KR100842569B1

KR100842569B1 - 다중 입출력 통신시스템에서 신호 수신 방법 및 장치

Info

Publication number: KR100842569B1
Application number: KR1020070015050A
Authority: KR
Inventors: 알렉산더 바실리비치 가르모노브; 조셉 로버트 클리브랜드; 유리 에브겐니비치 카비츠스키; 갈리나 세메노브나 크라브츠소바
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2006-02-13
Filing date: 2007-02-13
Publication date: 2008-07-01
Also published as: KR20070081786A; RU2303330C1; US7848461B2; US20070201577A1

Abstract

본 발명은 다중 입출력 통신시스템에서, 입력 심볼들을 최소 평균 제곱 에러(MMSE:Minimum Mean Squared Error) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 경판정 값들 및 연판정 값들을 생성하고, 상기 연판정 값들 각각을 임계값과 비교하고, 상기 비교 결과 상기 임계값보다 작은 연판정 값들을 가지는 비트들을 최소 신뢰 비트들로 선택하고, 상기 선택된 최소 신뢰 비트들을 최대 우도비(maximum likelihood) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 상기 최소 신뢰 비트들의 연판정값들과 경판정 값들을 갱신한다

MIMO,MMSE,ML

Description

다중 입출력 통신시스템에서 신호 수신 방법 및 장치{APPARATUS AND FOR RECEIVING SIGNAL IN A COMMUNICATION SYSTEM USING A MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT METHOD}

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 송수신기의 구성도.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 변조기의 블록 구성도.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 신호 복조부의 블록 구성도.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 비신뢰 비트의 정정 절차도.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 채널 변조부의 블록 구성도.

도 6은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 코딩부의 성능을 보여주는 그래프.

본 발명은 통신시스템에 관한 것으로서, 특히 다중 입 출력(Multiple-Input-Multiple-Output, 이하 'MIMO'라 칭한다) 통신시스템에서 신호를 수신하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

현재 통신시스템에서 처리량을 증가시키기 위한 방법 중 하나로 다수의 송수 신 안테나를 사용한다.

송수신 안테나들 사이에 신호 전파(propagation ) 채널들의 세트(set)를 MIMO 채널이라 칭한다. MIMO 시스템에서 처리량 증가는 서로 다른 공간적인 채널들을 통한 각각의 데이터들의 병렬 송신에 의해서 이루어진다. 실제적으로, 가장 중요한 경우는 인스턴트 MIMO 채널 실행은 수신 결과가 추정될 수 있다는 것이다. 그러나, 상기 추정은 송신 절차에서는 이용할 수 없다.

상기 송신 절차에서는 MIMO 채널 상태에 관한 정보가 부족하기 때문에, 병렬 공간적 채널들을 통한 정보 송신을 최적화할 수 있는 가능성이 없다. 이로 인하여, 수신단에서는 서로 다른 안테나들을 통해 전송된 신호들에 의해서 상호 간섭을 일으킬 수 있다.

MIMO 시스템에서 가장 널리 알려진 송신 기술은 공간 멀티플렉싱(spatial multiplexing)이다.

공간적인 멀티 플렉싱 기술에 따르면, 송신기에서 이니셜 바이너리 심볼 또는 비트(initial binary symbol or bit) 스트림(stream)의 코딩(coding), 인터리빙(interleaving) 및 변조(modulation)가 수행된다. 상기 변조 된 심볼들의 스트림 s를 형성함은, 이니셜 스트림의 L개의 시퀀셜(sequential) 비트들을 통한 다양한 값들을 가지는

세트 형태로 구성된다. 상기 스트림은 패킷들로 분할된다. 송신 안테나들(N) 수에 대응하는 각 패킷에서 심볼들의 수와 상기 패킷들 전체는 동시에 송신된다. 즉, 각각의 안테나들을 통해서 하나의 변조 심볼이 송신 된다.

수신 안테나(M)의 개수가 상기 송신 안테나의 개수(N)보다 크거나 같을 경우(MN), 상기 수신 안테나들에 신호들의 세트는 하기 <수학식 1>과 같이 보통 선형 결합으로서 표현될 수 있는 M-디멘셜(dimensional) 벡터로 나타낸다.

여기서, 상기

와, 상기

는 송수신된 신호들의 벡터들이고, 상기

는 채널 매트릭스이고, 상기

의 엘리먼트인

는 j 번째 송신 안테나와 i번째 수신 안테나 사이의 복소 송신 계수들(coefficients)을 나타낸다. 상기

는 가우시안(gaussian) 노이즈 벡터가 추가된 수신 안테나이고,

는 트랜스포지션(transposition)의 의미이다.

