KR100942736B1

KR100942736B1 - 무선 통신 시스템에서의 시변 신호의 ｓｉｒ 연산 방법 및장치

Info

Publication number: KR100942736B1
Application number: KR1020077023833A
Authority: KR
Inventors: 필립 제이 피에트라스키
Original assignee: 인터디지탈 테크날러지 코포레이션
Priority date: 2005-03-18
Filing date: 2006-02-13
Publication date: 2010-02-17
Also published as: EP1875598A4; WO2006101620A3; EP1875598A2; NO20075313L; TWI349448B; KR20070121763A; US7590192B2; KR20070118664A; US20090290617A1; EP2590319B1; TW200729757A; TWI321915B; JP4551959B2; EP2590319A1; CA2601584A1; JP2008533907A; US7421045B2; US20060245475A1; TW200635249A; WO2006101620A2

Abstract

무선 통신 시스템에서 정확한 신호 대 간섭 비(SIR) 추정치를 발생시키기 위해 공통 파일럿 채널(CPICH)의 심볼을 정정하는 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에서, CPICH 심볼 그룹의 비정상형 평균을 추정하고, 상기 CPICH 심볼을 지연하고, 상기 지연된 CPICH 심볼을 상기 추정된 CPICH 심볼 그룹의 비정상형 평균으로 나눔으로써 상기 CPICH 심볼을 정정한다. 또 다른 실시예에서, CPICH 심볼의 절대값에 기초하여 신호 전력 추정치를 발생시키고, 상기 CPICH 심볼의 절대값에 기초하여 총 전력 추정치로부터 상기 신호 전력 추정치를 감산함으로써 노이즈 전력 추정치를 발생시키고, 상기 신호 전력 추정치를 상기 노이즈 전력 추정치로 나눔으로써 시변 이득을 갖는 심볼에 대한 SIR 추정치를 발생시킨다.

Description

무선 통신 시스템에서의 시변 신호의 ＳＩＲ 연산 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR COMPUTING SIR OF TIME VARYING SIGNALS IN A WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}

본 발명은 무선 통신 신호의 신호 대 간섭비(SIR: signal-to-interference ratio)의 추정에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 시변(time varying) 무선 통신 신호의 정확한 SIR 계산을 수행하는 것에 관한 것이다.

3세대(3G) 고속 다운링크 패킷 액세스(HSPDA: high speed downlink packet access) 시스템과 같은 진보된 무선 통신 시스템은 종종 통신 채널의 품질을 추정하는데 사용되는 공통 파일럿 채널(CPICH: common pilot channel) 신호를 전송한다. 채널 품질을 추정하는데 사용되는 일반적인 방법들 중 하나는 파일럿 신호의 SIR 추정을 포함한다. 패킷 기반 시스템에서, 수신되는 전력 레벨은 종종 패킷이 상이한 전력 레벨로 전송됨에 따라 변화할 수 있다. 이 전력 레벨의 변화에 반응하기 위해 무선 송수신 유닛(WTRU)(즉, 이동국)의 수신기에서는 자동 이득 제어(AGC) 회로를 사용하여 이득을 조정한다.

파일럿 신호를 발생시키는 종래의 무선 통신 시스템에서는, 파일럿 신호 상에 시변 이득의 변화가 발생한다. 따라서, 파일럿 신호는 비정상형(non- stationary)이 되어 신호의 참(true) SIR을 추정하는 것을 더 어렵게 한다. 통상적으로, 참 SIR이 낮게 추정될 것이다. 측정된 SIR이 실제(actual) SIR보다 낮으면, 채널 품질이 실제 그러한 것보다 더 나쁜 것으로 시스템에 지시됨에 따라 무선 자원의 비효율적인 사용 및 낮은 처리량을 초래한다.

3G HSDPA 시스템이 큰 총 전송(Tx) 전력 변동을 가질 때, 일부 서브프레임이 패킷을 수송하지만 다른 서브프레임은 그렇지 않을 때 가능한 바와 같이, 전송된 파일럿 전력은 변하지 않지만 AGC 회로는 AGC 회로의 구현에 따른 속도로 새로운 전력 레벨에 적응할 것이다. 따라서, 파일럿 칩을 역확산(despreading)하여 연산되는 파일럿 심볼(pilot symbol)은 시간에 따라 변하는 평균값 및 편차를 가질 것이며, ACC 이득을 변화시킬 것이다. 이는 도 1에 도시된 바와 같이 SIR 계산의 정확도를 왜곡하게 된다. SIR 측정 기간 동안 이득이 변화하기 때문에, SIR 추정치는 참 SIR에 비하여 종종 부정확하게 된다.

