KR101015727B1 - 무선 통신 시스템에서 최대우도 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 무선 통신 시스템에 관한 것으로서, 최대우도 검출 방법에 있어서, 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 유클리디안 거리를 계산하는 과정과, 상기 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 신호쌍 오류율(Pairwise Error Rate, PER)을 계산하는 과정과, 상기 계산된 PER을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 과정과, 상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 과정과, 상기 정렬 및 분류된 결과를 이용하여 최대우도를 검출하는 과정을 포함한다.
최대우도 수신기, 정렬/분류부, 최대우도 검출부, 신호쌍 오류율

Description

무선 통신 시스템에서 최대우도 검출 장치 및 방법{MAXIMUM LIKELIHOOD DETECTION APPARATUS AND METHOD IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 발명은 무선 통신 시스템에서 저복잡도 최대우도(Maximum Likelihood; 이하 'ML' 이라 칭함) 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어, ML 수신기의 성능을 만족시키면서 상기 ML 수신기의 문제점인 복잡도를 줄이는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되었다. 그 결과, 실제 시스템에 구현 가능한 QRM-MLD(QR-decomposition Modified Maximum Likelihood Detector), RMML(Recursive Modified Maximum Likelihood), S-MML(Sorted Modified Maximum Likelihood), MOC(MMSE-OSIC with Candidates) 등과 같은 복잡도를 크게 줄인 ML 수신기들이 제안되었다.
이에 따라 상기 ML 수신기에 대한 복잡도 문제는 많이 해결되었지만, 저복잡도 ML 수신기들은 모든 스트림이 동일한 변조방식을 사용한다는 가정하에 ML 수신기의 복잡도를 줄이는 방법을 사용할 뿐이었다.
종래의 상기 저복잡도 ML 수신기들은 대부분 정렬(Ordering)/분류(Sorting)의 방법을 사용하였다. 구체적으로, 상기 저복잡도 ML 수신기들은 채널 행렬의 각 열벡터의 놈(Norm)을 이용하여 상기 정렬/분류를 수행하였다. 이는 상기 각 열벡터의 놈이 신호대잡음비에 비례하여, 상기 놈의 크기에 따라 상기 신호대잡음비의 정렬이 가능하기 때문이다. 따라서 모든 스트림에 동일한 변조방식이 사용되는 경우, 상기 열벡터 놈이 클수록 상기 신호대잡음비가 커지고, 이에 따라 자동적으로 오류 확률도 낮아지게 된다.
그러나 상기 스트림마다 사용되는 변조방식이 다른 경우, 상기 신호대잡음비가 크더라도 사용된 변조방식의 종류에 따라서 오류 확률이 높을 수가 있다. 따라서 이 경우, 상기 열벡터의 놈만 이용하여 정렬/분류를 수행하면, 상기 오류 확률까지 정렬/분류가 되지 않아 기존의 저복잡도 ML 수신기의 오류 확률 성능이 떨어지는 문제가 발생할 수 있다.
따라서, 상기한 바와 같이 동작되는 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 창안된 본 발명의 목적은, 송/수신 다중 안테나를 사용하는 무선 통신 시스템에서 스트림별로 변조방식이 서로 다른 저복잡도 ML 수신기에 관한 것으로서, ML 검출을 수행하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 창안된 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 최대우도 검출 방법에 있어서, 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조 차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 유클리디안 거리를 계산하는 과정과, 상기 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 신호쌍 오류율(Pairwise Error Rate, PER)을 계산하는 과정과, 상기 계산된 PER을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 과정과, 상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 과정과, 상기 정렬 및 분류된 결과를 이용하여 최대 우도를 검출하는 과정을 포함한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 창안된 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 최대우도 검출 방법에 있어서, 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 스트림별 신호대잡음비(SNR)를 계산하는 과정과, 상기 계산된 신호대잡음비를 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 과정과, 상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 과정과, 상기 정렬 및 분류된 결과를 이용하여 최대 우도를 검출하는 과정을 포함한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 창안된 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 최대우도 검출 장치에 있어서, 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 유클리디안 거리를 계산하는 유클리디안 거리 계산기와, 상기 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 신호쌍 오류율(Pairwise Error Rate, PER)을 계산하는 신호쌍 오류율 계산기와, 상기 계산된 PER을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 스트림별 오류 확률 계산기와, 상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 정렬 및 분류 수행기를 포함한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 창안된 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 최대우도 검출 장치에 있어서, 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 스트림별 신호대잡음비(SNR)를 계산하는 스트림별 신호대잡음비 계산기와, 상기 계산된 신호대잡음비를 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 스트림별 오류 확률 계산기와, 상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 정렬 및 분류 수행기를 포함한다.