상기한 바와 같이 멀티 차원 신호를 수신했을 때, 채널 매트릭스

가 우선적으로 추정되고, 그리고 나서 벡터 S의 심볼들이 상기 추정을 사용하여 복조된다.

상기한 바와 같이 공간적 멀티플렉싱 방법의 효율성은 상기 수신 방법 효율성 즉, 상호 간섭(interference) 및 추가적인 노이즈(additive noise) 노이즈를 고 려하여 병렬 공간적인 채널들을 통해서 송신된 신호들을 복원하는 능력에 의해서 결정된다.

가장 효율적인 멀티 차원 신호 수신 방법은 최대 우도(Maximum likelihood, 이하, 'MLA'라 칭한다)로 설명된다.

상기 MLA 방법은, 동시에 송신된 정보 심볼들의 모든 가능한 결합들(벡터 S의 모든 가능한 값들)과 선택된 벡터 S를 고려하는 것으로, 디시젼(decision) 함수 최소값을 제공한다. 심볼들의 상기 송신된 패킷 S의 추정 세트(Z)는 하기 <수학식 2>와 같은 벡터로 표현될 수 있다.

여기서, A는 상기 벡터 S의 모든 종류들의 세트이다.

그러나, 상기 MLA 방식은 매우 복잡하고, 각 안테나를 통해서 송신된 정보 비트들의 수와 송신 안테나들의 수가 증가함에 따라 기하 급수적으로 복잡성이 증가하는 문제점이 있다.

따라서, 실제적인 실시 예에 따른 선형 수신 방법들은, 상기 송신된 심볼 벡터 추정값이 상기 수신된 신호들의 벡터

의 선형 변환을 통해서 나타날 때 효율적이다. 상기 선형 변환 계수들은 소정의 기준에 따라 상기 추정값을 최적화하기 위해서 변환된다. 가장 효율적인 선형 방법은 MMSE(Minimum Mean Squared Error) 알고리즘이다.

여기서, 상기 선형 변환 계수들은 소정의 기준에 따른 추정값으로 최적화하기 위해서 변환된다. 가장 효율적인 선형 방법은 MMSE(Minimum Mean Squared Error) 알고리즘이다.

선형 알고리즘들은 최대 우도(maximum likelihood) 방법보다 낮은 성능을 가진다. 그러므로, 연속적인 간섭 제거(Successive Interference Cancellation, 이하, 'SIC'라 칭한다) 방법은 선형 수신 방법들과 함께 종종 사용된다. 또한, 이미 알려져 있는 정열(ordered)된 SIC 방식(이하, 'OSIC'라 칭한다.)에서 패킷 s의 각 심볼은 다른 심볼들이 무시되었거나 감소됨에 의해서 주어진 상호 간섭을 연속적으로 추정된다.

OSIC를 이용한 MMSE 방법을 사용하는 수신 시, 상기 채널 매트릭스

가 추정되고, 벡터s의 심볼들의 순서가 상기 전송 채널에 의해서 최소 왜곡된 심볼들의 첫번째 추정값으로 결정된다. 일반적으로, 상기 순서를 결정(오더링)하는 기준은 상기 채널 매트릭스

벡터들의 행들의 놈들(norms)의 값이다. 다음으로, 첫번째 심볼 추정값은 MMSE에 의해서 구성 된다. 상기 추정값은 양자화된다. 즉 상기 추정값에 가장 가까운 변조 심볼은 변조맵에서 결정된다. 그러고 나서, 상기 심볼의 컨트리뷰션(contribution)은 상기 전송 채널에 의해 전환된 심볼값을 감산함에 의해서 상기 입력 심볼로부터 제외된다. 더욱이 이러한 purer 입력 신호와 채널 매트릭스의 추정값은, 상기 제외된 첫번째 행과 오더링에 의해서 수정되고, 상기 MMSE 추정값은 상기 벡터 s의 다음 심볼을 위해서 생성된다. 상기 절차는 상기 벡터 s의 모든 심볼들에게 반복된다.

상기 OSIC 절차는 MIMO 신호 수신을 수행하는 동안에 이득을 위해서 사용된다. 그러나, 상기 이득은 사용되는 코딩에 크게 의존한다. 따라서, 상기 디코더 앞 단에서 수행되는 MMSE-OSIC는 MMSE와 비교하여 높은 이득을 가져온다. 상기 이득은 콘볼루셔널(convolutional) 코딩과 하드 디코딩(hard decoding)이 사용되었을 때 약간의 확장을 가져온다. 그러나, 소프트 디코딩(soft decoding)이 사용되었을 때, 상기 MMSE-OSIC는 어떤 이득이나 손실도 가져오지 않는다.

즉, 어떤 MIMO 알고리즘은 무엇보다 포워드 에러 정정 코딩 알고리즘(forward error corrction coding algorithm)과 통신시스템에서 다른 신호 프로세싱 알고리즘과 적절하게 결합해야 한다.

