹에 S-MMSE 필터를 적용하여 S-MMSE 채널을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 장치는, 직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정 장치로서, 트레이닝 시퀀스를 수신하여 미리 결정된 수의 부반송파 마다 독립적으로 LS 채널 추정을 수행하는 LS 채널 수행부; 및 상기 미리 결정된 수의 부반송파를 미리 결정된 수의 그룹으로 분리하고, 상기 각 그룹 내에 부반송파에 대한 S-MMSE 필터를 계산하며, 상기 각 그룹에 S-MMSE 필터를 적용하여 S-MMSE 채널을 추정하는 S-MMSE 채널 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작원리를 상세히 설명한다. 도면상에 표시된 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조부호로 나타내었으며, 다음에서는 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
우선, 본 발명의 기본적인 개념에 대하여 설명하면 다음과 같다. 본 발명에 따른 채널 추정 알고리즘은 OFDM 무선 통신시스템에서의 불연속 시간 기저대역 채널 추정에 방법에 관한 것이다. 즉, 본 발명에 따른 채널 추정 알고리즘은 MMSE 알고리즘 보다는 낮은 복잡도를 가지며, LS 알고리즘 보다는 좋은 성능을 갖는 새로운 방식의 채널 추정(Split-MMSE)에 관한 것이다.
<일반적인 채널 추정>
일반적으로 OFDM은 무선채널의 ISI(inter-symbol interference)를 이겨내기 위한 효과적인 방법으로서 나타난 것이다. 또한 OFDM은 간단한 FFT 처리로 높은 복잡도 채널 등화 대신에 ISI를 제거하는데 충분하기 때문에 구현이 간단한 이점이 있다. 결과적으로 OFDM은 ISI 채널을 부반송파에 위치한 독립적이고 ISI가 자유로운 채널의 집합으로 전환할 수 있다.
또한, 송수신기에 다중 안테나를 채용한 MIMO(multiple-input multiple-output) 시스템은 채널 대역의 확장 없이 데이터율을 상당히 증가시킬 수 있다. OFDM은 종래의 MIMO 알고리즘이 손쉽게 적용될 수 있었던 것과 같이 MIMO 시스템에 쉽게 결합될 수 있다. 이러한 OFDM과 MIMO가 결합된 형태를 다음의 도 1을 통해 설명한다.
도 1은 일반적인 OFDM 송수신기를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 송신기는 QAM 매핑부(100), MIMO 처리부(110), IFFT(120) 및 CP 부가부(130)를 포함하고, 수신기는 CP 제거부(140), FFT(150), MIMO 검출부(160) 및 QAM 디매핑부(170)를 포함한다.
송신기에서 비트스트림은 QAM 매핑부(100)로 공급되고, QAM 심볼을 생성한다. MIMO 시스템에 대해서 MIMO 처리부(110)는 시공간 부호 또는 공간 다중화와 같은 QAM 매핑을 따른다. 단일 안테나의 경우, MIMO 처리부(120)는 단순하게 널(null) 블록이다. 각 전송 안테나의 경우, QAM 신호는 FFT 크기에 도달할 때까지 보호대역 및 DC 부반송파(기지국 또는 단말의 RF 중심 주파수와 동일한 주파수를 가지는 부반송파)들과 함께 버퍼링된다. 이때, MIMO 처리부(110)로부터 공급된 각 심볼은 IFFT 블록(120)에 의해 IFFT(inverse Fourier Fast Transform) 처리된다. 이후, CP 부가부(130)에서는 CP(cyclic prefix)가 IFFT 출력의 전단에 부가되고, 이렇게 발생된 각각의 신호들은 MIMO ISI 채널을 통해 수신기로 송신된다.
수신기에서 CP 제거부(140)는 MIMO ISI 채널을 통해 수신된 신호로부터 시간 및 주파수 동기화 후 CP가 제거된다. FFT 블록(150)에서 CP가 제거된 신호는 FFT 크기에 도달할 때까지 버퍼링되며, FFT에 의해서 주파수 영역으로 변환된다. 각 부반송파에 대하여, MIMO 검출부(160)는 대응하는 수신 안테나로부터 신호들을 수집하고, QAM 신호들을 생성한다. 단일 안테나의 경우, MIMO 검출은 단순히 주파수 영역 원-탭(one-tap) 등화기이다. QAM 디매핑부(170)는 QAM 신호들을 비트들에 디매핑한다.
