KR100960344B1

KR100960344B1 - 수신된 신호들의 신호 크기, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비의 추정 방법

Info

Publication number: KR100960344B1
Application number: KR1020077013789A
Authority: KR
Inventors: 빈 리; 그레고리 에스 스턴버그; 필립 제이 피에트라스키
Original assignee: 인터디지탈 테크날러지 코포레이션
Priority date: 2003-09-09
Filing date: 2004-08-24
Publication date: 2010-05-28
Also published as: TW200511790A; WO2005029742A3; US20100046673A1; KR20060060036A; US20050053167A1; EP1671441A4; CA2538144A1; WO2005029742A2; NO20061560L; CN101032076B; TWI258958B; CN101032076A; JP4299340B2; TW200603585A; US7620123B2; US7502426B2; MXPA06002582A; JP2007515841A; US20080298508A1; TWI377822B

Abstract

본 발명은 M-QAM 또는 q-ASK 신호 등의 수신 신호의 진폭 및 신호 대 잡음비와 같은 하나 이상의 파라미터를 추정하기 위한 개선된 시스템 및 방법을 제공한다. 본 발명의 제 1 실시형태는 복수의 송신된 심볼들에 관한 공지된 또는 확인가능한 위상 정보에 기초하여 M-QAM 신호의 진폭을 추정한다. 그 복수의 송신된 심볼들에 대응하여, 수신된 심볼들의 각각의 세트는 복구된다. 복수의 수신된 심볼들 각각은, 송신된 복소 데이터 심볼과 부호가 반대인 위상에 대하여 복소 단위 벡터와 곱해져서 프로덕트들의 세트를 생성한다. 프로덕트들의 세트를 합산한 후, 프로덕트들의 세트 합의 실수 부분을 결정한다. 공지된 송신 심볼들의 절대값들을 합산하여 전체 크기 값을 생성한다. 프로덕트들의 세트 합의 실수 부분을 송신된 크기 값들의 합에 의해 나누어 M-QAM 신호의 진폭의 추정값을 생성한다. 본 발명의 다른 실시형태들은 수신된 신호의 진폭, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비를 추정하기 위하여 수신된 샘플들의 2 차 모멘트 및 4 차 모멘트, 최대 가능 탐색 프로세스 또는 컬토시스 추정 프로세스를 이용한다.

직교 진폭 변조

Description

수신된 신호들의 신호 크기, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비의 추정 방법{METHOD FOR ESTIMATING SIGNAL MAGNITUDE, NOISE POWER, AND SIGNAL-TO-NOISE RATIO OF RECEIVED SIGNALS}

도 1 은 본 발명의 제 1 실시형태에 따른, 복수의 송신된 심볼들에 관한 공지된 또는 확인가능한 위상 정보에 기초하여 M-QAM 신호의 진폭을 추정하는 절차의 흐름도이다.

도 2 는 본 발명의 제 2 실시형태에 따른, 복수의 송신된 심볼들에 관한 공지된 또는 확인가능한 위상 정보에 기초하여 수신기에서 q-ASK 신호의 진폭을 추정하는 흐름도이다.

도 3 은 본 발명의 제 3 실시형태에 따른, M-QAM 또는 q-ASK 신호의 진폭을 추정하기 위하여 수신된 샘플들의 절대값을 이용하는 절차의 흐름도이다.

도 4 는 본 발명의 제 4 실시형태에 따른, 송신된 심볼들의 세트를 포함하는 M-QAM 신호의 진폭, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비를 추정하기 위하여 수신된 샘플들의 2 차 및 4 차 모멘트를 이용하는 절차의 흐름도이다.

도 5 는 본 발명의 제 5 실시형태에 따른, 송신된 심볼들의 세트를 포함하는 q-ASK 신호의 진폭, 잡음 전력 및 신호대 잡음비를 추정하기 위하여 수신된 샘플들의 2 차 및 4 차 모멘트를 이용하는 절차의 흐름도이다.

도 6a, 도 6b 및 도 6c 는 본 발명의 제 6 실시형태에 따른, 송신된 심볼들의 세트를 포함하는 q-ASK 또는 M-QAM 신호의 진폭, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비를 추정하기 위하여 최대 가능 탐색 프로세스를 이용하는 절차의 흐름도이다.

도 7a 및 도 7b 는 본 발명의 제 7 실시형태에 따른, 수신된 샘플들의 2 차 모멘트 및 4 차 모멘트를 이용하여 M-QAM 또는 q-ASK 신호의 신호 대 잡음비를 추정하기 위한 컬토시스 추정 프로세스의 흐름도이다.

