KR100957459B1 - Ａｐｐ디코딩을 이용하는 스트림 당 레이트 제어 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 통신 시스템의 통신 채널을 통해 전송될 정보의 스트림에 데이터 레이트를 할당하기 위한 방법이 제공된다. 수정된 유니온 바운드들(Modified union bounds)은, 통신 시스템의 통신 채널에 의해 다뤄질 수 있는 MCS로부터 그들 각각의 데이터 레이트들을 선택하기 위해 스트림들 각각에 의해 경험된 채널 특성을 결정하는데 이용된다.
데이터 레이트, 통신 채널, 통신 시스템, 채널 특성, 스트림.

Description

ＡＰＰ디코딩을 이용하는 스트림 당 레이트 제어{Per stream rate control using ＡＰＰ decoding}
도 1은 본 발명의 방법을 도시한 플로차트.
도 2는 본 발명의 방법을 적용하는 통신 시스템에 의해 이용되는 MCS의 4 개의 멤버들에 대한 코드워드(codeword) 에러의 확률 대 SNR 커브를 도시한 도면.
(이 발명의 분야)
본 발명은 일반적으로 통신 시스템들에 관한 것이고 특히 다수의 안테나 시스템들에 관한 것이다.
(관련 기술의 설명)
통신 시스템들을 위한 기본 장치는 통신 채널을 통해 적어도 하나의 수신기에 신호들을 전송하는 적어도 하나의 스트림을 갖는 것이다. 통신 시스템들에서의 중요 목표는 전송기 및 수신기에서 이용 가능한 리소스(resource)들을 효율적으로 관리하는 것이다. 스트림에 대해서는, 시스템이 허용할 수 있는 한 높은 데이터 레이트로 통신 신호들을 전송하는 것이 바람직하다. 보통, 전송 레이트를 제한하는 요소는 전송기에 할당되는 전송 전력량이다. 또한, 통신 채널이 이상적이지 않기 때문에, 에러들은 신호들이 통신 채널을 통해 전파될 때 신호들에 삽입될 것이다. 통신 채널은 통상 다른 시간들에서 다르게 통신 신호들에 영향을 끼치는 다이내믹한 시변 시스템(dynamically time varying system)이다. 수신기에 대해서는, 가능한 한 적은 에러를 가진 신호들을 수신하는 것이 바람직하다. 가능한 한 많은 에러들을 감소시키기 위해서, 수신기는 종종 통신 채널을 특성화하여 전송기로 피드백 정보를 보내도록 설계된다. 전송기는 통신 채널의 변형(anomaly)들로 그것들의 취약성(vulnerability)을 감소시키도록 그것의 전송 신호들을 수정하기 위해 피드백 정보를 이용한다. 그러나, 수신기에 의해 전송되는 피드백 정보는 시스템이 때때로 그것의 효율성(efficiency)을 증가시키기 위해 이용되는 추가 대역폭(또다른 시스템 리소스)을 표현한다. 통신 시스템 설계자들은 그들이 전송기의 관점으로부터 채널의 특성을 결정할 수 있으면, 그들이 적당량의 데이터 레이트 또는 대역폭 및 전력을 전송기에 할당할 수 있다는 것을 발견했다. 특정 채널 특성을 "보는(sees)" 전송기는, '특정 데이터 레이트'를 다룰 수 있다. 채널 특성과 적당량의 리소스 할당(예를 들어, 데이터 레이트) 사이의 직접적인 관련이 있고, 그러한 채널 특성이 다뤄질 수 있다. 따라서, 전송기에 '특정 데이터 레이트'보다 높은 데이터 레이트를 할당하는 것은, 채널 특성에 기초하면, 채널이 추가 데이터 레이트를 다룰 수 없기 때문에 그 송신기에 의해 전송되는 데이터의 일부의 손실을 야기할 것이다. 