신호를 수신하는 동안 생성된 심볼 추정값

는 보통 복조되고, 첫번째 데이터 스트림을 복원하기 위해서 상기 디코더에 적용되고 바이너리(binary) 형식으로 전환된다. 가장 효율적인 디코딩은 연판정(soft decision)이다. 연판정 추정값들은 {B -B}의 형태로 상기 디코더에 적용된다. 여기서, 상기 신호는 송신된 비트 1 또는 -1의 경판정 값에 대응한다. 그리고, 절대값 B는 상기 비트가 상기 경판정 값을 가지는 확률을 나타내는 매트릭이다.

소정 비트 b_k 의 연판정 값은 로그 우도비(log-likelihood ratio, 이하, 'LLR'이라 칭한다)이다. 이용 가능한 송신된 비트 값들과 공급된 상기 송신된 비트들은 우선권 정보 없이 각각 상호 독립적이다. 상기 송신 벡터 의 k번째 비트를 위한 LLR은 하기 <수학식 3>으로 나타낸다.

여기서, 상기

와

는 1과 -1을 각각 갖는 k번째 비트를 위한 벡터 값들의 세트들이고, 상기

는 벡터 놈(norm)이다.

상기 표현에 의한 매트릭들의 형식은 수신 알고리즘을 상당히 복잡하게 한다. 왜냐하면, 상기

와

세트들의 엘리먼트 숫자들이 증가된 안테나들의 숫자와 변조 배열(constellation) 크기와 함께 기하급수적으로 증가하기 때문이다.

간단한 연판정 값들의 발생을 위해서, 선형 방법들과 SIC는 상기 획득한 심볼 추정값과 상기 변조 맵을 사용하여 개별적으로 각 심볼을 위해 수행된다.

또한, 멀티디멘셔널 시그널링을 사용하는 통신 시스템에서 낮은 복잡성과 높은 성능의 효과를 가지는 디코딩 방법 및 장치에 따라 상기 송신된 심볼들이 소정의 서브 옵티멀(suboptimal) 방법에 의해서 추정되고 연판정 값들이 발생된다. 이후, 최소 신뢰성 비트들 결합들의 모든 종류에 대응하는 상기 송신된 심볼들의 벡터들을 포함하는 감소된 서치 세트,(serach set)가 생성된다. 다음으로, 상기 송신된 신호들 벡터와 상기 감소된 서치 세트에 기초하여 새로운 연판정 값들이 생성된다.

삭제

상기한 바와 같이 서브옵티멀 알고리즘을 이용한 MMSE 방식은 연판정이 수행 시, 실행 복잡성과 성능 사이의 최고의 트레이드 오프를 제공한다. 추가적으로, 상기 연판정 값 생성의 효율성은 상대적으로 낮아서 컴퓨터 시뮬레이션은 감소된 서치의 양이 작음을 보여준다. 즉, 상기한 바와 같은 서브 옵티멀 알고리즘을 이용한 MMSE 방식의 성능은 MMSE방식의 성능보다 훨씬 낮다. 상당한 이득을 획득하기 위해서 서치 세트는 증가하고, 알고리즘은 본질적으로 복잡한 문제점이 있었다.

본 발명은, MIMO 통신시스템에서 신호 수신 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

또한, 본 발명은, MIMO 통신시스템에서 MMSE방식을 사용할 경우 디코딩 복잡도를 감소시켜 신호를 수신하는 방법 및 장치를 제안하는 것이다.
또한, 본 발명은, 수신된 신호의 추정된 벡터 심볼의 비트값의 연판정값 들 중 임계값 이하의연판정값들을 선택하고, 상기 선택된 연판정값들을 가지는 비트들에 대해서 ML디코딩을 수행하여 디코딩 복잡도를 감소시켜 신호를 수신하는 방법 및 장치를 제안한다.
본 발명에서 제안하는 장치는; 다중 입출력 통신시스템에서 신호를 수신하는 장치에 있어서, 입력 심볼들을 최소 평균 제곱 에러(MMSE:Minimum Mean Squared Error)방법을 사용하여 디코딩함으로써 경판정 값들 및 연판정 값들을 생성하는 비트 추정부와, 상기 연판정 값들 각각을 임계값과 비교하고, 상기 비교 결과 상기 임계값보다 작은 연판정 값들을 가지는 비트들을 최소 신뢰 비트들로 선택하는 비신뢰 비트 검출부와, 상기 선택된 최소 신뢰 비트들을 최대 우도비(maximum likelihood) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 상기 최소 신뢰 비트들의 경판정값들과 연판정값들을 갱신하는 비트 정정기를 포함한다.
본 발명에서 제안하는 방법은; 다중 입출력 통신시스템에서 신호를 수신하는 방법에 있어서, 입력 심볼들을 최소 평균 제곱 에러(MMSE:Minimum Mean Squared Error) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 경판정 값들 및 연판정 값들을 생성하는 과정과, 상기 연판정 값들 각각을 임계값과 비교하고, 상기 비교 결과 상기 임계값보다 작은 연판정 값들을 가지는 비트들을 최소 신뢰 비트들로 선택하는 과정과, 상기 선택된 최소 신뢰 비트들을 최대 우도비(maximum likelihood) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 상기 최소 신뢰 비트들의 연판정값들과 경판정 값들을 갱신하는 과정을 포함한다.