본 발명은 서로 다른 변조방식을 사용하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 각 스트림의 변조 방식을 스트림별로 정렬／분류함으로써, 스트림별로 서로 다른 변조방식이 적용되는 저복잡도 ML 수신기의 성능을 보다 개선시킬 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기의 설명에서는 본 발명의 동작을 이해하는데 필요한 부분만을 설명하며 그 이외의 배경 기술은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략한다.
본 발명은 무선 통신 시스템에서 복잡도를 감소시킨 최대우도(Maximum Likelihood; 이하 'ML' 이라 칭함) 수신 장치 및 방법을 제공한다.
이에 따라, 본 발명은 저복잡도 ML 수신기의 스트림별 오류 확률을 이용하여, 상기 저복잡도 ML 수신기의 성능을 최대화시킬 수 있는 이점이 있다.
이하 본 발명의 일 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스트림별 변조 방식을 고려한 저복잡도 ML 수신기의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 저복잡도 ML 수신기는 크게 정렬(Ordering)/분류(Sorting)부(100)와 ML 검출부(110)로 구성된다. 상기 정렬/분류부(100)는 상기 저복잡도 ML 수신기의 스트림별 오류 확률을 정렬/분류한다. 이를 위해서 상기 정렬/분류부(100)는 상기 ML 검출부(110)와　서로　공유하는 스트림별 변조방식 정보, 채널행렬 정보 및 잡음 전력 정보(112)를 이용한다.
상기 ML 검출부(110)는 상기 정렬/분류부(100)에서 송신되는 정렬/분류정보(114)를 바탕으로 저복잡도 ML 검출 알고리즘을 수행한다. 여기서, 상기 정렬/분류정보(114)는 상기 스트림별 오류확률에 기반한 것이다. 또한, 상기 정렬/분류 동작은 상기 ML 검출부(110)인 저복잡도 ML 검출 알고리즘의 요구에 의해 반복 수행될 수 있다.
이하 본 발명의 제 1 실시예에 따른 스트림별 오류 확률을 계산하는 정렬/분류부의 내부 블록도인 도 2를 참조하여 설명한다.
도 2를 참조하면, 정렬/분류부는 유클리디안 거리 계산기(200), 신호쌍 오류율(Pairwise Error Rate:이하 'PER'이라 칭함) 계산기(210), 스트림별 오류확률 계산기(220) 및 정렬/분류 수행기(230)를 포함한다.
상기 유클리디안 거리 계산기(200)는 하기 수학식 3을 이용하여 유클리디안 거리를 계산하고, 상기 계산된 유클리디안 거리 정보를 PER 계산기(210)로 전달한다. 상기 PER 계산기(210)는 하기 수학식 4를 이용하여 PER을 계산하고, 상기 계산된 PER을 상기 스트림별 오류확률 계산기(220)로 전달한다. 그러면 상기 계산된 PER을 수신한 상기 스트림별 오류확률 계산기(220)는 하기 수학식 6을 사용하여 상기 계산된 PER을 조합한다. 그리고 상기 정렬/분류 수행기(230)는 상기 조합된 PER을 정렬/분류한다.
이하 정렬/분류부(100)에 포함된 각 장치들(200, 210, 220, 230)에 대해 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 상기 유클리디안 거리 계산기(200)는 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보를 수신하여 각 스트림의 콘스텔레이션(Constellation) 조합별로 유클리디안 거리를 계산한다. 그리고 상기 유클리디안 거리 계산기(200)는 상기 PER 계산기(210)로 상기 계산된 유클리디안 거리 정보를 제공한다. 상기 유클리디안 거리는 수학식 1, 수학식 2 및 수학식 3을 이용하여 계산될 수 있다. 여기서, 송수신 다중 안테나를 사용하는 다중입력 다중출력(Multiple Input Multiple Output:이하 'MIMO'라 칭함) 시스템은 본 발명의 실시 예에 따라 NT 개의 송신 안테나와 NR 개의 수신 안테나를 포함하고, 상기 NT 개의 스트림을 사용하며, NT≤NR 으로 가정하여 설명한다. 그리고 각 스트림은 서로 다른 변조 기법이 사용되어 송신된다고 가정한다. 그러면, 수신된 NR×1 심볼 벡터 r 은 수학식 1 과 같이 나타날 수 있다. 한편, 본 발명의 실시 예에서는 MIMO 시스템을 전제로 하였지만, 이에 국한되지 않고 무선 통신 시스템에 적용 가능한 모든 시스템에서도 사용될 수 있음은 물론이다.
