KR100888649B1

KR100888649B1 - Decoder for Detecting Transmitted Signal at MIMO system and Method thereof

Info

Publication number: KR100888649B1
Application number: KR1020060120584A
Authority: KR
Inventors: 박인숙; 안재영; 김성락; 정현규
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2006-12-01
Filing date: 2006-12-01
Publication date: 2009-03-13
Also published as: WO2008066226A3; WO2008066226A2; KR20080049957A

Abstract

본 발명은 MIMO 시스템에서 송신 신호 검출을 위한 복호 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a decoding apparatus and method for detecting a transmission signal in a MIMO system.

이를 위하여 본 발명은 채널 상태를 나타내는 행렬에 대해 재정렬 QR 분해를 수행하여 유니타리 행렬과 상삼각 행렬을 산출하고, 수신 신호에 유니타리 행렬의 전치 행렬을 곱하여 벡터를 산출한 후, 산출된 벡터와 상삼각 행렬로부터 초기 검출 격자점 및 최소 아이겐 벨류 값을 산출하여 최대우도점을 검출하는 송신 신호의 검출 방법을 제공한다. 또한, 수신 신호에 대한 재정렬 QR 분해를 수행하는 QR 분해부, 수신 신호에 유니타리 행렬의 전치 행렬을 곱하여 벡터를 산출하는 벡터 산출부, 초기 검출 격자점을 산출하는 초기 검출 격자점 검출부, 최소 아이겐 벨류 값을 산출하는 아이겐 벨류 추출부 및 초기 검출 격자점과 최소 아이겐 벨류 값을 이용하여 최대우도점을 검출하는 최대우도점 검출부를 포함하는 송신 신호 검출 장치를 제공한다.To this end, the present invention calculates a unitary matrix and an upper triangular matrix by performing reordering QR decomposition on a matrix representing a channel state, multiplies the transposed matrix of the unitary matrix by the received signal, calculates a vector, and then calculates a vector. A method of detecting a transmission signal for detecting a maximum likelihood point by calculating an initial detection lattice point and a minimum eigen value from an upper triangular matrix. In addition, a QR decomposition unit for performing reordering QR decomposition on the received signal, a vector calculation unit for multiplying the received signal by a transpose matrix of the unitary matrix, a vector calculation unit, an initial detection grid point detection unit for calculating an initial detection grid point, minimum eigen Provided is a transmission signal detection apparatus including an eigen value extractor for calculating a value and a maximum likelihood point detector for detecting a maximum likelihood point using an initial detection lattice point and a minimum eigen value.

본 발명에 의하면, 최대우도점 검출을 위한 계산량을 상당히 줄일 수 있으며, 최대우도점을 찾기 위한 계산을 수행하는 격자점들의 선택 범위를 작게하여 낮은 복잡도를 갖는 복호기를 구현할 수 있다.According to the present invention, it is possible to considerably reduce the calculation amount for the maximum likelihood point detection, and to implement a decoder having a low complexity by reducing the selection range of the grid points for performing the calculation for finding the maximum likelihood point.

MIMO, 복호기, 최대우도점, 격자점, 송신신호 검출, 별모양, Starlike, SLD MIMO, Decoder, Maximum Likelihood Point, Lattice Point, Transmission Signal Detection, Star Shape, Starlike, SLD

Description

Decoder for Detecting Transmitted Signal at MIMO system and Method

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 2차원 격자점의 배열 구조를 나타낸 도면,1 is a view showing an arrangement structure of a two-dimensional grid point according to an embodiment of the present invention,

도 2는 본 발명의 실시예에 따라 별모양 복호기에서 수행되는 송신 신호 검출 방법을 설명하기 위한 순서도,2 is a flowchart illustrating a transmission signal detection method performed in a star decoder according to an embodiment of the present invention;

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 최대우도점 검출 방법을 설명하기 위한 순서도,3 is a flowchart illustrating a method of detecting a maximum likelihood point according to an embodiment of the present invention;

도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 LLR 벡터 산출 방법을 설명하기 위한 순서도,4 is a flowchart illustrating a method of calculating an LLR vector according to a first embodiment of the present invention;

도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 LLR 벡터 산출 방법을 설명하기 위한 순서도,5 is a flowchart illustrating a method of calculating an LLR vector according to a second embodiment of the present invention;

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 최대우도점 검출 및 LLR 벡터 산출 방법을 설명하기 위한 순서도,6 is a flowchart illustrating a method of detecting a maximum likelihood point and calculating an LLR vector according to an embodiment of the present invention;

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 별모양 복호기의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록 구성도,7 is a block diagram schematically showing the internal configuration of the star decoder according to an embodiment of the present invention;

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 별모양 복호기를 포함하는 다중 안테나 시스템의 수신기를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.8 is a block diagram schematically illustrating a receiver of a multi-antenna system including a star decoder according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명은 MIMO 시스템에서 송신 신호 검출을 위한 복호 장치 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 다수의 신호로 이루어지는 수신 신호 벡터로부터 송신 신호 벡터를 검출할 때, 최대우도검출에 가까운 검출 성능을 제공하며 낮은 복잡도를 가지는 복호 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a decoding apparatus and method for detecting a transmission signal in a MIMO system. More specifically, when detecting a transmission signal vector from a received signal vector consisting of a plurality of signals in a multiple input multiple output (MIMO) system, the decoding apparatus and method that provides a detection performance close to the maximum likelihood detection and has a low complexity It is about.

기존의 무선 이동통신 시스템은 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 데이터 서비스 위주로 중심축이 이동하고, 더 많은 데이터를 더 빨리 더 낮은 오류 확률로 전송하기 위한 차세대 무선 전송 기술이 요구된다. 특히 데이터 요구량이 많은 순방향 링크에서의 고속 데이터 전송이 중요성을 더해가고 있다. 그러나 이동통신 환경은 페이딩, 음영 효과, 전파 감쇠, 잡음 및 간섭 등에 의해 신호의 신뢰성을 크게 저하시킨다. Conventional wireless mobile communication systems are mainly voice services, and mainly rely on channel coding to overcome channel degradation. But with the growing demand for high-quality multimedia services that can always be connected to anyone, anytime, anywhere, the next generation of wireless transmission technology to shift the central axis around data services and transfer more data faster and with lower error probability Required. In particular, high-speed data transmission on the forward link with high data demand is increasing in importance. However, the mobile communication environment greatly degrades the signal reliability due to fading, shadowing effects, propagation attenuation, noise and interference.

다중 경로에 의한 페이딩 현상은 서로 다른 경로를 거쳐 수신되는 신호가 서로 다른 위상과 크기를 가지는 신호들의 합에 의한 심각한 신호 왜곡을 초래하게 된다. 이러한 페이딩 효과는 고속 데이터 통신을 이루기 위해 극복해야 할 어려움 중의 하나이며, 이러한 무선 채널 특성을 극복하거나 그 성질을 이용한 연구가 수 행되었으며 이에 다수의 송수신 안테나를 이용한 MIMO 기술이 제안되었다. Fading due to multiple paths causes severe signal distortion due to the sum of signals having different phases and magnitudes. This fading effect is one of the difficulties to overcome in order to achieve high-speed data communication, and studies on overcoming or using the characteristics of the radio channel have been performed. Therefore, MIMO technology using a plurality of transmit / receive antennas has been proposed.

이와 같은 MIMO 기술을 이용하는 이동통신 시스템에서 전송되는 데이터의 신뢰성 향상을 위하여, 수신단은 측정한 N개의 복소수 값으로 이루어진 신호 벡터 Y로부터, M개의 복소수로 이루어진 수신 신호 벡터 X를 검출하되 최대한 원래의 신호에 가깝게 찾아야 한다. In order to improve the reliability of data transmitted in the mobile communication system using the MIMO technology, the receiving end detects the received signal vector X consisting of M complex numbers from the measured signal vector Y consisting of N complex values, Should look close to.

일반적으로 Y는 X에 N×M 행렬을 곱하고 잡음 벡터를 더한 것과 같다. 이때, X에 곱해지는 N×M 행렬은 수신단에서 추정하여 알고 있다고 가정된 행렬이고, 잡음 벡터는 'Gausssian Noise'라고 가정한다.In general, Y is equal to X times the N × M matrix plus the noise vector. In this case, it is assumed that the N × M matrix multiplied by X is assumed to be estimated by the receiver, and the noise vector is 'Gausssian Noise'.

전송시에 사용하는 신호 성좌가 '2^Q-QAM'이라면 X를 이루는 각 원소가 '2^Q-QAM'의 한 원소이며, 단일 검출법으로서 가장 좋은 성능을 가지고 있다고 알려져 있는 최대우도검출(Maximum Likelihood detection)에 의해 X를 구하는 경우 적어도 N×(M+1)×2 ^M ^× ^Q 의 곱셈 계산이 필요하다.If the signal constellation used during transmission is '2 ^Q -QAM', each element forming X is an element of '2 ^Q -QAM', and maximum likelihood detection is known to have the best performance as a single detection method. In the case of obtaining X by), at least N × (M + 1) × 2 ^M ^× ^Q Multiplication calculation is required.

그리고, 더 나아가 채널 디코더의 입력값을 계산하기 위해 LLR(Log Likelihood Ratio)을 계산하는 경우에는

의 곱셈 계산이 필요하다. 따라서, M과 Q 값이 커질 경우 그 계산량이 기하급수적으로 증가하여 실제 시스템에 적용하기 어려운 단점이 있다.Further, when calculating the LLR (Log Likelihood Ratio) to calculate the input value of the channel decoder,

Multiplication calculation is required. Therefore, when M and Q values increase, the computational amount increases exponentially, making it difficult to apply to an actual system.

이와 같은 단점을 극복하기 위해서 최대우도점(Maximum Likelihood Point)이 있을 것으로 예상되는 국소범위에서 계산을 수행하는 방법들이 최근 제안되었다.To overcome these drawbacks, methods have recently been proposed to perform calculations in the local range where the maximum likelihood point is expected.

