KR100925432B1 - 스마트 안테나를 이용한 통신시스템의 가중치 갱신 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 통신 시스템의 가중치 갱신 방법에 관한 것으로, 특히 안테나 개수가 많은 시스템에서 안테나 가중치를 갱신하는 계산량을 줄일 수 있는 스마트 안테나를 이용한 통신 시스템의 가중치 갱신 방법에 관한 것이다. 이와 같은 본 발명 스마트 안테나를 이용한 통신 시스템의 가중치 갱신 방법은 수신신호를 송신신호와 간섭 잡음신호로 분리하는 단계와, 상기 송신신호와 간섭 잡음신호 각각에 대하여 허미션과 토에플리츠 형태를 갖는 상관 매트릭스를 추정하고, 상기 추정된 상관 매트릭스에서 학습 파라미터를 계산하는 단계와, 상기 학습 파라미터를 이용하여 상기 수신신호의 고유치를 계산하고, 상기 학습 파라미터와 상기 고유치를 이용하여 가중치를 갱신하는 단계를 포함하여 이루어진다.

스마트 안테나

Description

스마트 안테나를 이용한 통신시스템의 가중치 갱신 방법{Method for updating weight in communication system using smart antenna}

도 1은 본 발명에 따른 통신 시스템에서의 스마트 안테나를 이용하는 수신단의 블록 구성도

도 2는 본 발명에 제 1 실시예에 따른 고속 푸리에 변환을 이용한 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법을 설명하기 위한 플로우차트

도 3은 본 발명 제 2 실시예에 따른 고속 푸리에 변환을 이용한 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법을 설명하기 위한 플로우차트

도 4는 본 발명 제 3 실시예에 따른 고속 푸리에 변환을 이용한 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법을 설명하기 위한 플로우차트

본 발명은 고속 푸리에 변환을 이용한 가중치 갱신 방법에 관한 것으로, 특히 안테나 개수가 많은 시스템에서 안테나 가중치를 갱신하는 계산량을 줄일 수 있는 스마트 안테나를 이용한 통신 시스템에서의 가중치 갱신 방법에 관한 것이다.

이동통신 시스템에서 여러 가입자들에게 고속 데이터 통신을 서비스하기 위 해서는 셀의 용량을 증가시키는 것이 무엇보다 중요하다.

기본적으로 셀룰러, PCS 등 이동통신은 한정된 스펙트럼을 효과적으로 이용하고자 하는 기본 개념에서 출발하였으므로 셀을 점점 더 나누면 스펙트럼의 효율성은 증가한다. 그러나 셀을 분할하는 방법은 기지국을 설치하는데 엄청난 비용이 추가 부담되는 것뿐만 아니라 잦은 핸드오프로 인한 통신 두절, 혹은 통신 신뢰성 하락이 필연적으로 존재하게 되는 단점을 가지고 있다.

특히 차세대 이동 통신 시스템에서는 고속 데이터 통신에 대한 요구가 증대됨에 따라 기지국의 섹터당 처리량(throughput)이 중요한 개념이 되고 있다. 특히 순방향 채널은 단말들의 데이터 다운로드 요구에 의해 매우 높은 셀 용량이 요구될 것이다. 이를 위하여 스마트 안테나를 이용하는 방법이 현재 적극 검토되고 있다.

따라서 최근에는 기지국을 증설하지 않고 진보된 안테나 기술을 적용해서 통신 용량을 대폭 증가시키고 통신 품질을 개선할 수 있는 새로운 연구가 진행되고 있다.

그 중 하나로써 스마트 안테나 기술을 이용해서 원하는 가입자의 방향으로 전파를 집중시키고 타가입자의 간섭 신호는 저하시켜 송수신함으로써 기존의 이동통신 시스템의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있도록 하는 기술을 연구 중이다.

스마트 안테나 기술은 안테나 어레이와 전파 방향을 제어할 수 있는 디지탈 신호처리 기술을 복합적으로 활용하여 구현되는 최첨단 빔 형성(Beamforming) 기술로서 통신 사업자간에 지대한 관심을 일으키고 있다.