본 발명은 무선 통신 시스템에서 CPICH의 심볼을 정정하여 정확한 SIR 추정치를 발생시키는 방법 및 장치에 관한 것이다. 일 실시예에서, CPICH 심볼 그룹의 비정상형 평균을 추정하고, 상기 CPICH 심볼을 지연하고, 상기 지연된 CPICH 심볼을 상기 추정된 CPICH 심볼 그룹의 비정상형 평균으로 나눔으로써 CPICH 심볼을 정정한다. 또 다른 실시예에서, CPICH 심볼의 절대값에 기초하여 신호 전력 추정치를 발생시키고, CPICH 심볼의 절대값에 기초하여 총 전력 추정치에서 상기 신호 전력 추정치를 감산함으로써 노이즈 전력 추정치를 발생시키고, 상기 신호 전력 추정치를 상기 노이즈 전력 추정치로 나눔으로써 시변 이득을 갖는 심볼에 대한 SIR 추정치를 발생시킨다.

도 1은 종래의 무선 통신 시스템에서 AGC로 인한 불연속적인 전력 레벨 변화 이후의 CPICH 심볼 진폭의 예를 도시한다.

도 2는 본 발명에 따라 SIR 추정의 수행 이전에 CPICH 심볼을 정정하는 CPICH 심볼 정정 유닛을 포함하는 장치의 블록도이다.

도 3은 도 2의 CPICH 심볼 정정 유닛에서 이득 대 시간 추정기에 의해 수행되는 구분적(piece-wise) 선형 곡선 근사화(curve fitting) 프로세스의 흐름도이다.

도 4는 도 2의 장치에 의해 구현되는 심볼의 이득 정정을 도시한다.

도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 SIR 추정을 수행하기 위해 10개 심볼로 이루어진 그룹들에 대하여 일차 곡선 근사화 절차를 사용하여 SIR 추정용 심볼을 암시적으로(implicitly) 정정하는 예시적인 장치의 블록도이다.

첨부 도면과 함께, 예로써 제공된 바람직한 실시예에 대한 다음의 설명으로부터 본 발명을 보다 상세하게 이해할 수 있을 것이다 .

본 발명은 시변 이득의 적용으로 인해 시변 통계치를 갖는, 즉 비정상형(non-stationary)인 신호의 보다 정확한 SIR 계산을 제공한다. 채널 품질이 보다 정확하게 연산되고, 그에 의해 시스템 및 WTRU 처리량이 증가된다. 본 발명의 발명 은 심볼에 대한 AGC 또는 기타 적응형 컴포넌트의 영향을 추정한다. SIR을 계산할 때 상기 추정된 이러한 컴포넌트의 심볼에 대한 영향을 고려함으로써, SIR의 보다 정확한 추정치를 구하게 된다.

본 발명의 특징들은 집적 회로(IC)로 통합될 수 있고, 또는 다수의 상호접속 컴포넌트를 포함하는 회로로 구성될 수도 있다.

본 발명에 따르면, 심볼은 SIR을 연산하기 위해 먼저 정정될 수 있고, 또는 대안으로 그 정정이 SIR 알고리즘으로 통합될 수 있다. 바람직한 실시예에서는, 본 발명의 방법은 시변 이득의 영향을 제거함으로써 SIR 측정을 수행한다. 도 2는 이득 변동의 영향을 제거함으로써 SIR 측정을 수행하는 것을 나타내는 최상위 도면을 도시한다. CPICH 심볼 진폭을 수집하고, 심볼의 시간 히스토리를 사용하여 그 히스토리 동안의 이득 변동을 추정한다. 상기 추정된 이득 히스토리(이득 대 시간 추정치)는 대응하는 심볼과, 그에 따라 심볼 진폭을 정정하는데 사용된다. 일단 정정되면, 심볼은 종래의 SIR 알고리즘을 이용하여 처리될 수 있다.

도 2는 본 발명에 따라 SIR 추정기(205)를 이용하여 SIR 추정을 수행하기 이전에 CPIPH 심볼을 정정하는 CPICH 심볼 정정 유닛(200)을 포함하는 장치의 블록도이다. CPICH 심볼 정정 유닛은 선택적인 절대값(magnitude) 유닛(210), 지연 유닛(215), 이득 대 시간 추정기(220) 및 디바이더(225)를 포함한다.