그 대표적인 방법이 구복호(Sphere decoding) 기법이다. 또 다른 접근 방식으로는 QRM-MLD(QR Decomposition and M-algorithm)기법이 있는데, 이 방법은 최대우도검출에 근접한 성능을 가지고 있다.The representative method is the sphere decoding technique. Another approach is the QR Decomposition and M-algorithm (QRM-MLD) technique, which has near-maximum likelihood detection capability.

그러나 이러한 제안된 방법들로도 수신 신호 벡터와 송신 신호 벡터를 이루는 신호의 개수가 많은 경우, 계산량도 기하급수적으로 증가하게 됨에 따라 복잡도를 개선하는데에는 한계가 존재한다.However, even with these proposed methods, when the number of signals constituting the received signal vector and the transmitted signal vector is large, there is a limit to improving the complexity as the computational amount increases exponentially.

이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, MIMO 시스템에서 다수의 신호로 이루어지는 수신 신호 벡터로부터 송신 신호 벡터를 검출할 때, 최대우도검출을 이용하여, 높은 전송률과 다이버시티 이득을 최대한 얻도록 하며, 최대우도점을 찾는 과정에서 계산을 수행하는 격자점들의 선택 범위를 작게하여 낮은 복잡도를 가지는 송신 신호 검출 장치 및 방법을 제공한다.In order to solve this problem, when the transmission signal vector is detected from the received signal vector consisting of a plurality of signals in the MIMO system, the maximum likelihood detection is used to obtain a high transmission rate and diversity gain to the maximum, and the maximum likelihood point The present invention provides a transmission signal detection apparatus and method having a low complexity by reducing the selection range of grid points that perform calculations in the process of finding.

이러한 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 따른 수신 신호 검출 방법은 MIMO 시스템에서 다수의 신호로 이루어지는 수신 신호의 검출 방법으로서, (a) 채널 상태를 나타내는 채널 행렬에 대해 분류 QR 분해를 수행하여 유니타리 행렬과 상삼각 행렬을 산출하는 단계; (b) 검출을 위한 수신 신호에 유니타리 행렬의 전치 행렬을 곱하여 수신 벡터를 산출하는 단계; (c) 수신 벡터와 상삼각 행렬로부터, 초기 검출 격자점 및 최소 아이겐 벨류 값을 산출하는 단계; 및 (d) 초기 검출 격자점과 최소 아이겐 벨류 값을 이용하여 최대우도점을 검출하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above technical problem, the received signal detection method according to the present invention is a method for detecting a received signal consisting of a plurality of signals in a MIMO system, which comprises: (a) performing unitary QR decomposition on a channel matrix indicating a channel state Calculating a matrix and an upper triangular matrix; (b) calculating a received vector by multiplying the received signal for detection by the transpose matrix of the unitary matrix; (c) calculating an initial detection lattice point and a minimum Eigen value from the received vector and the upper triangular matrix; And (d) detecting the maximum likelihood point using the initial detection lattice point and the minimum Eigen value.

또한, 본 발명에 따른 수신 신호 검출 장치는 MIMO 시스템에서 다수의 신호로 이루어지는 수신 신호를 검출하는 장치로서, 수신 신호에 대한 분류 QR 분해를 수행하여, 유니타리 행렬과 상삼각 행렬을 산출하는 QR 분해부; 수신 신호에 유니타리 행렬의 전치 행렬을 곱하여, 수신 벡터를 산출하는 분할부; 수신 벡터와 상삼각 행렬로부터 초기 검출 격자점을 산출하는 초기 검출 격자점 검출부; 상삼각 행렬로부터 최소 아이겐 벨류 값을 산출하는 아이겐 벨류 추출부; 및 초기 검출 격자점과 최소 아이겐 벨류 값을 이용하여 최대우도점을 검출하는 ML 포인트 검출부를 포함한다.In addition, the reception signal detection apparatus according to the present invention is a device for detecting a reception signal consisting of a plurality of signals in the MIMO system, performing QR classification on the received signal, QR decomposition for calculating the unitary matrix and the upper triangular matrix part; A divider for multiplying a received signal by a transpose matrix of a unitary matrix to calculate a received vector; An initial detection lattice point detector for calculating an initial detection lattice point from the received vector and the upper triangular matrix; An eigen value extracting unit configured to calculate a minimum eigen value from an upper triangular matrix; And an ML point detector for detecting the maximum likelihood point using the initial detection lattice point and the minimum Eigen value.

또한, 본 발명에 따른 수신 장치는 MIMO 시스템에서의 수신 장치로서, 수신 신호로부터 추정되는 행렬과 열벡터를 이용하여 격자점을 검출하는 제1 수신 신호 검출 장치; 수신 신호와 제1 수신 검출 장치로부터 검출된 격자점을 이용하여 최대우도점을 산출하는 제2 수신 신호 검출 장치; 및 제1 수신 신호 검출 장치로부터 검출된 격자점과 제2 수신 신호 검출 장치로부터 산출되는 최대우도점을 이용하여 LLR 벡터를 산출하는 Max-Log MAP 계산기를 포함한다.In addition, the receiving apparatus according to the present invention is a receiving apparatus in a MIMO system, comprising: a first received signal detecting apparatus for detecting a lattice point using a matrix and a column vector estimated from the received signal; A second received signal detection device for calculating a maximum likelihood point using the received signal and the grid point detected from the first reception detection device; And a Max-Log MAP calculator for calculating the LLR vector using the lattice point detected from the first received signal detection device and the maximum likelihood point calculated from the second received signal detection device.

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 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.

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. In addition, when a part is said to "include" a certain component, this means that it may further include other components, except to exclude other components unless otherwise stated.

또한, 본 명세서에서 기재한 모듈(module)이란 용어는 특정한 기능이나 동작을 처리하는 하나의 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현할 수 있다. In addition, the term module described herein refers to a unit for processing a specific function or operation, which may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software.

본 발명에서는 송수신기에 다수의 안테나를 사용하는 MIMO 시스템에서 전송된 신호 벡터를 추정하거나 혹은 전송된 신호 벡터를 이루는 각각의 비트 신뢰도 값을 추정하되 성능이 최대우도검출과 같거나 근접하며 복잡도가 개선된 송신 신호 검출 장치를 제공하며, 이하의 설명에서는 이와 같은 송신 신호 검출 장치를 별모 양 복호기(Starlike Decoder)로 칭한다. In the present invention, in the MIMO system using a plurality of antennas in the transceiver, the signal vector transmitted or the bit reliability value constituting the transmitted signal vector is estimated, but the performance is equal to or close to the maximum likelihood detection and the complexity is improved. A transmission signal detection apparatus is provided, and in the following description, such a transmission signal detection apparatus is referred to as a starlike decoder.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 2차원 격자점의 배열 구조를 나타낸 도면이다.1 is a diagram showing an arrangement structure of two-dimensional grid points according to an embodiment of the present invention.

본 발명에서는 송수신기에 다수의 안테나를 사용하는 MIMO 시스템의 2차원 격자점은 도 1과 같은 배열 구조를 포함한다. 실제로는 3차원의 배열 구조를 가지지만, 이하의 설명에 있어서는 2차원의 격자점을 기준으로 설명하기로 한다.In the present invention, the two-dimensional grid point of the MIMO system using a plurality of antennas in the transceiver includes the arrangement structure as shown in FIG. Although actually having a three-dimensional array structure, the following description will be based on two-dimensional grid points.

이와 같은 구조에서 제일 먼저 검출되는 초기 검출 격자점을

라 한다. 이 때, 초기 검출 격자점은 다양한 방법으로 검출될 수 있다.In this structure, the initial detection grid point detected first is

It is called. At this time, the initial detection grid point may be detected in various ways.

그리고, 초기 검출 격자점

의 주위에 있는 격자점을 각각 a₁ 내지 a₈으로 각각 설정한다. 여기서, a₁ 내지 a₄은

의 상하좌우에 각각 위치한 격자점들이며, a₁ 내지 a₄와

사이의 거리는 r₁으로 설정한다. 그리고, a₅ 내지 a₄은

의 대각선 위치의 격자점들이다. 그리고, a₅ 내지 a₄은

사이의 거리는 r₂로 설정한다. 여기서, r₁을 1이라고 가정하면, r₂는

가 된다. 그리고, a₁의 상단에 위치한 격자점을 a₉이라고 설정하고, a₉과

사이의 거리는 r₃라 하면, r₃는 2 값을 갖는다. 여기서, r₁ 내지 r₃ 값을 산출하는 방법은 도 2를 통하여 상세하게 설명하기로 한다.And the initial detection grid point

The lattice points around are each set to a ₁ to a ₈ , respectively. Where a ₁ to a ₄ are

Grid points located on the top, bottom, left, and right sides of, a ₁ to a ₄ and

The distance between them is set to r ₁ . And a ₅ to a ₄ are

Grid points at the diagonal position of. And a ₅ to a ₄ are

The distance between them is set to r ₂ . Here, assuming r ₁ is 1, r ₂ is

Becomes Then, set the grid point located at the top of a ₁ as a ₉ , and a ₉ and

If the distance between them is r ₃ , r ₃ has a value of 2. Here, a method of calculating the r ₁ to r ₃ values will be described in detail with reference to FIG. 2.

M_t개의 송신 안테나와 M_r개의 수신 안테나를 사용하고 2^Q-QAM 신호성좌를 이 용하는 MIMO 시스템에서, 송신 신호를 추정하기 위하여 수학식 1의 수학적 모델이 사용된다. In the MIMO system using M _t transmit antennas and M _r receive antennas and using 2 ^Q -QAM signal locus, the mathematical model of Equation 1 is used to estimate the transmission signal.