데이터가 이 시간동안 정확하게 수신될 수 없기 때문에, 평균 데이터 레이트(전체 전송 시간으로 나눈 정확하게 수신되는 전체 데이터로 정의됨)는 더 작아지고, 따라서, 통신 시스템의 효율을 낮추게된다. 반대로, 전송기가 처리할 수 있는 레이트보다 더 낮은 데이터 레이트가 할당되면, 전송기는 정확하게 수신될 수 있는 더 많은 정보를 전송할 수 있기 때문에 효율적으로 동작하지 않게 되고, 이것은 이용 가능한 데이터 레이트 또는 대역폭의 효율적인 이용이 아니다. 그러나, 전송기에 의해 보여지는 바와 같은 채널 특성이 결정될 수 있으면, 이때 적당량의 대역폭 및 전력(또는 다른 리소스들)은 전송기가 효율적으로 동작하도록 허용하기 위해 할당될 수 있다. 채널 특성은 채널이 어떻게 전송된 신호의 파라미터들(예를 들어, 진폭, 위상, 주파수)에 영향을 끼치는 지를 나타낸다. 채널 특성은 통상 신호들이 채널을 통해 전파된 후 신호들의 측정으로부터 얻어진다. 신호의 파라미터들은 이들이 채널을 통해 전송되기 전에 알려지고, 또 신호들의 파라미터들은 이들이 채널을 통해 전파된 후 측정될 수 있기 때문에, 신호들에서의 채널의 효과들이 수신기에서 쉽게 결정될 수 있고 이 정보는 전송기로 다시 운반될 수 있다.
하나 또는 그 이상의 전송기들을 가진 다수의 전송기 통신 시스템들에 있어서, 동시에 전송되는 복수의 데이터 스트림들(이 후 스트림으로서 불림)이 있을 수 있다. 스트림들은 전송기들로부터 전송된 신호 또는 전송된 복수의 신호들의 부분일 수 있다. 적당량의 하나 또는 그 이상의 리소스들이 각 스트림에 할당될 수 있도록 각 스트림에 의해 보여지는 채널 특성을 결정하는 것이 목표로 남는다. 시스템 설계자들은 최소 평균 제곱 에러(minimum mean squared error:MMSE) 필터로 불리는 잘 알려진 특정 필터를 수신기에서 이용하고 그것들로 하여금 각 스트림에서 보여지는 바와 같은 채널 특성을 결정하도록 허용하기 위해 MMSE 필터의 출력에서 채널 품질을 결정하고 그 후 결정된 채널 특성에 기초하여 각 스트림에 적당량의 하나 또는 그 이상의 리소스들을 할당한다. 수신기는 스트림들로부터 신호들을 수신하기 위해 하나 또는 그 이상의 수신 장치들(예를 들어, 안테나들)을 가진다. 수신된 신호는 스트림들 각각의 특성을 결정하기 위해 MMSE 기술에 따라서 처리된다. 그러나, 비록 MMSE 기술은 사람들로 하여금 스트림들 각각의 채널 특성을 결정하는 것을 허용하지만, MMSE 수신기는 APP(A Posteriori Probability) 수신기와 비교할 때 상대적으로 우수한 성능을 제공하지는 않는다. APP 수신기는 APP 수신기들이 MMSE 수신기들보다 상대적으로 더 낮은 에러로 정보를 수신할 수 있다는 점에서 MMSE 수신기보다 더 나은 성능을 제공한다. 그러나, MMSE와는 달리, APP 수신기들에 대한 각각의 전송기에 의해 보여지는 바와 같은 채널 특성을 결정하는 것은 어려운 문제였고 이전에는 해결되지 않았다.
(발명의 요약)
본 발명은 통신 채널을 통해 스트림들로부터 신호들을 수신할 수 있는 통신 시스템의 수신기에서 APP 디코딩 처리를 수행함으로써 통신 시스템의 적어도 하나의 스트림에 하나 또는 그 이상의 리소스들을 효율적으로 할당하는 방법을 제공한다. 우리는 각 스트림에 의해 보여지는 바와 같은 채널 특성을 결정하는 처리를 설명하고, 이에 따라 적당량의 하나 또는 그 이상의 리소스들이 통신 시스템의 각 스트림에 할당되도록 한다. 이 발명은 수정된 유니온 바운드들을 이용함으로써 스트 림 당 채널 특성을 결정한다.