도 2를 참조하면, CPICH 심볼(230)은 역확산(despread) CPICH 심볼(230)인 것으로 가정한다. 그러나, CPICH 심볼 정정 유닛(200)에 대한 입력이 임의의 다른 유형의 위상 변조된 심볼일 수 있음은 당해 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 이 해해야할 것이다. 절대값 유닛(210)은 선택적이며, CPICH 심볼 정정 유닛(200)의 복잡성을 감소시키는데 유용하다. 각각의 CPICH 심볼(230)은 복소수이다. 절대값 유닛(210)의 출력은 CPICH 심볼(230)과 연관된 입력 복소수의 절대값이며, 이하 CPICH 절대값 신호(235)로 칭한다. 따라서, CPICH 절대값 신호(235)는 CPICH 심볼(230)의 절대값과 같다. 복소수의 위상 변화가 그 절대값을 변경하지는 않기 때문에, 절대값 유닛(210)이 사용되는 경우 위상 노이즈 및 위상 변조는 SIR 추정에 영향을 미치지 않는다. 절대값 유닛(210)은 또한 SIR 추정기(205)에 의해 발생되는 SIR 추정치(255)에 대한 위상 노이즈의 영향을 억제하는데 사용될 수도 있다. CPICH 절대값 신호(235)는 지연 유닛(215) 및 이득 대 시간 추정기(220) 둘 다에 공급된다.

이득 대 시간 추정기(220)는 도 1에 도시된 바와 같이 비정상형, 또는 시변인, 신호(235)에 포함되는 심볼 그룹의 평균을 추정하는데, 도 1에서 신호(235)의 입력 심볼은 원형 기호로 표시되고, 입력 심볼에 가해지는 비정상형 시변 이득은 실선으로 표시된다. 이득 대 시간 추정기(220)는 도 1에 도시된 비정상형 시변 이득의 추정치인 신호(245)를 출력한다. 지연 유닛(215)은 신호(235)의 지연된 버전인 출력(240)을 발생시킨다. 지연 유닛(215)은 이득 대 시간 추정기(220)가 신호(235)로부터 일 세트의 심볼을 수집하여 심볼들의 비정상형 평균을 추정하고 신호(245)를 발생시켜 이 신호(245)가 신호(240)와 시간 정렬(time-aligned)되도록 하는데 충분한 시간을 갖도록 사용된다. CPICH 심볼(230)의 시변 평균을 연산하는 데에는 어느 정도의 시간이 걸리고, 각각의 심볼을 그 평균으로 나눌 것이 요구되 므로, 심볼 X가 지연 유닛(215)의 출력(240) 상에 있을 때, 심볼 X의 추정된 평균도 이득 대 시간 추정기(220)의 출력(245) 상에 있도록 심볼이 지연된다. 디바이더(225)는 상기 출력(240) 상의 각각의 심볼을 상기 출력(245) 상의 그 평균의 추정치로 나눔으로써, 이득 에러를 제거하고 출력(250) 상에 정정된 심볼을 제공한다. 그 다음 정정된 심볼을, 심볼이 정상형(stationary)이라는 가정 하에 SIR 추정기(205)에 대한 입력으로서 사용할 수 있고, 이는 심볼의 통계치, 예를 들어 평균이 시간에 따라 변하지 않음을 나타낸다. 각각의 심볼을 그 평균으로 나눔으로써 동일한 평균을 갖는 심볼 세트가 생성되어 시변 이득을 효과적으로 제거한다. 따라서, SIR 추정기(205)에 의해 발생되는 SIR 추정치(255)는 역확산 CPICH 심볼(230)의 참 SIR을 보다 정확하게 측정한다.

당해 분야에 통상의 지식을 가진 자에게 공지된 바와 같이, 곡선 근사화(curve-fitting) 필터링 방법은 몇번이든지 사용될 수 있다. 본 발명에 따르면, 각각의 심볼 그룹에 대하여 구분적 선형 추정을 사용하는 바람직한 곡선 근사화 필터링 방법은 이득 대 시간 추정기(220)에 의해 구현될 수 있고, 그로 의해 각각의 그룹에 대한 선형 근사화 세그먼트를 생성한다. 도 4에 도시된 직선 세그먼트는 이득 대 시간 추정기(220)에 의해 발생되는 구분적 선형 근사화를 나타낸다.

도 3은 도 2의 CPICH 심볼 정정 유닛(200)에 있어서 이득 대 시간 추정기(220)에 의해 수행되는 구분적 선형 곡선 근사화 프로세스(300)의 흐름도이다. 예를 들어, 도 4는 이득 정정 곡선을 도시하며, 추정된 이득의 3개의 선형 세그먼트가 도시된다.

