KR100874004B1

KR100874004B1 - 이동통신 시스템에서 공간 시간 부호의 검출 방법

Info

Publication number: KR100874004B1
Application number: KR1020060123915A
Authority: KR
Inventors: 방영조; 유창완; 방승재; 김대호; 박윤옥; 안지환; 김일민
Original assignee: 한국전자통신연구원; 삼성전자주식회사
Priority date: 2006-12-07
Filing date: 2006-12-07
Publication date: 2008-12-17
Also published as: KR20080051992A; US20080137781A1; US7899138B2

Abstract

본 발명은 이동통신 시스템에서 공간 시간 부호의 검출 방법에 관한 것이다.

다수개의 송신 안테나에 대한 공간 시간 부호 B의 검출을 수행할 때, 최초 행렬 B의 특수한 구조를 이용하여 일반적으로 구해지는 ML(Maximum Likelihood) 메트릭의 변수를 줄여 새로운 ML 메트릭으로 정의하고, 두 개의 의존적인 스피어 디코딩을 수행하여 교집합을 구함으로써 ML 메트릭으로부터 신호를 탐지한다.

따라서, 새로 정의된 ML 메트릭을 이용하여 다수개의 송신 안테나에 대한 공간 시간 부호 B의 검출을 수행하기 때문에 행렬 계산량을 줄일 수 있으며, 두 개의 의존적인 스피어 디코딩을 수행함으로써 계산량을 감소시킬 수 있다. 또한, 채널 상황에 따라 심볼의 검출 순서를 바꾸어 주기 때문에 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.

공간 시간 부호, 검출, 스피어 디코딩, 다중 안테나

Description

이동통신 시스템에서 공간 시간 부호의 검출 방법{Method for detection of space-time code in wireless communication system with 4 Tx antenna}

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 시스템의 개략도이다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법의 흐름도이다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 4-QAM 방식과 기존 방식의 수행 시간을 비교하는 예시도이다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 4-QAM 방식과 기존 방식의 CPU 클럭을 비교하는 예시도이다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 16-QAM 방식과 기존 방식의 수행 시간을 비교하는 예시도이다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 16-QAM 방식과 기존 방식의 CPU 클럭을 비교하는 예시도이다.

본 발명은 이동통신 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게는 공간 시간 부호의 검출 방법에 관한 것이다.

일반적으로 이동통신 시스템의 한 부류인 와이브로(Wibro)은 무선과 광대역이라는 두 가지 의미를 지니는 휴대 인터넷 시스템을 의미한다. 와이브로 시스템은 2004년 7월 29일 정보통신부에 의해 IEEE 802.16을 만족하고, 5가지 성능 기준을 만족하는 시스템으로 정의되었다. 여기서 5가지 성능 기준은 ① 60km/h의 속도로 이동 단말이 이동할 때, 셀 경계에서 최소 하향 512kbps, 상향 128kbps를 보장하고 ② 채널 대역폭은 9MHz 이상이며, ③ 사업자간 장비의 로밍 의무, ④ 주파수 재 사용 계수는 1 및 ⑤ 주파수간 간섭을 최소화하기 위하여 TDD 방식을 이용하나 송수신 타임 슬롯(time slot) 동기는 일치하도록 하는 것이다.

IEEE 802.16e에서는 시스템에 4개의 송신 안테나가 있는 경우, 3가지 사용 가능한 공간 시간 부호(space-time code)를 정의하고 있다. 이 3가지 송신 방식은 3개의 행렬 A, B 및 C로 나타나며, 각각의 공간 시간 부호는 서로 다른 심볼 송신률과 다이버시티 이득을 가진다. 이중에서도 특히 공간 시간 부호 B는 심볼 송신률과 다이버시티 이득의 좋은 교환(trade off) 성능을 가지고 있으며, 이는 다음과 같이 주어진다.

여기서 세로 축은 안테나를 나타내며, 동시에 4개의 안테나로부터 4개의 심 볼들이 전송됨을 알 수 있다. 가로 축은 시간 혹은 캐리어 부 주파수(carrier frequency)를 나타낸다.