여기서, Y는 수신단에서 알고 있는 N개의 신호 값으로 이루어진 열벡터이고, X는 구하고자 하는 신호로서 M개의 행을 갖는 열벡터이며, B는 수신단에서 추정 및 계산한 N×M 행렬로서 각 원소의 값은 복소수이다.Here, Y is a column vector composed of N signal values known at the receiver, X is a column vector having M rows as a signal to be obtained, and B is an N × M matrix estimated and calculated at the receiver. The value is a complex number.

M, N은 각각 M_t, M_r과 각각 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. Z는 N개의 확률 변수로 이루어진 벡터로서, 일반적으로 그 평균은 영벡터이고, Z₁, Z₂, …, Z_N은 서로 독립적이다. M and N may be the same as or different from M _t and M _r , respectively. Z is a vector of N random variables, the average of which is generally a zero vector, and Z ₁ , Z ₂ ,... , Z _N are independent of each other.

여기서, Z_i(여기서, i는 1≤i≤N)가 가우시안(Gaussian)분포일 때, 주어진 Y와 B에 대하여 우도(Likelihood) 값을 가장 크게 하는 X는, Y와 BX의 거리를 가장 작게 하는 X와 동일하다.Here, when Z _i (where i is 1 ≦ i ≦ N) is a Gaussian distribution, X that maximizes the likelihood value for a given Y and B is the distance between Y and B X Same as X to make smaller.

X를 이루는 각 구성 원소가 2^Q-QAM의 원소일 경우에, 단순히 X에 모든 가능한 격자점을 대입하여 Y와 BX의 거리를 계산하고, 그 거리가 가장 작은 X를 찾는 방식은 N×(M+1)×2^M×Q+2의 곱셈 계산을 필요로 한다. 그리고, 채널 디코더의 입력값을 계산하기 위하여 LLR을 계산할 경우에는

의 곱셈 계산 을 필요로 한다. 이에 따라서, M과 Q가 클 경우에 계산량이 기하 급수적으로 증가한다.If each constituent element of X is an element of 2 ^Q -QAM, simply substitute all possible lattice points in X to calculate the distance between Y and B X, and find the smallest X by N × ( Multiplication calculation of M + 1) x2 ^{MxQ + 2} is required. And, when calculating the LLR to calculate the input value of the channel decoder

Requires multiplication calculations. Accordingly, when M and Q are large, the amount of calculation increases exponentially.

M과 Q가 클 경우에 실제 시스템에 적용하기 어려우므로, 계산량을 줄이기 위하여, Y와 BX의 거리를 최소로 하는 격자점 X를 산출하여야 한다. When M and Q are large, it is difficult to apply them to a real system. Therefore, in order to reduce the calculation amount, the grid point X which minimizes the distance between Y and B X should be calculated.

즉, 도 1에서

를 기준으로 a₁ 내지 a₈ 사이의 거리 값(r₁ 내지 r₈)을 계산하고, 이를 통하여 Y와 BX의 거리를 최소로 하는 격자점 X를 산출한다. 이 때,

를 기준으로 상하좌우 및 대각선의 8 가지 방향에 위치한 a₁ 내지 a₈ 사이의 거리 값으로부터 격자점을 산출하는 방법을 별모양 복호(Star-Like Decoding) 기법이라 칭한다. 그리고, 이와 같은 별모양 복호 기법에 의한 디코딩 작업이 수행되는 복호기를 별모양 복호기(SLD: Star-Like Decoder)라 한다.That is, in FIG.

The distance value (r ₁ to r ₈ ) between a ₁ to a ₈ is calculated on the basis of, and the grid point X that minimizes the distance between Y and B X is calculated. At this time,

A method of calculating a grid point from distance values between a ₁ to a ₈ located in eight directions of up, down, left, right, and diagonal lines is referred to as a star-like decoding technique. In addition, a decoder in which the decoding operation by the star decoding technique is performed is called a star-like decoder (SLD).

도 2는 본 발명의 실시예에 따라 별모양 복호기에서 수행되는 송신 신호 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a transmission signal detection method performed in a star decoder according to an embodiment of the present invention.

도 2에 따라 송신 신호 검출 방법은 실수 행렬 변환 단계(S210), QR 분해 단계(S220), 벡터 산출 단계(S230), 초기 검출 격자점 검출 단계(S240), 최소 아이겐 벨류 추출 단계(S250) 및 최대우도점 검출 단계(S260)를 포함한다.According to FIG. 2, the transmission signal detection method includes a real matrix transformation step S210, a QR decomposition step S220, a vector calculation step S230, an initial detection grid point detection step S240, a minimum eigen value extraction step S250, and The maximum likelihood point detection step (S260) is included.

먼저, 실수 행렬 변환 단계(S210)에서는 별모양 복호기에서는 수신단에서 추정 및 계산되는 행렬 B를 실수 행렬 A로 변환하는 작업을 수행한다. 여기서, 행렬 B는 채널 상태를 나타내는 행렬이다. 만약 B가 실수로만 구성된 행렬이라면, A=B로 설정하고, B가 복소수 행렬이라면

로 설정한다. First, in the real matrix transformation step (S210), the star decoder performs a task of converting the matrix B estimated and calculated at the receiving end into a real matrix A. Here, matrix B is a matrix representing a channel state. If B is a real number matrix, set A = B and if B is a complex matrix

Set to.

이 때, A의 열의 개수를 M으로 설정하고, 송신 신호 벡터의 각 신호를 실수부와 허수부로 나누었을 때, 신호 성좌 상에서 실수부(혹은 허수부)에 대응되는 비트열을 구성하는 비트의 개수는 Q라고 설정한다.At this time, when the number of columns of A is set to M and each signal of the transmission signal vector is divided into a real part and an imaginary part, the number of bits constituting the bit string corresponding to the real part (or imaginary part) on the signal constellation Is set to Q.

그리고, QR 분해 단계(S220)에서는 행렬 A 또는

에 대하여 재정렬 QR 분해(SQRD: Sorted QR-Decomposition, 이하 'SQRD'라 칭함)를 수행한다. 여기서 σ는 잡음분산(Noise Variance)의 제곱근이고, I_M은 M×M의 항등 행렬이다. 행렬 A에 대해서 SQRD를 수행할 경우에 A=QR이고,

에 대하여 SQRD를 수행할 경우에는

이다. 여기서, Q는 유니타리(Unitary)행렬이고, R은 상삼각(Upper Triangular)행렬이다.In the QR decomposition step (S220), the matrix A or

Realignment QR Decomposition (SQRD) (hereinafter referred to as 'SQRD') is performed. Where σ is the square root of noise variance and I _M is the identity matrix of M × M. When performing SQRD on the matrix A , A = QR,

If you do SQRD against

to be. Where Q is a Unitary matrix and R is an Upper Triangular matrix.

이 때, SQRD를 수행하기 전의 행렬의 열 번호에 해당하는 송신 신호와 R의 열 번호에 해당하는 송신 신호는 달라지며 분류(Sorted)된 순서를 기억하고 있어야 한다. 이 때, 사용하는 SQRD 기법은 PSA(Past-Sorting Algorithm)를 동반할 수 있으며, 그 목적은 R의 열 번호가 클수록 그 번호에 해당하는 신호의 SNR(신호대 잡음비) 혹은 SINR(신호대 잡음 간섭비, Signal to Interference plus Noise Ratio)이 커지도록 하는 것이다.At this time, the transmission signal corresponding to the column number of the matrix before performing the SQRD and the transmission signal corresponding to the column number of R are different and must store the sorted order. In this case, the SQRD technique used may be accompanied by a fast-sorting algorithm (PSA). The purpose of the SQRD technique is that the larger the column number of R, the greater the signal-to-noise ratio (SNR) or signal-to-noise interference ratio (SINR) of the signal corresponding to the number. Signal to Interference plus Noise Ratio) is increased.

벡터 산출 단계(S230)에서는 수신 신호(Y)에 상기 유니타리 행렬(Q)의 전치 행렬(Q^t)을 곱해 벡터(y)를 획득한다. 즉,

인 y를 구하면, 수학식 2와 같다.In the vector calculating step S230, the received signal Y is multiplied by the transpose matrix Q ^t of the unitary matrix Q to obtain a vector y . In other words,

Where y is obtained as shown in Equation 2.

이 때,

와

는 같은 확률분포를 갖는다.At this time,

Wow

Has the same probability distribution.

초기 검출 격자점 검출 단계(S240)에서는 양자화(Quantization) 및 SIC(Successive Interference Cancellation)를 통하여 수학식 2로부터 초기 검출 격자점

를 구한다.

의 초기 검출에 있어서 다양한 방법 중에 선택할 수 있다.In the initial detection grid point detection step (S240), the initial detection grid point from Equation 2 through quantization and successive interference cancellation (SIC).

Obtain

The initial detection of can be selected from various methods.

여기서, 순차적 간섭 제거 방법을 이용하여

를 초기 검출하는 방법은 다음과 같다.Here, using the sequential interference cancellation method

The initial detection method is as follows.

를 구하고, M보다 작은 i에 대하여

을 구한다. 여기서,

는 0보다 크거나 같고

보다 작은 정수들 중에

와 가장 가까운 정수이다. 이에 따라, 초기 검출 격자점

이 된다.

, And for i less than M

Obtain here,

Is greater than or equal to 0

Among the smaller integers

Is the nearest integer to. Accordingly, the initial detection grid point

Becomes

이 때, 순차적 간섭 제거 방법을 쓰지 않고,

를 구하고,

를

으로 표현하여,

로 구하는 방법이 사용될 수도 있다.At this time, without using a sequential interference cancellation method,

Obtaining

To

Expressed by

May be used.

최소 아이겐 벨류 추출 단계(S250)에서는

의 가장 작은 아이겐 벨류(Eigen Value)

을 산출한다.In the minimum Eigen value extraction step (S250)

Smallest Eigen Value

To calculate.