삭제

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세히 설명한다. 도면상에 표시된 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호로 나타내었으며, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 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.

본원 발명은 MIMO 통신 시스템을 위한 신호 수신 방법에 관한 것으로, 송신 비트 스트림은 미리 정해지는 변조 타입에 따라 변조된다. 이후, 상기 변조된 심볼 스트림은 N개의 변조 심볼들을 포함하는 패킷들로 분할하고, 상기 분할되고 패킷들 각각은 N개의 전송 채널들을 통해서 송신된다.

이후, 각각의 송신 채널들을 통해서 송신된 심볼들이 수신 단에서 디코딩되 는 절차는 다음과 같다. 이때, 수신부는 M개의 수신 안테나 즉, M개의 수신 채널을 구비한다.

수신부는, 상기 송신된 변조 심볼 패킷들 각각을 위해서 수신된 신호들의 M차원 벡터(X)를 구성하는 M개의 수신 채널들을 통해서 신호를 수신한다.

상기 수신부는 상기 수신 신호의 송신 계수들을 H 매트릭스 형태로 추정하고, 상기 M개의 수신 채널들로부터 발생한 잡음(noise)들의 결합 분산(

)과 상기 H 추정값에서 발생 가능한 에러를 추정한다.

상기 수신부는 각각 송신된 변조 심볼 패킷 각각의 심볼 추정값들을 하기 <수학식 4>을 이용한 M차원 벡터의 선형 컨버전(linear conversion)을 수행하여 벡터(

)의 엘리먼트들로 구성한다.

여기서, 상기

는 선형 변환 매트릭스(linear transformation matrix)이고, I는

대각선 단위(diagonal unitary) 매트릭스이고,

는 전치(transposition) 및 복소수 컨쥬게이션(complex conjugation) 표시이고,

은 매트릭스 인버전(inversion) 표시이다.

상기 수신부는 상기 송신된 패킷 추정값의 심볼 각각을 미리 정해지는 변조 타입에 따라 복조하고, 상기 복조된 심볼들에 대해서 디코딩 즉, 경판정(hard decision) 및 연판정(soft decision)을 수행하여 상기 패킷들의 비트들에 대한 첫번째 경판정 값들과 연판정 값들의 세트로 구성한다. 이후, 상기 첫번째 경판정 값들과 연판정 추청값들의 세트에서, 하기 <수학식20>과 같이 상기 연판정 값들의 절대값들 중 소정 임계값 이하의 값을 가지는 연판정 값들을 K개의 최소 신뢰 비트들로 결정한다.

수신부는 송신된 패킷 비트들 각각의 첫번째 경판정 값들을 사용하여, 상기 송신된 심볼들 벡터들의 세트 V를 미리 정해지는 변조 타입에 따라 구성한다. 여기서, 상기 K 개의 최소 신뢰 비트 값들의 모든 가능한 결합들은 상기 벡터들의 서브 세트(subset)에 대응하고, 상기 벡터들의 나머지 비트 값들은 상기 벡터들의 첫번째 경판정 값들과 같다.

상기 수신부는 최소값을 획득하기 위한 디시젼 함수

를 통해서, 상기 세트 V의 벡터로서 상기 송신된 패킷 심볼들의 갱신된 추정값을 결정하고, 상기 송신된 패킷 심볼들의 갱신된 추정값들을 복조하여 상기 송신된 패킷 비트들의 갱신된 경판정 값들로 생성한다.

상기 송신된 패킷 비트들의 갱신된 연판정 값들은 상기 송신된 패킷 비트들의 갱신된 경판정 값들과 첫번째 연판정 값 및 경판정 값들에 의해서 구성된다.

예를 들어, 한 비트의 상기 갱신된 연판정 값은, 상기 비트의 첫번째 경판정 값과 상기 갱신된 경판정 값과 비교를 통해서 생성된다. 상기 비교결과 상기 첫번째 경판정 값과 상기 갱신된 경판정 값이 동일할 경우, 상기 첫번째 연판정 값은 상기 비트의 갱신된 연판정 값으로 사용된다. 상기 비교결과 동일하지 않을 경우, 상기 갱신된 연판정 값은, 신뢰 팩터(certainty factor)(

,

)가 상기 첫번째 연판정 값과 반대 부호를 가지는 상기 첫번째 연판정 값의 절대값에 곱해진 값이 상기 갱신된 연판정 값으로 사용된다.