즉, 일반적으로 이동 통신 시스템의 기지국 안테나는 전방향 안테나(Omni- directional Antenna)가 사용되어 방향에 상관없이 일정한 이득을 주도록 제작한다.

이럴 경우 안테나에 송수신되는 모든 신호들은 기지국의 송수신 안테나와의 거리에 따라 전력(Power)을 제어하여 송수신되며 송수신 희망 신호에 간섭의 영향을 미친다. 따라서 이 기지국 안테나는 선택적으로 신호에 이득을 주어 송수신할 수 없다.

이러한 간섭의 영향을 줄이기 위해 셀을 여러 섹터로 나누어 여러 개의 안테나를 사용하는 방법이 있는데, 가령 셀을 3개의 섹터로 나누어 3개의 안테나를 사용하여 각 안테나가 120도를 담당하도록 한다면 간섭의 영향을 1/3로 줄일 수 있다.

간섭의 영향을 줄일 수 있는 또 다른 방법으로는 안테나가 하드웨어적으로 고정되어 정해진 특정각으로부터 도달하는 신호에 대해 큰 이득을 주고 다른 방향에서 송수신되는 간섭 신호에 매우 작은 이득을 주도록 제작하는 것도 있다. 그러나 이 방법은 송수신체가 고정되어 있는 경우에 한하여야 한다.

좀더 고급적인 방법으로는 희망 신호를 송출하는 송신체가 이동하거나 그 신호의 도달각이 상황에 따라 가변적일 때는 여러 안테나 소자로 구성된 어레이(Array)를 사용하는 것이다.

안테나 어레이는 원거리 신호원들의 위치를 파악하거나 그들로부터 나오는 신호들을 선택적으로 송수신하는데 이용되고 주변으로부터 들어오는 방해 전파를 제거하는데 이용된다.

이와 같은 스마트 안테나 시스템을 이용하는 경우 원하는 방향의 신호를 선택적으로 송수신하고 간섭 신호의 영향을 최소화시킴으로써 가입자 상호간의 간섭을 대폭 감쇠시킬 수 있다. 즉 셀내의 각 단말에 독립된 빔을 송수신간에 제공하고, 원하는 단말 방향으로 이들을 극대화되도록 빔형성시킴으로서 여타의 단말 방향에 전파량을 극소화할 수 있다. 그러므로 수신 신호의 잡음을 대폭 감쇠시킨다.

스마트 안테나 시스템은 통화 채널간 방해 전파(Interfering Noise)를 최소화하여 통화 품질을 향상시키고 가입자 수를 증가시킬 수 있는 시스템이며 원하는 방향으로 전파가 집중되어 각 단말은 저전력으로 통화가 가능하므로 배터리 수명역시 획기적으로 연장할 수 있는 기술이다. 결국 스마트 안테나 시스템이란 각 단말 방향으로 독립된 빔패턴을 제공하여 통신 용량을 증대시키고 통신 품질을 대폭 개선할 수 있다.

결국, 셀내의 모든 가입자에게 방향성 빔패턴을 제공함으로서 통화 방향으로는 최대의 이득을 설정하고 여타의 방향으로는 이득을 최소화한다. 이것은 송신과 수신 양방향에 제공되며 셀내의 모든 가입자에게 독립적으로 동시에 제공된다. 이와같은 최적의 빔형성 기술은 기지국에 어레이 안테나를 설치하고 각 가입자에 맞는 최적의 웨이트를 독립적으로 계산하여 각 가입자에게 제공하여야 한다.

CDMA 환경의 경우 원하는 신호와 간섭 신호는 PN코드에 의해 분리된다. 이 원리를 이용하여 각 가입자마다 수신되는 고유 벡터값을 계산하여 어레이안테나 위상을 조정함으로서 어레이된 안테나는 신호원이 있는 방향으로 독립적인 빔패턴을 형성시킨다. 즉 m개의 빔형성 모듈은 어레이 안테나 n개를 독립적으로 위상 어레 이할 수 있으며 이는 각 가입자 방향으로 빔패턴을 형성하여 원하는 신호와 간섭 신호간의 신호차를 크게 유지하여 통화 품질을 개선하는 것이다.