본 발명은 일반적으로 직교 진폭 변조 (QAM ; quadrature amplitute modulation) 를 이용하는 통신 시스템 및 기술에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 수신기에서 M-ary QAM 신호를 정확하게 복조하는 기술에 관한 것이다.

현재, M-ary QAM (M-QAM) 은 복수의 이동 데이터 통신 애플리케이션들과 함께 고속 데이터 전송을 행하는데 사용된다. 그러나, M-QAM 의 주요 결점은 그 계산이 복잡하다는 것이다. 이러한 결점에 대처하는 종래 기술의 하나의 접근방식은, 16QAM, 64QAM, 256QAM 과 같은 정방형(square) M-QAM 콘스텔레이션(constellation) dmf 이용한다. 정방형 콘스텔레이션은 2 개의 독립적인 q-ary 진폭 시프트 키잉 (q-ASK) 변조 신호들을 실제 및 가상 부분(변조된 캐리어의 동위상 및 직교 위상 성분)으로서 포함하는 것으로 개념정립될 수도 있으며, 여기서

이다.

예를 들어, 16 QAM 신호는 2 개의 독립적인 실제 및 가상 4-ASK 신호를 포함한다. q-ASK 신호는 세트

로 부터 선택되는 값들을 이용한다. q-ASK 포맷으로 정방형-콘스텔레이션 M-QAM 신호를 나타내는 것은, q-ASK 신호의 처리시의 복잡성이 일반적인 M-QAM 신호를 처리할 때의 복잡성보다 매우 낮기 때문에 통상적으로 선호된다.

수신된 M-QAM 신호 (rk) 는 이하의 식,

r_k = A*d_k + n_k 식 (1)

로 표현될 수 있으며, 여기서 A 는 신호 진폭이며; d_k 는 송신된 M-QAM 또는 q-ASK 신호상에 인코딩된 데이터 심볼들의 세트를 나타내며; n_k 는 잡음을 나타낸다. M-QAM 신호들에 대하여, d_k 및 n_k 는 이들 양쪽 모두가 실수인 q-ASK 신호들에 대하여 복소량을 가진다.

M-QAM 및 q-ASK 신호를 변조하기 위하여, 수신기에서 진폭, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비(SNR) 와 같은 하나 이상의 신호 파라미터의 값들을 결정할 필요가 있다. M-QAM 표현에 비하여 개선된 계산 단순성을 제공하는, q-ASK 신호 표현(representation) 의 경우에도, 이러한 신호 파라미터들을 추정하는 현존 기술들은 효과적이지 않고, 계산상 복잡하다.

수신기에서 M-QAM 및 q-ASK 신호의 복조를 효과적으로 하기 위하여 신호 파라미터들을 추정하는 개선된 기술이 요구된다.

본 발명은 진폭 및 SNR 과 같은, 수신된 M-QAM 또는 q-ASK 신호의 하나 이상의 파라미터를 추정하기 위한 개선된 시스템 및 방법을 제공한다. 본 발명의 제 1 실시형태는 복수의 송신된 심볼들에 관한 공지된 또는 확인가능한 위상 정보에 기초하여 M-QAM 신호의 진폭을 추정한다. 그 복수의 송신된 심볼들에 대응하여, 수신된 심볼들의 각각의 세트는 복구된다. 복수의 수신된 심볼들 각각은, 송신된 복소 데이터 심볼과 부호가 반대인 위상에 대하여 복소 단위 벡터와 곱해져서 프로덕트들의 세트를 생성한다. 프로덕트들의 세트를 합산한 후, 프로덕트들의 합의 실수 부분을 결정한다. 공지된 송신 심볼들의 절대값들을 합산하여 전체 크기(magnitude) 값을 생성한다. 프로덕트들의 합의 실수 부분을 송신된 크기 값들의 합에 의해 나누어 M-QAM 신호의 진폭의 추정값을 생성한다.

본 발명의 제 2 실시형태는, 수신기에서는 복수의 송신된 심볼들에 관한 공지된 또는 확인가능한 크기 정보에 기초하여 q-ASK 신호의 진폭을 추정한다. 그 송신된 심볼들에 대응하여 수신된 N 개의 샘플들의 각각의 세트를 복구한다. N 개의 샘플들 각각에 대하여, 샘플을 대응하는 사인(sign)의 송신된 심볼과 곱하여 프로덕트들의 세트를 생성한다. 그 후, 이러한 프로덕트들의 세트를 합산하여 제 1 합을 생성한다. 그 후, 이 송신된 심볼들의 절대값들을 합산하여 제 2 합을 생성한다. 이 제 1 합을 제 2 합으로 나누어 q-ASK 신호에 대하여 추정된 진폭을 생성한다.