각 스트림에 대한 수정된 유니온 바운드가 결정되고, 여기서 각 수정된 유니온 바운드는 다음 3 개의 파라미터들: (1) 수신기에 의해 보여지는 바와 같은 채널 매트릭스; (2) 스트림으로부터의 신호들의 전송 전력; (3) 잡음이 가우시안 통계들을 따르고 제로(zero) 평균을 가질 때의 통신 채널에서의 잡음의 분산의 함수이다. Q(x) 함수가 수정된 유니온 바운드들을 결정하는데 이용되고, 여기서 x는 3 개의 파라미터들의 조합을 나타낸다. 수정된 유니온 바운드들은 특정 스트림에 대해 전송되는 임의의 특정 심볼의 에러의 상한(upper bound) 확률(Pe)값을 제공한다. 수정된 유니온 바운드들은 유니온 바운드들에 기초하고, 이는 스트림들에서 동시에 전송되는 심볼들의 집합(collection)에 대한 에러의 상한 확률을 결정하는 통신 시스템 분야에서 이용되는 잘 알려진 기술이다. 임의의 특정 스트림의 전송된 심볼은 심볼들의 집합(constellation)으로부터 나온다. 부가 백색 가우시안 잡음(additive white gaussian noise:AWGN) 채널로 가정하고 심볼 에러의 확률 대 SNR(신호 대 잡음 비) 커브가 특정 스트림의 심볼 집합에 대해 발생한다. SNR은 신호 전력 대 잡음 전력의 비이다. 에러의 확률 대 SNR 커브는 잘 알려진 수치적 방법들(numerical methods) 및/또는 통계들에 의해 얻어질 수 있다. 수정된 유니온 바운드들을 이용하여 계산된 에러값의 상한 확률(Pe)은 SNR 값을 얻기 위해 심볼 에러의 확률 대 SNR 커브에 적용된다. 이 SNR 값은 스트림에 대해 적절한 데이터 레이트를 결정하는데 이용되고, 데이터 레이트는 바람직하게 스트림들 중에 효율적으로 할당되는 하나 또는 그 이상의 리소스들이다. 시스템은 변조 및 코딩 세트(Modulation and Coding Set:MCS)의 다양한 멤버들 중 어느 하나에 따라 심볼들의 세트를 이용하여 전송하도록 선택할 수 있다. MCS의 각 멤버는 변조 기술 및 에러 정정 코딩 기술(error correcting coding scheme)에 관련된다. 본질적으로, MCS의 각 멤버는 특정 데이터 레이트를 정의한다. 또한, MCS의 각 멤버는 코딩된 심볼들 또는 코드워드들의 특정 세트에 관련되거나 그것들을 생성할 수 있다. AWGN 채널에 대한 코드워드 에러의 확률 대 SNR 커브가 생성되어 그러한 커브들의 세트가 발생된다. 심볼 에러의 확률 대 SNR로부터 계산된 SNR 값이 커브들의 세트(코드워드 에러의 확률 대 SNR)에 적용되고 작은 에러의 확률을 유지하면서 최고 데이터 레이트를 부여하는 MCS가 특정 스트림에 대해 선택된다. 위의 과정은 데이터 레이트가 APP 디코딩으로 각 스트림에 대해 계산되도록 각 스트림들에 대해 반복될 수 있다. 그러므로, 임의의 스트림에 대한 적절한 데이터 레이트(또는 다른 리소스)가 각각 결정되어 통신 시스템 리소스들의 효율적인 이용을 허용할 수 있다.
본 발명은 통신 채널을 통해 스트림들로부터 신호들을 수신할 수 있는 통신 시스템의 수신기에서 APP 디코딩 처리를 수행함으로써 통신 시스템의 적어도 하나의 스트림에 하나 또는 그 이상의 리소스들을 효율적으로 할당하는 방법을 제공한다. 우리는 각 스트림에 의해 보여지는 바와 같은 채널 특성을 결정하는 처리를 설 명하고, 이에 따라 적당량의 하나 또는 그 이상의 리소스들이 통신 시스템의 각 스트림에 할당되도록 한다. 이 발명은 수정된 유니온 바운드들을 이용함으로써 스트림 당 채널 특성을 결정한다.