최대우도점(Maximum Likelihood Point) 검출 단계(S260)는 초기 검출 격자점 검출 단계(S240)를 통하여 산출된

와, 최소 아이겐 벨류 추출 단계(S250)를 통하여 산출된

를 이용하여, 최대우도점을 검출한다. 여기서, 최대우도검출 방법 및 LLR 벡터 산출 방법에 대해서는 도 3 내지 도 6을 통하여 상세하게 설명하기로 한다.The maximum likelihood point detection step S260 is calculated through the initial detection grid point detection step S240.

And, calculated through the minimum Eigen value extraction step (S250)

Is used to detect the maximum likelihood point. Here, the maximum likelihood detection method and the LLR vector calculation method will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 6.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 최대우도점 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a method of detecting a maximum likelihood point according to an embodiment of the present invention.

이라고 하면, 수학식 2로부터

가 취할 수 있는 가능한 정수 격자점들 가운데 y와

의 거리를 최소로 하는 격자점

은 수학식 1에 대한 최대우도검출의 해가 된다. 이 때, 임의의 벡터

에 대하여 항상 수학식 3을 만족하게 된다.

Speaking of equation (2)

Among the possible integer lattice points that can be taken with y

Grid point to minimize distance

Is the solution of the maximum likelihood detection for equation (1). Then random vector

Equation 3 is always satisfied with respect to.

그리고, 초기 검출 격자점 검출 단계(S240)를 통하여 산출된 격자점을

에 대입시킨다. And, the grid point calculated through the initial detection grid point detection step (S240)

Substitute in

여기서,

는 이미 알고 있는 벡터이므로

는 음이 아닌 상수이고

는 상수 벡터(Constant Vector)이다. 따라서,

를 최소화하는 격자점

을 찾는 것은

을 최소화하는 격자점

을 찾는 것과 같다. 즉

이다. 이 때,

를

에서의 비용 함수(Cost Function)라고 부르며,

에 대하여 볼록 함수(Convex Function)이다. here,

Is a vector that we already know

Is a nonnegative constant

Is a constant vector. therefore,

Grid point to minimize

Looking for

Grid points to minimize

It's like finding. In other words

to be. At this time,

To

Called Cost Function in,

Is a convex function.

의 볼록 특성을 이용하여

로부터 가장 가까이 있는 격자점들의 비용 함수 값을 계산하고 비교하는 과정을 수행하며, 찾고자하는

을 찾기까지

로부터의 거리를 하나씩 증가시켜 가면서, 각 거리에 해당하는 격자점들의 비용 함수 값을 계산하고 비교한다.

Using the convex nature of

Calculates and compares the cost function of the nearest grid points from

To find

Compute and compare the cost function of the grid points corresponding to each distance, increasing the distance from each one by one.

는 신호 성좌로부터 유도된 'M 차수(M Dimensional)-유한 정수격자집합' D의 원소이므로, 그 자신을 제외하고 가장 가까운 격자점들과 그 거리 그리고 다음으로 가까운 격자점들과 거리를 찾는 것은 수월하다.

를 찾기까지 비용 함수 값을 계산하는 격자점들은

로부터의 거리가 점점 커지게 된다.

Since is an element of the 'M Dimensional-finite integer lattice set' D derived from the signal constellation, it is easy to find the nearest grid points and their distances and the next closest grid points and distances except themselves. Do.

The grid points that compute the cost function values until

The distance from them becomes larger.

이와 같은 과정을 좀 더 상세하게 설명하면 다음과 같다.This process is described in more detail as follows.

먼저, 상수 벡터

와 비용 함수

를 설정하고, 최소 아이겐 벨류 추출 단계(S250)를 통하여 산출된 최소 아이겐 벨류

를 이용하여,

의 최소값 C_r을 산출한다.First, a constant vector

And cost function

, The minimum eigen value calculated through the minimum eigen value extraction step (S250)

Using

Calculate the minimum value of C _r .

가 M 차수의 실수 격자점을 대표한다고 가정한다면,

가

를 중심으로 하고 반지름이

인 원주 위의 모든 점을 대표할 때,

의 최소값 즉

는 수학식 4와 같이 표현된다.

Suppose we represent a real grid point of order M,

end

With the radius

When representing all points on the circumference

Minimum value of

Is expressed as in Equation 4.

그리고, 확대/축소 및 평행이동에 의하여, 주어진 신호 성좌로부터 얻어진 M차수 정수 격자 집합 D의 원소를

으로 표기한다. 이 때, 각

는 0부터

까지의 정수들 중 하나이다. 따라서

은 1,

, …,

, ….등의 정해진 값을 차례대로 취하고, 그 값은

이하이다. 여기서,

이 나타낼 수 있는 값을

로 표시하고,

으로 설정한다(S310).Then, the elements of the M-order integer lattice set D obtained from the given signal constellations are enlarged and reduced by translation and translation.

Mark as. At this time,

From 0

Is one of the integers therefore

Is 1,

,… ,

,… Take a set value, such as.

It is as follows. here,

This can represent a value

, And

Set to (S310).

그리고,

,

및

으로 각각 설정한다(S320).And,

,

And

Each set to (S320).

그리고,

에 대하여 수학식 4로부터

즉,

값을 산출한다. 그리고, 산출된

값과

값을 비교한다(S330).And,

From Equation 4 for

In other words,

Calculate the value. And, calculated

Value and

Compare the values (S330).

이 때,

이

보다 크다고 판단되면, 그 때의

을 찾고자 하는 해 값으로 확인한다. 따라서, 신호 벡터의 검출과정을 종료하고, 다른 신호 벡터를 검출할 준비를 한다. 이 때, 다른 신호 벡터의 검출을 위하여 실수 행렬 변환 단계(S210) 또는 벡터 산출 단계(S230)를 실행시킨다. 여기서, 채널의 변화가 심한 경우에는 실수 행렬 변환 단계(S210)로 진행하고, 채널의 변화가 작은 경우에는, 벡터 산출 단계(S230)로 진행한다.At this time,

this

If judged to be greater than

To the value of the solution to find. Thus, the process of detecting the signal vector is terminated and the other signal vector is prepared for detection. At this time, the real matrix transformation step S210 or the vector calculation step S230 is executed to detect another signal vector. Here, if the channel change is severe, the process proceeds to the real matrix transformation step S210. If the channel change is small, the process proceeds to the vector calculation step S230.

그러나, S330 단계에서

이

보다 작거나 같다고 판단되면,

을 1만큼 증가시킨다(S340). 그리고,

로부터

만큼 떨어진 D의 점들에 대하여 비용 함수 값을 계산한다. 즉,

값을 계산하고,

으로 설정한다(S350).However, at step S330

this

If it is determined to be less than or equal to

Increase by 1 (S340). And,

from

Compute the cost function for the points in D apart by. In other words,

Calculate the value,

Set to (S350).

그리고,

값을

과 비교하여(S360),

이

보다 작으면,

로 변환시킴과 동시에

로 설정한다(S370).And,

Value

In comparison with (S360),

this

If less than

At the same time

Set to (S370).

그리고 S360 단계에서,

이

보다 크거나 같다면

와

을 변경하지 않는다.And at step S360,

this

Is greater than or equal to

Wow

Do not change.

그리고,

값을 사전에 설정된 한정 반복값 L 값과 비교하여,

이 L보다 작으면 S330 이후의 단계를 반복하여 실행한다. 그러나,

값이 사전에 설정된 L 값과 동일해지면,

을 찾고자 하는 해 값으로 산출하고, 현재 신호 벡터의 검출 과정을 종료한다. 이 때, 다른 신호 벡터를 검출하려는 경우에는 실수 행렬 변환 단계(S210) 또는 벡터 산출 단계(S230) 이후의 과정을 실행한다(S380).And,

Compares the value to a preset set of repeat values L,

If less than L, the steps after S330 are repeated. But,

If the value is equal to the preset L value,

Is calculated as a solution value to find, and the detection process of the current signal vector is terminated. At this time, in order to detect another signal vector, the process after the real matrix transformation step S210 or the vector calculation step S230 is executed (S380).

S210 내지 S380 단계를 수행하면, QR 분해 단계(S220)에서 A=QR인 경우에

는 수학식 1에 대하여 최대우도검출 신호와 동일하게 된다. 또한, QR 분해 단계(S220)에서

인 경우에는 최대우도검출 신호에 근접하나 완전히 동일하지는 않다. 그러나,

인 경우에

이 원하는 해로 더 빨리 수렴하는 장점이 있다.When performing the steps S210 to S380, if A = QR in the QR decomposition step (S220)

Equation 1 is equal to the maximum likelihood detection signal. In addition, in the QR decomposition step (S220)

Is close to the maximum likelihood detection signal but is not exactly the same. But,

in case of

This has the advantage of faster convergence to this desired solution.

이에 따라, 초기검출신호

를 구하는 초기 검출 격자점 검출 단계(S240)에서, 순차적 간섭제거 방식을 쓰지 않고 대신에

를 구하고,

를

으로 표현하여

로 구하는 방법이 사용될 수 있다. 그리고, 산출된

를 이용하여 최대우도점 검출 단계(S260)에 적용시킨다.Accordingly, the initial detection signal

In the initial detection grid point detection step (S240) of obtaining a, instead of using a sequential interference cancellation scheme,

Obtaining

To

In terms of

The method can be used. And, calculated

Is applied to the maximum likelihood point detection step (S260).

이에 따라

인 경우, 제로 포싱(Zero-Forcing)의 해를 출발점으로하여 최대우도검출을 하는 것이 되고,

인 경우에는 MMSE의 해를 출발점으로하여 최대우도검출의 성능에 근접한 해를 찾는 것이 된다.