상기 송신된 심볼들의 패킷 s에 대응하는, 비신뢰 비트들을 검출하기 위해서, 상기 송신된 패킷의 실험 비트들(tested bits)의 최대 수(

)가 미리 결정된다. 이후, 상기 연판정 값들 의 최소 절대 값들을 가지는 비트들이 선택된다. 즉, 상기 선택된 비트 연판정 값들 B의 절대값(

)들 중 임계값(

)과 비교되어, 상기

보다 작은 값들로 선택된다. 상기

는 벡터S의 모든 비트들의 연판정 값들의 평균 절대값으로 정의된다. 여기서, MLA의 디시젼 함수는 상기

가 사용된다.

이하, 본 발명은 멀티 차원 신호들을 사용하는 공간적인 멀티플렉싱을 이용한 MIMO통신시스템을 일 예로 설명하지만, 다른 통신 시스템에서 적용 가능하다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 송수신기의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 송신기(100)는 코딩부(coding block)(102)와, 변조부(modulation block)(104)와, 심볼 패킷 발생부(symbol packet generator)(106) 및 N개의 송신 안테나들(108-1~108-N)을 포함한다. 수신기(110)는 M개의 수신 안테나들(110-1~110-M)과, 채널 추정부(112)와, 신호 복조부(114) 및 디코딩부(116)를 포함한다.

2진 (binary) 형태인 데이터 메시지가 상기 코딩부(102)로 입력된다. 상기 코딩부(102)는 상기 2진 메시지 비트들의 포워드 에러 정정(forward error correction) 코딩과 인터리빙(interleaving)을 수행하여 부호화된 비트 스트림을 생성하고, 상기 변조부(104)로 입력된다.

상기 송신기(100)와 수신기(110)의 세부 구성은 하기 도 2 내지 도 3을 참조하여 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 변조부의 블록 구성도이다.

도 2를 참조하면, 상기 변조부(104)는 직렬로 연결된 패킷 생성부(202)와, 메모리부(204)를 포함한다.

상기 패킷 생성부(202)는 상기 직렬 형태의 부호화된 비트 스트림을 병렬 형태로 변환하고, 각각 L개의 비트들을 가지는 패킷들로 분할한다. 상기 L비트 2진 숫자로 표시되는 각각의 패킷은 상기 메모리부(204)로 입력된다. 여기서, 모든 가능한 변조 심볼들(

)이 저장된다. 상기 메모리부(204)는 상기 변조 심볼들에 L 비트의 2진 숫자들에 상응하게 상기 변조 심복들을 매핑한 변조 맵을 결정한다.

상기 메모리부(204)에서 상기 L 비트 2진 숫자에 대응하는 변조 심볼들은 입력받는다. 각 변조 심볼들은 복소수 S이다. 상기 복소수의 크기는 상기 수 S에 대응한다. 상기 복소수의 크기는 진폭이고, 상기 복소수의 편각은 조화 수열 신호의 위상에 대응하고, 상기 진폭과, 상기 편각은 상기 변조 심볼 전송 시 사용된다. 이때, 변조 방법으로는 QPSK와, M-QAM 및 그 외 잘 알려진 다양한 다른 방법들이 사용된다.

상기 생성된 변조 심볼 스트림은 도 1의 상기 심볼 패킷 발생부(106)의 입력으로 사용된다. 상기 심볼 패킷 발생부(106)는 상기 변조 심볼 스트림은 직렬 형태에서 N개의 심볼들로 구성된 병렬 형태의 각 패킷으로 분할된다. 각 패킷은 각 송신 안테나의 해당 무선 신호 변조를 사용하여 N개의 송신 안테나들을 통해서 동시에 전송된다.

도면 상에 도시하지는 않았지만, 각 송신 안테나 채널들(108-1~108-N)은 캐리어 주파수 무선 신호들 발생기들이 포함되고, M개의 수신 안테나들(110-1~110-M)을 통해 수신된 수신 신호들은 각 안테나 채널들에서 무선 주파수로 프로세스(process)된다.

상기 수신 신호는 복소수

로 표시된다. 상기

의 크기는 상기 수신된 신호의 진폭이고, 상기

의 편각은 상기 수신 신호의 위상이다. 따라서, 각각의 송신된 변조 심볼 패킷은, 상기 수신 신호들의 M 차원 벡터인

으로 생성된다. 상기

는 상기 신호 복조부(114)와 상기 채널 추정부(112)로 각각 입력된다. 상기 채널 추정부(112)에서 생성된, 상기 채널 매트릭스 H와 상기 결합된 분산

의 추정된 값들은 상기 신호 복조부(114)의 또 다른 입력으로 사용된 다.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 신호 복조부의 블록 구성도이다.