도 3을 참조하면, 단계 305에서, 입력 심볼은 M개의 심볼 그룹으로 구분된다. 그룹의 크기는 모두 동일한 크기일 수 있지만, 일반적으로 각각의 그룹 크기 L(m), m =1…M은 상이한 크기를 가질 수 있다. 각각의 그룹 m에 대하여, 단계 310에서 두 개의 벡터를 정의한다. 벡터 Y는 현재의 심볼 그룹의 구성요소들(즉, 심볼들)로부터 형성되고, 벡터 X는 -[L(m)-1]/2 로부터 [L(m)-1]/2까지의 수들의 1씩 단계적으로 변화하는 수들의 시퀀스이다. 단계 315에서, Y의 평균값에 기초하여 변수 A가 계산된다. 이것은 심볼들을 통하여 최적으로 근사화되는(best fit) 직선의 평균값이다. 단계 320에서, X와 Y의 벡터 내적을 구성요소(즉, 심볼)의 제곱 평균값으로 나눔으로써, 즉 B=(X^TY)/average(X²)에 의해 변수 B가 계산된다. 이것은 심볼들을 통하여 최적으로 근사화되는 직선의 기울기이다. 단계 325에서, 그룹 m의 심볼들을 통하여 최적으로 근사화되는 직선, C_m이 연산된다. 단계 330에서, m과 M을 비교하여 모든 그룹들이 계산되었는지의 여부를 결정한다. m<M의 경우, 단계 335에서 m이 증가되어 단계 310에서 시작하는 프로세스가 반복된다. m=M인 경우에는, 단계 340에서 C_m들의 세트가 연결되어 이득 대 시간 추정기(220)로부터 신호(245)로서 출력된다.

도 4는 도 2 및 도 3에 각각 도시된 장치(200) 및 프로세스(300)를 사용하여 시변 이득이 가해진 심볼의 정정을 도시한다. 실선은 입력 심볼의 원래의 이득 에러(또는 동등하게 평균)를 나타낸다. 도 1에서도 입력 심볼의 원래의 이득 에러를 도시하고, 입력 심볼 자체는 또한 원형 기호로서 도시되었다.

도 4를 계속 참조하면, 파선은 이득 대 시간 추정기(220)에 의해 발생된 입력 심볼에 대한 추정된 시변 평균이다. 이 곡선이 3개의 직선 구간으로 구성되는 것을 주목한다. 입력 심볼을 이 곡선에 의해 나눔으로써 도 4에서 원형 기호로서 도시된 것인 정정된 심볼을 산출한다. 도 4와 도 1에서의 원형 기호 간의 차이를 주목한다. 잔여 이득, 즉 심볼의 정정 이후의 유효 이득은 도 4에서 점선으로 도시된다.

도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 SIR 추정을 수행하기 위해 10개 심볼의 그룹에 대하여 일차 곡선 근사화를 사용하여 SIR 추정용 심볼을 암시적으로 정정하는 예시적인 장치(500)의 블록도이다. 장치(500)는 S/P(serial-to-parallel) 컨버터(505), 곡선 근사화 필터(508), 절대값 제곱 유닛(545), 누산기(550), 및 가산기(555), 신호 전력 필터(560), 노이즈 전력 필터(565) 및 디바이더(570)를 포함한다. 곡선 근사화 필터(508)는 누산기(510, 530), 절대값 제곱 유닛(515, 535), 승산기(520), 구성요소별(element-wise) 벡터(525) 및 가산기(540)를 포함한다.

이 예에서는, 복수의 절대값 CPICH 심볼(502)이 S/P 컨버터(505)에 의해 10개 심볼의 벡터(504)로 그룹화된다. 심볼 벡터(504)는 장치가 심볼의 SIR을 동시에 정정 및 연산할 수 있도록 곡선 근사화 필터(508) 및 절대값 제곱 유닛(545)에 공급된다. 곡선 근사화 필터(508)에 있어서, 누산기(510) 및 구성요소별 벡터 승산기(525)는 심볼 벡터(504)를 수신한다.

누산기(510)는 심볼 벡터(504)의 모든 심볼들을 가산하여 합(506)을 산출하고, 그 합(506)은 절대값 제곱 유닛(515)에 의해 제곱되어 절대값 제곱된 합(509) 을 산출하고, 이 절대값 제곱된 합(509)은 승산기(520)에 의해 벡터(504)의 심볼들의 개수로 나눈 것(이 예에 대해서는 0.1임)과 동등한 진폭을 갖는 기준 신호(511)와 승산되어 곱 신호(513)를 산출한다.