본 발명의 제 3 실시형태는, 송신된 특정 데이터 심볼들에 대하여 가정된 정보없이 M-QAM 또는 q-ASK 의 진폭을 추정한다. 송신된 데이터 심볼들의 진폭의 통계적 정보만을 가정한다. 송신된 심볼들에 대응하여 수신된 샘플들의 각각의 세트를 복구한다. 그 수신된 샘플들의 절대값들을 결정하고 합산하여 제 1 합을 생성한다. 송신된 심볼들의 진폭들의 절대값의 평균값을 결정한 후, 수신된 심볼들의 전체 개수와 곱하여 프로덕트를 생성한다. 제 1 합을 이 프로덕트로 나누어 M-QAM 또는 q-ASK 신호에 대하여 추정된 진폭을 생성한다.

본 발명의 다른 실시형태들은, 수신된 샘플들의 2 차 및 4 차 모멘트, 최대 가능 탐색 프로세스, 또는 수신된 신호의 진폭, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비를 추정하기 위한 컬토시스(kurtosis) 추정 프로세스를 이용한다.

진폭과 신호 대 잡음비와 같은, 수신된 M-QAM 또는 q-ASK 신호의 하나 이상의 파라미터를 추정하기 위한 개선된 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명의 제 1 실시형태는 복수의 송신된 샘플 (d_k) 들에 관한 공지된 또는 확인가능한 위상 정보에 기초하여 M-QAM 신호의 진폭을 추정하는 방법 (100) 이다. 수신기가 예를 들어 파일럿 신호들을 사용하는 시스템에서, 송신된 M-QAM 심볼 (d_k) 의 정보를 가지는 경우, 이 정보는,

식 (2)

에 의해 진폭 A 를 추정하는데 사용될 수도 있으며, 여기서, θ(d_k) 는 복소 심볼 (d_k) 의 위상이고, N 은 프로세싱되는 수신 심볼들의 개수이다. Re() 는 실수 연산자를 나타내며, 하나의 연산자가 실질적으로 본 발명을 변경시키지 않고 많은 다른 연산자들을 대신할 수 있음을 나타낸다.

보다 상세하게는, 도 1 을 참조하면, 복수의 송신된 샘플들에 대응하여, 수신된 샘플 (r_k) 들의 각각의 세트를 복구한다(단계 101). 복수의 수신된 샘플 (rk) 들의 각각에 exp[-jθ(d_k)] 를 곱하여 프로덕트들의 세트를 생성(단계 103)하며, 여기서, θ(d_k) 는 대응하는 송신 심볼 (d_k) 의 위상을 나타낸다. 프로덕트들의 세트를 합산(단계 105)한 후, 그 프로덕트들의 합의 실수 부분을 결정한다(단계 107). 그 송신된 심볼들의 절대값

들을 합산하여 크기(magnitude) 값을 생성한다(단계 109). 프로덕들의 합의 실수 부분을 이 크기 값으로 나누어 M-QAM 신호에 대하여 추정된 진폭을 생성한다(단계 111).

본 발명의 제 2 실시형태는, 복수의 송신된 심볼 (d_k) 들에 관한 공지된 또는 확인가능한 크기 정보에 기초하여 수신기에서 q-ASK 신호의 진폭을 추정하는 방법 (200) 이다. 만일 d_k 가 q-ASK 신호이면, 이하의 식에 따라 진폭 추정을 처리할 수도 있다.

식 (3)

도 2 를 참조하면, 송신된 심볼 (d_k) 들에 대응하여 수신된 N 개의 샘플 (y_k) 들의 각각의 세트를 복구한다(단계 201). N 개의 샘플들 각각에 대하여, 샘플 (y_k) 를 대응하는 사인 (d_k) 과 곱하여 프로덕트 (y_k)*사인(d_k) 의 세트를 생성한다(단계 203). 그 후, 이러한 프로덕트들의 세트를 합산하여 제 1 합을 생성한다(단계 205). 그 후, 송신된 심볼들의 절대값

들을 합산하여 제 2 합을 생성한다(단계 207). 그 제 1 합을 제 2 합으로 나누어 q-ASK 신호에 대하여 추정된 진폭을 생성한다(단계 209).