이상의 과정을 요약하면, 송신기에서 QAM 신호는 다중전송 안테나에 대하여 공간 스트림을 생성하는 MIMO 프로세싱 블록으로 공급된다. IFFT에 의해 처리된 각 공간 스트림은 전송 전에 CP(cyclic prefix)가 부가된다. 또한, 수신기에서 각 수신 스트림에 CP 부분은 제거되고, FFT에 의해 처리된다. FFT의 출력은 ISI에 대하여 자유로우며, 다중전송 안테나에 의한 공간 간섭이 MIMO 검출에 의해 제거되거나 줄어든다. 전형적으로, 송신기에서의 IFFT로의 입력으로부터 수신기에서의 FFT 출력까지의 유효채널의 추정은 MIMO 검출이 요구된다.
OFDM에 대한 채널 추정은 이미 제거된 ISI와 같이 상대적으로 간단하다. 종래의 SISO(single-input single-output)-OFDM 시스템에서는, 다양한 채널 추정 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 가장 주목 받는 알고리즘은 간결성에 기인한 LS(least square) 알고리즘이다. LS 알고리즘은 각 부반송파의 트레이닝 시퀀스의 수신 신호를 간단히 제로-포싱(zero-forcing)하여 추정된다. 그러나, LS 알고리즘의 간결성은 낮은 신호대잡음비(SNR)에서 특히 비트 오류율 성능이 빈약하다.
다른 알고리즘은 좀 더 나은 성능을 나타내나 일반적으로 높은 복잡도를 요구한다. 일례로 다음의 도 2a 및 도 2b에서 설명될 선형 MMSE 추정의 경우, LS 추정에 적용된 선형 필터 K는 다음 <수학식 1>과 같은 주어질 경우에 채널 추정의 정확성을 향상시킨다.
K　= Rhh(Rhh　+ N0I)-1　　
여기서, Rhh 는 채널 h의 상관행렬이고, N0 은 잡음 분산이며, I 은 항등행렬이다. MMSE 추정은 상관행렬 Rhh 및 잡음 분산 N0 에 관한 지식이 요구된다. MMSE 추정의 복잡도는 Rhh 의 차원이 매우 크기 때문에 K를 계산할 때 행렬의 역에 기인하여 매우 높다. 예컨대, IEEE 802.11n의 20MHz 대역폭에서는 64 FFT를 사용한다. 이때, 사용된 부반송파의 수는 52이며, 이것은 52 X 52 행렬의 역이 필요함을 의미한다.
도 2a는 일반적인 MMSE 채널 추정기의 블록 다이어그램이고, 도 2b는 일반적인 MMSE 채널 추정기의 MMSE 추정 절차를 나타낸 도면이다.
도 2a를 참조하면, 수신된 신호들은 CP 제거부(200)와 FFT 블록(210)을 통해 주파수 영역으로 변환된다. LS 추정부(220)에서 변환된 신호는 대략적인 추정(coarse estimate)으로서 LS 채널 추정이 수행된다. 이후 LS 채널 추정된 신호는 MMSE 필터부(230)에 의해 정제된다.
도 2b를 참조하면, LS 추정들(260)은 각 부반송파에서 수신된 트레이닝 시퀀스(240)를 제로-포싱(zero-forcing)(250) 함으로써 획득된다. 이러한 LS 추정(260)은 다른 부반송파에 수신된 신호에 대해서 독립적이다. 이때, 주파수 영역 MMSE 필터 K(270)는 MMSE 추정(280)을 생성하기 위해 LS 추정(260)에 적용된다. 도 2b에서, k의 차원은 N X N이고, N은 사용된 부반송파의 수이다.
<제안 알고리즘>
본 발명에 따른 알고리즘은 낮은 복잡도를 유지하면서 MMSE 알고리즘에 가능 한 한 가까운 성능을 획득할 수 있는 채널 추정 방법을 제공한다. 일반적으로 복잡도와 성능 사이에는 서로 모순된 트레이드 오프(trade off) 관계가 있기 때문에, 복잡도를 줄이면 성능은 현저히 떨어진다. 이러한 특성을 극복하기 위한 원인을 상기 <수학식 1>로부터 살펴보면 다음과 같다.
