KR100870084B1 - 블라인드 적응 추정 및 수신 기능을 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

WCDMA 채널과 같은 채널을 통해 송신되는 데이터 기호와 같은 미지의 변수의 추정치의 평균-제곱-오차를 최소화하는 방법이 개시되어 있다. 상기 방법은, (a) 총체적인 신호 공분산 행렬 또는 간섭-추가-잡음 공분산 행렬 중 하나인 역 공분산 행렬에 의한 입력 신호 벡터의 필요한 승산을 선형 필터링으로 교체하는 단계로서, 시간 간격(i)에 대응하는 직접 계산되거나 추정된 한 행 또는 한 열의 역 공분산 행렬의 필터 성분이 선형 필터 계수로서 사용되는 단계; (b) 상기 선형 필터를 사용하여 성분 마다 추정되는 벡터(g(i))를 필터 출력으로부터 형성하는 단계; 및 (c) 역 공분산 행렬을 입력 신호 벡터에 직접 승산함으로써 얻어졌던 벡터 대신에 상기 벡터(g(i))를 사용하는 단계를 포함한다. 선형 필터(w(i))는 한 행 또는 열의 필요한 역 공분산 행렬에 수렴하거나 근접하게 수렴한다. 상기 간섭-추가-잡음 공분산 행렬의 경우에, 바람직한 필터가 적응을 통해 탐색될 때, 바람직한 필터는 출력 벡터(g(i))를 생성시키도록 바람직한 신호를 포함하는 총체적인 신호를 필터링하는 데 사용된다. 상기 총체적인 신호 공분산 행렬 또는 간섭-추가-잡음 공분산 행렬 중 어느 하나를 사용하여 생성되는 필터 출력이 상기 입력 신호에 의해 수반되는 미지의 변수의 펄스 형상과 정합되는 부가적인 필터의 사용을 통해 미지의 변수를 추정하는 데 이용되고, 이경우 상기 부가적인 필터는 칩 레벨 및 단일 코드 상관으로의 다중경로 결합을 수행하는 RAKE 수신기일 수도 있고, 코드 상관기 뱅크를 사용하는 역확산, 및 상관기 출력을 사용하는 기호 레벨로의 다중경로 결합을 수행하는 RAKE 수신기일 수 있다.

Description

블라인드 적응 추정 및 수신 기능을 제공하는 방법 및 장치{Method and apparatus for providing blind adaptive estimation and reception}
본 발명은 일반적으로 기술하면, 최소 "평균 제곱 오차(Mean-Square-error; MSE)" 방식을 취하는 선형 시스템에서 미지의 확률 변수를 추정하고, 이러한 시스템에서의 점진적인 변화에 따라 추정기를 적응시키는 것에 관한 것이다. 본 발명은 또한 디지털 무선 통신에 추정 알고리즘을 적용하는 것에 관한 것이며, 보다 구체적으로 기술하면, 예를들어 광대역 부호 분할 다중 접속(Wideband Code Division Multiple Access;WCDMA) 시스템을 포함하는 부호 분할 다중 접속(CDMA) 시스템용의 복잡 정도가 낮은 적응 "선형 최소 평균 제곱 오차(Linear Minimum Mean Square Error; LMMSE)" 무선 단말 수신기의 구현에 관한 것이다.
WCDMA 시스템의 능력은 본래 간섭에 의해 제한된다. 사용자는 서로에 대하여 직교하는 확산 코드에 의해 선별된다. 그러나, 이러한 직교성이, 다중 접속 간섭을 발생시키는 채널의 다중경로 전파가 존재하는 경우 수신기에서는 상실된다. 이러한 간섭은 극히 짧은 확산 코드를 사용하는, 고속 데이터를 이용하는 사용자에 대하여 특히 심하다. 더욱이, WCDMA 시스템의 이웃하는 셀이 동일한 주파수 대역을 사용함으로 인해, 셀간의 간섭이 커지게 된다. 현재 사용되고 있는 CDMA 수신기는 공지된 RAKE-형 수신기이다. 그러나, 이러한 RAKE 수신기는 단지 다중경로 전파가 없고 간섭이 "화이트(white)"인 경우에만 가장 유리한 상태로 사용된다. 불행하게도, 이러한 상태는 좀처럼 생기지 않으며, 그 결과, 상기 RAKE 수신기를 가장 유리한 상태보다 못한 수신기로 만들어낸다.
WCDMA 단말 수신기용으로 사용되는 RAKE 수신기는 다중경로 전파에 의해 발생되는 간섭을 감소시킬 수 있는 어떠한 능력도 지니고 있지 않으며, 더군다나 이러한 RAKE 수신기는 간섭의 구조, 즉 간섭의 공간 및 시간-상관 특성을 이용할 수 없다. 부하가 많이 걸린 셀에서나, 또는 이웃하는 셀로부터의 강한 간섭 때문에, RAKE 수신기는 적절한 기능을 하지 못한다. 더군다나, 다수의 무선 단말 안테나가 사용되는 경우, RAKE 수신기는 신호 대 간섭-추가-잡음 비(Signal-to-Interference -plus-Noise Ratio;SINR)가 극대화되도록 안테나 어레이의 비임을 지능적으로 안내할 수 없다.
최소 평균 제곱 오차(MMSE) 방식을 취하는 가장 유리한 선형 수신기는 문헌에 개시되어 있지만, 대부분의 용도로 구현되기에는 극히 복잡하다.
문헌에서는, LMMSE 해결 방안을 모색하는 데 사용되는 거의 모든 알고리즘도 또한 실제의 수신기에서 구현하기에 극히 복잡할 수도 있고, 적절한 훈련 과정을 필요로 할 수도 있으며, 또한 실제의 수신기에서 구현하기에 극히 복잡하고 적절한 훈련 과정을 필요로 할 수도 있다. 그러나, 적절한 훈련 과정이 3세대 CDMA 시스템에는 존재하지 않는다.
대부분의 적응 알고리즘에 공통적인 문제점 중 하나는 이러한 적응 알고리즘이 기호(symbol) 레벨에 따라 동작하도록 설계되어 있다는 점이다. 그러나, WCDMA 시스템에서 사용되는 긴 스크램블 코드로 인해, 기호 레벨 알고리즘이 적절한 기능을 하지 못한다. 이는 스크램블 코드가 기호 레벨에 따라 신호를 비-순환 고정(non-cyclostation) 상태로 만들어낸다는 점에 기인한다. 바꾸어 말하면, 스크램블링은 신호 상관 특성을 무작위화시킴으로써, 적응을 불가능하게 한다.
이러한 문제점은 기호 레벨과는 대조적으로, 필터가 칩 레벨에 따라 동작하도록 설계되는 경우에 회피될 수 있다. 그러나, 칩 레벨에 따른 적절한 훈련 과정이 없기 때문에, 적응 알고리즘은 맹목적이 된다. 이를 위해 지금까지 개발되거나 제안된 실제의 알고리즘이 거의 없었다.
본 발명자가 이미 알고 있는 한 개선 적응 알고리즘은 소위 '그리피스( Griffiths)' 알고리즘이다. 이러한 알고리즘은 필터를 훈련시키는 데 채널 임펄스 응답을 사용한다. 그러나, 여전히 훈련이 필요하며, 그 적응 시간이 모든 용도에 대하여 가장 유리한 것일 수는 없다.
본 발명의 목적과 이점
본 발명의 제1 목적과 이점은 공분산 행렬의 역을 승산시킬 필요성을 제거하는 적응 필터를 제공하는 것이다.