를 제로 포싱(Zero-Forcing)의 해 혹은 MMSE의 해로 구할 때는

와

에 대하여 QR-분해 단계의 수행을 생략하고,

대신에

또는

를 적용하고

대신에

를 적용하여 최대우도점 검출 단계(S260)를 수행한다.Accordingly

In this case, the maximum likelihood detection is performed based on the solution of zero-forcing.

In this case, the solution of MMSE is used as the starting point to find a solution close to the performance of maximum likelihood detection.

Is the solution of zero-forcing or MMSE

Wow

Omit performing the QR-decomposition step for,

Instead of

or

Apply

Instead of

To apply the maximum likelihood point detection step (S260).

이상의 설명에 있어서, 채널 디코더의 입력 형태를 고려하지 않고 단순히 수신 신호로부터 송신 신호를 검출하는 경판정의 과정에 대하여 기술하였으나, 수학식 1에 따른 검출 방법을 이용하여 채널 디코더의 입력으로 사용하는 LLR 값들로 이루어진 벡터를 계산하는 방법을 살펴보면 다음과 같다.In the above description, the process of hard decision of simply detecting a transmission signal from a received signal without considering the input form of the channel decoder has been described. However, LLR values used as an input of the channel decoder using a detection method according to Equation 1 are described. The method for calculating a vector consisting of

여기서,

를

으로 표시하고, 정수

는

개의 2진수들로 이루어진 하나의 비트열로 대응시킨다. 이 때, 2진수는 0과 1이 사용된다. 그리고, 벡터 변수

의 i번째

변수

를 빼고 순서를 그대로 유지하여 얻은 벡터 변수를

로 표시하며,

의

번째 비트를

로 표시한다. 또한, 행렬 B의 i번째 열을 제거하고 얻은 행렬을

로 표시한다.here,

To

As an integer

Is

Match one bit string of two binary numbers. At this time, 0 and 1 are used for binary numbers. And vector variable

I of

variable

Subtracting and keeping the order intact

,

of

Bit

To be displayed. Also, remove the i-th column of matrix B and

To be displayed.

QR 분해 단계(S220)에 따라 SQRD 과정이 수행되면, 수학식 2에 대하여 Max-Log MAP을 적용하여 LLR 값을 획득한다.When the SQRD process is performed according to the QR decomposition step (S220), the LLR value is obtained by applying Max-Log MAP to Equation 2.

먼저, 검출하고자하는 신호 벡터

의 i(여기서, 1≤i≤M)번째 신호

의

(여기서, 1≤

≤

)번째 비트가 갖는 LLR 값을

이라고 하면,

는 수학식 5와 같이 표시된다.First, the signal vector you want to detect

I (where 1≤i≤M) th signal of

of

(Where 1≤

≤

LLR value of the 1st bit

Speaking of

Is expressed as in Equation 5.

수학식 5에서 우변 값을 계산하기 위하여 최대우도점 검출 단계(S260)에서 산출되는

와

을 사용하여

을 산출하고, 이를 이용하여

를 산출한다. 이 때,

의 근사값을 산출하기 위하여, 채널우도점 검출 단계(S260)와 유사한 방법을 이용한다.The maximum likelihood point detection step (S260) calculated in order to calculate the right side value in Equation 5

Wow

Using

To calculate and use

Calculate At this time,

In order to calculate an approximation of, a method similar to the channel likelihood point detection step S260 is used.

도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 LLR 벡터 산출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of calculating an LLR vector according to a first embodiment of the present invention.

LLR 벡터 산출을 위하여, 먼저 i 값을 1로 설정한다(S402). 그리고, 상삼각 행렬인

값을 산출한다. 그리고,

으로 설정한다. 즉,

는 별모양 복호 기법을 통해 산출된

의

번째 원소를 제거한 벡터가 된다. 또한,

의 가장 작은 아이겐 벨류값(

)을 산출한다. 그리고,

인 정수 격자 집합 D'를 설정한다(S404).In order to calculate the LLR vector, first, i is set to 1 (S402). And the upper triangular matrix

Calculate the value. And,

Set to. In other words,

Calculated by Star Decoding Technique

of

It becomes a vector with the first element removed. Also,

Smallest eigen value of

) Is calculated. And,

Integer lattice set D ' is set (S404).

그리고, k를 1로 설정한 후, 0부터

-1까지의 정수 중에서, 대응하는 비트열의 k번째 비트가

와 다른 정수들을 선별한다(S406) 그리고, 선별된 정수들 가운데서

와 가장 가까운 정수를 산출하여

이라 설정한다(S408).And, after setting k to 1, from 0

Of the integers up to -1, the kth bit of the corresponding bit string

And other integers are selected (S406), and among the selected integers

Calculate the integer closest to

This is set (S408).

그리고, y'값과 y _j '값을

으로 하여 계산한다(S410). 이와 같이 y'값과 y _j '값이 산출되면,

의 수학식으로부터,

를 계산한다(S412).And y ' and y _j '

Calculated as (S410). If y ' and y _j ' are calculated,

From the equation of

To calculate (S412).

c'와 b가 계산되면,

를

의 식으로 설정한다. 이 때,

이라고 하면,

이 된다. 즉,

을

으로 근사하게 된다. 이에 따라,

을 산출할 수 있다. If c ' and b are calculated,

To

Set by the equation. At this time,

Speaking of

Becomes In other words,

of

Will be approximated. Accordingly,

Can be calculated.

이 때,

이므로,

,

로 설정하고,

으로 설정한다.At this time,

Because of,

,

Set to,

Set to.

가

차수의 실수 격자점을 대표한다고 가정한다면,

가

를 중심으로 하고 반지름이

인 원주 위의 모든 점을 대표할 때,

의 최소값 인

은 수학식 6을 통하여 산출할 수 있다(S414).

end

Suppose we represent a real grid point of degree,

end

With the radius

When representing all points on the circumference

Is the minimum of

May be calculated through Equation 6 (S414).

가

의 점들을 대표할 때,

은 1,

, …,

, … 등의 정해진 값 을 차례대로 취하면서 그 값은

이하이다.

이 나타낼 수 있는 값을

로 표시하고,

이라고 하면,

에 대하여 수학식 6으로부터

을 산출할 수 있다(S416).

end

When representing the points of

Is 1,

,… ,

,… Taking a set of values, and so on

It is as follows.

This can represent a value

, And

Speaking of

Equation 6 from

It can be calculated (S416).

값이 산출되면,

값과 비교하여(S418),

이 크면, 수학식 7에 따라 LLR(i,k) 값을 계산한다(S420).

Once the value is calculated,

Compared to the value (S418),

If large, the LLR ( i , k ) value is calculated according to equation (7) (S420).

그리고,

값과

값을 비교한다(S422). 이 때,

가

보다 작으면,

값을 증가시켜

로 한 뒤, S406 이후의 단계를 반복한다(S424).And,

Value and

Compare the values (S422). At this time,

end

If less than

By increasing the value

After that, the steps after S406 are repeated (S424).

S422 단계에서

값과

값이 동일하면,

값과

값을 비교한다(S426). 이 때,

가

보다 작으면,

값을 증가시켜

로 한 뒤, S404 이후의 단계를 반복한다(S428). 그러나,

값과

값이 동일한 경우, 원하는 LLR 벡터가 산출된 것이므로, LLR 벡터 산출 과정을 종료한다. In step S422

Value and

If the values are the same,

Value and

Compare the values (S426). At this time,

end

If less than

By increasing the value

After that, the steps after S404 are repeated (S428). But,

Value and

If the values are the same, since the desired LLR vector is calculated, the LLR vector calculation process is terminated.

여기서, S418 단계에서

이

보다 작거나 같으면,

을 1만큼 증가시킨 후(S430),

로부터

만큼 떨어진

의 점들에 대하여 비용 함수 값을 계산한다(S432).Here, in step S418

this

Is less than or equal to

After increasing by 1 (S430),

from

As far away

The cost function is calculated for the points at (S432).

그리고,

값을 계산하여,

과 비교한다(S434).

이

보다 작으면

로 변경하고(S436),

이

보다 크거나 같다면

값을 변경하지 않는다. 그리고,

값을 L 값과 비교하여,

이면 S416 이후의 단계를 수행하고,

이면 S420 이후의 단계를 수행한다(S438).And,

By calculating the value,

It is compared with (S434).

this

Less than

To (S436),

this

Is greater than or equal to

Do not change the value. And,

Compare the value to the L value,

Then perform the steps after S416,

In step S420, the process after step S420 is performed (S438).

이상에서 도 3 및 도 4의 과정을 통하여 하나의 시공간 인코딩 블록에 해당하는 LLR 벡터를 산출할 수 있다. 여기서, 도 4에 따른 LLR 벡터 산출 과정을 수행함에 있어서, 약간의 성능 저하를 감안하더라도 계산량을 감소시키는 LLR 벡터 산출 방법을 사용할 수 있다.In the above, an LLR vector corresponding to one space-time encoding block may be calculated through the processes of FIGS. 3 and 4. Here, in performing the LLR vector calculation process according to FIG. 4, an LLR vector calculation method for reducing the amount of calculation may be used even in consideration of a slight performance degradation.

도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 LLR 벡터 산출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a method of calculating an LLR vector according to a second embodiment of the present invention.

먼저, 행렬

의 행번호 1부터 M까지의 정수 중에서 하나의 정수를

라고설정하고, i 값을 1로 설정한다(S502).First, the matrix

An integer from line numbers 1 to M in the

Is set and the i value is set to 1 (S502).

각각 설정된

값과 i 값을 비교하여(S504),

이면

행렬

의

번째 행과

번째 열의 원소가

의

번째 행과

번째 열의 원소와 동일한 행렬

를 산출한다(S506).Each set

Comparing the value with the value of i (S504),

Back side

procession

of

With the first row

The element in the first column

of

With the first row

Same matrix as the first column

To calculate (S506).