구성요소별 벡터 승산기(525)는 벡터 신호(504)와 상수 시퀀스 벡터(514)를 승산하여 벡터 신호(516)를 산출한다. 벡터 신호(516)의 구성요소(즉, 심볼)들은 누산기(530)에서 합산되어 합(518)을 산출하고, 그 합(518)은 절대값 제곱 유닛(535)에 의해 제곱되어 절대값 제곱된 합(522)을 산출하고, 이 절대값 제곱된 합(522)은 가산기(540)에 의해 곱 신호(513)에 가산되어 신호 전력(P_s) 추정치(524)를 산출한다.

벡터 신호(504)는 절대값 제곱 유닛(545)에 의해 구성요소별 제곱되어 벡터 신호(528)를 산출하고, 이 벡터 신호(528)의 구성요소(즉, 심볼)들은 누산기(550)에 의해 합산되어 총 전력 추정치(532)를 산출한다. 가산기(555)에 의해 총 전력 추정치(532)로부터 상기 신호 전력 추정치(524)를 감산하여 노이즈 전력(P_n) 추정치(534)를 산출한다.

신호 전력 추정치(524)는 신호 전력 필터(560)에 의해 필터링되어 필터링된 신호 전력 추정치(526)를 산출한다. 노이즈 전력 추정치(534)는 노이즈 전력 필터(565)에 의해 필터링되어 필터링된 노이즈 전력 추정치(536)를 산출한다. 디바이더(570)는 신호(526) 및 신호(536)의 비를 연산하여 시변 이득을 갖는 심볼에 대한 SIR 추정치(538)를 산출한다.

본 발명에 따르면, 심볼 그룹을 수집하여 SIR을 연산하는데 사용한다. 그룹은 여러 개의 더 작은 그룹으로 구분된다. 각각의 더 작은 그룹 내에서, 심볼 진폭에 대하여 N차 곡선 극사화(N=0,1,...)를 연산하고, 각각의 심볼을 근사화에 의해 연산된 대응하는 값으로 나눈다. 그 다음 표준 방식으로 SIR을 연산할 수 있다.

이러한 본 발명은 이득 변화가 발생할 때에는 유리하지만 아무런 실제 이득 변화가 발생하지 않을 때에는 작은 포지티브 바이어스를 발생시킨다. 이러한 것으로서, 전력 레벨이 실질적으로 변화하고 있지 않다고 판정할 수 있는 경우에는 정정 알고리즘을 선택적으로 운영하지 않을 수 있다. 일차 곡선 근사화(N=1)에 대한 절차가 도 3에 도시된다. 3그룹으로의 구분 및 1차 곡선 근사화(N=1)를 사용하여 이득 정정 전후의 심볼과 연산된 SIR이 도 1 및 도 4에 각각 도시된다.

본 발명의 또 다른 실시예에서, 본 발명은 전력 레벨 변화의 시간 및 AGC의 특성 둘 다의 선험적인 지식을 이용한다. 이 경우, 그룹은 구분되지 않는다. 대신에, (심볼의 측정에 의해 또는 이득 제어 단계로부터 직접) 이득 변화의 크기를 추정한다. AGC의 특성이 알려져 있기 때문에, 이득은 심볼 그룹을 통하여 시간의 함수로서 쉽게 연산되고, 대응하는 심볼의 진폭을 나누는데 사용된다. 전력 레벨 변화의 위치가 선험적으로 알려져 있지 않다면, 이 또한 추정될 수 있다. AGC 특성 또한 알려져 있지 않다면 추정될 수 있다.

예로서, 수집된 각각의 CPICH 심볼 그룹에 대하여 선형 (일차) 곡선 근사화 접근이 사용된다. 일차 곡선 근사화 다항식의 계수를 최소 제곱에 의해 얻고, 이는 나머지들의 제공(squared residual)의 합을 최소화한다.

식 (1)

여기서, N은 관측된 CPICH 심볼의 수이고, y_i는 수신된 신호이고,

식 (2)

는 곡선 근사화를 위한 기준 시퀀스로서 t_i을 이용하여 추정된 값이다.

계수 b₀ 및 b₁은 식 (1)의 편도함수(partial derivative)를 취하여 그것을 영(zero)으로 설정함으로써 쉽게 찾을 수 있다. b₀ 및 b₁의 일차 해는

식 (3)

식 (4)

여기서,

이고,

이다.

이 되도록 제로 평균(zero-mean) 시퀀스를 사용하여 상기 식을 단순화한다.

또한,

은 상수이고, 상수 이득 K로 교체될 수 있음을 주목한다.