본 발명의 제2 목적과 이점은 하나 또는 그 이상의 안테나를 이용하는 무선 단말기, 예컨대 WCDMA 단말기에서 사용하기에 적합한 계산 요건을 갖는 적응 필터를 제공하는 것이다.
본 발명의 제3 목적과 이점은 훈련 과정을 사용할 필요가 없고, 적어도 하나 의 수신 안테나를 이용하는 WCDMA 단말기와 같은 무선 단말기에서 사용하기에 적합한 적응 '유한 임펄스 응답(Finite Impulse Response;FIR) 필터를 제공하는 것이다.
앞서 언급한 문제점 및 다른 문제점은 본 발명의 실시예에 따른 방법 및 장치에 의해 극복되며, 또한 앞서 언급한 목적 및 이점은 본 발명의 실시예에 따른 방법 및 장치에 의해 실현된다.
본 발명은 미지의 확률 변수의 '선형 최소 평균 제곱 오차(LMMSE)' 추정치를 결정하는 데 적용될 수 있는 적응 선형 '유한 임펄스 응답(FIR)' 필터로서 구체화되는 알고리즘를 제공한다. 상기 LMMSE 해결 방안의 직접적인 계산은 극히 복잡하고 대형 행렬의 역을 필요로 하지만, 본 발명의 적응 알고리즘의 복잡성은 이미 공지되어 있으며 그다지 복잡하지 않은 '최소 평균 제곱(Least Mean Square;LMS) 알고리즘 정도의 복잡성을 갖는다.
현재 바람직한 적응 FIR 필터는 맹목적이다. 다시 말하면, 이러한 적응 FIR 필터는 적응에 대한 어떠한 훈련도 필요로 하지 않는 데, 이는 예컨대 하나 또는 다수의 안테나를 갖는 WCDMA 다운링크 수신기에서 상기 적응 FIR 필터를 적용가능하게 한다. 이것이 시사하는 바는, 상기 적응 WCDMA 단말 수신기의 성능이 현재 사용되고 있는 RAKE 수신기보다 우수하다는 것이다.
대개, 본 발명은 송신된 데이터 기호와 같지만, 이것에 한정되지 않는 어떤 미지의 변수의 추정치의 평균 제곱 오차를 극소화시키는 선형 필터를 유도하는데 사용될 수 있는 적응 알고리즘을 제공한다. 이러한 적응 처리에 기인하여, 가장 유리한 필터에 대한 종래의 직접적인 해결 방안에 의해 요구되는 많은 계산적인 복잡성은 회피된다. 이러한 알고리즘은, 어떠한 적응 훈련도 필요로 하지 않기 때문에, 진보된 3세대 무선 단말 수신기에 사용하기 적합하다.
본 발명의 교시에 따른 적응 알고리즘은 적은 계산 요건을 갖춘 선형 MMSE( LMMSE) 해결 방안을 모색하는 데 사용될 수 있다. 본 발명의 교시에 따른 적응 LMMSE 알고리즘은, WCDMA 수신기에 적용될 경우, 다른 사용자로부터의 간섭이 극소화되도록 채널을 등화시킨다. 또한, 적응 필터에 의해 수행되는 고유의 화이트 동작(whitening operation)에 기인하여, 이웃하는 셀로부터의 간섭은 효과적으로 억제된다. 그와 동시에, 적응 수신기는, 다중 안테나 수신기인 경우에, 비임 스티어링(beam steering)을 (거의) 가장 유리하게 수행할 수 있다.
성능 결과를 보면, 적응 LMMSE 수신기의 성능이 분명히 종래의 RAKE 수신기보다 우수하다. 이같이 개선된 성능은, 특히 극심한 간섭 상태에서 무선 단말 수신기의 수신 신뢰도를 증가시키는 데에나, 또는 셀의 가청 범위, 또는 시스템의 능력을 증가시키는 데에도 사용될 수 있다.
그리피스 알고리즘의 해결 방안과는 달리, 본 발명의 적응 알고리즘에서는, LMMSE 추정기가 블라인드 적응 필터 및 채널 임펄스 응답과 원하는 사용자의 확산 코드와 정합되는 필터로 나뉘어진다. 따라서, 어떠한 훈련도 전혀 필요하지 않다.
상당한 다중경로 전파, 극히 짧은 확산 코드(높은 데이터 속도), 부하가 많이 걸린 가정용 셀, 또는 이웃하는 셀로부터의 높은 간섭이 존재하는 경우에, 본 발명에 따른 적응 수신기는 종래의 RAKE 수신기보다 우수한 것으로 보인다.
이러한 적응 필터가 RAKE 수신기의 앞에 사용될 수 있고, 그럼으로써 전반적인 수신기가 수신기 출력에서 신호 대 간섭-추가-잡음 비를 극소화시킨다는 의미에서 가장 유리한 선형 수신기라고 의견이 한데 모아지고 있는 적응 LMMSE 수신기로서 작용하게 된다. 적응 필터 부분이, 어떤 이유로 해서, 예를들어 양호한 채널 상태에 직면하는 경우 전력을 절약하기 위해, 바이패스(제거)되는 경우에, 수신기는 종래의 RAKE 수신기로서 기능을 한다.
적응 수신기가 다수의 안테나를 지니는 경우, 이러한 수신기는 비임화(beam forming)를 (어떤 징후도 보이지 않고) 가장 유리하게 수행할 수 있는 고유의 능력을 지닌다. 따라서, 적응 필터링이 다중-안테나 수신기에서 종래의 다중-안테나 RAKE의 앞에 사용되는 경우, 전반적인 수신기가 적응 LMMSE 수신기로서 기능을 하며 가장 유리한 방법으로 비임화를 수행한다. 이러한 태스크는, 추가의 알고리즘이 이용되지 않는 한, 오직 RAKE 수신기에 의해서만 수행된다.
적응 알고리즘은 극히 간단한 구조를 갖는다. 적응용으로 사용되는 기준 벡터가 단지 하나의 비-제로 성분을 지니고 있기 때문에, 이러한 알고리즘은, 신뢰할 수 있는 훈련 과정이 없기 때문에 어떠한 경우에도 사용될 수 없는 공지의 LMS보다 실제로 덜 복잡하다.
적응 알고리즘은 엄격하지 않은 요건에도 불구하고 안정성이 있음으로써, 공지의 가장 유리한 해결 방안이라고 의견이 한데 모아지고 있다. 어떤 종래의 특정 알고리즘의 경우에는, 이러한 안정성이 보장되지 않았고 또한 그러한 알고리즘이 전체적인 의견 수렴을 반드시 나타낼 필요가 없었다.
단일의 수신기 안테나의 경우, 적응 필터는 알고리즘의 적응 속도를 보다 빠르게 하는 데 이용될 수 있는 센터 필터 탭에 대하여 대칭일 수 있지만, "센터 탭( center tap)"은, 대개 필터에서 P+1+Q 탭을 지닐 수 있기 때문에 반드시 정 중앙의 탭일 필요가 없다는 점에 유념해야 한다. 따라서, 대칭은 P+1 번째의 필터 탭에 대하여 유지될 수 있다. 이러한 필터는 다수의 안테나가 사용되는 경우에 비대칭이다.