각 스트림에 대해 수정된 유니온 바운드가 결정되고, 여기서 이 각 수정된 유니온 바운드는 다음 3 개의 파라미터들: (1)수신기에 의해 보여지는 바와 같은 채널 매트릭스; (2) 스트림으로부터의 신호들의 전송 전력; (3) 잡음이 가우시안 통계를 따르고 제로(0) 평균을 가질 때의 통신 채널에서의 잡음의 분산의 함수이다. Q(x) 함수가 수정된 유니온 바운드들을 결정하는데 이용되고, 여기서 x는 3 개의 파라미터들의 조합을 나타낸다. 수정된 유니온 바운드들은 특정 스트림에 대해 전송되는 임의의 특정 심볼의 에러의 상한 확률(Pe)값을 제공한다. 수정된 유니온 바운드들은 유니온 바운드들에 기초하고, 이는 스트림들에서 동시에 전송되는 심볼들의 집합에 대한 에러의 상한 확률을 결정하는 통신 시스템 분야에서 이용되는 잘 알려진 기술이다. 임의의 특정 스트림의 전송된 심볼이 심볼들의 집합으로부터 나온다. 부가 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널을 가정하면 심볼 에러의 확률 대 SNR(Signal to Noise ratio: 신호 대 잡음 비) 커브가 특정 스트림의 심볼 집합에 대해 발생된다. SNR은 신호 전력 대 잡음 전력의 비이다. 에러의 확률 대 SNR 커브들이 잘 알려진 수치적 방법들 및/또는 통계에 의해 얻어질 수 있다. 수정된 유니온 바운드들을 이용하여 계산된 에러값의 상한 확률(Pe)은 SNR 값을 얻기 위해 심볼 에러의 확률 대 SNR 커브에 적용된다. 이 SNR 값은 스트림에 대해 적당한 데이터 레이트를 결정하는데 이용되고, 데이터 레이트는 바람직하게 스트림들 중에 효율적으로 할당될 하나 또는 그 이상의 리소스들이다. 시스템은 변조 및 코딩 세트(MCS)의 다양한 멤버들 중 어느 하나에 따른 심볼들의 세트를 이용하여 전송하도록 선택할 수 있다. MCS의 각 멤버는 변조 기술 및 에러 정정 코딩 기술에 관련된다. 본질적으로, MCS의 각 멤버는 특정 데이터 레이트를 정의한다. 또한, MCS의 각 멤버는 코딩된 심볼들 또는 코드워드들의 특정 세트에 관련되거나 그것들을 생성할 수 있다. AWGN 채널에 대한 코드워드 에러의 확률 대 SNR 커브가 생성되어 그러한 커브들의 세트가 발생된다. 심볼 에러의 확률 대 SNR부터 계산된 SNR 값이 커브들의 세트(코드워드 에러의 확률 대 SNR)에 적용되고 작은 에러의 확률을 유지하면서 최고 데이터 레이트를 부여하는 MCS가 특정 스트림에 대해 선택된다. 위의 과정은 데이터 레이트가 APP 디코딩으로 각 스트림에 대해 계산되도록 스트림들 각각에 대해 반복될 수 있다. 그러므로, 임의의 스트림에 대한 적절한 데이터 레이트(또는 다른 리소스)가 각각 결정되어 통신 시스템 리소스들의 효율적인 이용을 허용한다.
논의의 편의를 위해, 본 발명의 방법은 2 ×2 안테나 시스템에 관해서 논의될 것이고, 여기서 2 개의 전송 안테나들은 채널 매트릭스, H를 가진 통신 채널을 통해 2 개의 수신 안테나들에 전송하고 있다. 채널 매트릭스는 전송기와 수신기 사이의 전체 채널을 특성화하는 잘 알려진 파라미터이다. 그러나 본 발명의 방법은 안테나들 또는 어느 특정 유형의 전송기 장치로 제한되지 않는다는 것을 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 방법은 본질적으로 스트림 기준 레이트 제어 방법이고 여기서 원래의 신호 스트림의 기원(origin)은 어떤 중요성(any consequence)도 없고 스트림이 전파되는 통신 시스템 유형은 어떠한 중요성도 없다. 통상, 스트림들은 채널 비트들을 디지털 변조에 의해 심볼들로 코딩함으로써 형성되고 채널 비트들은 채널 코딩에 의해 정보 비트들로부터 형성되는 코딩된 심볼들로 구성된다. 일반적으로, 스트림들은 채널 매트릭스, H를 가진 통신 채널을 통해 다수의 전송기들(예를 들어, 안테나들)을 통해 전송된다. 본 발명의 방법은 플랫 페이딩(flat fading) 및 주파수 선택적 채널들(frequency selective channels) 둘 다에 적용 가능하다.