식 (5)

식 (6)

이용가능한 곡선 근사화 계수를 이용하여, 다음의 식을 사용하여 신호 전력 추정치 및 노이즈 전력의 추정치와, 그에 따른 SIR 추정치를 정의할 수 있다. CPICH 절대값의 전력은 바람직하게

식 (7)

에 의해 추정된다. 여기서, b₀ 및 b₁은 곡선 근사화 필터를 통하여 CPICH 절대값(M_i)을 통과시킴으로써 얻어진다. b₀ 및 b₁을 상기 식에 치환하면

식 (8)

이 된다.

CPICH 신호의 전력과 노이즈 전력의 절대값의 합은

식 (9)

이다.

따라서, CPICH 절대값 SIR은 바람직하게

식 (10)

에 의해 주어진다.

도 5에 도시된 바와 같이, 분자와 분모의 선택적 필터링을 구현하여 SIR 추정치의 편차를 감소시킨다. 관측된 심볼의 수 N은 10으로 선택된다. 곡선 근사화를 위한 상수 제로 평균 기준 시퀀스는 t=[-4.5, -3.5, -2.5, -1.5, -0.5, 0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]^T로 선택된다. 이 경우, K=82.5는 t와 조합될 수 있다. 따라서, 상수 시퀀스 벡터는 도시된 바와 같이

이 된다.

본 실시예들은 3G HSDPA 시스템에 관하여 설명되었지만, 본 발명은 일반적으로 IEEE 802 표준과 같은 임의의 패킷 기반 시스템에 적용된다.

본 발명의 특징 및 구성요소들을 바람직한 실시예에서 특정 조합으로 설명하였지만, 각각의 특징 또는 구성 요소는 바람직한 실시예의 다른 특징 및 구성 요소 없이 단독으로 사용될 수 있고, 또는 본 발명의 다른 특징 및 구성요소와 함께 또는 본 발명의 다른 특징 및 구성요소 없이 다양한 조합으로 사용될 수 있다.

Claims

무선 통신에서 신호 대 간섭 비(SIR) 추정의 정확도를 증가시키기 위해 공통 파일럿 채널(CPICH)의 심볼을 정정하는 방법으로서,

CPICH 심볼 정정 유닛에 복수의 CPICH 심볼을 입력하고;

상기 CPICH 심볼 그룹의 비정상형(non-stationary) 평균을 추정하기 위해 이득 대 시간 추정기를 사용하고;

상기 CPICH 심볼을 지연하기 위해 지연 유닛을 사용하고;

상기 지연 유닛으로부터의 출력인 상기 지연된 CPICH 심볼을 상기 이득 대 시간 추정기로부터의 출력인 상기 추정된 CPICH 심볼 그룹의 비정상형 평균으로 나눔으로써, 상기 CPICH 심볼 정정 유닛으로의 입력인 상기 CPICH 심볼을 정정하는 것

을 포함하는 CPICH의 심볼 정정 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 정정된 CPICH 심볼에 대하여 SIR 추정을 수행하는 것을 더 포함하는 CPICH의 심볼 정정 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 CPICH 심볼의 절대값(magnitude)을 결정하는 것을 더 포함하는 CPICH의 심볼 정정 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 이득 대 시간 추정기를 사용하는 것은,

상기 CPICH 심볼을 M개의 심볼 그룹-각각의 그룹 크기는 L(m)이고, m=1..M임-으로 구분하고;

현재의 심볼 그룹의 심볼들로부터 벡터 Y를 형성하고;

-[L(m)-1]/2 로부터 [L(m)-1]/2 까지 1씩 단계적으로 변화하는 수들로 벡터 X를 형성하고;

벡터 Y의 평균값을 계산하고;

벡터 X의 심볼의 제곱 평균값에 의해 벡터 X와 벡터 Y의 벡터 내적, B= (X^TY)/average(X²)을 계산하고;

상기 그룹의 심볼들을 통하여 최적으로 근사화(best fit)되는 직선 C_m을 계산하며;

상기 최적으로 근사화되는 직선들인 C_m들을 연결(concatenating)하는 것

을 더 포함하는 것인 CPICH의 심볼 정정 방법.
무선 통신에서 신호 대 간섭 비(SIR) 추정의 정확도를 증가시키기 위해 공통 파일럿 채널(CPICH)의 심볼을 정정하기 위한 장치로서,

상기 장치로의 입력인 CPICH 심볼 그룹의 비정상형(non-stationary) 평균의 추정치를 출력하도록 구성되는 이득 대 시간 추정기;