본 발명의 제 3 실시형태는, 송신된 N 개의 심볼 (d_k) 들의 세트를 포함하는 M-QAM 또는 q-ASK 신호의 진폭를 추정하기 위하여 절대값들을 이용하는 방법 (300) 이며, 여기서 N 은 1 보다 큰 양의 정수이다. 많은 경우에, 수신기는, 심볼들의 위상 및 크기(magnitude)와 같은, 송신된 심볼 (d_k) 들에 대한 정보가 부족하다. 따라서, 수신된 샘플들의 진폭들을 이용하여,

식 (4)

의 관계로부터 M-QAM 및 q-ASK 에 대한 진폭 추정값을 생성하며, 여기서,

는 신호 (d_k) 의 진폭의 평균값이며 이론적으로 또는 실험적으로 계산될 수도 있다. 예를 들어,

에 대하여 균일한 확률

= 1 을 가진 4-ASK 변조에 있어서, 진폭 추정은,

식 (5)

으로 행해진다.

도 3 을 참조하면, 송신된 심볼 (d_k) 에 대응하여 수신된 샘플 (y_k) 들의 각각의 세트를 복구한다(단계 301). 수신된 샘플들의 절대값

들을 결정(단계 303)하고 합산하여 제 1 합을 생성한다(단계 305). 송신된 심볼들의 진폭의 절대값들의 평균값

을 결정(단계 307)하고, 이에 N 을 곱하여 프로덕트 즉, N*

를 생성한다(단계 309). 그 제 1 합을 프로덕트로 나누어 M-QAM 또는 q-ASK 신호에 대하여 추정된 진폭을 생성한다(단계 311).

수신된 샘플들의 2 차 및 4 차 모멘트를 이용한, 본 발명의 제 4 실시형태의 방법 (400) 은, 송신된 심볼 (d_k) 들의 세트를 포함하는 M-QAM 신호의 진폭, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비를 추정한다. 수신기에서의 잡음은,

의 형태를 가지며, 여기서

및

는 제로 수단 및 동일한 편차

를 가진 2 개의 독립 형 가우시안 변수로서 근사화될 수 있거나 또는 적어도 양호하게 근사화되며,

는 종종 정확하다. 이 진폭은,

식 (6)

에 의해 추정된다.

잡음 전력은,

식 (7)

에 의해 추정된다.

상기 2 개의 식 (6) 및 (7) 을 이용하여, SNR 은,

식 (8)

에 의해 추정된다.

다음으로, 도 4 를 참조하면, 방법(400) 은 송신된 심볼 (d_k) 들에 대응하여 수신된 샘플 (r_k) 들의 각각의 세트를 복구하는 경우(단계 401) 로 개시된다. 송신된 심볼들의 진폭의 절대값의 평균값

뿐만 아니라 수신된 샘플들의 진폭의 절대값의 평균값

을 결정한다(단계 403). 추정된 진폭

을 식 (6) 을 이용하여 결정한다(단계 405). 추정된 잡음 전력 σ² _n을 추정된 진폭

으로부터 식 (7) 을 이용하여 결정한다(단계 407). 옵션으로, 식 (8) 을 이용하여 추정된 SNR 을 결정한다(단계 409).

수신된 샘플들의 2 차 모멘트 및 4 차 모멘트를 이용한, 본 발명의 제 5 실시형태의 방법 (500) 은, 송신된 심볼 (d_k) 들의 세트를 포함하는 q-ASK 신호의 진폭, 잡음 전력 및 SNR을 추정한다. 실제 q-ASK 신호를 송신하는 경우에, 2 차 및 4 차 모멘트는,

식 (9); 및

식 (10)

에 의해 신호 진폭 및 전력을 추정하는데 사용된다.

잡음 전력은,

식 (11)

에 의해 추정된다.

식 (10) 및 (11) 을 이용하여, SNR 을

식 (12)

에 의해 추정한다.

d_k 를 포함할 가능성은 실험적으로 또는 이론적으로 계산될 수도 있다. 예를 들어, 4-ASK 변조에 있어서, E(d_k ²)=1.25 이고 E(d_k ⁴)=2.5625 이다. 신호 진폭 및 전력은, 각각 예를 들어 결정된 값들

와

를 대체함으로써 추정될 수도 있다. SNR 은 식 (12) 을 이용함으로써 추정된다. rk 를 포함할 가능성을 추정할 다양한 방법들을 이용할 수도 있다.