그 후 스트림들은 선형 또는 비선형 공간-시간 블록 코드(space-time block code)에 의해 더 코딩된다. 공간-시간 블록 코드는 주어진 시간에서 하나 또는 그 이상의 스트림들로부터 코딩된 심볼들을 결합함으로써 전송 안테나들로부터 코딩된 심볼들 또는 코드워드들을 전송한다. 결합 동작은 선형 또는 비선형일 수 있다. 선형 공간-시간 블록 코드의 특별한 경우는 스트림들의 수가 전송 안테나들의 수와 같으면 다른 전송 안테나로부터 각 스트림을 전송할 수 있다. 대부분의 경우들에 있어서, 스트림들이 수신기에 도착하기 전에 효율적으로 채널 매트릭스로서 보일 수 있는 적절한 매트릭스에 의해 선형 공간-시간 블록 코드와 채널 매트릭스의 효과를 표현하는 것이 가능하다.
도 1을 참조하여, 본 발명의 방법의 플로차트가 도시된다. 단계 100에서, 에러 확률에 대한 상한이 다음과 같이 스트림에 대한 수정된 유니온 바운드들을 계산함으로써 스트림에 대해 계산된다: 일반적으로, M 전송, N 수신 안테나 시스템에 대해, 대응하는 N ×M 채널 매트릭스가 있다. 논의될 특정한 예에 있어서, M=N=2이고 선형 공간-시간 블록 코드는 2 개의 스트림들이 전송 안테나들로부터 직접 전송되는 상기한 바와 같은 특정한 경우라고 하자. 임의의 주어진 시간에서 스트림에 의해 이용될 수 있는 총 L 의 별개의 벡터 심볼들이 있다고 한다. M 스트림들에 대해, 벡터 심볼은 주어진 시간에 M 스트림들의 심볼들로 구성되는 벡터이다. 이 수, L은 전송 안테나들에 의해 이용되는 변조들의 함수이다. 예를 들어, QPSK(quadrature phase shift keying:직교 위상 편이 변조)와 16 QAM(quadrature amplitude modulation:직교 진폭 변조)가 2-전송 안테나 시스템에서 스트림들(1 및 2) 각각에 대해 이용되면, 이때 L은 64이다. 유니온 바운드는 우리가 분석적인 식들(analytical expressions)이 실제로 이용 가능한 에러의 페어 와이즈(pair-wise) 확률을 이용함으로써 에러의 확률에 대한 상한을 계산할 수 있게 한다. j번째(j=1, 2...M) 스트림으로부터 전송되는 심볼의 에러 확률을 계산하기 위한 식이 다음과 같이 주어진다:
Figure 112003012218023-pat00001

여기서, 합이 벡터 심볼들(s 및 c) 전체에 걸쳐 취해진다. P(c,s)는 벡터 심볼(s)이 전송되고 벡터 심볼(s)이 전송될 수 있는 2 개의 가능한 벡터 심볼들(c 및 s)만이 있다고 가정하면 벡터 심볼(c)로서 잘못 디코딩될 때의 에러의 확률을 나타낸다. 벡터 심볼들 그리고 c j 과 s j는 c와 s의 j 번째 요소들을 각각 나타낸다. 위의 식에 있어서, 임의의 s에 대해, 사람들은 전체 대신에 몇몇 벡터 심볼들(c)만을 가지고 작업할 수 있고, 이것은 높은 P(c,s)를 가진다. 에러의 페어 와이즈(pair-wise) 확률에 대한 식이 다음과 같이 쉽게 얻어진다:
Figure 112003012218023-pat00002

여기서, Λ는 그것의 대각 성분들의 합의 제곱이 스트림들의 전체 전송 전력과 같도록 실제 대각 매트릭스를 나타내고, H는 2 ×2 채널 매트릭스이고 Q는 통신 이론에 공통적으로 이용되는 잘 알려진 수학적 함수이다. Q 함수는 다음과 같이 주어진다 :
Figure 112003012218023-pat00003

위의 식에 있어서, 각 수신 안테나에서의 잡음은 제로(0) 평균 및 변이(N0)를 가진 I.I.D.(Independent and identically distributed) 가우시안인 것으로 또한 가정된다. 잡음이 가우시안 및 I.I.D.가 아니면, 사람들은 여전히 주로 잡음의 통계적인 특성들을 이용함으로써 스트림 당 확률 상에 대한(on the probability on a per stream basis) 상한을 얻기 위해 수정된 유니온 바운드들을 계산할 수 있다.