상기 CPICH 심볼을 지연시키고 상기 지연된 CPICH 심볼을 출력하도록 구성되는 지연 유닛; 및

상기 지연 유닛으로부터의 출력인 상기 지연된 CPICH 심볼을 상기 이득 대 시간 추정기로부터의 출력인 상기 추정된 CPICH 심볼 그룹의 비정상형 평균으로 나눔으로써, 상기 장치로의 입력인 상기 CPICH 심볼을 정정하도록 구성되는 디바이더

를 포함하는 CPICH의 심볼 정정 장치.
청구항 5에 있어서,

상기 정정된 CPICH 심볼에 대하여 SIR 추정을 수행하기 위한 SIR 추정기

를 더 포함하는 CPICH의 심볼 정정 장치.
청구항 5에 있어서,

상기 CPICH 심볼의 절대값을 결정하기 위한 절대값 유닛

을 더 포함하는 CPICH의 심볼 정정 장치.
청구항 5에 있어서,

상기 이득 대 시간 추정기는,

상기 CPICH 심볼을 M개의 심볼 그룹-각각의 그룹 크기는 L(m)이고, m=1..M임-으로 구분하고;

현재의 심볼 그룹의 심볼들로부터 벡터 Y를 형성하고;

-[L(m)-1]/2 로부터 [L(m)-1]/2 까지 1씩 단계적으로 변화하는 수들로 벡터 X를 형성하고;

벡터 Y의 평균값을 계산하고;

벡터 X의 심볼의 제곱 평균값에 의해 벡터 X와 벡터 Y의 벡터 내적, B= (X^TY)/average(X²)을 계산하고;

그룹의 심볼들을 통하여 최적으로 근사화(best fit)되는 직선 C_m을 계산하며;

상기 최적으로 근사화되는 직선들인 C_m들을 연결하는 것인, CPICH의 심볼 정정 장치.
무선 통신에서 신호 대 간섭 비(SIR) 추정의 정확도를 증가시키기 위해 공통 파일럿 채널(CPICH)의 심볼을 정정하기 위한 집적 회로(IC)로서,

상기 IC로의 입력인 CPICH 심볼 그룹의 비정상형(non-stationary) 평균의 추정치를 출력하도록 구성되는 이득 대 시간 추정기;

CPICH 심볼을 지연시키고 상기 지연된 CPICH 심볼을 출력하도록 구성되는 지연 유닛; 및

상기 지연 유닛으로부터의 출력인 상기 지연된 CPICH 심볼을 상기 이득 대 시간 추정기로부터의 출력인 상기 추정된 CPICH 심볼 그룹의 비정상형 평균으로 나눔으로써, 상기 IC로의 입력인 상기 CPICH 심볼을 정정하도록 구성되는 디바이더

를 포함하는 집적 회로.
청구항 9에 있어서,

상기 정정된 CPICH 심볼에 대하여 SIR 추정을 수행하기 위한 SIR 추정기

를 더 포함하는 집적 회로.
청구항 9에 있어서,

상기 CPICH 심볼의 절대값을 결정하기 위한 절대값 유닛

를 더 포함하는 집적 회로.
청구항 9에 있어서,

상기 이득 대 시간 추정기는,

상기 CPICH 심볼을 M개의 심볼 그룹-각각의 그룹 크기는 L(m)이고, m=1..M임-으로 구분하고;

현재의 심볼 그룹의 심볼들로부터 벡터 Y를 형성하고;

-[L(m)-1]/2 로부터 [L(m)-1]/2 까지 1씩 단계적으로 변화하는 수들로 벡터 X를 형성하고;

벡터 Y의 평균값을 계산하고;

벡터 X의 심볼의 제곱 평균값에 의해 벡터 X와 벡터 Y의 벡터 내적, B= (X^TY)/average(X²)을 계산하고;

그룹의 심볼들을 통하여 최적으로 근사화(best fit)되는 직선 C_m을 계산하며;

상기 최적으로 근사화되는 직선들인 C_m들을 연결하는 것인, 집적 회로.
무선 통신에서 신호 대 간섭 비(SIR) 추정의 정확도를 증가시키기 위해 공통 파일럿 채널(CPICH)의 심볼을 정정하기 위한 장치로서,

절대값 CPICH 심볼에 기초하여 신호 전력 추정치를 발생시키기 위한 곡선 근사화(curve fitting) 필터;

상기 절대값 CPICH 심볼에 기초하여 총 전력 추정치로부터 상기 신호 전력 추정치를 감산함으로써 노이즈 전력 추정치를 발생시키기 위한 제1 가산기; 및