도 5 를 참조하면, 방법 (500) 은 송신된 심볼 (d_k) 들에 대응하는 수신된 샘플 (r_k) 들의 각각의 세트를 복구(단계 501)하는 경우로부터 개시된다. 송신된 심볼들의 진폭의 평균값 E(d_k) 뿐만 아니라 수신된 샘플들의 진폭의 평균값 E(r_k) 을 결정한다(단계 503). 추정된 진폭

은 식 (9) 를 이용하여 결정된다(단계 505). 옵션으로, 추정된 전력은 식 (10) 을 이용하여 결정된다(단계 507). 추정된 잡음 전력 σ² _n을 식 (11) 을 이용하여 추정된 진폭

으로부터 결정한다(단계 509). 옵션으로, 추정된 SNR 을 식 (12) 를 이용하여 결정할 수도 있다(단계 511).

최대 가능 탐색 프로세스를 이용하여, 본 발명의 제 6 실시형태의 방법 (600) 은, 송신된 심볼 (d_k) 들의 세트를 포함하는 q-ASK 또는 M-QAM 신호의 진폭, 잡음 전력 및 신호 대 잡음비 중 하나 이상을 추정한다. 그 수신된 샘플들이 충분히 독립적이고, r₁, r₂,_...,r_N 의 결합 확률 밀도 함수는,

식 (13)

인 r_k 의 마진 분포의 프러덕트로 가정될 수도 있으며, 여기서,

는 r_k 의 밀도의 추정값이다. 최대 가능 진폭 추정기의 목적은,

식 (14)

로 나타낸 바와 같이 결합 확률 밀도 함수를 최대화하는 진폭

을 찾는 것이다.

이하의 탐색 알고리즘은 진폭에 대한 최대 가능 추정값을 찾고, 옵션으로 잡음 전력 및 SNR에 대한 최대 가능 추정값을 찾는다. 먼저, 수신된 벡터 r_k 는 그 평균 전력이 1 (즉,

)이 되도록 정규화된다. A_min 및 A_max 는,

; 및 식 (15)

식 (16)

에 의해 탐색되는 최소 및 최대 SNR 에 따라 선택된다.

진폭 탐색 단계 크기

는 원하는 진폭 해상도를 달성하도록 선택된다. 다음으로,

를 결정하며, 여기서 0≤k≤K 이고

이다. 각각의 진폭 A_k 에 대하여, 대응하는 잡음 전력을,

식 (17)

에 의해 결정한다.

결합 확률 밀도 함수

를 각각의 A_k 에 대하여 계산한다. 최대 결합 PDF(즉,

)에 대응하는 값 A_k 를 탐색한 후,

는 추정된 진폭이 된다.

부가적으로, (그리고 옵션으로), 추정된 잡음 전력의 값은, 제곱된 진폭 추정값과 예상된 데이터 심볼 전력의 프로덕트 보다 작게, 총전력으로서 추정된 진폭

으로부터 결정될 수 있다(즉,

). 옵션으로, 추정된 SNR의 값은, 추정된 신호 전력과 추정된 잡음 전력을 비율화함(즉, 관계 SNR = [

²*E(d_k)²]/σ² _n) 으로서 결정될 수 있다.

도 6a, 6b, 6c 를 참조하면, 전술한 단락들에서 간략히 설명한 방법 (600) 을 더욱 상세하게 설명한다. 송신된 심볼 (d_k) 들에 대응하여 수신된 샘플 (r_k) 들 의 각각의 세트를 복구한다(단계 601).

이 되도록 N 개의 수신된 샘플 (r_k) 들을 정규화하고(N 은 1 보다 큰 양의 정수)(단계 603). 식 (15) 및 (16) 을 이용하여 탐색되는 최소 및 최대 SNR 에 따라 A_min 및 A_max 에 대한 실험(trial) 값들을 선택한다(단계 605).

진폭 탐색 단계 크기

는 원하는 또는 소정의 진폭 해상도를 달성하기 위하여 선택된다(단계 607). 다음으로,

에 대한 값을 결정하며, 여기서 0≤k≤K 이며

이다(단계 609). 각각의 진폭 A_k 에 대하여, 대응하는 잡음 전력은 식 (17) 을 이용하여 추정된다(단계 611).

그 후, 결합 확률 밀도 함수

를 각각의 A_k 에 대하여 결정한다(단계 613).

M-QAM 및 q-ASK 신호에 대하여, 최소 가능 탐색 프로세스의 주요 목적은, 식 (14) 를 이용하여 결합 확률 밀도 함수를 최대화하는, 추정된 진폭 A 의 값을 찾는 것이다(단계 615). 단계 617 에서, 최대 결합 확률 밀도 함수에 대응하는 A_k 의 값을 찾기 위하여 탐색을 수행한다. 이러한 Ak 에 대한 값은, 추정된 진폭 값을 나타내는,

의 값을 획득하기 위하여 식

으로 대체된 다(단계 619).