상기에서 주어진 공간 시간 부호로 심볼들을 전송하는 경우에는 다수의 심볼들이 수신단에 동시에 수신되기 때문에, 시스템의 전체 성능은 수신단에서의 효율적인 검출 방법에 의해 크게 좌우된다. 종래에 제안된 많은 검출 방법들 중 최적의 성능을 보이는 검출 방법은 Maximum Likelihood(ML) 검출이다.

그러나, ML 검출은 검출 방식의 복잡도가 매우 높다. 특히, 컨스틸레이션(constellation)의 크기가 커지는 경우(예를 들어, 16-QAM 또는 64-QAM) 시스템의 복잡도가 매우 커지기 때문에, 실시간 검출이 불가능하다는 단점이 있다.

이와 같은 복잡도를 줄이면서 최적의 성능인 ML 성능을 제공하기 위해서, 스피어 디코딩(sphere decoding) 방식이 대두되었다. 이 방식에서는 수신 신호로부터 가까운 거리에 있는 컨스틸레이션 점들만을 검사하기 때문에, 복잡도가 기존의 단순한 ML 검출보다 훨씬 낮아지게 된다.

그러나, 하향 링크를 고려할 때 일반적으로 이동 단말의 크기는 매우 제한되어 있기 때문에 하나의 이동 단말에 다수의 수신 안테나가 위치하기는 어렵다. 실제로 와이브로 시스템에서는 2개 이상의 수신 안테나까지 정의된다고 하더라도, 많은 수의 이동 단말에는 송신단보다는 적은 수의 수신 안테나를 가지게 된다.

특히, Z. Yang, C. Liu and J. He에 의해 제안되어 IEEE Signal Processing Letters에 기재되어 있는 "A new approach for fast generalized sphere decoding in MIMO systems" 방식은 수신 안테나의 수가 송신 안테나의 수보다 적은 경우 가 장 빠른 스피어 디코딩 방식으로 알려져 있다. 그러나, 와이브로 시스템에서와 같이 4개의 송신 안테나가 있고 컨스틸레이션의 크기가 큰 경우에는 여전히 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서, 실제 시스템에 적용하기에는 어려움이 있다.

시스템의 복잡도를 낮추고 부 최적(suboptimum)의 성능을 제공하는 방식들로는, ZF(Zero-Forcing), MMSE(Minimum Mean Squarred Error), SIC(ZF with Successive Interference Cancellation), MMSE with SIC 등의 여러 방법이 있다. 그러나, 이러한 방식들은 ML 성능을 제공하지 않으므로 ML 성능을 보장하는 스피어 디코딩 방식보다도 좋지 못한 성능만을 제공한다.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 다수개의 송신 안테나가 있는 이동통신 시스템에서 공간-시간 부호를 검출하는 방법을 제공한다.

상기 본 발명의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 특징인 공간 시간 부호를 검출하는 방법은, 다수개의 송신 안테나를 포함하는 이동통신 시스템에서 공간 시간 부호를 검출하는 방법에 있어서,

상기 다수개의 송신 안테나로부터 송신되는 신호를 수신하고, 상기 수신한 신호--여기서 수신한 신호들은 제1 심볼과 제2 심볼이 쌍으로 구성되는 제1 심볼 그룹과 제2 심볼 그룹으로 분류되며, 각각의 심볼은 하나 이상의 비트로 구성되는 허수부와 실수부를 포함함--의 송신 안테나에 대한 채널 상태를 파악하여 상기 심 볼 그룹들에 대한 검출 순서를 결정하는 단계; 상기 채널 상태에 따라 상기 제1 심볼 그룹에 대한 검출이 결정되면, 상기 제1 심볼 그룹에 대해 ML(Maximum Likelihood) 메트릭을 구하는 단계; 상기 구한 ML 메트릭에 스피어 디코딩을 수행하여 상기 제1 심볼 그룹의 제1 심볼 및 제2 심볼에 대한 한비트의 허수부와 한비트의 실수부를 차례로 검출하는 단계; 및 상기 검출한 제1 심볼 그룹을 토대로 제2 심볼 그룹을 단일 심볼로 검출하는 단계를 포함한다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다. 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 붙였다.