본원에는 입력 신호의 역 공분산 행렬이나 입력 신호에서의 부가 간섭-추가- 잡음(즉, 입력 신호에서 바람직한 신호를 뺀 값)의 역 공분산 행렬을 수신 신호 샘플 벡터에 승산하는 동작을 대신하는 일반적인 방법이 개시되어 있다. 이러한 유형의 행렬-벡터 승산은 여러 공지의 추정기 구조에서 (LMMSE 추정기에서와 같은) 추정 알고리즘의 일부로서 필요하다. 이러한 일반적인 방법은 (a) 한 행 또는 한 열의 공분산 행렬의 역을 추정하는 단계; 및 (b) 입력 신호 샘플을 필터링하는 데 사용되는 선형 필터의 계수로서 상기 행 또는 열 벡터의 추정치 성분을 사용하는 단계를 포함한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서는, 수신 신호가, 각각이 데이터 기호, 및 잡음과 같은 미지의 변수를 수반하는, 데이터 기호 펄스 형상과 같은 일련의 변조 펄스 형상을 포함한다.
필터 계수는 수신 신호의 시간 간격(i)에 대응하는 한 행 또는 한 열의 공분산 행렬의 역의 추정치인 벡터(w(i))를 형성한다. (w(i))의 추정은 신호 공분산 행렬의 추정, 그리고 단지 한 행 또는 열의 역이 필요한 점을 고려하여 이러한 행렬 의 역을 계산하는 알고리즘의 사용을 기초로 할 수 있다. 상기 필터링 단계는 필터 출력(g(i));스칼러 값)을 형성한다. 순차 필터 출력은 역 공분산 행렬을 수신 입력 신호 벡터에 승산함으로써 얻어지는 벡터를 대신하는 데 사용될 수 있다.
한 행 또는 열의 공분산 행렬 역에 수렴하는 벡터(w(i))에 의해 제공되는 계수를 갖는 필터를 탐색하는 블라인드 적응 방법이 또한 개시되어 있다. 이러한 방법은 (a) 한 행 또는 열의 해당 역 공분산 행렬에 대한 가장 유효한 사전 지식을 사용하여 선형 필터를 초기화하는 단계; (b) 필터 출력(g(i))을 생성하는 단계; 및 (c) 필터가 한 행 또는 열의 해당 역 공분산 행렬에 수렴하도록 필터 계수를 적응성이 있게 갱신하는 단계를 포함한다.
대개는 (예컨대, 바람직한 신호 성분이 총체적인 신호로부터 배제되거나 또는 먼저 총체적인 신호에서 감산되어진 경우) 총체적인 수신 신호의 역 공분산 행렬에나 또는 간섭-추가-잡음만의 역 공분산 행렬에 관심이 모여질 수 있다.
한 행 또는 한 열의 역 공분산 행렬을 추정하는 것이 목적인 경우, 먼저 상기 공분산 행렬 자체를 구성 또는 추정하는 것이 필요할 수 있다. 또한, 이점에 관해서는, 본 발명의 실시 태양으로서, 한 행 또는 한 열의 역 공분산 행렬을 필터로서 사용하는 방법이 있다. 이러한 해결 방안은, 대개의 경우, 계산의 복잡성을 감소시켜, 휴대용 전화기, PDA, 및 개인용 통신기와 같은 전력 및 자원 제한형 이동 전자 플랫폼에서 중요하게 고려될 수 있다.
블라인드 적응 필터가 사용되는 경우, 공분산 행렬은 한 행 또는 열의 역 공분산 행렬을 탐색하도록 개별적으로 구성 또는 추정될 필요가 없다. 이 경우에, 적 응 필터는 필터 계수(한 벡터로 스택되는 필터 계수)가 한 행 또는 열의 역 공분산 행렬의 추정치를 형성하는 데 적합하다.
종래에는, 먼저 공분산 행렬이 추정되고, 상기 공분산 행렬의 역이 취해져서, 역 행렬이 입력 신호 벡터에 승산되었다. 본 발명의 교시에 의하면, 출력 벡터가 단일의 적응 필터의 출력에 의해 추정된다.
적응 필터 자체로는 LMMSE 추정치를 생성시킬 수 없다는 점에 유념하기 바란다. LMMSE 추정치는 단지 적응 필터 다음에 수신 신호에 의해 미지의 변수 캐리어의 펄스 형상과 정합되는 필터가 제공된 후에만 생성된다. 다른 조건은 추정이 역 간섭-추가-잡음 공분산 행렬로 이루어지는 것이 아니라 한 행 또는 열의 역 (전체의) 공분산 행렬로 이루어진다는 점이다. 본원에서 설명한 적응 필터는 예로서, LMMSE 추정에 적용되는 다목적 필터라고 간주될 수 있다.
상기 방법의 부가적인 단계는 추정될 미지의 변수의 펄스 형상과 정합되는 개별 필터에 그 결과치(필터 출력)를 적용시킨다. 이들 2개의 필터는 협력하여 미지의 변수의 적응 LMMSE 추정기를 형성한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서는, 수신 신호가 무선 네트웍의 기지국(BS)으로부터 WCDMA 신호로서 송신되고, 정합된 필터는, 단일 코드 상관과 더불어, 칩 레벨로의 다중경로 결합을 수행하는 RAKE 수신기로서 구현된다. 이 경우에, 미지의 변수는 WCDMA 채널과 같은 무선 채널를 통해 송신되고 그같은 무선 채널로부터 수신되는 데이터 기호이다.
또한, 적어도 하나의 안테나를 사용하여 한 채널로부터 신호를 수신하는 수신기가 개시되어 있는 데, 이 경우 수신 신호는 데이터 신호를 포함한다. 상기 수 신기는 상기 수신 신호를 샘플링하기 위한 아날로그-디지털 변환기와 같은 입력부를 포함한다. 상기 수신기는 블라인드 적응 필터를 부가적으로 포함하며, 상기 블라인드 적응 필터는 입력 샘플을 처리하고 부가적인 처리를 위해 출력 샘플을 생성하고, 한 행 또는 열의 역 공분산 행렬의 추정치인 필터 계수 벡터에 수렴한다. RAKE 수신기는 적응 필터의 출력에 연결되는 것이 바람직하며 단일 코드 상관기와 협력하여 칩 레벨로의 다중경로 결합을 수행한다.
이들 실시예에 있어서, RAKE 수신기는 또한, 먼저 코드 상관기 뱅크를 사용하여 다중경로를 역확산시킨 다음에, 상관기 출력을 사용하여 기호 레벨로의 다중경로 결합을 수행하도록 구현될 수 있다.
일반적으로, 앞서 언급한 사후-처리(펄스 형상 정합 필터링, 예컨대 RAKE 수신기) 기능을 하는 적응 필터는 훈련 과정 없이 동작하는 적응 LMMSE 필터로서 기능을 한다. 이것이 시사하는 바는, 적응 필터의 필터 계수가 (P+1) 번째의 열 또는 한 행의 역 공분산 행렬((Crr(i))-1)에 수렴함으로써, 복잡한 행렬 역을 취할 필요가 없게 한다는 점이다.
본 발명은, 추정 또는 다른 목적을 위해, 필요한 역 공분산 행렬(총체적인 신호 공분산 행렬 또는 간섭-추가-잡음 공분산 행렬)에 의한 입력 신호 벡터의 승산이 선형 필터링으로 대체되는 것으로 구성되는 데, 이 경우 시간 간격(i)에 대응하는 한 행 또는 한 열의 역 공분산 행렬의 성분(직접 계산되거나 추정된 성분)이 필터 계수로서 사용된다. 필터 출력은 선형 필터를 사용하여 성분 마다 추정되는 벡터(g(i))를 형성한다. 벡터(g(i))는 역 공분산 행렬을 신호 벡터에 직접 승산함으로써 얻어진 벡터를 대신하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 교시는 어느 특정의 추정 방법(예를 들면, LMMSE, 최대 공산( Maximum Likelihood;ML) 등)에 제한되지 않으며, 필터링은 일반적인 단계로 적응될 필요가 없다. 이러한 일반적인 방법은 실제 공분산 행렬이 한 행 또는 열의 역 행렬을 추정하는 것이 가능하도록 정확하게 구성 또는 추정될 필요가 있을 수도 있지만, 반드시 그러한 것은 아니다. 단지 한 행 또는 열만이 필요하다는 점에서, 복잡성이 상당히 감소될 수 있다.