수정된 유니온 바운드 기술에 의해 위에서 계산된 바와 같은 심볼 에러의 확률은 일(1) 보다 큰 것이 가능하다. 그러한 상황에 있어서, 에러의 계산된 확률이 1과 동일하거나 1 보다 작은 값으로 고정(또는 제한)된다. Q-함수는 복수의 x 값들에 대한 복수의 Q(x) 값들을 포함하는 룩업 테이블(lookup table)로서 구현될 수 있다.
단계 102에서, 에러 상한값의 확률이 심볼의 에러 확률 대 SNR 커브에 적용되는데, 상기 커브는 스트림에 의해 전송되는 심볼들의 전체 집합의 전체 평균으로부터 발생된다. 이 커브를 발생함에 있어서, 채널은 부가 백색 가우시안 잡음(AWGN; 이득 1, 변하지 않고(non-varying) 잡음이 가우시안이라고 가정되고 다른 시간들에서 취해지는 2 개의 잡음 샘플들은 독립적임)이라고 가정된다. SNR 값은 에러 상한의 확률이 커브에 적용될 때 얻어진다.
단계 104에서, 단계 102로부터 얻어진 SNR값이 AWGN 채널에 대해 코드워드 에러의 확률 대 SNR 커브들의 세트에 적용된다. 각 스트림은 MCS의 선택된 멤버에 따라 전송된다. 코드워드 에러 커브의 확률은 변조 코딩 세트(Modulation Coding Set:MCS)로부터 잘 알려진 방식으로 얻어진다. 또한, 채널은 AWGN인 것으로 가정된다. MCS 세트의 예가 아래에 도시된다 :
변조(Modulation) 코드 레이트(Code Rate) 정보 비트들/심볼(Information Bits/Symbol)
QPSK 1/2 1
QPSK 3/4 1.5
16QAM 1/2 2
16QAM 3/4 3
MCS는 본질적으로 특정 변조 기술들 및 코딩 기술들에 관련된 데이터 레이트들을 한정한다. 코딩은 잡음으로부터 정보를 보호하기 위해 정보의 스트림에 리던던시를 삽입하는 기술이다. 정보의 스트림으로부터의 심볼이 MCS의 멤버의 변조 및 코딩에 따라 전송될 때, 코드워드가 결과로서 생긴다. 따라서, 코드워드 에러의 확률 대 SNR 커브는 MCS 멤버들의 가능한 코드워드들의 전체 세트의 전체 평균이다. 도 2를 참조하여, 단계 102로부터 얻어진 SNR값은 SNR0이라고 가정한다. 코드워드 에러의 확률 대 SNR 커브들을 이용하여, 대응하는 에러들의 확률(Pe0 및 Pe1)이 커브들(MCS3 및 MCS4)로부터 얻어진다. SNR0에 대한 대응하는 에러값의 확률을 가진 커브들의 수는 SNR0에 대하여 MCS에 대한 다양한 커브들의 분포에 의존한다. MCS 멤버는 MCS의 커브들의 일부 및 전체에 단계 102로부터 얻어지는 SNR값을 적용하고 비교적 작은(즉, 미리 결정된 값보다 작은) 에러의 확률을 유지하면서 최고 데이터 레이트를 산출하는 커브를 선택함으로써 선택된다. 도 2에 도시된 예에 있어서, 계산된 SNR0 값은 에러들의 확률(Pe4, Pe3 및 Pe2)을 각각 낳는 커브들(MCS4 , MCS3, MCS2)과 교차한다. 커브 MCS4가 커브 MCS3보다 높은 데이터 레이트를 가지는 것으로 나타나지만, Pe3이 Pe4보다 상당히 작은 것으로 나타나기 때문에 커브 MCS3가 선택될 수 있다. MCS2가 더욱 작은 에러의 확률을 갖지만, MCS2가 MCS3의 데이터 레이트보다 작은 데이터 레이트를 가지기 때문에 선택되지 않을 수도 있다. 가능한 한 큰 데이터 레이트를 유지하면서 상대적으로 작은 에러의 확률을 유지하는 것이 목표이다.