또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 발명의 실시예를 설명하기 앞서, 상기 행렬에 표기한 공간 시간 부호 B는 4 × 4 행렬로 이루어져 있다. 그러나, 세 번째 열과 네 번째 열에는 첫 번째와 두 번째 열과는 전혀 다른 심볼들이 전송되고, 수신단에서는 다른 타임 슬롯 또는 다른 주파수에서 공간 시간 부호를 수신한다. 그러므로, 다음 [수학식 1]과 같이 첫 번째 열과 두 번째 열만을 고려하여 공간 시간 부호가 생성된다고 가정한다.

이와 같은 가정 하에서, 공간 시간 부호를 검출하는 시스템에 대하여 도 1을 참고로 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 시스템의 개략도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 수신단에 1개의 수신 안테나만이 존재한다고 가정하면, 수신단에서 첫 번째와 두 번째 시간 슬롯에서 수신하는 신호는 다음 [수학식 2]와 같다.

여기서 hj는 j번째 송신 안테나와 수신 안테나 사이의 채널 이득을 의미한다. 그리고, ni는 i번째 타임 슬롯에서의 백색 잡음을 나타낸다. 이 경우, ML 검출은 다음 [수학식 3]과 같이 수행된다.

여기서, S는 컨스털레이션을 나타내며, ML 메트릭(metric)은 다음 [수학식 4]와 같이 주어진다.

[수학식 4]를 정리하면, 다음 [수학식 5]와 같이 ML 메트릭을 나타낼 수 있는데, 이는 본 발명의 실시예에 따라 새로 유도된 식으로써, 오른쪽의 각 항에 포함되는 변수의 수를 줄여 행렬 연산을 간단하게 수행할 수 있다.

[수학식 5]에서 여러 벡터들과 행렬들은 다음과 같이 정의된다.

또한, [수학식 5]의 ML 메트릭은 다음 [수학식 6]과 같이 작성될 수도 있다.

단, 여기서

이고,

이다.

또한, 두 개의 행렬 F_A와 F_B는 다음의 두 행렬

와

에 일반화된 촐레스키 디콤포지션(Cholesky decomposition)을 적용함으로써 얻어진다. 또한, [수학식 6]은 다음 [수학식 7]과 같이 작성될 수 있다.

여기서,

는

의 j번째 원소이고,

는 F_A의 (i, j)번째 원소이다. 마찬가지로

와 가 정의된다.

스피어 디코딩을 적용하기 위해서, 주어진 ML 메트릭 M이 미리 정의된 상수 C보다 작도록 제한된다. 이 경우 두 개의 필요조건은 다음 [수학식 8] 및 [수학식 9]와 같이 주어진다.

여기서, 본 발명의 실시예는 두 개의 의존적인 스피어 디코딩 수식을 갖게 된다. 본 발명의 실시예에서는 우선 x₃과 x₄를 검출하고, 그 다음 x1과 x2를 검출한다고 가정한다. 또한, 각 심볼들은 4-PSK의 컨스틸레이션을 가진다고 가정한다. 즉, 각 심볼들은 {1, -1, j, -j}의 4가지 값 중 어느 하나를 가질 수 있다.

그러므로

과

는 +1이나 -1의 값을 가진다. 다음은 상기 [수학식 8]로 주어지는 스피어 디코딩 방식만을 먼저 설명하기로 한다.

상기에서 언급한 Z. Yang에 의해 제안된 방식을 그대로 적용하여 [수학식 1]을 풀면

는 다음 [수학식 11]으로 추정된다.

단, 여기서

가 양수인 경우에는

또는

가 음수인 경우에는

로 풀이된다.

동일한 방식으로 [수학식 9]를 풀어

에 대한 조건을 다음과 같이 구할 수 있다.

그러므로, x₄의 허수 부분에 대한 조건은 다음 [수학식 12]와 같이 주어진다.

상기 방식을 반복 적용함으로써,

에 대한 조건을 다음과 같이 구할 수 있다.