옵션으로, 추정된 잡음 전력의 값은 제곱된 진폭 추정값과 예상된 데이터 심볼 전력의 프로덕트 보다 작게, 추정된 총 전력으로서 추정 진폭

으로부터 결정될 수 있다(즉, σ² _n= E(r_k)²-

²E(d_k)²)(단계 621). 부가적으로,(그리고 옵션으로), 추정된 SNR 에 대한 값은, 추정된 신호 전력과 추정된 잡음 전력의 비로서 결정될수 있다(즉, SNR = [

²*E(d_k)²]/σ² _n)(단계 623).

본 발명의 제 7 실시형태의 방법 (700) 에 따라, 컬토시스 추정 프로세스는, 수신된 샘플 (r_k) 들의 2 차 및 4 차 모멘트를 이용하여 M-QAM 또는 q-ASK 신호의 신호 대 잡음 비를 추정한다. 제 1 단계로서, 존재하는 잡음 (K_CG)과 신호 (K_sig) 만의 컬토시스를 계산한다. 이 예에서, 복소 가우시안 잡음은 예시를 위하여 사용된다. 그러나, 다른 잡음 분포를 가정할 수도 있으며, 이는 실질적으로 본 발명을 벗어나지 않는다. d_k 및 n_k 를 포함할 가능성은 경험적으로 또는 이론적으로 계산될 수도 있으며, 예를 들어

식 (18); 및

식 (19)

에 의해 결정되며, 여기서 복소 원형 대칭 가우시안 잡음을 가정한다. 예를 들어, QPSK 데이터에 있어서, 정방형 16QAM 데이터에 대하여 K_sig = K_QPASK = 1 이고, K_sig = K_16QAM = 1.32 이다. 임의의 신호의 콘스텔레이션에 대한 K_sig 파라미터를 쉽게 획득할 수 있다.

또한, 직사각형 및‘교차형’QAM 콘스텔레이션에 대한 컬토시스는 이 방법에 이용될 수 있고, 상술한 바와 같이 결정된다. 컬토시스는 SNR 에 의해 기록될 수도 있고,

식 (20)

에 의해 SNR 에 대하여 해결될 수도 있다. 다양한 컬토시스 추정값 또는 근사값 중 임의의 것을 사용할 수도 있다.

도 7a 및 도 7b 를 참조하면, 전술한 컬토시스 프로세스의 세부 사항에 대한 흐름도를 나타낸다. 예비 동작으로서, 2 차 모멘트가

로서 규정되며, 4 차 모멘트가

로서 규정되며, 여기서 d_k 는 송신된 심볼들을 나타내며, n_k 는 수신된 샘플 (r_k) 들에 대하여 복구되는 잡음 성분을 나타낸다(단계 701). 단계 703 에서는,

식 (21)

와 같은 컬토시스 동작을 구현하기 위하여, 4 차 모멘트를 2 차 모멘트로 나눈다.

SNR 을 추정하기 위하여, 잡음 성분에 기인할 수 있는 컬토시스를 결정할 필요가 있다(단계 705). 예를 들어, 복소 원형 대칭 가우시안 잡음을 가정하면, 잡음에만 기인하는 컬토시스는 식 (18) 을 이용하여 결정된다. 신호에만 기인하는 컬토시스(K_sig)는 식 (19) 를 이용하여 결정된다(단계 707). 예를 들어, QPSK 데이터에 대하여, K_sig = K_QPSK = 1 를 이용할 수도 있다. 정방형 16QAM 데이터에 대하여, K_sig = K_16QAM = 1.32 를 사용할 수도 있다. 고차 변조에 있어서, 정방형 M-QAM 신호에 대하여, 컬토시스 K_sig 는 정방형 복소 균일 분포

의 컬토시스에 근접한다. 그러나, 직사각형 및‘교차형’QAM 콘스텔레이션에 대한 컬토시스도 또한 이 방법과 함께 이용될 수 있으며, 동일한 방식으로 사전계산되기 때문에, 정방형 콘스텔레이션의 사용이 요구되지 않는다.

일단 K_sig 에 대하여 적절한 값(예를 들어, M-QAM 신호의 경우에 K_M _- _QAM)이 결정되면, 도 7 의 방법 (700) 은 단계 709 로 진행하며, 여기서 신호 대 잡음비 (SNR) 를 식 (20) 을 이용하여 결정한다.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 수신기에서 복수의 송신된 심볼들의 위상 정보에 기초하여 수신된 M-QAM 신호 및 q-ASK 신호의 진폭을 추정함으로써 M-QAM 신호 및 q-ASK 신호를 정확하게 복조하는 것이 가능하다.