MMSE의 높은 복잡도는 주로 <수학식 1>의 행렬의 역으로부터 기인한다. 복잡도는 상관행렬 Rhh 의 크기를 줄임으로써 상당히 감소시킬 수 있다. 모든 부반송파에 MMSE 필터를 적용하는 대신에 부반송파들을 크기 S의 서브그룹으로 분리한다. 이때, 분리필터는 다음의 <수학식 2>와 같다.
KS　= Rhh ,S(Rhh ,S　+ N0IS)-1　　
여기서, Rhh ,S 는 부반송파들을 크기 S의 서브그룹에 대한 채널 h의 상관행렬이고, N0 은 잡음 분산이며, IS 은 항등행렬이다. 이때, 아래에서 설명될 도 3에서 나타낸 바와 같이 분리필터는 각 서브그룹에 적용된다.
<수학식 2>에서, S X S 행렬의 역만이 필요하며, 복잡도는 상당히 감소된다. 이러한 감소는 또한 Rhh 를 계산할 때 발생하며, 이에 대해서는 이후에 상세히 설명한다. Split-MMSE 필터를 사용함으로써 성능저하는 불가피하게 된다. 명백하게, S가 커짐에 따라 성능저하는 점점 줄어들며, 반면에 복잡도는 또한 증가한다. 이후에 설명할 수치결과에서와 같이, S=4는 성능과 복잡도 양면이 모두 고려된 좋은 선택이다.
일례로 S=4 인 경우에 있어서, 상관행렬 Rhh,S 다음과 같은 구조를 갖는다.
Figure 112007048817919-pat00001
삭제
따라서, 오직 4개의 상관 계수만 추정하면 된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 Split-MMSE 추정 절차를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, LS 추정들(300)은 각 부반송파에서 수신된 트레이닝 시퀀스(310)를 제로-포싱(zero-forcing)(310) 함으로써 획득된다. 이러한 LS 추정(320)은 다른 부반송파에 수신된 신호에 대해서 독립적이다. 이때, 주파수 영역 split-MMSE 필터 K(330)들은 동일한 것으로 MMSE 추정(340)을 생성하기 위해 LS 추정(320)에 적용된다. 즉, 도 2에서의 LS 추정 상의 필터 K를 적용하는 대신에 split-MMSE 필터들(330)이 LS 추정의 부반송파 그룹상에 적용된다. 도 3은 서브그룹의 크기가 4인 경우로 split-MMSE 필터의 차원은 4 X 4이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 장치의 Split-MMSE 채널 추정 절차를 나타낸 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 400 단계에서, 채널 추정 장치의 LS 채널 추정부는 트레이닝 시퀀스를 수신하여 미리 결정된 수의 부반송파 마다 독립적으로 LS 채널 추정을 수행한다. 410 단계에서, 채널 추정 장치의 Split-MMSE 채널 추정부는 상기 미리 결정된 수의 부반송파(N)를 미리 결정된 수의 그룹(S)으로 분리한다. 이때 N=MS를 만족하며, 각 그룹 내에 M개의 부반송파가 이웃한다. 420 단계에서, 채널 추정 장치의 Split-MMSE 채널 추정부는 상기 각 그룹 내에 부반송파에 대한 Split-MMSE(S-MMSE)를 계산한다. 이때, 하나의 필터가 모든 그룹에 사용된다. 430 단계에서, 채널 추정 장치의 Split-MMSE 채널 추정부는 상기 각 그룹에 S-MMSE 필터를 적용하여 S-MMSE 채널을 추정한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 Split-MMSE 알고리즘의 MSE(mean squared error)을 LS 및 MMSE 알고리즘과 비교한 시뮬레이션 결과이다.
도 5를 참조하면, 2개의 송신 안테나, 2개의 수신 안테나 및 64 FFT 크기가 고려되었고, 부반송파 구조는 표준을 따른다. Split-MMSE에 대하여, 서브그룹의 크기는 S=2, S=4 및 S=7로 고려되었으며, Split-MMSE 필터를 적용할 때 DC 부반송파는 생략한다. LS의 MSE, MMSE2, MMSE4, MMSE7 및 MMSE가 나타내어졌으며, 여기서 MMSE7은 S=7을 가진 Split-MMSE 알고리즘이다. LS에 대한 MMSE 및 Split-MMSE은 낮은 신호대잡음비(SNR)에서 더욱 이점이 있음을 알 수 있다. 따라서, 복잡도를 고려할 경우에 S=4는 좋은 선택이 될 수 있다.