단 여기서,

가 양수인 경우에는,

가 음수인 경우에는,

로 구해진다.

동일한 방식으로 [수학식 9]를 폴어

에 대한 조건을 구할 수 있고, 상기 [수학식 12]와 비슷한 방식으로 x₄의 실수 부분에 대한 조건은 다음 [수학식 13]과 같이 주어진다.

마찬가지로, x₃의 허수 부분과 실수 부분에 대한 조건을 다음 [수학식 14] 및 [수학식 15]와 같이 구할 수 있다.

상기 [수학식 12] 내지 [수학식 15]에 의해 구해진 심볼의 허수 및 실수부에 대한 추정치들을 각각 나타내기 위해서 -(bar)를 심볼들 위에 표시한다. 결국, x₃과 x₄의 추정치는 다음 [수학식 16]과 같이 주어진다.

상기와 같이 x₃과 x₄를 디텍트 한 후 다음과 같이 x₁과 x₂를 디텍트한다. 본 발명의 실시예에서는 일반적인 방식에서와는 달리, 남은 두 심볼에 대해서는 스피어 디코딩 방식을 적용하지 않고, 알라모티(Alamouti) 디코딩 방식을 적용한다.

먼저 [수학식 16]에 주어진 x₃과 x₄의 추정치를 [수학식 2]에 대입하면 다음 [수학식 17]과 같다.

단, 여기서

[수학식 17]은 단순히 알라모티 코딩이 한 번 적용된 경우의 수신 신호를 나타낸다. 그러므로, 매우 간단한 검출을 수행할 수 있으며, x₁과 x₂를 디텍트한 결과는 다음과 같다.

단,

상기 수학식에서 sign은 시그넘(signum) 함수를 의미한다.

[수학식 18]로부터 x₁과 x₂의 실수부 및 허수부에 대한 추정치는 다음과 같 이 간단하게 구해진다.

결국, x_A와 x_B에 대한 추정치를 갖게 된다. 아래에서는 추정치임을 나타내기 위해 각각 -(bar)를 추가하여 표시한다. 상기에서 구해진 추정치를 사용하여 C'을 다음 [수학식 20]과 같이 계산한다.

만약, C' > C 이면 기존의 스피어 코딩 방식과 마찬가지로, 주어진 반지름 C 이내에는 가능한 컨스틸레이션 점이 없음을 나타낸다. 그러므로 C 값은 미리 정해진 방식에 의해 증가하게 된다. 그러나 C' < C 이면, 가능한 컨스틸레이션 포인트가 찾아진다.

그러므로, 최초에는 [수학식 7]이 상수 C 보다 작거나 같도록 제한되고, 이로부터 두 개의 필요 조건을 도출한다. 이제는 상수 C가 상수 C'으로 변환된다. 이러한 방식으로 어떤 가능한 컨스틸레이션 점도 발견되지 않을 때 까지 위의 과정을 반복한다. 이 경우, 맨 마지막에 찾아진 가능한 점이 ML 추정치가 된다.

이상에서는 수신 안테나의 개수가 1개인 경우를 가정하였다. 아래에서는 이 결과를 임의의 n_r개의 수신 안테나가 존재하는 경우로 일반화하여 설명한다. 먼저 [수학식 5]로 주어진 ML 메트릭은 다음 [수학식 21]과 같이 주어진다.

단,

이며, k는 수신 안테나 인덱스를 나타낸다.

여기서 상수 Z를 Z = min(2n_r, 6)으로 정의하면 ML 메트릭은 다음과 같이 주어진다.

주어진 수식을 상기에서 기술한 방법으로 풀면,

는 다음 [수학식 22]와 같이 추정된다.

여기서, 만약

가 양수인 경우에는

이고,

가 음수인 경우에는

마찬가지 방법으로,

를 추정하고, [수학식 12] 내지 [수학식 15]에 의해서 x₃과 x₄의 허수부와 실수부에 대한 추정치들을 구할 수 있다. 그 다음단계는 상기에서 기술한 하나의 수신 안테나를 가지는 경우와 동일하다.