본 발명은 필터(w(i))가 한 행 또는 열의 필요한 역 공분산 행렬에 수렴하거나 또는 그에 근접하게 수렴하도록 신규한 적응 필터를 적용함으로써 앞서 언급한 설명보다 더 확장된다.
이하 2가지 경우가 분류될 수 있다. 첫째, (선형 최소 MSE(LMMSE) 추정의 경우에서와 같이) 총체적인 신호 공분산 행렬이 필요하다면, 적응 필터의 입력 신호는 총체적인 신호(바람직한 신호 + 간섭-추가-잡음)이며, 필터 출력은 출력 벡터( g(i))를 생성시키는 데 사용된다. 둘째, (최대 공산(ML) 추정에 대하여) 잡음 공분산 행렬이 필요하다면, 필터에의 입력 신호는, 바람직한 신호가 배척된 상태에서의 간섭-추가-잡음 신호이다. 이는, 예를 들면, 바람직한 신호가 파일롯 신호 주기 동안 알려지게 되는 결과로 총체적인 신호로부터 감산될 수 있는 경우에 달성가능하다. 필요한 필터가 적응을 통해 탐색되어진 경우, 이러한 필터는 공분산 행렬의 역을 취하고 역 공분산 행렬을 (또한 바람직한 신호를 포함하는) 입력 신호 벡터 또 는 기타의 신호 벡터에 승산시키는 필요한 동작을 대신하는 데 사용될 수 있다.
앞서 언급한 2가지 경우에 따라 생성되는 필터 출력은 수신 샘플 신호에 의해 수반되는 미지의 변수의 펄스 형상과 정합되는 필터와 적응 필터를 감결합( decoupling)시킴으로써, 예를 들면, LMMSE 추정의 경우에서와 같이, 미지의 변수를 추정하는 데 이용된다.
앞서 언급한 본 발명의 특징 및 다른 특징이 첨부 도면과 연관지어 이하 본 발명의 상세한 설명을 숙지하면 보다 명확하게 이해될 것이다.
도 1은 역 행렬에 의한 승산을 필요로 하는 LMMSE 추정기에 대한 종래의 극히 복잡한 직접적인 해결 방안을 보여주는 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 교시에 따른 적응 FIR 필터를 이용하는 적응 LMMSE 추정기의 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 교시에 따른 적응 FIR 필터를 이용하는 다중-신호 적응 LMMSE 추정기의 블럭도이다.
도 4는 WCDMA 다운링크에서의 적응 LMMSE 수신기에 적용되는 본 발명의 바람직한 적응 알고리즘의 사용을 보여주는 블럭도이다.
도 5는 실선이 BER이고 점선이 FER인 경우에, G=3dB인 매개 A 채널에서의 수신기 및 RAKE를 보여주는 그래프이다.
도 6은 실선이 BER이고 점선이 FER인 경우에, G=9dB인 매개 A 채널에서의 수신기 및 RAKE를 보여주는 그래프이다.
도 7은 실선이 BER이고 점선이 FER인 경우에, G=15dB인 매개 A 채널에서의 수신기 및 RAKE를 보여주는 그래프이다.
도 8은 도 1의 경우에서와 같은 행렬 역을 승산하는 동작이 적응 선형(횡단선) 필터로 교체되는 경우에, 본 발명의 교시에 따른 LMMSE 추정기를 포함하는 무선 단말기의 부분 블럭도이다.
도 9a 내지 도 9q는 본 발명의 상세한 설명에서 참고가 되는 다양한 수학식을 보여주는 도면이다.
도 10은 하나의 입력 신호(r(i)))(하나의 수신기 안테나)의 경우에 대하여 본 발명의 교시에 따른 적응 필터의 대표적인 하드웨어 구현을 보여주는 회로도이다.
도 11a 및 도 11b는 도 11a가 단일 안테나 경우를 보여주는 도면이고, 도 11b가 2개의 안테나 경우를 보여주는 도면일 때, 입력 신호(r(i))에 대하여 선형 필터(FIR필터)로서 사용되는 한 행(또는 열)의 역 행렬을 계산 또는 추정함에 있어서 적응 필터의 동작을 이해하는 데 유용한 도면이다.
이하의 설명에서는 다음과 같은 약어들이 사용된다.
BER: 비트 오류율(Bit Error Rate)
BS: 기지국(Base Station)
AWGN: 통신채널의 신호와 관련하여 넓은 주파수 범위라는 특징을 가진 통계상 무작위로 분포하는 무선 잡음(Additive White Gaussian Noise)
FER: 프레임 오류율(Frame Error Rate)
FIR: 유한 임펄스 응답 필터(Finite Impulse Response Filter)
LMMSE: 선형 최소 평균 제곱 오차(Linear Minimum Mean-Square-Error)
LMS: 최소 평균 제곱(Least-Mean-Square)
RAKE: 레이크
SINR: 신호 대 간섭-추가-잡음 비(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio)
SIR: 신호 대 간섭 비(Signal-to-Interference Ratio)
WCDMA: 광대역 부호 분할 다중 접속(Wideband Code Division Multiple Access)
설명을 위해서는, 선형 계통의 방정식을 도 9a에서 보여주고 있는 바와 같은 행렬식으로 간편하게 표기한다. 이러한 식은 임의 신호를 모델로 한 것이다. 데이터 전송을 고려하면, 벡터(r(i))는 해당 시간 간격(i)에 대하여 샘플들을 포함하는 수신 신호 벡터를 의미할 수 있다. 행렬(H(i))는 채널 행렬이고 또한 펄스 형상을 포함할 수 있으며, 다른 송신 및 수신 필터(b(i))는 미지의 데이터 기호 벡터이고, n(i)는 부가 잡음과 간섭이 합산된 벡터이다. 잡음 벡터의 특성을 고려해서 어떠한 가정도 취할 필요가 없다.
r(i)가 제공된 경우 미지의 변수(b(i))를 구하기 위하여, 최소 평균 제곱 방식(LMMSE 해결 방안)을 취하는 가장 유리한 선형 추정기가 도 9b의 식으로 표기되며, 이러한 식에서는 수신 신호의 공분산 행렬이 도 9c에서 보여주고 있는 형태를 갖는다.
기호(σb 2)는 미지의 변수(예컨대, 데이터 기호)의 멱수를 나타낸 것이고, E[]는 기대값을 취하는 것을 나타낸 것이며, ()H은 행렬의 공역 전치(conjugate transpose)를 나타낸 것이고, ()-1은 행렬 역을 취하는 것을 나타낸 것이다. 이러한 종래 유형의 추정기(10)의 구조가 도 1에 도시되어 있다.
분명한 점으로는, wLMMSE에 대한 해결 방안이 행렬 역 및 행렬 역의 일정한 갱신을 필요로 한다는 점이다. 그러나, 이러한 동작은, 현재 입수가능한 마이크로프로세서 기법을 사용하는 무선 단말 수신기의 경우, 극히 복잡하여 적절한 시간내에 계산하는 것을 불가능하게 한다.
행렬 역에 의한 승산 이후, hH(i)와 그 결과치(g(i))를 승산함으로써, 정합 필터링이 수행된다. 이러한 동작으로 b(i)의 LMMSE 추정치가 얻어진다.