Figure 112009042105522-pat00001
Figure 112007052729028-pat00002
Figure 112007052729028-pat00003
수학식 1에서, 상기 n 은 NR×1 가우시안 잡음 벡터로 영평균과
Figure 112007052729028-pat00004
공분산행렬을 포함하며, 상기 H는 NR×NT의 실제 채널 행렬을 의미한다. 또한 상기 s는 심볼 벡터를 의미한다.
수학식 2는 상기 송신 심볼을 의미하는 식으로, 상기 ∥ㆍ∥2는 벡터 놈을 의미하고, 상기 Sset는 스트림별 변조차수에 따른 가능한 모든 송신 심볼 벡터의 집합을 의미한다. 예컨대, 상기 심볼 벡터 s의 m번째 원소의 변조차수를 MTX(m)로 가정한 경우, NT=2이고 MTX(1)=BPSK, MTX(2)=QPSK 라고 한다면, 이 경우의 Sset은 다음과 같다.
Figure 112007052729028-pat00005
상기
Figure 112009042105522-pat00006
은 Sset의 하나의 원으로 수학식 2에 따라 최종적인 송신 심볼로 결정된다. 이때, 상기 MTX(m)는 스트림마다 다른 변조 방식을 나타낸다.
수학식 3은 수학식 1과 수학식 2를 이용하여 유클리디안 거리를 계산하는 식으로서, 상기
Figure 112007052729028-pat00007
는 유클리디안 거리를, 그리고 상기
Figure 112007052729028-pat00008
와
Figure 112007052729028-pat00009
는 송신 심볼을 의미한다.
상기 PER 계산기(210)는 상기 수신된 유클리디안 거리정보에 기초하여 식 4를 이용하여 PER을 계산하고, 상기 스트림 오류확률 계산기(220)로 상기 PER 계산된 정보를 전달한다.
Figure 112007052729028-pat00010
여기서, 상기 Es는 전체 송신 전력이고, 상기
Figure 112009042105522-pat00011
는 잡음 전력을 나타낸다. 또한 상기
Figure 112009042105522-pat00012
는 가우시안 오류 함수로 수학식 5를 이용하여 산출될 수 있다.
Figure 112007052729028-pat00013
수학식 4에 나타난 바와 같이, 상기 PER 식은
Figure 112009042105522-pat00014
가 송신되었을 때, ML 수신기가
Figure 112009042105522-pat00015
가 아닌
Figure 112009042105522-pat00016
으로 잘못 검출할 확률을 나타내기 때문에, 상기 PER 식은 각 스트림이 아닌 하나의 벡터 형태 송신 심볼에 대한 오류 확인을 위한 것으로 사용된다.
따라서, 각 스트림별로 차별화된 오류 확률 정보를 생성하기 위해서는 상기 식 4에서 구해진 PER을 각 스트림별 오류 확률로 변환하는 과정을 거쳐야 한다.
그러면 여기서, 도 3을 참조하여 신호쌍(Pairwise) 오류와 스트림별 오류와의 관계를 설명하기로 한다.
도 3은 일례로, MTX(1)=BPSK, MTX(2)=QPSK 인 경우
Figure 112009042105522-pat00017
에 대한 나머지
Figure 112009042105522-pat00018
들 간의 신호쌍 오류와 스트림별 오류와의 관계를 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면, 제 1 스트림을 기준으로 제 5 번째, 제 6 번째, 제 7 번째, 제 8 번째 스트림에서 심볼 오류가 발생된다. 즉, 7 가지의 신호쌍 오류 중에서 4 가지의 심볼 오류가 발생된다. 따라서, 신호쌍 오류가 발생하더라도 상기 제 1 스트림을 기준으로 제 2 번째, 제 3 번째, 제 4 번째 스트림과 같이 상기 심볼 오류가 발생되지 않는 스트림이 존재하게 된다.
이에 따라, 상기 스트림 오류 확률 계산기(220)는 각 스트림별로 오류 여부에 따른 상기 계산된 PER 조합으로 스트림별 오류 확률을 계산하고, 상기 계산된 정보를 상기 정렬/분류 수행기(230)로 전달한다. 여기서 상기 스트림별 오류 확률에 대한 식은 다음 수학식 6을 이용하여 산출될 수 있다.