도 3을 참조하면, 상기 신호 복조부(114)는 변조 심볼 추정부(302)와, 비트 추정부(304)와, 비신뢰 비트 검출부(306) 및 비트 정정기(308)를 포함한다.

상기 X는 상기 신호 복조부(114)의 입력인 동시에 상기 변조 심볼 추정부(302)의 입력이다. 상기 변조 심볼 추정부(302)의 다른 입력은 상기 채널 매트릭스 H의 추정된 값들이다. 상기 변조 심볼 추정부(302)의 또 다른 입력은 결합된 분산

입력이다. 상기 채널 매트릭스 H의 추정값들과 결합된 분산

은 상기 채널 추정부(112)에서 생성된 입력들이다.

상기 비트 추정부(304)는 상기 변조 심볼 추정부(302)와 연결되어, 2개의 출력값이 상기 비신뢰 비트 검출부(306)와 상기 비트 정정기 (308) 각각의 입력으로 적용된다. 상기 비신뢰 비트 검출부(306)의 출력은 상기 비트 상관기(308)의 입력으로 연결되고, 상기 비트 정정기(308)의 출력이 동시에 상기 신호 복조부(114)의 출력으로 사용된다.

상기 변조 심볼 추정부(302)는 MMSE 추정을 수행하기 위해서 사용되는 선형 변환 계수들을 생성한다. 상기 선형 변환 계수들은

인 매트릭스

가 구성된다. 선형 변환 계수들의 세트에 대응하는 각 i번째 매트릭스 열의 모든

엘리먼트들은 상기 송신된 벡터 S, 각각의 i번째 심볼 (

s,

)을 추정하기 위해서 하기 <수학식 5>를 이용한다.

이후, 상기 송신된 벡터 심볼들의 추정값들은 하기 <수학식 6>을 사용하여 하기 벡터의 엘리먼트들로 생성된다.

상기 송신된 벡터 심볼들의 추정값들은 상기 비트 추정부(304)의 입력으로 사용된다. 이때, 상기 송신된 패킷의 변조 심볼들 각각의 추정값은 상기 변조 타입에 따라 복조된다.

예를 들어, m번째 변조 심볼을 사용하여 송신된 각 k번째 비트를 위한 연판정 디시젼 매트릭 또는 연판정 값

은 하기 <수학식 7>과 같이 계산된다.

여기서, 상기 LLR 값이 상기 <수학식3>에 의하여 생성된 경우, 선형변환 계수

는 상기 <수학식 1>과 <수학식 4>에 따라 하기 <수학식 8>과 같이 표현된다.

여기서, 상기

는 매트릭스

의 m번째 열이고,

은 H매트릭스의 m번째 열이다.

상기, m번째 변조 심볼에 의해서 송신된 각 k번째 비트의 경판정 값

는 하기 <수학식 9>와 같다.

여기서,

이고

인 경우, 상기

값은 상기 첫번째 경판정 값들의

세트 로 구성된다. k와 m이 동일한 값을 가질 경우, 상기

은 상기 송신된 패킷 비트들의 첫번째 연판정 값들의 세트

로 구성된다. 상기

와 상기

각각은 상기 비신뢰 비트 검출부(306)의 입력이 된다.

상기 비신뢰 비트 검출부(306)는 상기 비트 추정값의 신뢰성에 의한 연판정 디시젼 매트릭

의 절대값에 기초하여 상기 송신된 심볼들 패킷 s의 비신뢰 비트를 다음과 같이 검출한다.

1단계 : 테스트 비트들의 최대 수 K_max 가 미리 결정되고, 연판정 값(B)들의 절대 값(

)들 중 최소값을 가지는 연판정 값을 상기 비트들로 선택된다.

2단계: 상기 1단계에서 상기 선택된

는 임계값

과 비교되어, 상기 임계값보다 작은 비트값들이 선택된다. 상기 임계값은 하기 <수학식 10>을 이용하여 계산된다.

여기서, 상기

는 상기 벡터 s의 모든 비트값들을 통한 연판정 값들의 절대값에 mean 함수를 수행한 값이고,

는 비례소자이다.

상기한 바와 같은 절차를 통해서, 상기 비신뢰 비트 검출부(306)는 테스트 비트들(K)이

조건을 만족하도록 선택함으로써, 실행 복잡성이 제한될 수 있다.

또한, 비신뢰 검출 알고리즘은 상기 방법 이외에도 다양한 방법들이 적용 가능함은 물론이다.