본 발명의 방법의 대안적인 실시예에 있어서, 스트림들은 그것들이 공간-시간 코딩된 후 전송기에서, 매트리스, G를 통과한다. 매트릭스 G는 매트릭스들의 미리 규정된 세트로부터 선택되고 수신기는 이 세트로부터 G를 선택하고 피드백 채널을 통해 전송기로 그것의 선택을 운반한다. 전송기에 의해 보여지는 바와 같은 유효 채널은 HG(즉, 매트릭스 G가 곱해진 매트릭스 H)가 되고 수신기는 유효 채널에 의해 신뢰성있게 유지될 수 있는 데이터 레이트를 최대화하는 G를 선택한다. 따라서, 전송기에 의해 보여지는 채널은 신뢰성있게 유지될 수 있는 데이터 레이트를 개선하기 위해 유리하게 변경된다.
본 발명은 통신 채널을 통해 스트림들로부터 신호들을 수신할 수 있는 통신 시스템의 수신기에서 APP 디코딩 처리를 수행함으로써 통신 시스템의 적어도 하나의 스트림에 하나 또는 그 이상의 리소스들을 효율적으로 할당하는 방법을 제공한다.

Claims (5)

  1. 통신 시스템의 통신 채널을 통해 다수의 전송기들을 통하여 전송될 다수의 정보 스트림들에 데이터 레이트를 할당하는 방법에 있어서:
    특정 데이터 레이트와 코드워드 에러값의 확률을 갖는 MCS(Modulation and Coding Set)의 특정 멤버를 선택하도록 코드워드 에러의 확률 대 SNR(Signal to Noise) 커브들에 SNR 값들을 적용하는 단계로서, 상기 적용은 미리 지정된 값 보다 작은 에러 확률을 유지하면서 다른 어떠한 커브의 데이터 레이트 보다 높은 데이터 레이트를 산출하는 커브를 선택함으로써 적용하는 단계, 및
    이에 따라 스트림들 각각에 할당될 상기 데이터 레이트들을 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 SNR 값들은 상기 스트림들에 이용되는 심볼들의 전체 집합의 전체 평균에 기초하는 심볼 에러의 확률 대 SNR 커브에 상기 스트림들 각각에 대한 에러값의 확률에 대한 상한(upper bound)을 적용하는 것으로부터 얻어지고,
    상기 상한은 수정된 유니온 바운드를 계산함으로써 계산된 것으로, 상기 수정된 유니온 바운드는 채널 매트릭스, 스트림에서의 신호들의 전송 전력, 및 통신 채널에서의 잡음의 분산의 함수인, 데이터 레이트 할당 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 스트림들은 상기 통신 시스템의 전송 안테나들에 의해 전송되는, 데이터 레이트 할당 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 스트림들은 또한 공간-시간 블록 코드(space-time block code)에 의해 코딩되고 그 후 상기 통신 시스템의 전송 안테나들에 의해 전송되는, 데이터 레이트 할당 방법.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 스트림들은 상기 스트림들에 의해 보여지는 바와 같은 채널 매트릭스를 HG로 효율적으로 바꾸어 전송하기 전에 매트릭스 G를 통과하고, 여기서 G는 상기 채널이 더 높은 데이터 레이트들을 다룰 수 있도록 선택된 미리 규정된 매트릭스인, 데이터 레이트 할당 방법.
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