행렬

가 산출되면,

의 원소 중 첫번째부터

번째까지의 원소들로 이루어진 벡터를

로 설정하고,

의 가장 작은 아이겐 벨류(Eigen Value)인

을 산출한다(S508). 그리고,

의

차원 부분공간을

으로 설정한다(S510).procession

Is calculated,

From the first of the elements of

A vector of elements up to the first

Set to,

'S smallest Eigen Value

To calculate (S508). And,

of

Dimension subspace

Set to (S510).

여기서, S504 단계에서,

이면,

행렬

의

번째 행과

번째 열의 원소가

의

번째 행과

번째 열의 원소와 동일한 행렬

를 산출한다(S512).Here, in step S504,

If,

procession

of

With the first row

The element in the first column

of

With the first row

Same matrix as the first column

To calculate (S512).

행렬

가 산출되면,

의 원소 중

번째부터

번째까지의 원소들로 이루어진 벡터를

로 설정하고,

의 가장 작은 아이겐 벨류(Eigen Value)인

을 산출한다(S514). 그리고,

의

차원 부분공간을

으로 설정한다(S516).procession

Is calculated,

Of elements in

From the first

A vector of elements up to the first

Set to,

'S smallest Eigen Value

It is calculated (S514). And,

of

Dimension subspace

It is set to (S516).

S510 및 S516 단계를 통하여

및

이 산출되면, k를 1로 설정한 후, 0부터

-1까지의 정수 중에서, 대응하는 비트열의 k번째 비트가

와 다른 정수들을 선별한다(S518) 그리고, 선별된 정수들 가운데서

와 가장 가까운 정수를 산출하여

이라 설정한다(S520).Through steps S510 and S516

And

If is calculated, set k to 1 and then from 0

Of the integers up to -1, the kth bit of the corresponding bit string

And other integers are selected (S518), and among the selected integers

Calculate the integer closest to

This is set (S520).

그리고, y'값과 y _j '값을 산출한다. 이 때, S504 단계에서

로 판단한 경우

의 식을 통하여 y'값과 y _j '값을 산출하고, S504 단계에서

로 판단한 경우

의 식을 통하여 y'값과 y _j '값을 산출한다(S522).Then, y ' and y _j ' are calculated. At this time, in step S504

If judged

To calculate the y ' value and y _j ' value through the equation of, in step S504

If judged

The y ' value and the y _j ' value are calculated through the equation (S522).

이와 같이 y'값과 y _j '값이 산출되면,

의 수학식으로부터,

를 계산한다(S524).If y ' and y _j ' are calculated,

From the equation of

To calculate (S524).

c'와 b가 계산되면,

의 식으로 설정한다. 이 때,

이라고 하면,

의 최소값은 i와

값에 따라 다르게 산출될 수 있다. 즉,

인 경우

이 되고,

인 경우

이 된다.If c 'and b are calculated,

Set by the equation. At this time,

Speaking of

The minimum values of are i and

It can be calculated differently depending on the value. In other words,

If

Become,

If

Becomes

이 때,

이므로,

,

으로 설정하고,

으로 설정한다.At this time,

Because of,

,

Set to,

Set to.

가

과 같은 차수의 실수격자점을 대표한다고 가정한다면,

가

를 중심으로 하고 반지름이

인 원주 위의 모든 점을 대표할 때,

의 최소값인

은 수학식 8을 통하여 산출할 수 있다(S526).

end

Suppose we represent a real lattice point of the order

end

With the radius

When representing all points on the circumference

Is the minimum of

May be calculated through Equation 8 (S526).

가

의 점들을 대표할 때,

은 1,

, …,

, … 등의 정해진 값을 차례대로 취하면서 그 값은

이하이다. 그리고,

이 나타낼 수 있는 값을

로 표시하고,

이라고 하면,

에 대하여 수학식 8으로부터

을 산출할 수 있다(S528).

end

When representing the points of

Is 1,

,… ,

,… Taking a set of values, and so on

It is as follows. And,

This can represent a value

, And

Speaking of

From Equation 8 for

It can be calculated (S528).

값이 산출되면,

값과 비교하여(S530),

이 크면, LLR(i,k) 값을 계산한다. 이 때, LLR(i,k)도 i와

값에 따라 다르게 산출될 수 있다. 즉,

인 경우에는 수학식 9에 따라 LLR(i,k)가 산출되고,

인 경우에는 수학식 10에 따라 LLR(i,k)가 산출된다(S532).

Once the value is calculated,

Compared to the value (S530),

If is large, LLR ( i , k ) is calculated. In this case, LLR ( i , k ) is also i

It can be calculated differently depending on the value. In other words,

In the case of LLR ( i , k ) is calculated according to Equation 9,

In the case of, LLR ( i , k ) is calculated according to Equation 10 (S532).

그리고,

값과

값을 비교한다(S534). 이 때,

가

보다 작으면,

값을 증가시켜

로 한 뒤, S518 이후의 단계를 반복하고(S536),

값과

값이 동일하면,

값과

값을 비교하여(S538),

가

보다 작으면,

값을 증가시켜

로 한 뒤, S504 이후의 단계를 반복하고(S528)

값과

값이 동일하면, LLR 벡터 산출 과정을 종료하는 등, 도 4의 S422 단계 이후의 과정을 동일하게 수행한다.And,

Value and

Compare the values (S534). At this time,

end

If less than

By increasing the value

After that, the steps after S518 are repeated (S536).

Value and

If the values are the same,

Value and

By comparing the values (S538),

end

If less than

By increasing the value

After that, the steps after S504 are repeated (S528).

Value and

If the values are the same, the process after step S422 of FIG. 4 is performed in the same manner, such as terminating the LLR vector calculation process.

또한, 여기서, S530 단계에서

이

보다 작거나 같으면,

을 1만큼 증가시킨 후, 비용 함수 값을 계산하는 등의 도 4의 S430 내지 S438 단계와 동일한 작업을 수행한다(S542 내지 S550).Also, here, in step S530

this

Is less than or equal to

After increasing by 1, and performs the same operation as the step S430 to S438 of Figure 4, such as calculating the cost function value (S542 to S550).

여기서, 최대우도점 검출 및 LLR 벡터 산출에 있어서, 사전에 설정된 i, k에 대하여, 도 3 내지 도 5과는 다른 방법을 통하여

의 근사값의 계산량을 줄일 수 있다. Here, in the maximum likelihood point detection and the LLR vector calculation, for i and k which are set in advance, a method different from FIGS. 3 to 5 is used.

We can reduce the amount of approximation of.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 최대우도점 검출 및 LLR 벡터 산출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a method of detecting a maximum likelihood point and calculating an LLR vector according to an embodiment of the present invention.

도 6에서는 비용 함수 값이 낮은

개의 점들을 저장하고, 저장한 점들의 모임을

라고 할 때,

을

으로 근사하는 방법에 관한 것으로, 최대우도점과 LLR 벡터를 함께 계산하는 방법에 관한 것이다.In Figure 6 the cost function value is low

Points and save the collection of

When I say

of

And a method of approximating the maximum likelihood point and the LLR vector together.

먼저, S310 단계와 같이 상수 벡터

와 비용 함수

를 이용하여,

의 최소값인 f(r) 값을 산출한다(S602).First, the constant vector as in step S310

And cost function

Using

The f (r) value which is the minimum value of is calculated (S602).

상수 벡터 b, 비용 함수

및

의 최소값이 산출되면, 비용 함수 값이 낮은 점인

값을 설정한다. 그리고, 설정된

에 따라서 상수

값을 정하여, R _c 값을 산출한다. 이 때, R _c 값은 수학식 11을 통하여 산출될 수 있다(S604).Constant vector b, cost function

And

When the minimum of is computed, the cost function value

Set the value. And set

Depending on the constant

The value is determined and the R _c value is calculated. At this time, the R _c value may be calculated through Equation 11 (S604).

값과 R _c 값이 산출되면,

의 가장 작은 아이겐 벨류(Eigen Value) 값인

을 구한다. 이를 위하여,

,

및

로 각각 설정한다(S606).

Once the values and R _c are calculated,

Is the smallest Eigen Value of

Obtain To this end,

,

And

Each set to (S606).

이 때,

는 1,

, …,

, ….등의 정해진 값을 차례대로 취하 고,

이하의 값을 갖는다. 여기서,

이 나타낼 수 있는 값을

로 표시하고,

으로 설정한다. 그리고,

에 대하여 수학식 4로부터

을 산출한다(S608).At this time,

Is 1,

,… ,

,… Take a fixed value, such as.

It has the following values. here,

This can represent a value

, And

Set to. And,

From Equation 4 for

It is calculated (S608).

그리고, 산출된

값과

과 비교한다(S610). 비교한 결과,

값이

보다 크다면,

이 D에서 가장 낮은 비용 함수 값을 갖는 해임을 확인하고,

값과

값을 비교한다(S612).And, calculated

Value and

It is compared with (S610). As a result of comparison,

Value is

If greater than

Check that this solution has the lowest cost function in D ,

Value and

The values are compared (S612).

값과

값을 비교한 결과,

이면, 검출하고자하는 신호 벡터의

값을 산출한다. 이 때, 검출하고자 하는 신호벡터

의

(여기서,

)번째 신호

의

(여기서,

)번째 비트가 갖는

는 수학식 12에 의해 값에 근사한다.

Value and

After comparing the values,

, The signal vector to be detected

Calculate the value. At this time, the signal vector to be detected

of

(here,

) Th signal

of

(here,

) Th bit has

Is approximated to a value by equation (12).

여기서,

는

들의 집합이다. 수학식 12에 의한

는 수학식 13에 의해 계산된다.here,

Is

Of people. By Equation 12

Is calculated by equation (13).

이 때, 가능한 모든 i 및 k에 대하여 수학식 13에 따른 계산을 수행하게 된다(S630).At this time, the calculation according to Equation 13 is performed on all possible i and k (S630).