지금부터는 본 발명의 교시에 따른 일반적인 적응 블라인드 알고리즘의 정의가 제공된다. 또한, 도 2가 참고될 수 있다. 블라인드 알고리즘은 가장 유리한 LMMSE 추정기를 적응성이 있게 탐색함으로써, 많은 계산적인 요건을 회피한다. 적응 LMMSE 해결 방안은, 도 1에서의 행렬 역 블럭이 적응 필터(22)로 교체되고, 제2의 정합 필터 블럭(24)이 그대로 남아 있을 수 있는 2개의 부분으로 나뉘어진다. b(i)의 어떠한 훈련 과정도 적응 필터(22)를 훈련시키는 데 필요하지 않다는 점에서 이 알고리즘은 맹목적이다. 그 대신에, 추정기의 구조는 적응 필터(22) 자체의 출력이 훈련용으로 사용될 수 있도록 이루어져 있다. 적응 필터(22) 다음에, 펄스 형상과 정합되는 다른 필터, 이 경우에는 필터(24)가 존재하는 것이 바람직하다.
적응 알고리즘 및 이를 실행하는 방법은 다음과 같다.
이러한 본 발명의 교시에 따른 블라인드 적응 LMMSE 추정기(20)의 블럭도를 보여주는 도 2를 그대로 참고하면, 제1 단계는, 0N이 길이(N)에 대하여 모두 제로(0 )인 열 벡터인 경우, 도 9d의 식으로 표기된 바와 같이, 필터 초기화를 수행한다. 제2 단계는 도 9e에서 보여주고 있는 식에 따라 새로운 필터 출력을 계산한다. 제3 단계는, α가 "1"과 동일하게 설정될 수 있는 상수인 경우, 도 9f에서 보여주고 있는 식에 따라 필터 계수를 갱신한다.
상기 제3 단계는 가장 유리한 필터가 대칭이라고 알려져 있는 경우 임의의 부속-단계를 수행할 수 있다. 이러한 경우에, 도 9g에서 보여주고 있는 식이 연산될 수 있다.
제4 단계는 변수(i)를 증분시키고, 이 방법이 필터 출력을 다시 계산하도록 상기 제2 단계로 복귀한다.
앞서 언급한 설명에서는 O*이 복소 공역을 나타내며 μ(i)가 작고, 아마도 시간 변화의 계단 크기 변수이다. 변수(μ(i))는, 실제 하드웨어 구현(또한 도 10 참조)을 위해, n이 정수일 때, 2-n의 형태를 지니도록 선택될 수 있다. 이러한 계단 크기 변수를 설정하기 위한 한가지 선택은, 결과적으로는 정규 적응 알고리즘을 생성시키는 도 9h의 식으로 표기된다. 변수(α)는 상수이며, 젯수가 임의로 작게 될 수 없게 한다. 변수(μ)는 상수일 수도 있고 신호 모델(예컨대, 페이딩 속도)을 변경시키는 속도에 따라 선택될 수도 있다. 필터 길이는 P+1+Q 탭이며, 이는 입력 벡터 (r(i))의 길이와 동일하다(다시, 도 10 참조).
적응 LMMSE 추정기(20)는 수신 펄스 형상과 정합되는 필터(24) 및 적응 필터 (22)를 포함한다. 벡터(w(i))는 시간 간격(i)에 대응하는 한 행(또는 열)의 행렬 역(도 9c)의 추정치이다. 도 1의 벡터(g(i))는 결과적으로 생성되는 선형 필터에 의해 성분 마다 추정된다. 완전한 벡터(g(i))의 추정치를 형성한 후에, 도 1의 제2 블럭에 표기된 제2 동작이 수행될 수 있다. 이하에서는 이러한 제2 동작이 종래 또는 변형된 RAKE 수신기로서 구현될 수 있다는 것을 보여준다.
RAKE 수신기는, 예를들면, 티. 오얀페라, 알. 프라사드 (편집자)에 의해 편집된 1998년 아트텍 하우스 제46-47면에 기재된 "3세대 이동 통신을 위한 광대역 CDMA"(Wideband CDMA for Third Generation Mobile Communications, pp 46-47, Artech House, 1998, T. Ojanpera, R. Prasad (editors)) 및/또는 제이. 프로아키스가 기고한 1995년 맥그로힐 제3판 제797-800면에 기재된 "디지털 통신"(J. Proakis: Digital Communications, 3rd edition, pp 797-800, McGraw-Hill, 1995)에 기초를 둘 수 있다. 전자의 내용은 보다 실용적인 설명을 제공하고 후자의 내용은 보다 이론적인 설명을 제공한다. 본원에서 이용되는 RAKE 수신기는 단일 코드 상관기에 앞서 칩 레벨로의 다중경로 결합을 사용한다. 이러한 특정의 구현이 문헌에는 개시되어 있지 않지만, 선형 동작의 순서가 교체될 수 있음을 알 수 있다.
적응 필터 계수가 (P+1) 번째 열의 역 신호 공분산 행렬((Crr(i))-1)에 수렴한다는 것을 알 수 있다. 따라서, 이들 교시의 한 실시 태양에 의하면, 도 9b에서 보여주고 있는 식(1)에서의 복잡한 행렬 역을 취할 필요성이 회피된다. 실제로, n2개 성분에 대한 종래의 고려는 단지 n개 성분에 대한 고려로 감소되는 데, 이는 연산 시간에 있어서의 상당한 개선점을 제공한다.
지금부터 다수의 입력 신호(안테나)와 함께 사용하기 위한 적응 알고리즘의 한 실시예가 설명될 것이다. 먼저 (예를들어, 2개의 수신기 안테나로 부터의) 2개의 가능한 상관 수신 신호가 존재한다고 가정한다. 2개 이상의 입력 신호와 함께 사용하기 위한 이들 교시의 확장은 이하의 설명을 기초로 하면 가능하다. 이하의 설명에서는, 추가의 첨자가 입력 신호 벡터(또는 안테나)의 표시 또는 필터 벡터의 표시를 언급하는 데 사용된다.
다수의 입력 신호(예를들어, 수신기 안테나)와 함께 사용하기 위한 방법은 다음과 같다. 또한 도 3이 참고된다. 도 3에는 2개의 입력 신호(r1(i), r2(i))와 함께 사용하기에 적합한 적응 LMMSE 추정기(20)의 구조가 도시되어 있다. 이 경우에, 적응 LMMSE 추정기(20)는 2개의 적응 필터(22) 및 각각의 필터가 수신 펄스 형상과 정합되는 2개의 관련 필터(24)를 포함한다. 상기 필터(24)는 RAKE형 필터일 수 있다. 합산 회로(26)는 펄스 정형 필터(24)의 출력에 제공된다.
제1 단계에서는 적응 필터(22)가, 0N이 길이(N)에 대하여 모두 제로인 열 벡 터인 경우, 도 9i의 식으로 표기된 바와 같이, 초기화된다.
제2 단계에서는 이 방법이 도 9j에서 보여주고 있는 식에 따라 새로운 적응 필터 출력을 계산한다.
제3 단계에서는 이 방법이, α가 "1"로 설정될 수 있는 상수인 경우, 도 9k에서 보여주고 있는 바와 같이 필터 계수를 갱신한다.
제4 단계는 변수(i)를 증분시키고, 이 방법이 필터 출력을 다시 계산하도록 상기 제2 단계로 복귀한다.