이후, 상기 비신뢰 비트 검출부(306)의 출력값에서 발생한 비신뢰 비트들은 상기 비트 정정기(308)의 입력으로 사용된다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 비신뢰 비트의 정정 절차도이다.

도 4를 참조하면, 400단계에서 상기 비트 정정기는 송신된 변조 심볼들의 후 보 벡터들의 세트(v)를 생성한다.

첫 번째, K개의 최소 신뢰 비트값들의 모든 가능한 결합을 생성한다. 상기 결합의 개수는

이다.

두 번째, K개의 최소 신뢰 비트들의 각 결합을 비트 후보 패킷

로 생성하고, 상기 결합들 각각에 송신된 패킷의 다른 비트값들을 추가한다. 이때, 상기 추가된 다른 비트값들은 각각의 비트들의 첫번째 경판정 값들과 같다.

세 번째, 예로 도 2에서 변조부(104)를 기술할 때와 같이, 각 결합에 상응하는 비트들의 후보 패킷

을 변조한다. 이런 방식으로 각 결합에 대응하는 변조 심볼 후보 벡터들(v) 및 상기 변조 심벌 후보 벡터들(v)의 세트(V)가 생성된다.

405단계에서 상기 비트 정정기는 상기 벡터 세트의

벡터로서 상기 송신된 패킷 심볼들의 갱신된 추정값들의 벡터를 결정한다. 이때, 하기 <수학식 11>과 같이 최대 우도비(maximum likelihood) 방식의 디시젼 함수

를 이용하여 최소값을 획득한다.

410단계에서 상기 비트 정정기는 상기 송신된 패킷 비트들의 갱신된 경판정 값들을 결정한다. 이는, 상기 송신된 심볼들을 복조함에 의해서 개잇ㄴ된 추정값들 벡터를 갱신하는 것으로, 이를 위해 변조 맵이 이용된다. 상기 갱신된 추정값 벡터의 각 심볼에 대해서 각각의 2진수가 결정된다. 상기 2진수들의 시퀀스는 상기 송신된 패킷 비트들의 갱신된 경판정 값들의 세트로 구성된다.

415단계에서 상기 비트 정정기는 첫번째 연판정 값들과 첫번째 경판정 값들 즉, 상기 송신된 패킷 비트들의 갱신된 경판정값들을 사용하여 상기 송신된 패킷 비트들의 갱신된 연판정 값들을 생성한다.

일 예로, 한 비트의 갱신된 연판정 값은 상기 비트의 첫번째 경판정 값과 갱신된 경판정 값을 비교하여 생성된다. 만약 상기 비트의 상기 첫번째 경판정 값과, 상기 갱신된 경판정 값이 일치할 경우, 상기 첫번째 연판정 결정값은 상기 비트의 갱신된 연판정 값으로 사용된다. 만약, 상기 비트의 첫번째 경판정값과 상기 갱신된 경판정값이 일치하지 않을 경우, 상기 첫번째 경판정값과 반대 부호를 가지는 상기 첫번째 연판정 값이 사용된다. 이 경우, 상기 연판정 값의 신뢰성은 줄어든다. 이를 개선하기 위해서 상기 첫번째 연판정 값의 절대값에 펙터

가 곱해진다.

인 경우 좋은 성능을 가진다.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 채널 추정부의 블록 구성도이다.

도 5를 참조하면, 상기 채널 추정부(500)는 채널 매트릭(metric) 추정부(502)와, 결합된 분산 추정부(504)를 포함한다.

상기 채널 매트릭스 추정부(502)의 M개의 시그널링 입력들은 상기 결합된 분산 추정부(504)의 각각의 입력으로 동시에 링크된다. 상기 채널 매트릭스 추정부(502)의 출력 H는 상기 결합된 분산 추정부(504) 입력으로 각각 연결되고, 상기 채널 추정부(500)의 출력인 상기 결합된 분산 추정부(504)의 출력은

이다.

상기 채널 매트릭스 추정부(502)에서 송신 채널들과 수신 채널들 사이의 송신 신호 계수들이 추정된다. 이를 위해서, 변조 심볼들이 포함된 적절한 파일럿 신호가 정보 신호를 따라 각 송신 안테나를 통해서 송신된다.

일 예로, j번째 송신안테나로부터 i번째 수신 안테나로 송신된 신호의 각 계수

가 추정된다. 상기 획득된 값들의 세트는채널 매트릭스 H추정치로서 추정되고, 상기 수신부의 수신안테나(110-1~M)의 각 입력으로 공급된다.

상기 결합된 분산 추정부(504)는 M개의 수신 채널들에서 노이즈의 결합된 분산

과 상기 송신 계수 매트릭스 H에서 가능한 에러를 추정한다. 구체적으로, 상기 m번째 수신 안테나를 위해서 결합된 분산 추정값은 <하기 수학식 12>를 통해서 계산된다.