스마트 안테나(Smart antenna)의 가중치를 구하기 위해서 신호대 간섭 잡음비(signal to interference and noise ratio : SINR)를 최대화하는 가중치를 구하는 방식은 일반적 고유치 문제(generalized eigenvalue problem)로 귀결되거나 기울기(gradient)를 이용하는 방법이 있다.

우선, 일반적 고유치 문제(generalized eigenvalue problem)를 수식으로 표현하면 다음과 같다.

R_ssw = λR_VVw

여기서 R_SS와 R_VV는 송신신호(desired signal)와 간섭신호 + 잡음신호에 대한 각각의 상관 행렬이고, w는 안테나의 가중치로써 구하고자 하는 값이다.

λ는 일반적 고유치(generalized eigenvalue)이다.

위 식을 풀기 위해서 여러 가지 방법이 제안되었는데 가장 적은 계산량을 보이는 방법이 적응적 역행렬(adaptive matrix inverse) 방법으로써 R_SS와 R_VV가 주어진 상황에서 다음과 같은 갱신식을 이용한다.

그리고 신호대 간섭잡음비(SINR)을 최대화하기 위하여 기울기(gradient)를 이용하는 방법은 다음과 같은 갱신식으로 나타낼 수 있다.

이때, 앞에서 기술한 두 가지 방법은 행렬과 벡터의 곱이 3번씩이나 등장한다. 이와 같은 행렬과 벡터의 곱을 수행할 때의 연산량은 대략 N²이나 되어 연산량이 너무 많아지는 문제점이 있었다.

본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 감안하여 안출한 것으로, 안테나 개수가 많은 시스템에서 안테나 가중치를 갱신하는 계산량을 줄일 수 있는 통신 시스템에서의 가중치 갱신 방법을 제공하기 위한 것이다.

이와 같은 본 발명 통신 시스템에서의 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법은 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법은 수신신호를 송신신호와 간섭 잡음신호로 분리하는 단계와, 상기 송신신호와 간섭 잡음신호 각각에 대하여 허미션과 토에플리츠 형태를 갖는 상관 매트릭스를 추정하고, 상기 추정된 상관 매트릭스에서 학습 파라미터를 계산하는 단계와, 상기 학습 파라미터를 이용하여 상기 수신신호의 고유치를 계산하고, 상기 학습 파라미터와 상기 고유치를 이용하여 가중치를 갱신하는 단계를 포함하여 이루어진다.

바람직하게, 상기 상관 매트릭스를 추정하는 경우, 상기 추정되는 상관 매트릭스들을 상기 수신신호의 샘플링 간격 또는 설정된 시간동안 추정하고, 상기 추정 된 상관 매트릭스를 이용하여 상기 학습 파라미터를 계산한다.

바람직하게, 상기 학습 파라미터는 고속 푸리에 변환을 이용한다.

본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통해 명백해 질 것이다.

이하, 본 발명에 따른 고속 푸리에 변환을 이용한 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법을 첨부된 도면을 참조하여 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 스마트 안테나를 이용하는 수신단의 블록 구성도이다.

본 발명에 따른 스마트 안테나를 이용하는 수신단은 도 1에 나타낸 바와 같이, 복수개의 스마트 안테나(11,12,13)와, 상기 스마트 안테나(11,12,13)의 입력값과 스마트 안테나의 가중치 벡터(14,15,16)를 곱하는 복수개의 곱셈기(17,18,19)와, 상기 곱셈기(17,18,19)의 출력을 합산하여 출력하는 합산기(20) 및 스마트 안테나의 가중치 벡터(w(k))를 출력하는 스마트 안테나 알고리즘 계산부(21)로 구성된다. 스마트 안테나 알고리즘 계산부(21)의 입력값 중 d는 원래의 송신신호 값(수신측에서 알고 있는 경우)이다.