이와 같이 본 발명에 따른 블라인드 적응 알고리즘이 설명되었지만, 지금부터는 대표적인 WCDMA 용도에 있어서의 그러한 알고리즘의 사용에 대해 설명한다.
WCDMA 용도에 대해 수신 신호 모델이 도 9l의 식으로 표기되는 데, 상기 식에서는 행렬(G(i))이 현재, 특정 사용자의 각각의 송신 칩에 대한 칩 펄스 형상 및 채널 임펄스 응답을 나타내는 열(h(i))을 갖는 채널 행렬이다. 칩에 대하여 적어도 하나의 샘플이 사용된다고 가정하면, 공분산 행렬의 전형적인 크기는 10x10 또는 그보다 크다. 사용자의 관련 시간 변화의 짧은 확산 코드가 행렬(S(i))의 열에 의해 제공된다. 이러한 시간 변화는 WCDMA 시스템에서 사용되는 긴 스크램블 코드에 기인한다. 적응 필터(20)에 의해 추정될 채널 기호는 벡터(b(i))로 스택된다.
앞서 언급한 바와 같이, 스크램블 코드의 사용으로 인해, 적응 필터(20)는 알고있는 일련의 기호(b(i))를 사용하여 훈련될 수 없다. 또한, 적응 필터(20)는, (예를들어, 공통 파일롯 채널로부터의) 알고 있는 어떤 일련의 사용자 칩(S(i) b(i))을 사용하여 성공적으로 훈련될 수 없다. 이는, 전형적으로 시스템의 사용자 의 수가 많음으로 인해 신호가 단지 전체 다운링크 신호의 일부일 뿐이며, 이로 인해 적응 속도가 극히 느려지기 때문이다. 신호 모델이 H(i)=G(i)S(i)로 정의된 앞서 언급한 모델과 대등하기 때문에, 본 발명의 교시에 따른 적응 필터(20)가 직접 적용될 수 있다. 직접적인 LMMSE 해결 방안은 도 9q의 식으로 표기된 형태를 갖는다.
이러한 식에서, 벡터(sH(i)GH(i))는, 다중경로 결합이 칩 레벨로 수행된 다음에 단일 코드 상관기가 사용되는 RAKE 수신기와 대등하다. 이러한 동작의 순서가 또한 역전될 수 있는 데, 다시 말하면, 신호가 먼저 코드 상관기 뱅크에 공급된 후에 다중경로 결합기가 적용될 수 있다. RAKE 수신기가 다중경로 결합용으로 사용하는 채널 추정치는 적응 필터(20)이전의 신호를 사용하여 추정된다.
종래의 LMMSE 해결 방안에 있어서의 행렬 역 동작이 본 발명의 교시에 따른 적응 필터(20)에 의해 교체되기 때문에, 도 4에 도시된 적응 LMMSE 수신기 구조(30 )가 달성되는 데, 이 경우 필터 블럭(24,28)은 앞서 언급한 바와 같이, RAKE 수신기를 구현한다.
위에서 언급한 적응 알고리즘, 결과적으로는 필터(22)가 WCDMA 단말 수신기에 적용되었으며, 그의 성능이 컴퓨터 시뮬레이션의 사용을 통해 추정되었다. 이러한 성능은 단지 종래의 RAKE 수신기만을 사용하여 얻어진 성능과 비교되었다. 시뮬레이션 환경은 UTRA 사양을 기초로 한 완전한 WCDMA 다운링크를 모델로 한다. 이러한 시뮬레이션 환경은, 하나의 수신기 안테나, 페이딩 다중경로 채널(변경된 매개 A 채널, 50㎞/h), 채널 추정, 고속 폐-루프 전력 제어, 정격 1/3 중첩 채널 인코딩, G 변수를 사용한 기하학적인 모델링, 32인 확산 인자, 및 바람직한 사용자 + 19명의 간섭하는 동일 전력 사용자와 같은 변수 및 조건이 존재한다고 가정한 것이었다.
신규한 적응 LMMSE 수신기(30)는 RAKE 수신기(도 4의 블럭(24,28))의 앞에 블라인드 적응 FIR 필터(22)를 적용시킴으로써, 그리고 향상된 수신기의 사용을 위해 SIR 추정기를 변형시킴으로써 구현된다. SIR 추정은 적응 필터(22)의 출력을 사용하여 달성되었다.
성능 비교는 도 5 내지 도 7에 도시되어 있으며, 그 결과의 요약은 표1에 기재되어 있다. Eb/N0으로 측정된 이득은 동일하다는 점에 유념하기 바란다. 표1에는, 매개 A 채널, 50㎞/h라고 가정할 경우, WCDMA 다운링크에서의 RAKE 수신기와 비교해서, 적응 LMMSE 수신기(30)의 사용에 기인한 (바람직한 사용자에 대한 송신 전력의 감소에 따라 측정된) 이득이 기재되어 있다.
이득 @ FER = 10-1 이득 @ BER = 10-3
G = 3 dB 1.0 dB 1.1 dB
G = 9 dB 2.5 dB 2.2 dB
G = 15 dB 3.2 dB 2.9 dB
G 변수는 WCDMA 수신기에서의 AWGN 전력에 대한 총체적인 BS 송신 전력의 관 계를 나타낸다. G가 증가되고, 총체적인 BS 송신 전력이 고정되는 경우, AWGN 전력이 감소된다. 변수 값은 BS로부터의 수신기의 간격 및 간격의 함수에 따른 평균 전파 손실에 의존한다. 화이트 잡음의 상대적인 비율이 감소되는 경우, LMMSE 수신기 (30)를 사용함으로써 얻어지는 이득은 증가한다. 이는 어떤 미지 형태의 수신기라도 고정 개수의 수신기 안테나에 따른 구조화되지 않은 화이트 잡음에 대처할 수 있기 때문이다.
이웃하는 BS로부터의 간섭이 고려되진 않았다는 점에 유념하여야 한다. 이러한 셀간의 간섭이 증가하는 경우, 적응 수신기(30)로부터 얻어지는 이득은, 종래의 RAKE 수신기에 비하여, 또한 증가한다. 셀간의 간섭이 셀 에지 부분에서 최대로 됨으로써, WCDMA 무선 단말기가 셀 에지 부분을 향해 이동할 경우 G를 감소시킴으로써 생기는 이득 손실을 보상한다. 추가의 수신기 안테나가 사용되는 경우, 수신기는 또한 임시적인 컬러 간섭에 부가해서, 공간 컬러 간섭에 가장 유리하게 또는 그에 근접하게 적응할 수도 있는 데, 이는 (동일 개수의 수신 안테나를 지니는 경우) 종래의 RAKE 수신기에 비해 이득을 부가적으로 증가시킬 것이라고 기대된다.
지금부터는 적응 필터(20)의 제2 실시예가 설명될 것이다. 적응 필터의 제2 실시예가 위에서 언급한 제1 실시예 만큼 안정성이 있지는 않지만, CDMA 신호로 실시된 테스트로, 제2 실시예에 따른 적응 필터(20)가 CDMA 시스템, 특히 WCDMA 시스템에서 사용하기에 또한 적합하다는 것이 판명되었다. 제2 실시예의 필터에서는, 적응이 소위 행렬 역의 전제에 대략적인 기초를 둔 것이다. 재귀적 최소 제곱( Recursive Least Square;RLS) 알고리즘과 관련하여, 이러한 방법은 적응 필터(20) 의 제1 실시예보다 빠른 적응 속도를 나타낼 수 있다. 상기 RLS 알고리즘은, LMS, 그리피스 알고리즘 등과 같은 비교적 간단한 LMS-형 알고리즘보다 빠른 적응 속도를 갖는 것으로 알려져 있다. 이러한 RLS 알고리즘은 소위 행렬 역의 전제를 적용한다.