지금까지는 4-QAM의 경우만을 예로하여 설명하였다. 그러나, 위의 결과는 임 의의 M-QAM의 경우로 일반화될 수 잇다. 우선, 설명의 편의를 위하여 16-QAM을 실시예로 하여 설명한다. 이 경우에는

와

가 {-3, -1, 1, 3} 중의 어느 하나의 값을 선택한다.

우선

를 추정하면, 상기에서 언급한 Z. Yang, C. Liu and J. He에 의해 제안된 기술대로 다음의 변환을 수행한다. 만약

의 값이 양수이면 j에 해당하는

에 대해서 다음의 변환을 수행한다.

만약,

의 값이 음수이면 j에 해당하는

에 대해서 다음의 변환을 수행한다.

상기에서 주어진

를 이진수 형태로 나타내면 다음과 같다.

상기의 수식을 이용하면

에 대한 추정치를 다음과 같이 구할 수 있다.

이와 마찬가지로,

에 대한 추정치를 다음과 같이 구할 수 있다.

만약

와

가 같은 부호를 가진다면

와

는 같은 값을 가지게 되고, 결국

와

도 같아진다. 그러므로,

와

가 성립된다.

그러나

와

가 다른 부호를 가진다면,

와

가 성립되지 않는다. 예를 들어,

는 양수,

는 음수인 경우를 가정하면 이 경우,

이다.

여기서 상수

와

는 모두 {0, 1, 2, 3} 중의 하나의 값을 선택하게 되므로,

는

에 대한 1의 보수로 생각될 수 있다. 그러므로,

와

를 사용하여

는 다음 [수학식 23]과 같이 추정될 수 있다.

여기서, dot(·)는 1의 보수를 나타낸다.

동일한 방법을 사용하여

는 다음과 같이 추정될 수 있다.

[수학식 24]에서,

만약

와

가 같은 부호를 가지면,

만약,

와

가 다른 부호를 가지면, 위의

에 대한 수식에서

은 그 값의 1의 보수로 바뀌어야 한다. 이제

의 허수부는 다음 [수학식 25]와 같이 추정된다.

상기와 마찬가지 방법으로

의 실수부와

의 허수부 및 실수부를 추정할 수 있다. 즉,

의 허수부, 실수부 및

의 허수부, 실수부를 차례대로 추정한다. 이때, 다수의 비트로 구성되는 허수부와 실수부는 LSB(Least Significant Beat)로 부터 MSB(Most Significant Beat)의 순서로 추정된다.

그 다음 [수학식 17] 및 [수학식 18]을 사용하여

와

를 추정한다. 최종적으로 ML 추정치인

와

를 얻기 위해서는 컨스틸레이션에 있는 모든 점들 중에서

와

에 가장 가까운 점들을 선택한다.

이상에서는 16-QAM의 경우에 대하여 살펴보았으며, 이를 좀 더 확장하여 M-QAM의 경우를 살펴보면 다음과 같다.

M-QAM의 경우에는

와

가 {

,

, …, -1, 1, …,

,

} 중 어느 하나의 값을 선택한다. 이 경우에는, 만약

의 값이 양수이면 j에 해당하는

에 대하여 다음 [수학식 26]과 같은 변환을 수행한다.

만약

의 값이 음수이면 j에 해당하는

에 대하여 다음 [수학식 27]과 같은 변환을 수행한다.

이 변환이 수행된 이후의 검출 방법은 상기에서 설명한 16-QAM에 기술한 방 식과 동일하다.

마지막으로 검출 성능을 향상시키기 위하여, 검출 순서화(ordering)을 수행한다. 상기에서 설명한 방식에서는 x₃과 x₄를 먼저 추정하고, 그 다음에 x₁과 x₂를 추정한다. 이러한 방식은 x₃과 x₄가 통과하는 채널이 x₁과 x₂가 통과하는 채널보다 상태가 좋은 경우에 좋은 성능을 낸다 그러나, 반대로 x₃과 x₄가 통과하는 채널이 x₁과 x₂가 통과하는 채널보다 상태가 나쁜 경우에는 에러 전파(error propagation) 효과 때문에 좋은 성능을 낼 수 없다.