도 2는 본 발명에 제 1 실시예에 따른 고속 푸리에 변환을 이용한 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.

도 2를 설명하기에 앞서 본 발명의 설명 편의를 위해 다음과 같이 변수를 정 의한다.

우선 가중치 w(0)를 초기화하고(S11), 초기화한 가중치 w(0)를 주파수 도메인(W_F)상에서 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform : FFT)하고(S12), 입력된 수신신호 표본(x(k))을 추출한다(샘플링)(S13).

그 다음 수신신호 표본(x(k))에서 수신신호(s(k))와 잡음과 간섭신호(v(k))를 분리한다(S14). 여기서 CDMA 시스템의 경우에는 디스프레딩(despreading)전의 신호를 X_V(k)로 간주하고 디스프레딩(despreading)후의 신호를 x_s(k)로 간주하는 코드 필터링(Code filtering)방법을 이용할 수 있다.

여기까지는 종래의 일반적인 방법을 이용하여 수행한다.

이어서, 분리된 신호 x_s(k)와 X_V(k)를 이용하여 다음과 같이 각각의 상관 매트릭스

와

를 추정(계산)한다(S15).

여기서,

이때의 계산은 상관 매트릭스(correlation matrix)가 허미션(Hermitian)와, 토에플리츠(Toeplitz)형태를 갖게 하는 것이 특징이다.

여기서,

라고 하면,

학습 파라미터

는

를 고속 푸리에 변환한 것으로 정의한다(S16).

에 대해서도 마찬가지로 고속 푸리에 변환한

를 구한다.

W_F는

를 고속 푸리에 변환한 것으로 정의한다. 여기서 0은 N ×1의 제로 벡터이다.

위에서와 같이 각 변수에 고속 푸리에 변환을 취해서 새로 얻은 W_F,K,

,

를 이용하여 고유치(Eigenvalue) λ를 적은 계산량으로 구할 수 있게 된다(S17).

여기서,

여기서 연산자 ⓧ 는 다음과 같이 정의한다.

따라서 기울기(Gradient)를 이용하는 가중치(W_F) 갱신식은 다음과 같이 변형 된다(S18).

여기에서 윗첨자 old와 new는 시간의 흐름상 갱신(update)이전과 이후를 의미한다.

그 다음 설정된 개수동안 수신 샘플들에 대한 입력신호 표본 추출(S13) 내지 가중치 갱신(S18)을 계속한다(S19).

도 3은 본 발명 제 2 실시예에 따른 고속 푸리에 변환을 이용한 스마트 안테나의 가중치 갱신 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.

우선 가중치 w(0)를 초기화하고(S21), 초기화한 가중치 w(0)를 주파수 도메인(w_F)상에서 고속 푸리에 변환(FFT)하며(S22), 입력된 수신신호 표본(x(k))을 추출한다(S23).

그 다음 수신신호(s(k))와 잡음과 간섭신호(v(k))를 분리한다(S24). 여기서 CDMA 시스템의 경우에는 디스프레딩(despreading)전의 신호를 X_V(k)로 간주하고 디스프레딩(despreading)후의 신호를 x_s(k)로 간주하는 코드 필터링(Code filtering) 방법을 이용할 수 있다.

이어서, 분리된 신호 x_s(k)와 X_V(k)를 이용하여 다음과 같이 각각의 상관 매트릭스

와

를 추정(계산)한다(S25).

그 다음 설정된 개수동안 수신 샘플들에 대한 입력신호 표본 추출(S23) 내지 상관 행렬 추정(S25)을 계속한다(S26,S27).

그리고 판단결과(S26) 설정된 개수동안의 수신샘플들에 대한 상관행렬 추정이 되었으면, 상관행렬 추정된

와

에 대한 학습파라미터를 계산한다(S28).