Claims

무선 통신에서 사용하기 위한 방법에 있어서,

복수의 송신 심볼(transmitted symbol)들을 포함하는 수신 신호(received signal)의 진폭을 추정하는 것을 포함하고,

상기 수신 신호의 진폭의 추정은,

상기 수신 신호가 M진 직교 진폭 변조(M-ary quadrature amplitude modulation; M-QAM) 신호이고 상기 복수의 송신 심볼들의 위상 정보가 알려진 경우, 확인가능한(ascertainable) 위상 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하고,

상기 수신 신호가 q진 진폭 시프트 키잉(q-ary amplitude shift keying; q-ASK) 신호이고 상기 복수의 송신 심볼들의 크기(magnitude) 정보가 알려진 경우, 확인가능한 크기 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하며;

상기 복수의 송신 심볼들에 관한 크기 정보와 위상 정보가 알려지지 않은 경우, 절대값 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조함으로써 수행되는 것인, 무선 통신에서 사용하기 위한 방법.
제1항에 있어서, 상기 확인가능한 위상 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하는 것은,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 심볼들을 복구(recover)하고;

상기 복수의 수신 심볼들에 기초하여 복수의 곱(product)들을 생성하고;

상기 복수의 곱들을 합산하고;

상기 곱들의 합의 실수부를 결정하고;

상기 복수의 송신 심볼들의 절대값들을 합산함으로써, 크기 값을 생성하며;

상기 곱들의 합의 실수부를 상기 크기 값으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성하는 것

을 포함하는 것인, 무선 통신에서 사용하기 위한 방법.
제2항에 있어서, 상기 복수의 곱들을 생성하는 것은, 상기 복수의 수신 심볼들 각각에, 대응하는 송신 심볼의 위상을 곱하는 것을 포함하는 것인, 무선 통신에서 사용하기 위한 방법.
제1항에 있어서, 상기 확인가능한 크기 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하는 것은,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 샘플들을 복구하고,

상기 복수의 수신 샘플들의 각 샘플에, 대응하는 부호(sign)를 곱함으로써, 복수의 곱들을 생성하고,

상기 복수의 곱들을 합산하여 제1 합을 생성하고,

상기 복수의 송신 심볼들의 절대값들을 합산하여 제2 합을 생성하며,

상기 제1 합을 상기 제2 합으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성하는 것

을 포함하는 것인, 무선 통신에서 사용하기 위한 방법.
제1항에 있어서, 상기 절대값 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하는 것은,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 샘플들을 복구하고,

상기 복수의 수신 샘플들의 절대값들을 결정하고,

상기 절대값들을 합산하여 제1 합을 생성하고,

상기 복수의 송신 심볼들의 진폭들의 절대값들의 평균(mean)을 결정하고,

상기 절대값들의 평균에 상기 복수의 송신 심볼들 내의 심볼들의 개수를 곱하여 곱을 생성하며,

상기 제1 합을 상기 곱으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성하는 것

을 포함하는 것인, 무선 통신에서 사용하기 위한 방법.
무선 송수신 유닛(WTRU)에 있어서,

복수의 송신 심볼(transmitted symbol)들을 포함하는 신호를 수신하도록 구성된 수신기와,

상기 수신 신호(received signal)의 진폭을 추정하도록 구성된 프로세서

를 포함하고,

상기 수신 신호의 진폭의 추정은,

상기 수신 신호가 M진 직교 진폭 변조(M-ary quadrature amplitude modulation; M-QAM) 신호이고 상기 복수의 송신 심볼들의 위상 정보가 알려진 경우, 확인가능한(ascertainable) 위상 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하고,

상기 수신 신호가 q진 진폭 시프트 키잉(q-ary amplitude shift keying; q-ASK) 신호이고 상기 복수의 송신 심볼들의 크기(magnitude) 정보가 알려진 경우, 확인가능한 크기 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하며;

상기 복수의 송신 심볼들에 관한 크기 정보와 위상 정보가 알려지지 않은 경우, 절대값 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조함으로써 수행되는 것인, 무선 송수신 유닛(WTRU).
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 심볼들을 복구(recover)하고;

상기 복수의 수신 심볼들에 기초하여 복수의 곱(product)들을 생성하고;

상기 복수의 곱들을 합산하고;

상기 곱들의 합의 실수부를 결정하고;

상기 복수의 송신 심볼들의 절대값들을 합산함으로써, 크기 값을 생성하며;