이러한 경우에는 x₁과 x₂를 먼저 추정하고, 그 다음에 x₃과 x₄를 추정한다. 일반적으로 다음의 [수학식 28]이 만족되는 경우에 x₁과 x₂를 먼저 추정하고, 만족되지 않는 경우에 x₃과 x₄를 먼저 추정한다.

다음은 상기에서 설명한 검출 방법에 대하여 도 2를 참조로 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법의 흐름도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 먼저 n_r개의 수신 안테나로부터 신호를 수신(S100)하면, 신호를 수신한 다수의 채널 중 어떤 채널의 상태가 좋은지에 대해 판단(S110)한다. 본 발명의 실시예에서는 4개의 안테나에 대한 신호를 검출하는 것을 예로 하여 설명하고 있기 때문에, 송신 안테나 3과 4로부터의 채널이 송신 안테나 1과 2로부터의 채널보다 상태가 좋은지 여부에 대해 판단한다.

만약 송신 안테나 3과 4의 채널이 송신 안테나 1과 2의 채널보다 더 좋은 경우, 스피어 디코딩을 수행하기 위해 생성된 ML 메트릭의 F([수학식 6]의 F_A 및 F_B)를 구하기 위하여 촐레스키 디콤퍼지션을 수행(S120)한다. 여기서 촐레스키 디콤퍼지션은 이미 알려진 사항으로, 본 발명의 실시예에서는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.

촐레스키 디콤퍼지션의 수행으로 ML 메트릭이 구해지면, 두 개의 의존적인 스피어 디코더를 사용하여 x₃과 c₄를 디텍트(S130)한다. 여기서 스피어 디코더를 이용하여 x₃과 c₄를 디텍트하는 방법은 이미 알려진 사항으로 본 발명의 실시예에서 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.

x₃과 c₄가 디텍트되면, 상기에서 설명한 [수학식 17]을 이용하여 단일 심볼 검출 방법을 통해 x₁과 x₂를 디텍트(S140)한다. x₁과 x₂를 디텍트함에 있어서는 Alamouti 디코딩 방식을 적용한다.

상기에서 설명한 S120 단계 내지 S140 단계는 송신 안테나 3과 4로부터의 채널이 송신 안테나 1과 2로부터의 채널보다 상태가 좋은 경우에 수행하는 것이며, 반대로 송신 안테나 1과 2로부터의 채널 상태가 송신 안테나 3과 4로부터의 채널 상태보다 좋은 경우촐레스키 디콤포지션을 수행한 후(S160), x₁과 x₂를 먼저 스피어 디코더를 사용하여 디텍트(S170)하고, 그 후 x₃과 x₄를 단일 심볼 검출 방법을 이용하여 디텍트(S180)한다.

상기에서와 같이 x₁, x₂, x₃ 및 x₄를 모두 디텍트하면, 스피어 디코더의 반지름을 갱신(S150)한다. 갱신한 스피어 디코더의 반지름 내에 컨스틸레이션 포인트가 하나만 존재할 때 까지 상기에서 설명한 검출 방법을 반복하여 수행한다.

다음은, 본 발명의 실시예에 따른 4-QAM 방식과 16-QAM 방식을 사용할 경우의 수행 시간 및 CPU 클럭과 기존 방식을 사용하였을 경우의 수행 시간 및 CPU 클럭을 도 3a 내지 도 4b을 참조로 비교하기로 한다

도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 4-QAM 방식과 기존 방식의 수행 시간 및 CPU 클럭 수를 비교하는 예시도이다.

여기서, Z. Yang, C. Liu 및 J. He에 의해 제안된 방식을 "best known scheme"이라 명명하였다. 도 3a는 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법과 best known scheme에 따른 검출 방법을 수행하였을 때, 수행 시간에 대해 비교하였다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법이 훨씬 적은 수행 시간을 필요로 하는 것을 볼 수 있다. 특히, 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio, 신호대 잡음비) 영역에서 향상폭이 큼을 알 수 있다.