제1 단계에서는 적응 필터(22)가, 0N이 길이(N)에 대하여 모두 제로인 열 벡터인 경우, 도 9m의 식으로 표기된 바와 같이, 초기화된다.
제2 단계에서는 이 방법이 도 9n에서 보여주고 있는 식에 따라 새로운 적응 필터 출력을 계산한다.
제3 단계에서는 이 방법이, Re가 실수부인 경우, 도 9o에서 보여주고 있는 바와 같이 필터 계수를 갱신한다.
상기 제3 단계는 가장 유리한 필터가 대칭이라고 알려져 있는 경우에 임의의 부속-단계를 수행할 수 있다. 이러한 경우에, 도 9p에서 보여주고 있는 식이 연산될 수 있다.
제4 단계는 변수(i)를 증분시키고, 이 방법이 필터 출력을 다시 계산하도록 상기 제2 단계로 복귀한다.
변수(
Figure 112003022728503-pct00001
1,
Figure 112003022728503-pct00002
2)는, 신호 모델이 변화하는 속도에 따라(예를들어, 페이딩 속도에 따라) 느리게 변하거나 또는 일정한 실수 인자이다. 이러한 2개의 변수는, 변화 환경에 있을 때 적응 필터(20)가 과거 상태를 점진적으로 망각하게 하는 "망각 인자(forgetting factor)"로서 언급될 수 있다. 이러한 망각 인자 변수는,
Figure 112003022728503-pct00003
가 "1" 에 가깝지만 "1"보다는 작은 경우,
Figure 112003022728503-pct00004
1=
Figure 112003022728503-pct00005
및
Figure 112003022728503-pct00006
2=
Figure 112003022728503-pct00007
/SQRT(1-
Figure 112003022728503-pct00008
2)과 같은 여러 방식으로 정의될 수 있다.
적응 필터(20)가 하드웨어로 구현되고 종래의 RAKE 수신기 또는 변형된 RAKE 수신기의 앞에 배치될 수 있다. 이점에 관하여 도 10이 참고될 수 있는 데, 도 10은 , 실제로, 동상 성분(I) 및 직교 성분(Q)으로 구성되는 것이 전형적인 한 입력 신호(r(i))(한 수신기 안테나)에 대한 적응 필터(20)의 하드웨어 구현을 보여주고 있다. 이 도면의 하측 부분은 복잡한 계수 부분(20A)과 복잡한 스칼러 벡터 값(g(i))을 출력시키는 합산 블럭(20B)을 보여주고 있으며, 상측 부분은 적응 필터(20)의 적응 부분(20C)을 보여주고 있다. 본 도면에서, 공백 블럭은 한 입력 샘플 간격(예를들어, 칩에 대하여 한 샘플 또는 그 이상의 샘플)의 지연 성분을 나타내고, 기호를 포함하는 블럭은 메모리 소자 또는 레지스터를 나타내며, *는 복소 공역을 취한 것을 나타내고, μ는 계단 크기 변수를 나타낸다.
도 8은 본 발명에 따른 적응 FIR(LMMSE) 수신기(30)를 포함하는 무선 단말기 (40)의 일부에 대한 블럭도이다. 적어도 하나의 안테나(42)는 한 채널로부터 신호를 수신하고 수신 신호를 RF 수신기(Rx;44)의 입력에 인가한다. 이러한 수신기 (44)는 기저대역 변환 블럭(46)을 제공하며, 상기 기저대역 변환 블럭(46)에서는 수신된 RF 신호가 기저대역으로 복조되어 필요에 따라 기저대역 신호를 형성하도록 처리된다. 상기 기저대역 신호는 아날로그-디지털 변환기(ADC;48)에 인가되며, 상기 아날로그-디지털 변환기(48)는 (예를들어, 칩 속도 또는 수배의 칩 속도로) 상 기 (아날로그) 기저대역 신호를 샘플링하고 I 샘플 및 Q 샘플을 출력시킨다. 이들 샘플은 위에서 언급했던 바와 같이 적응 LMMSE 수신기(30)에 의해 계속 동작된다. 수신된 데이터 기호의 추정치는 송신된 데이터 비트를 얻기 위해 디코더(50)에 인가된다. 안테나(42), 수신기(44), 기저대역 변환 블럭(46), ADC(48) 및 디코더(50)는 구성상 모두 종래의 요소일 수도 있고, WCDMA 시스템, 또는 기타 적합한 시스템에서의 동작에 적합할 수도 있다. 예를들면, 몇몇 TDMA 시스템도 또한 본 발명의 교시로부터 이점을 지닐 수 있다.
본 발명의 교시는 도 1에 도시된 종래의 적응 필터보다 분명히 우수한 적응 필터(20)을 제공한다. 공분산 행렬의 역에 의한 승산 동작을 필요로 하는 대신에, 한 행(또는 한 열)의 역 행렬이 계산 또는 추정되고 그리하여 입력 신호(r(i))에 대한 선형 필터(FIR 필터)로서 사용된다. 이점에 관해, 단일 안테나의 경우에는 도 11a가 참고되며, 2개의 안테나의 경우에는 도 11b가 참고될 수 있다. 따라서, 이러한 유형의 동작은 유리하게 공분산 행렬의 역에 의한 승산을 없애며, 더 중요한 점으로는, 위에서 언급한 블라인드 적응 필터 중 하나가 이용되는 경우에도 극히 계산적인 면을 요구하는 행렬 역을 취하는 동작을 없앤다.
적응 필터(20)가 중앙 필터 계수(w0)에 대하여 대칭일 수 있다는 점에 유념해야 한다.
수신기(30)의 적응 필터 부분(20)이 양호한 채널 조건에 직면하는 경우 어떤 이유로 해서, 예를들어 전력을 절약하기 위해 바이패스(제거)되는 경우에는, 수신 기(30)가 종래의 RAKE 수신기로서 기능을 한다.
필터가 대칭일 수 있다는 점(즉, 필터 계수가 w-k=wk*라는 관계를 만족하는 것으로 알려져 있음)이 적응에 이용될 수 있지만, 필터는 동작적이도록 대칭일 필요가 없음으로써, 본 발명의 교시가 오직 대칭 필터와 함께 사용하도록 제한되지 않는다는 점에 유념하기 바란다. 이것은, 예를들면, 다수의 수신기 안테나가 사용되는 경우에, 필터 대칭이 유지되지 않기 때문에, 중요하다. 또한, 어떤 이유로 해서(예를들어, 필터 지연 제한 때문에) P1Q일 경우, 대칭은 P+1 번째 탭에 대하여 유지될 수 있지만, 단지 적절한 정확성이 있는 경우에만 유지될 수 있다. 분명한 점으로는, 이 경우에, 필터 계수 중 일부가 쌍을 이루고 있지 않으며, 대칭 특성이 그러한 계수의 적응에 이용될 수 없다는 점이다. 그러나, P=Q를 선택하는 것은 변수를 선택하는 가장 적합한 방식이다. 필터 대칭에 대한 역 공분산 행렬의 바람직한 특성은 소위 토에플리츠(Toeplitz) 행렬에 적어도 근접하다는 점이다. 이는 행렬이 충분히 크고(다시 말하면, P+1+Q가 충분히 크고) 단지 하나의 안테나가 사용되는 경우에 일반적이다.