여기서,

이때의 계산은 상관 매트릭스(correlation matrix)가 허미션(Hermitian)와, 토에플리츠(Toeplitz)형태를 갖게 하는 것이 특징이다.

여기서,

라고 하면,

는

를 고속 푸리에 변환한 것으로 정의한다.

에 대해서도 마찬가지로

를 구한다.

W_F는

를 고속 푸리에 변환한 것으로 정의한다. 여기서 0은 N ×1의 제로 벡터이다.

위에서와 같이 각 변수에 고속 푸리에 변환을 취해서 새로 얻은 W_F,K,

,

를 이용하면 다음과 같이 고유치(Eigenvalue) λ를 적은 계산량으로 구할 수 있게 된다(S30).

여기서 연산자 ⓧ 는 다음과 같이 정의한다.

기울기(Gradient)를 이용하는 갱신식은 다음과 같이 변형된다.

여기에서 윗첨자 old와 new는 시간의 흐름상 갱신(update)이전과 이후를 의미한다(S31).

그리고 이와 같은 고유치 λ 및 가중치 갱신(S30,S31)과정을 설정된 회수만큼 반복한다(S33,S29).

즉 본 발명 제 1 실시예에 따른 가중치 갱신 방법에 있어서는 수신샘플에 대한 입력신호 표본 추출(S13) 내지 가중치 갱신(S18)을 각각의 수신샘플에 대하여 실시하였지만, 제 2 실시예에 따른 가중치 갱신 방법에 있어서는 표본 추출(S23) 내지 상관 행렬 추정(S25)과, 고유치 λ 및 가중치 갱신(S30,S31)과정이 제 1 실시예와 다르다.

도 4는 본 발명 제 3 실시예에 따른 고속 푸리에 변환을 이용한 스마트 안테 나의 가중치 갱신 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명 제 3 실시예에서는, 일반적 고유치 문제(generalized eigenvalue problem)에서,

로 쓸수 있으므로 순환(Recursive)하게 풀기 위한 것으로, 도 4에서 S41 내지 S50까지는 제 2 실시예를 나타낸 도 3과 유사하므로 그 상세한 설명을 생략한다.

S50 단계에서와 같이 고유치 λ를 갱신한 후(S50), 가중치를 갱신(w_F(K+1))하는 경우,

를 이용한다.

그리고 본 발명 제 1 내지 제 3 실시예에서 고유치 λ는

를 이용하여 계산량을 줄일 수 있다.

이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술 사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.

따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시예에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의하여 정해져야 한다.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명은 FFT를 이용하므로 행렬과 벡터의 곱셈 연산량을 에로 대체하는 효과가 있다. 이 경우 이 클수록 계산량을 줄일 수 있는 효과가 있다.

또한 행렬을 저장하기 위한 메모리 용량이 N²에서 2N으로 줄일 수 있는 효과도 있다.

Claims (3)

1. 수신신호를 송신신호와 간섭 잡음신호로 분리하는 단계와;

   상기 송신신호와 간섭 잡음신호 각각에 대하여 허미션과 토에플리츠 형태를 갖는 상관 매트릭스를 추정하고, 상기 추정된 상관 매트릭스에서 학습 파라미터를 계산하는 단계와;

   상기 학습 파라미터를 이용하여 상기 수신신호의 고유치를 계산하고, 상기 학습 파라미터와 상기 고유치를 이용하여 가중치를 갱신하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나를 이용한 통신 시스템의 가중치 갱신 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 상관 매트릭스를 추정하는 경우,

   상기 추정되는 상관 매트릭스들을 상기 수신신호의 샘플링 간격 또는 설정된 시간동안 추정하고, 상기 추정된 상관 매트릭스를 이용하여 상기 학습 파라미터를 계산하는 것을 특징으로 하는 통신 시스템에서의 가중치 갱신 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 학습 파라미터를 계산하는 경우,

   고속 푸리에 변환을 이용하는 것을 특징으로 하는 통신 시스템에서의 가중치 갱신 방법.

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