여기서, 상기

는 k번째 시간의 순간 시간(discrete moment)에서

번째 송신 안테나로부터 송신되는 파일럿 신호이다.(상기 간섭을 피하기 위해서, 상기 파일럿 신호는 하나의 안테나로부터 임의의 시간에 송신된다.) 상기

는 k번째 시간의 모멘트에서 m번째 수신 안테나에 의해서 수신되는 신호이 다. 상기

는 k번째 시간 지점에서

번째 송신 안테나와 m번째 수신 안테나들 사이에 신호 전송의 송신 팩터의 추정값이다. 상기 K는 상기 추정의 인터벌 크기이다.

수신기에서 노이즈 분산은 채널 추정을 고려하지 않은 다른 방법들로 추정 가능하다. 일 예로, 하기 <수학식 13>은 미리 생성된 한정된 에러를 가지는 채널 추정값들이 사용된다.

결론적으로, 상기 추정값

은 노이즈 편향과 에러

둘 다를 포함한다. 상기 <수학식 4>,<수학식 5>에서 사용된 MMSE 방법에서 결합된 분산의 사용은 통신에서 채널 추정에 부분적인 에러 보상을 공급한다. 이를 통해서, 최소 신뢰 비트들을 검사하고 정정함으로써 에러의 발생가능성을 줄일 수 있는 효과가 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 코딩부의 성능을 보여주는 그래프이다.

도 6을 참조하면, 도 1의 코딩부(102)가 코딩을 위해서, 디 인터리빙(de-interleaving)과 디코딩(decoding)을 수행하여 3dB이상의 이득을 얻을 수 있음을 보여준다

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이 다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 동작하는 본 발명에 있어서, 개시되는 발명 중 대표적인 것에 의하여 얻어지는 효과를 간단히 설명하면 다음과 같다.

본 발명은, 수신 단에서 각각의 전송 안테나별 수신한 신호 복조시, 상기 MMSE 선형 추정을 수행한 수신 신호들의 연판정값들을 생성하여, 상기 연판정 값들 중 미리 정해지는 임계값 이하를 가지는 연판정값들 즉, 채널 추정시 에러가 발생할 가능성이 큰 신호들에 대해서만 ML 디코딩을 수행하여 디코딩 시 복잡성이 줄어드는 효과가 있다.

Claims

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다중 입출력 통신시스템에서 신호를 수신하는 장치에 있어서,

입력 심볼들을 최소 평균 제곱 에러(MMSE:Minimum Mean Squared Error)방법을 사용하여 디코딩함으로써 경판정 값들 및 연판정 값들을 생성하는 비트 추정부와,

상기 연판정 값들 각각을 임계값과 비교하고, 상기 비교 결과 상기 임계값보다 작은 연판정 값들을 가지는 비트들을 최소 신뢰 비트들로 선택하는 비신뢰 비트 검출부와,

상기 선택된 최소 신뢰 비트들을 최대 우도비(maximum likelihood) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 상기 최소 신뢰 비트들의 경판정값들과 연판정값들을 갱신하는 비트 정정기를 포함하는 신호 수신 장치.
제 9항에 있어서, 상기 비신뢰 비트 검출부는,

상기 임계값보다 작은 연판정 값들 중 가장 작은 연판정 값부터 순차적으로 선택하여 최대값에 상응하는 수의 연판정 값들을 가지는 비트들을 상기 최소 신뢰 비트들로 선택함을 특징으로 하는 신호 수신 장치.
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다중 입출력 통신시스템에서 신호를 수신하는 방법에 있어서,

입력 심볼들을 최소 평균 제곱 에러(MMSE:Minimum Mean Squared Error) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 경판정 값들 및 연판정 값들을 생성하는 과정과,

상기 연판정 값들 각각을 임계값과 비교하고, 상기 비교 결과 상기 임계값보다 작은 연판정 값들을 가지는 비트들을 최소 신뢰 비트들로 선택하는 과정과,

상기 선택된 최소 신뢰 비트들을 최대 우도비(maximum likelihood) 방법을 사용하여 디코딩함으로써 상기 최소 신뢰 비트들의 연판정값들과 경판정 값들을 갱신하는 과정을 포함하는 신호 수신 방법.
제 20항에 있어서, 상기 최소 신뢰 비트들로 선택하는 과정은;

상기 임계값보다 작은 연판정 값들 중 가장 작은 연판정 값부터 순차적으로 선택하여 최대값에 상응하는 수의 연판정 값들을 가지는 비트들을 상기 최소 신뢰 비트들로 선택하는 과정을 포함하는 신호 수신 방법.
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