또한, 본 발명의 적응 알고리즘이 단지 개시된 WCDMA 수신 실시예만에 국한되는 것이 아니라, LMMSE 추정 또는 최대 공산(ML) 추정과 같은 다른 어떤 유형의 추정이 수행되거나 또는 바람직한 여러 용도에서 일반적으로 사용될 수 있다는 점에도 유념하기 바란다. ML 추정에 대하여는, 관련 공분산 행렬이, 또한 바람직한 신호 성분을 포함하는 총체적인 수신 신호의 공분산이 아니라, 부가(간섭-추가-) 잡음의 공분산 행렬인 것이 일반적이다. 적응 알고리즘을 포함하는 본 발명의 교시는 또한, ML 추정기의 실제 구현을 위해 한 행 또는 열의 역 잡음 공분산 행렬을 추정하는 데에도 적용될 수 있다. 본 발명의 블라인드 적응 필터의 바람직한 실시예의 필터 계수는, ML 추정의 이론에 의해 요구되는 바와 같이 (또한 바람직한 신호 성분을 포함하는) 총체적인 입력 신호를 필터링하는 데 개별적으로 사용될 수 있다.
더군다나, 신호가 수신 및 샘플링되는 채널은 무선 채널일 필요가 없다. 또한, 본 발명의 용도는 (기지국으로부터 이동국으로의) 다운링크에 국한되는 것이 아니라, 또한 (이동국으로부터 기지국으로의) 업링크 방향에도 적용될 수 있다는 점에 유념해야 한다.
따라서, 지금까지 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 본 발명을 특정하게 도시하고 설명하였지만, 당업자라면 형태 및 세부의 변경이 본 발명의 범위 및 사상으로부터 이탈하지 않고서도 이루어질 수 있다는 점을 이해할 것이다.

Claims (26)

  1. 신호를 처리하는 방법에 있어서,
    입력 신호의 샘플들로부터 공분산 행렬을 형성하는 단계;
    선형 필터를 형성하도록 수신 신호의 시간 간격(i)에 대응하는 상기 공분산 행렬의 한 행 또는 한 열의 추정치인 벡터(w(i))를 형성하는 단계;
    상기 선형 필터를 사용하여 성분 마다 추정되는 벡터(g(i))를 형성하는 단계; 및
    미지의 변수의 추정치를 생성시키도록 추정되는 미지의 변수의 펄스 형상과 정합되는 필터에 상기 벡터(g(i))를 적용시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 입력 신호는 WCDMA 신호로서 무선 네트웍의 기지국으로부터 수신되며, 상기 미지의 변수의 펄스 형상과 정합되는 필터는 RAKE 수신기의 정합 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 RAKE 수신기는 칩 레벨 및 단일 코드 상관으로의 다중경로 결합을 수행하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 RAKE 수신기는 코드 상관기 뱅크를 사용한 역확산, 및 상관기 출력을 사용한 기호 레벨로의 다중경로 결합을 수행하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 미지의 변수는 무선 채널로부터 수신되는 데이터 기호로 구성되는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  8. 데이터 신호를 포함하는 신호를 수신하는 수신기에 있어서, 입력 신호의 샘플로부터 공분산 행렬을 형성하고, 선형 필터를 형성하도록 상기 수신 신호의 시간 간격(i)에 대응하는 역 공분산 행렬의 한 행 또는 한 열의 추정치로서 벡터(w(i))를 형성하고, 그리고 상기 선형 필터를 사용하여 성분 마다 추정되는 벡터(g(i))를 형성하도록 상기 선형 필터로 상기 입력 신호를 적응성이 있게 처리하는 신호 처리 수단을 포함하고,
    상기 신호 처리 수단의 출력에 연결된 정합 필터를 더 포함하며, 상기 정합 필터는 미지의 변수의 추정치를 생성시키도록 상기 데이터 신호를 이동시키는 미지의 변수의 펄스 형상과 정합되는 것을 특징으로 하는 수신기.
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  11. 제8항에 있어서, 상기 입력 신호는 WCDMA 신호로서 무선 네트웍의 기지국으로부터 수신되고, 상기 정합 필터는 RAKE 수신기로 구성되는 것을 특징으로 하는 수신기.
  12. 제11항에 있어서, 상기 RAKE 수신기는 단일 코드 상관기와 협력하여 칩 레벨로의 다중경로 결합을 수행하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  13. 제11항에 있어서, 상기 RAKE 수신기는 코드 상관기 뱅크를 사용하는 역확산, 및 상관기 출력을 사용하는 기호 레벨로의 다중경로 결합을 수행하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  14. 제8항에 있어서, 상기 선형 필터는 유한 임펄스 응답(FIR) 필터로서 기능을 하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  15. 제8항에 있어서, 상기 신호 처리 수단은 적응 선형 최소 평균 제곱 오차( LMMSE) 필터로서 기능을 하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  16. 제8항에 있어서, 상기 신호 처리 수단은 훈련 과정 없이 동작하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  17. 제8항에 있어서, 상기 선형 필터의 계수들은 (P+1) 번째 열 또는 행의 역 공분산 행렬 ((Crr(i))-1)에 수렴하여 복잡한 행렬 역을 취할 필요가 없게 하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  18. 제8항에 있어서, 상기 선형 필터의 계수는 (P+1) 번째 열 또는 행의 역 공분산 행렬에 수렴하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  19. 신호를 처리하는 방법에 있어서,
    역 공분산 행렬에 의한 입력 신호 벡터의 필요한 승산을 선형 필터링으로 교체하는 단계로서, 상기 역 공분산 행렬이 총체적인 신호 공분산 행렬 또는 간섭-추가-잡음 공분산 행렬 중 하나이며, 시간 간격(i)에 대응하는 직접 계산되거나 추정된 한 행 또는 한 열의 역 공분산 행렬의 필터 성분이 선형 필터 계수로서 사용되는 단계;
    상기 선형 필터를 사용하여 성분 마다 추정되는 벡터(g(i))를 필터 출력으로부터 형성하는 단계; 및
    역 공분산 행렬을 입력 신호 벡터에 직접 승산함으로써 얻어졌던 벡터 대신에 상기 벡터(g(i))를 사용하는 단계;를 포함하고,
    상기 공분산 행렬이 간섭-추가-잡음 공분산 행렬인 경우, 원하는 필터가 적응을 통해 탐색될 때, 상기 원하는 필터가 상기 출력 벡터 (g(i))를 생성시키도록 원하는 신호를 포함하는 총체적인 신호를 필터링하는 데 사용되고,
    상기 총체적인 신호 공분산 행렬 또는 상기 간섭-추가-잡음 공분산 행렬 중 어느 하나를 사용하여 생성되는 필터 출력이 상기 입력 신호에 의해 수반되는 미지의 변수의 펄스 형상과 정합되는 부가적인 필터의 사용을 통해 미지의 변수를 추정하는 데 이용되는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 선형 필터(w(i))는 상기 역 공분산 행렬의 한 행 또는 열에 수렴하거나 그에 근접하게 수렴하는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
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  23. 제19항에 있어서, 상기 미지의 변수가 데이터 기호인 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  24. 제19항에 있어서, 상기 미지의 변수가 WCDMA 채널을 통해 전송되는 데이터 기호인 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  25. 제23항에 있어서, 상기 부가적인 필터는 칩 레벨 및 단일 코드 상관으로의 다중경로 결합을 수행하는 RAKE 수신기로 구성되는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
  26. 제23항에 있어서, 상기 부가적인 필터는 코드 상관기 뱅크를 사용하는 역확산, 및 상관기 출력을 사용하는 기호 레벨로의 다중경로 결합을 수행하는 RAKE 수신기로 구성되는 것을 특징으로 하는 입력 신호의 처리 방법.
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