상기 신호 전력 추정치를 상기 노이즈 전력 추정치로 나눔으로써 시변 이득을 경험한 심볼에 대해 SIR 추정치를 발생시키기 위한 디바이더

를 포함하고,

상기 곡선 근사화 필터는,

심볼 벡터의 심볼들을 가산하여 제1 합을 산출하기 위한 제1 누산기;

상기 제1 합에 기초하여 제1 절대값 제곱 합을 산출하기 위한 제1 절대값 제곱 유닛;

상기 제1 절대값 제곱 합에 기준 신호를 승산하여 곱 신호를 발생시키기 위한 제1 승산기;

상기 심볼 벡터에 일정한 시퀀스 벡터를 승산하여 벡터 신호를 산출하기 위한 구성요소별(element-wise) 벡터 승산기;

상기 벡터 신호의 심볼들을 합산하여 제2 합을 산출하기 위한 제2 누산기;

상기 제2 합에 기초하여 제2 절대값 제곱 합을 산출하기 위한 제2 절대값 제곱 유닛; 및

상기 곱 신호를 상기 제2 절대값 제곱 합에 가산하여, 상기 제1 가산기의 제1 입력에 제공되는 것인 상기 신호 전력 추정치를 산출하기 위한 제2 가산기

를 포함하는 것인 CPICH의 심볼 정정 장치.
청구항 13에 있어서,

상기 절대값 CPICH 심볼을 10개 심볼의 벡터로 그룹화하기 위한 S/P(serial-to-parallel) 컨버터

를 더 포함하는 CPICH의 심볼 정정 장치.
청구항 14에 있어서,

상기 S/P 컨버터에 의해 출력된 심볼 벡터에 기초하여 절대값 제곱 심볼 벡터를 산출하기 위한 제3 절대값 제곱 유닛; 및

상기 절대값 제곱 심볼 벡터의 심볼들을 합산하여, 상기 제1 가산기의 제2 입력에 제공되는 것인 상기 총 전력 추정치를 발생시키기 위한 제3 누산기;

를 더 포함하는 CPICH의 심볼 정정 장치.
무선 통신에서 신호 대 간섭 비(SIR) 추정의 정확도를 증가시키기 위해 공통 파일럿 채널(CPICH)의 심볼을 정정하기 위한 집적 회로(IC)로서,

절대값 CPICH 심볼에 기초하여 신호 전력 추정치를 발생시키기 위한 곡선 근사화 필터;

상기 절대값 CPICH 심볼에 기초하여 총 전력 추정치로부터 상기 신호 전력 추정치를 감산함으로써 노이즈 전력 추정치를 발생시키기 위한 제1 가산기; 및

상기 신호 전력 추정치를 상기 노이즈 전력 추정치로 나눔으로써 시변 이득을 경험한 심볼에 대해 SIR 추정치를 발생시키기 위한 디바이더

를 포함하고,

상기 곡선 근사화 필터는,

심볼 벡터의 심볼들을 가산하여 제1 합을 산출하기 위한 제1 누산기;

상기 제1 합에 기초하여 제1 절대값 제곱 합을 산출하기 위한 제1 절대값 제곱 유닛;

상기 제1 절대값 제곱 합에 기준 신호를 승산하여 곱 신호를 발생시키기 위한 제1 승산기;

상기 심볼 벡터에 일정한 시퀀스 벡터를 승산하여 벡터 신호를 산출하기 위한 구성요소별(element-wise) 벡터 승산기;

상기 벡터 신호의 심볼들을 합산하여 제2 합을 산출하기 위한 제2 누산기;

상기 제2 합에 기초하여 제2 절대값 제곱 합을 산출하기 위한 제2 절대값 제곱 유닛; 및

상기 곱 신호를 상기 제2 절대값 제곱 합에 가산하여, 상기 제1 가산기의 제1 입력에 제공되는 것인 상기 신호 전력 추정치를 산출하기 위한 제2 가산기

를 포함하는 것인 집적 회로.
청구항 16에 있어서,

상기 절대값 CPICH 심볼을 10개 심볼의 벡터로 그룹화하기 위한 S/P(serial-to-parallel) 컨버터

를 더 포함하는 집적 회로.
청구항 17에 있어서,

상기 S/P 컨버터에 의해 출력된 심볼 벡터에 기초하여 절대값 제곱 심볼 벡터를 산출하기 위한 제3 절대값 제곱 유닛; 및

상기 절대값 제곱 심볼 벡터의 심볼들을 합산하여, 상기 제1 가산기의 제2 입력에 제공되는 것인 상기 총 전력 추정치를 발생시키기 위한 제3 누산기;

를 더 포함하는 집적 회로.
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