한편, S612 단계에서

로 확인되면,

로부터

순으로 거리를 증가시켜가면서, 각 거리에 해당되는 격자점들에 대한 비용 함수 값을 계산한다(S614). 그리고, 계산된 비용 함수 값이

보다 작거나 같은 경우(S616),

를 1만큼 증가시킨 뒤(S618), 해당 격자점을

로 저장한다(S620).On the other hand, in step S612

Once confirmed,

from

Increasing the distance in order, the cost function value for the grid points corresponding to each distance is calculated (S614). And the calculated cost function

Less than or equal to (S616),

Is increased by 1 (S618), and the grid point is

Save as (S620).

그리고, 격자점이

로 저장되면 1만큼 증가한

값과

값을 비교하는 S612 단계 이후의 과정을 반복한다.And the grid point

Increased by 1 when stored as

Value and

The process after step S612 for comparing the values is repeated.

이 때, S616 단계에서, 계산된 비용 함수 값이

보다 큰 경우에는 거리를 증가시켜가면서, 각 거리에 해당되는 격자점들에 대한 비용 함수 값을 계산하는 S614 단계를 반복하여 수행한다.At this time, in step S616, the calculated cost function value is

In the case where the distance is greater, the step S614 of calculating the cost function for the grid points corresponding to each distance is repeated while increasing the distance.

한편, S610 단계에서

이

보다 작거나 같다고 판단되면,

을 1만큼 증가시킨다(S622).On the other hand, in step S610

this

If it is determined to be less than or equal to

Is increased by 1 (S622).

로부터

만큼 떨어진

의 점들의 모임을

라고 하고,

의 각 점

에 대하여, 비용 함수 값

를 계산한다(S624).

from

As far away

Gathering of dots

Say,

Each point of

With respect to the cost function value

To calculate (S624).

비용 함수 값이 계산되면,

값과

값을 비교한다. 이 때,

이고

이면,

부터 1씩 감소시키면서 처음으로

을 만족시키는 g 값을 산출한다. g 값이 산출되면,

로 설정하고

로 설정한다.Once the cost function value is calculated,

Value and

Compare the values. At this time,

ego

If,

For the first time, decreasing by 1

Calculate the g value satisfying Once the g value is calculated,

Set to

Set to.

한편,

이고

이면,

로 저장하고

를 1만큼 증가시킨다. Meanwhile,

ego

If,

Save as

Increase by 1.

그리고,

이고

이면,

부터 1씩 감소시키면서 처음으로

을 만족시키는 g 값을 산출한다. g 값이 산출되면,

로 설정하고,

,

로 설정한다(S626).And,

ego

If,

For the first time, decreasing by 1

Calculate the g value satisfying Once the g value is calculated,

Set to,

,

It is set to (S626).

의 모든 점에 대하여 S626 단계에 따른 g 값 산출이 수행되면,

값을 L 값과 비교하여,

이면 S608 이후의 단계를 수행하고,

이면 S630 단계에 따른

값 산출 과정을 수행한다(S628).

If g value calculation according to step S626 is performed for all points of,

Compare the value to the L value,

Then perform the steps after S608,

According to the step S630

A value calculation process is performed (S628).

이와 같은 방법으로 수행되는 최대우도점 검출 및 LLR 벡터 산출은 반복 수신기에 응용될 수 있다. 반복 수신기에서는

를 계산할 때, 사전 확률비에 로그를 취한 값을 고려함에 따라, 수학식 13을 대신하여 수학식 14를 이용하여 계산할 수 있다.The maximum likelihood point detection and the LLR vector calculation performed in this manner can be applied to a repetitive receiver. In a repeat receiver

When calculating, considering the logarithm of the prior probability ratio, it can be calculated using Equation 14 instead of Equation 13.

여기서,

이고,

는 확률 값을 의미한다.here,

ego,

Is the probability value.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 별모양 복호기의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.7 is a block diagram schematically showing the internal configuration of the star decoder according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 별모양 복호기는 실수 행렬 변환부(710), QR 분해부(720), 벡터 산출부(730), 초기 검출 격자점 검출부(740), 아이겐 벨류 추출부(750) 및 최대우도점 검출부(760)를 포함한다.The star decoder according to the present invention is a real matrix transformation unit 710, QR decomposition unit 720, vector calculation unit 730, initial detection grid point detection unit 740, eigen value extraction unit 750 and the maximum likelihood point The detector 760 is included.

실수 행렬 변환부(710)는 도 2를 통하여 언급된 실수 행렬 변환 단계(S210)가 수행되는 부분으로서, 수신된 신호로부터 추정되는 행렬을 실수 행렬로 변환하는 작업을 수행하는 부분이다.The real matrix transformation unit 710 is a portion in which the real matrix transformation step S210 described with reference to FIG. 2 is performed, and is a portion for converting a matrix estimated from the received signal into a real matrix.

QR 분해부(720)는 QR 분해 단계(S220)가 수행되는 부분으로서, QR 분해 후에 얻어질 상삼각 행렬(R)의 열번호가 증가함에 따라 그에 해당하는 송신 신호의 SNR(신호대 잡음비) 혹은 SINR(신호대 잡음 간섭비)이 커지도록 SQRD(Sorted QR-Decomposition) 작업이 수행되는 부분이다.The QR decomposition unit 720 is a portion where the QR decomposition step S220 is performed. As the column number of the upper triangular matrix R to be obtained after QR decomposition increases, the SNR (signal-to-noise ratio) or SINR of the corresponding transmission signal is increased. This is the part where SQRD (Sorted QR-Decomposition) operation is performed to increase (signal-to-noise interference ratio).

벡터 산출부(730)는 수신 신호에 유니타리 행렬의 전치 행렬을 곱하는 벡터 산출 단계(S230)가 수행되는 부분이다.The vector calculator 730 is a portion where the vector calculation step S230 of multiplying the received signal by the transpose matrix of the unitary matrix is performed.

초기 검출 격자점 검출부(740)는 순차적 간섭 제거 방법 등을 통하여 초기 검출 격자점인

를 산출하는 초기 검출 격자점 검출 단계(S240)가 수행되는 부분이다. The initial detection grid point detector 740 is an initial detection grid point through a sequential interference cancellation method.

The initial detection grid point detection step (S240) of calculating the portion is performed.

아이겐 벨류 추출부(750)는

의 가장 작은 아이겐 벨류(Eigen Value)

을 산출하는 최소 아이겐 벨류 추출 단계(S250)가 수행되는 부분이다.Eigen value extraction unit 750

Smallest Eigen Value

The minimum Eigen value extraction step (S250) for calculating the portion is performed.

최대우도점 검출부(760)는 초기 검출 격자점 검출부(740)로부터 수신되는

와, 아이겐 벨류 추출부(750)로부터 수신되는

를 이용하여 최대우도점을 검출하는 부분으로서, 도 3 내지 도 6에 언급된 작업이 수행되는 부분이다.The maximum likelihood point detector 760 is received from the initial detection grid point detector 740.

And, received from the eigen value extraction unit 750

As a part of detecting the maximum likelihood point, the operation mentioned in FIGS. 3 to 6 is performed.

본 발명의 실시예에 따른 다중 안테나 시스템의 수신기는 내부에 다수의 별모양 복호기(SLD)를 포함할 수 있다. 제1 별모양 복호기(810)는 수신단에서 알고 있는 열벡터(Y)와 수신단에서 추정 또는 계산된 행렬(B)를 이용하여 격자점

를 검출한다.The receiver of the multi-antenna system according to the embodiment of the present invention may include a plurality of star decoders (SLDs) therein. The first star decoder 810 uses a column vector (Y) known at the receiver and a grid point ( B ) estimated or calculated at the receiver.

Detect.

제1 별모양 복호기(810)에 의해 격자점

가 검출되면, 제1 별모양 복호기(810)에서 산출한 상삼각 행렬(R), 벡터(y) 및 격자점(

)으로부터 제2 내지 제4 별모양 복호기를 통하여 다수의 LLR 값을 산출한다.Lattice Points by the First Star Decoder 810

Is detected, the upper triangular matrix R, the vector y and the lattice point calculated by the first star decoder 810 (

A plurality of LLR values are calculated through the second to fourth star-shaped decoders.

여기서, 도 8에 도시된 제2 별모양 복호기(820)는 검출된 신호의 제1번 비트의 값을 반전하고(즉, 0이면 1로 바꾸고, 1이면 0으로 바꾸고) 고정하여 최대우도점을 산출하는 별모양 복호기이며, 제3 별모양 복호기(830)는 제k번째 비트의 값을 반전하고 고정하여 최대우도점을 산출하는 별모양 복호기이다. 이와 같은 별모양 복호기는 M×Q 개가 포함될 수 있으며, 도 8에서는 M×Q번째 비트의 값을 반전하고 고정하여 최대우도점을 산출하는 별모양 복호기를 제4 별모양 복호기로 칭하였다. Here, the second star decoder 820 illustrated in FIG. 8 inverts the value of the first bit of the detected signal (ie, changes it to 1 if 0 and changes it to 0 if 1) and fixes the maximum likelihood point. The third star decoder 830 is a star decoder that calculates a maximum likelihood point by inverting and fixing the value of the kth bit. Such a star decoder may include M × Q. In FIG. 8, a star decoder that calculates a maximum likelihood by inverting and fixing the value of the M × Q bit is referred to as a fourth star decoder.