또한, 도 4에 도시된 바와 같이, CPU의 클럭 수도 본 발명의 실시예에 따른 4-QAM 방식에서의 CPU 클럭 수가 best known scheme 방식으로 검출을 수행하였을 때 보다 훨씬 낮음을 알 수 있다. 여기서 CPU의 클럭수는 시스템의 복잡도와 비례 하며, CPU의 클럭수가 높으면 높을수록 시스템의 복잡도도 높음을 알 수 있다.

도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 16-QAM 방식과 기존 방식의 수행 시간 및 CPU 클럭을 비교하는 예시도이다.

도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 16-QAM 방식을 사용하는 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법은 수행 시간과 CPU 클럭 수에 대한 성능이 기존의 방식을 사용하여 검출을 수행하는 방법에 비해 훨씬 좋음을 알 수 있다. 이는 4-QAM 방식과 동일하다.

여기서, 전술한 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체 역시 본 발명의 범주에 포함되는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

전술한 실시예에 따르면, 4 개의 송신 안테나에 대한 공간시간 부호 B의 검출을 수행할 때, 기존의 스피어 디코딩 방식을 사용하는 경우와 비교하여 훨씬 낮은 복잡도로도 동일한 ML 성능을 제공할 수 있다.

Claims

다수개의 송신 안테나에 대한 공간 시간 부호를 검출하는 방법에 있어서,

상기 다수개의 송신 안테나로부터 송신되는 신호를 수신하고, 상기 수신한 신호--여기서 수신한 신호들은 제1 심볼과 제2 심볼이 쌍으로 구성되는 제1 심볼 그룹과 제2 심볼 그룹으로 분류되며, 각각의 심볼은 하나 이상의 비트로 구성되는 허수부와 실수부를 포함함--의 송신 안테나에 대한 채널 상태를 파악하여 상기 심볼 그룹들에 대한 검출 순서를 결정하는 단계;

상기 채널 상태에 따라 상기 제1 심볼 그룹에 대한 검출이 결정되면, 상기 제1 심볼 그룹에 대해 ML(Maximum Likelihood) 메트릭을 구하는 단계;

상기 구한 ML 메트릭에 스피어 디코딩을 수행하여 상기 제1 심볼 그룹의 제1 심볼 및 제2 심볼에 대한 한비트의 허수부와 한비트의 실수부를 차례로 검출하는 단계; 및

상기 검출한 제1 심볼 그룹에 알라모티 디코딩을 수행하여 제2 심볼 그룹을 단일 심볼로 검출하는 단계

를 포함하는 공간 시간 부호 검출 방법.
제1항에 있어서,

상기 ML 메트릭은, 두 개의 스피어 디코딩 방식을 상기 제1 심볼 그룹에 적용하여 얻어진 결과의 교집합으로 구해지는 공간 시간 부호 검출 방법.
제2항에 있어서,

상기 ML 메트릭은, 상기 스피어 디코딩 방식에 사용된 스피어 디코더의 반지름보다 작게 구해지는 공간 시간 부호 검출 방법.
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제1항에 있어서,

상기 제1 심볼 및 제2 심볼이 두 개 이상의 비트로 구성된 허수부 및 실수부는 LSB(Least Significant Beat)로부터 MSB(Most Significant Beat)의 순서로 검출되는 공간 시간 부호 검출 방법.
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제1항에 있어서,

상기 ML 메트릭은 상기 제1 심볼 그룹 또는 제2 심볼 그룹에 촐레스키 디콤퍼지션을 수행하여 구해지는 공간 시간 부호 검출 방법.
제10항에 있어서,

상기 제2 심볼 그룹을 단일 심볼로 검출하고, 공간 시간 부호를 검출하는 기준이 되는 스피어 디코더의 반지름 변수를 갱신하는 단계

를 더 포함하는 공간 시간 부호 검출 방법.
제11항에 있어서,

상기 제1 심볼 그룹 및 제2 심볼 그룹에 대한 검출 값이 상기 스피어 디코더의 반지름보다 크면, 상기 스피어 디코더의 반지름 변수 이내에 컨스틸레이션이 없음을 알리는 공간 시간 부호 검출 방법.
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