또한, 상관행렬 및 잡음분산은 이상적인 형태로 가정된다. MSE 알고리즘은 최고의 성능을 발휘하며, 반면에 LS 알고리즘은 최저의 성능을 나타내고 있다. Split-MMSE 추정은 MMSE 및 LS 알고리즘의 중간 정도의 성능을 나타내고 있다. 범례에서 Split-SSME 추정은 4 X 4 상관행렬에 대해 MSE4로 지시된다. 예상했던 바와 같이 성능은 상관행렬이 성장함에 따라 향상된다.
지금까지 본 발명에 대해서 상세히 설명하였으나, 그 과정에서 언급한 실시예는 예시적인 것일 뿐, 한정적인 것은 아님을 분명히 하며, 본 발명은 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상이나 분야를 벗어나지 않는 범위 내에서, 본 발명으로부터 균등하게 대체될 수 있는 정도의 구성요소 변경은 본 발명의 범위에 속한다 할 것이다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 동작하는 본 발명에 있어서, 개시되는 발명 중 대표적인 것에 의해 얻어지는 효과를 간단히 설명하면 다음과 같다.
본 발명은 잡음 분산에 따른 Split-MMSE 알고리즘 및 상관행렬 추정은 복잡도의 증가 없이 LS 채널 추정의 성능을 상당부분 향상시킬 수 있는 실제적인 추정 방법 및 장치를 제공하는 효과가 있다.

Claims (8)

  1. 직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정 방법에 있어서,
    트레이닝 시퀀스를 수신하여 미리 결정된 수의 부반송파 마다 독립적으로 LS 채널 추정을 수행하는 단계;
    상기 미리 결정된 수의 부반송파를 미리 결정된 수의 그룹으로 분리하는 단계;
    상기 각 그룹 내에 부반송파에 대한 S-MMSE 필터를 계산하는 단계; 및
    상기 각 그룹에 S-MMSE 필터를 적용하여 S-MMSE 채널을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 각 그룹 내에는 상기 미리 결정된 수의 부반송파를 미리 결정된 수의 그룹으로 나눈 수의 부반송파가 이웃하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 S-MMSE 필터는 하나의 필터로서 상기 각 그룹에 동일한 것이 적용되는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 S-MMSE 필터를 KS라 할 때 상기 S-MMSE 필터는 다음의 수학식을 만족하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
    KS　= Rhh ,S(Rhh ,S　+ N0IS)-1　
    여기서, Rhh ,S 는 부반송파들을 크기 S의 서브그룹에 대한 채널 h의 상관행렬이고, N0 은 잡음 분산 이며, IS 은 항등행렬이다.
  5. 직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정 장치에 있어서,
    트레이닝 시퀀스를 수신하여 미리 결정된 수의 부반송파 마다 독립적으로 LS 채널 추정을 수행하는 LS 채널 수행부; 및
    상기 미리 결정된 수의 부반송파를 미리 결정된 수의 그룹으로 분리하고, 상기 각 그룹 내에 부반송파에 대한 S-MMSE 필터를 계산하며, 상기 각 그룹에 S-MMSE 필터를 적용하여 S-MMSE 채널을 추정하는 S-MMSE 채널 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 각 그룹 내에는 상기 미리 결정된 수의 부반송파를 미리 결정된 수의 그룹으로 나눈 수의 부반송파가 이웃하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 S-MMSE 필터는 하나의 필터로서 상기 각 그룹에 동일한 것이 적용되는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 S-MMSE 필터를 KS라 할 때 상기 S-MMSE 필터는 다음의 수학식을 만족하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
    KS　= Rhh ,S(Rhh ,S　+ N0IS)-1　
    여기서, Rhh ,S 는 부반송파들을 크기 S의 서브그룹에 대한 채널 h의 상관행렬이고, N0 은 잡음 분산 이며, IS 은 항등행렬이다.
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