Max-Log MAP 계산기(850)는 제1 별모양 복호기(810)로부터 산출되는 격자점과, 제2 별모양 복호기(820) 내지 제4 별모양 복호기(840)로부터 산출된 최대우도점을 이용하여 LLR 값을 산출한다.The Max-Log MAP calculator 850 uses grid points calculated from the first star decoder 810 and maximum likelihood points calculated from the second star decoders 820 to 4 star decoders 840. Calculate the LLR value.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. The embodiments of the present invention described above are not implemented only through the apparatus and the method, but may be implemented through a program for realizing a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium on which the program is recorded. Implementation may be easily implemented by those skilled in the art from the description of the above-described embodiments.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 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.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concepts of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, MIMO 시스템에서 다수의 신호 로 이루어지는 수신 신호 벡터 검출에 있어서 별모양 복호 기법 및 별모양 복호기를 사용함으로써, 최대우도검출 기법과 유사한 성능을 제공할 수 있다.As described above, according to the present invention, a star decoding technique and a star decoder are used to detect a received signal vector including a plurality of signals in a MIMO system, thereby providing performance similar to that of the maximum likelihood detection technique.

또한, 최대우도점을 찾기 위한 계산을 수행하는 격자점들의 선택 범위를 작게함으로써, 낮은 복잡도를 갖는 복호기를 구현할 수 있으며, 복잡도가 낮아짐에 따라 최대우도점 검출을 위한 계산량을 상당히 줄일 수 있는 효과를 기대할 수 있다.In addition, by reducing the selection range of the lattice points for calculating the maximum likelihood point, a decoder having a low complexity can be realized, and as the complexity becomes lower, the computation amount for detecting the maximum likelihood point can be considerably reduced. You can expect

Claims

In the method for detecting a received signal consisting of a plurality of signals in a MIMO system,

(a) performing classification QR decomposition on the channel matrix representing the channel state to calculate a unitary matrix and an upper triangular matrix;

(b) calculating a reception vector by multiplying the received signal for detection by the transpose matrix of the unitary matrix;

(c) calculating an initial detection lattice point and a minimum eigen value from the received vector and the upper triangular matrix; And

(d) detecting a maximum likelihood point using the initial detection lattice point and the minimum Eigen value

Received signal detection method comprising a.

The method of claim 1,

Step (c) is,

(c1) calculating an initial detection lattice point from the received vector using quantization and successive interference cancellation (SIC); And

(c2) multiplying the transpose matrix of the upper triangular matrix by the upper triangular matrix to calculate the smallest eigen value

Received signal detection method comprising a.

The method of claim 1,

Step (d) is,

(d1) calculating a cost function value of the closest grating point from the initial detection grating point using the cost function;

(d2) increasing the distance from the initial detection grid point by a preset value and calculating a cost function value for one or more grid points located at the increased distance;

(d3) selecting a minimum cost function value by comparing the cost function value calculated through step (d1) with the cost function value calculated through step (d2); And

(d4) repeating the steps (d2) and (d3) as many as the preset repetition value, and detecting the minimum cost function value as the maximum likelihood point when the repetition is completed;

Received signal detection method comprising a.

The method of claim 1,

Step (d) is,

(e) MAX-Log MAP applying i of a plurality of vector signals are received by k (where 1≤ (where, and 1≤ i ≤M, and where: M is the number of lines of the received signal), the second signal vector k ≤

And

Calculating a Log-Likelihood Ratio (LLR) vector included in the number of bits constituting the bit string of the received signal;

Received signal detection method further comprises.

The method of claim 4, wherein

Step (e),

(e1) calculating an upper triangular matrix value with respect to the i value;

(e2) calculating the smallest eigen value by multiplying the transpose matrix value of the upper triangular matrix by the upper triangular matrix;

(e3) calculating a minimum cost function value for a grid point located at a predetermined distance from the initial detection grid point;

(e4) calculating a minimum value of a cost function, wherein the minimum value of the cost function is calculated using the minimum eigen value while increasing the magnitude of the distance within a preset integer grid set; ; And

(e5) if the minimum value of the cost function calculated in step (e4) is greater than the minimum cost function value calculated in step (e3), calculating the LLR vector using the minimum cost function value

Received signal detection method comprising a.

The method of claim 4, wherein

(e1) if the i value is less than an arbitrary integer set in the upper triangular matrix, wherein the integer is an integer arbitrarily selected from integers from row numbers 1 to M of the upper triangular matrix, the upper triangular Calculating a first matrix having elements of the same rows and columns as the matrix;

(e2) multiplying the transpose matrix value of the first matrix by the first matrix and calculating the smallest eigen value of the multiplication result;

Received signal detection method comprising a.

The method according to claim 5 or 6,

Prior to step (e1),

(e0) setting the i value to 1

Further comprising, after the step (e5),

(e6) k and the

By comparing k as above

If less than, then increases the k by performing the steps after the (e2), the k and the Q is the same, comparing the M and the i; And

(e7) wherein i is less than the M perform the steps after the (e1) after increasing the value of i, and wherein i and the M are the same, calculating the calculated LLR vector results in

Received signal detection method further comprises.

The method according to claim 5 or 6,

In (e5), if the minimum value of the cost function is less than or equal to the minimum cost function value,

(e51) increasing the repetition value, where the repetition value is a value representing the number of repetitions of the subsequent step (e4) as the distance increases;

(e52) calculating a cost function value of an integer lattice for points in an integer lattice set located at a distance set in the step (e4) from the initial detection lattice point;

(e53) if the cost function value of the integer lattice is less than the minimum cost function value, changing the cost function value of the integer lattice to the minimum cost function value; And

(e54) if the repetition value is smaller than a preset limit repetition value, performing the step after (e4)

Received signal detection method further comprises.

The method of claim 6,

After the above step (e2),

Setting a subspace of a random integer-1 dimension set in the upper triangular matrix as the integer lattice set

Received signal detection method further comprises.

The method of claim 6,

In step (e1),

If the i value is greater than an arbitrary integer set in the upper triangular matrix, a matrix having values of 'row of the upper triangular matrix + the random integer' and 'column of the upper triangular matrix + the random integer' as elements. Is calculated as a first matrix.

The method of claim 10,

After the above step (e2),

Setting a subspace of a dimension of 'number of rows of the received signal-an arbitrary integer set in the upper triangular matrix-1' as the integer grid set;

Received signal detection method further comprises.

The method of claim 1,

Step (d) is,

(d1) setting a first set value to 1 and setting a point where the cost function value is minimum to a second set value using a constant vector and a cost function value;

(d2) calculating a cost function value at a grid point away from the initial detection grid point by a predetermined distance;

(d3) comparing the cost function value calculated through step (d2) with the cost function value at the initial detection grid point, and if the cost function value calculated through step (d2) is large, setting the second setting Comparing a value with the first set value; And

(d4) If the second set value and the first set value are the same, using the cost function value calculated through the (d2) and the cost function value at the initial detection grid point, for calculating the maximum likelihood point Computing Log-Likelihood Ratio (LLR) Vectors

Received signal detection method comprising a.

The method of claim 12,

Between the step (d1) and the step (d2),

Calculating a maximum distance value by using the second set value and a preset constant value

Further comprising; if the second set value is greater than the first set value in the step (d3),

(d31) increasing the distance from the initial detection grid point by a preset value;

(d32) calculating a cost function value at a grid point located at an increased distance from the initial detection grid point;

(d33) comparing the cost function value calculated in the step (d32) with the maximum distance value, repeating the step (d31) if the cost function value is large, and if the maximum distance value is large, the first setting Increasing the value by 1 and storing the grid point as a solution function of the cost function; And

(d34) comparing the second set value with the first set value and performing the step (d4) if the same, and if the second set value is larger than the first set value, performing the step after the (d31). Steps to

Received signal detection method comprising a.

The method of claim 12,

Step (d3),

If the cost function value at the initial detection grid point is greater than the cost function value calculated through step (d2),

(d31) increasing the repetition value, wherein the repetition value is a value representing the number of repetitions of the subsequent step (d2) as the distance increases;

(d32) calculating a cost function value at a grid point separated by a predetermined distance from the initial detection grid point;

(d33) A signal vector value is obtained by using the second set value, the first set value, the cost function value, the minimum cost function value at the first set value, and the minimum cost function value at the second set value. Setting up; And

(d34) if the repetition value is the same as a predefined repetition value, the LLR vector is calculated using the signal vector value, and if the repetition value is smaller than the definite repetition value, step (d2) or later Steps to perform

Received signal detection method comprising a.

An apparatus for detecting a received signal consisting of a plurality of signals in a MIMO system,

A QR decomposition unit configured to perform a sorted QR-decomposition (SQRD) on the received signal to calculate a unitary matrix and an upper triangular matrix;

A divider configured to multiply the received signal by a transpose matrix of the unitary matrix to calculate a received vector;

An initial detection lattice point detector for calculating an initial detection lattice point from the received vector and the upper triangular matrix;

An eigen value extracting unit configured to calculate a minimum eigen value from the upper triangular matrix; And

ML point detector for detecting the maximum likelihood point using the initial detection grid point and the minimum Eigen value

Received signal detection apparatus comprising a.

The method of claim 15,

Real matrix conversion unit for converting the matrix estimated from the received signal into a real matrix

Further comprising, the QR decomposition unit,

And the classification QR decomposition is performed on the real matrix transmitted from the real matrix transformation unit.

A receiving apparatus in a MIMO system,

A first received signal detecting device detecting a grid point using a matrix and a column vector estimated from the received signal;

A second received signal detection device for calculating a maximum likelihood point using the received signal and the grid point detected from the first reception detection device; And

Max-Log MAP calculator for calculating a Log-Likelihood Ratio (LLR) vector by using a lattice point detected by the first received signal detection device and a maximum likelihood point calculated by the second received signal detection device.

Receiving device comprising a.

The method of claim 17,

The second received signal detection device,

M ×

Where M is the number of rows of the received signal,

Is the number of bits) of the k-th reception signal detecting apparatus constituting the bit sequence of the received signal (here, 1≤ k ≤

A receiving device, characterized in that consisting of).

The method of claim 18,

The k-th received signal detection device,

And the maximum likelihood point is calculated by converting the k th bit in the received signal to a value of 1 when the k th bit has a value of 0.

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