상기 곱들의 합의 실수부를 상기 크기 값으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성함으로써,

상기 확인가능한 위상 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하도록 구성되는 것인, 무선 송수신 유닛(WTRU).
제7항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 복수의 수신 심볼들 각각에, 대응하는 송신 심볼의 위상을 곱함으로써, 상기 복수의 곱들을 생성하도록 구성되는 것인, 무선 송수신 유닛(WTRU).
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 샘플들을 복구하고,

상기 복수의 수신 샘플들의 각 샘플에, 대응하는 부호(sign)를 곱함으로써 복수의 곱들을 생성하고,

상기 복수의 곱들을 합산하여 제1 합을 생성하고,

상기 복수의 송신 심볼들의 절대값들을 합산하여 제2 합을 생성하며,

상기 제1 합을 상기 제2 합으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성함으로써,

상기 확인가능한 크기 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하도록 구성되는 것인, 무선 송수신 유닛(WTRU).
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 샘플들을 복구하고,

상기 복수의 수신 샘플들의 절대값들을 결정하고,

상기 절대값들을 합산하여 제1 합을 생성하고,

상기 복수의 송신 심볼들의 진폭들의 절대값들의 평균(mean)을 결정하고,

상기 절대값들의 평균에 상기 복수의 송신 심볼들 내의 심볼들의 개수를 곱하여 곱을 생성하며,

상기 제1 합을 상기 곱으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성함으로써,

상기 절대값 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하도록 구성되는 것인, 무선 송수신 유닛(WTRU).
기지국에 있어서,

복수의 송신 심볼(transmitted symbol)들을 포함하는 신호를 수신하도록 구성된 수신기와,

상기 수신 신호(received signal)의 진폭을 추정하도록 구성된 프로세서

를 포함하고,

상기 수신 신호의 진폭의 추정은,

상기 수신 신호가 M진 직교 진폭 변조(M-ary quadrature amplitude modulation; M-QAM) 신호이고 상기 복수의 송신 심볼들의 위상 정보가 알려진 경우, 확인가능한(ascertainable) 위상 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하고,

상기 수신 신호가 q진 진폭 시프트 키잉(q-ary amplitude shift keying; q-ASK) 신호이고 상기 복수의 송신 심볼들의 크기(magnitude) 정보가 알려진 경우, 확인가능한 크기 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하며;

상기 복수의 송신 심볼들에 관한 크기 정보와 위상 정보가 알려지지 않은 경우, 절대값 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조함으로써 수행되는 것인, 기지국.
제11항에 있어서, 상기 프로세서는,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 심볼들을 복구(recover)하고;

상기 복수의 수신 심볼들에 기초하여 복수의 곱(product)들을 생성하고;

상기 복수의 곱들을 합산하고;

상기 곱들의 합의 실수부를 결정하고;

상기 복수의 송신 심볼들의 절대값들을 합산함으로써, 크기 값을 생성하며;

상기 곱들의 합의 실수부를 상기 크기 값으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성함으로써,

상기 확인가능한 위상 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하도록 구성되는 것인, 기지국.
제12항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 복수의 수신 심볼들 각각에, 대응하는 송신 심볼의 위상을 곱함으로써, 상기 복수의 곱들을 생성하도록 구성되는 것인, 기지국.
제11항에 있어서, 상기 프로세서는,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 샘플들을 복구하고,

상기 복수의 수신 샘플들의 각 샘플에, 대응하는 부호(sign)를 곱함으로써 복수의 곱들을 생성하고,

상기 복수의 곱을 합산하여 제1 합을 생성하고,

상기 복수의 송신 심볼들의 절대값들을 합산하여 제2 합을 생성하며,

상기 제1 합을 상기 제2 합으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성함으로써,

상기 확인가능한 크기 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하도록 구성되는 것인, 기지국.
제11항에 있어서, 상기 프로세서는,

상기 복수의 송신 심볼들에 대응하는 복수의 수신 샘플들을 복구하고,

상기 복수의 수신 샘플들의 절대값들을 결정하고,

상기 절대값들을 합산하여 제1 합을 생성하고,

상기 복수의 송신 심볼들의 진폭들의 절대값들의 평균(mean)을 결정하고,

상기 절대값들의 평균에 상기 복수의 송신 심볼들 내의 심볼들의 개수를 곱하여 곱을 생성하며,

상기 제1 합을 상기 곱으로 나눔으로써, 상기 수신 신호의 추정된 진폭을 생성함으로써,

상기 절대값 정보를 이용하여 상기 수신 신호를 복조하도록 구성되는 것인, 기지국.