Figure 112007052729028-pat00019
여기서, 상기 Ps(m｜H)는 순시채널　행렬 H가 주어졌을 때의 m번째 스트림의 오류 확률을 의미하고, 상기
Figure 112009042105522-pat00020
는
Figure 112009042105522-pat00021
이 송신될 확률을 의미하고, 그리고 상기
Figure 112009042105522-pat00022
은
Figure 112009042105522-pat00023
와
Figure 112009042105522-pat00024
에서 m 번째 스트림의 심볼이 서로 상이한지에 대한 여부를 나타내는 파라미터를 의미한다. 일반적으로 수신단에서는 채널을 추정하여 상기 H를 사용하기 때문에 채널 추정 오차 등 여러 가지 오차 성능이 존재할 수 있다. 따라서 상기 fm(e)는 m 번째 스트림에 대해 발생할 수 있는 오류를 보정하는 함수로 사용된다.
예컨대, 도 3을 참조하여 스트림별 오류 확률을 계산하면 하기 수학식 7 및 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다. 이에 앞서, 모든 m에 대해 fm(e)=0이고
Figure 112009042105522-pat00025
들이 송신될 확률은 동일하다고 가정한 경우,
Figure 112009042105522-pat00026
이 된다. 또한, 도 3의
Figure 112009042105522-pat00027
은
Figure 112009042105522-pat00028
,
Figure 112009042105522-pat00029
,
Figure 112009042105522-pat00030
,…,
Figure 112009042105522-pat00031
,
Figure 112009042105522-pat00032
,
Figure 112009042105522-pat00033
, …,
Figure 112009042105522-pat00034
이 된다. 따라서, 이를 수학식 6에 적용하면 다음 수학식 7 및 8과 같이 나타난다,
Figure 112007052729028-pat00035
Figure 112007052729028-pat00036
상기한 바와 같이, 각기 다른 스트림별 변조 방식은 상기 유클리디안 거리
Figure 112009042105522-pat00037
에 영향을 주게 되고, 이에 따라 변조방식 기반의 스트림별 오류 확률이 산출될 수가 있다.
삭제
그러면, 상기 정렬/분류 수행기(230)는 상기 스트림별 오류 확률을 오름차순 혹은 내림차순으로 정렬하고, 상기 정렬된 정렬/분류정보를 저복잡도 ML 검출부에 전달한다.
상기 도 2에 도시된 바와 같이 구성된 정렬/분류부는 상기 저복잡도 ML 수신기에 적합한 스트림별 오류확률을 계산할 수 있지만, 상당히 큰 계산 복잡도를 요구한다. 따라서, 상기 스트림별 변조방식을 고려하여 간단한 형태의 정렬/분류를 위한 오류 확률 계산이 필요하다.
이하 본 발명의 제 2 실시예에 따른 스트림별 오류확률을 계산하는 정렬/분류부의 내부 블록도인 도 4를 참조하여 설명한다.
도 4를 참조하면, 정렬/분류부는 놈(NOM) 계산기(400), 스트림별 오류확률 계산기(410) 및 정렬/분류 수행기(420)를 포함한다.
상기 놈 계산기(400)는 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보를 이용하여 채널행렬의 열 벡터의 놈을 계산하고, 상기 계산된 놈을 상기 스트림별 오류 확률 계산기(410)로 전달한다.
상기 채널행렬의 열벡터의 놈과 각 스트림별 신호대잡음비는 비례하는 특성을 갖는다. 이에 따라, 상기 오류 확률 계산기(410)는 상기 수신된 계산된 놈을 수학식 9의 스트림별 신호대잡음비로 나타낸 후, 수학식 10, 수학식 11, 수학식 12를 이용하여 각 변조방식에 해당하는 오류 확률을 계산한다.
Figure 112007052729028-pat00038
여기서, 상기 SNRｍ 은　m번째 스트림의　신호대잡음비를　나타내고，상기 NT는 송신 안테나의　개수를 나타내며，　상기 ｈｍ은　순시채널　행렬　Ｈ의　ｍ번째　열（column）을 나타낸다. 그리고 상기 ∥ㆍ∥2는 벡터　놈을 나타내고，상기 Es는 전체 송신 전력을 나타내며, 그리고　상기
Figure 112009042105522-pat00039
는 잡음 전력을　나타낸다.
Figure 112007052729028-pat00040
Figure 112007052729028-pat00041
Figure 112007052729028-pat00042
상기 수학식 10은 BPSK의 오류 확률식이고, 상기 수학식 11은 MPSK의 오류 확률식이며, 상기 수학식 12는 MQAM의 오류확률식이다. 그리고 상기 M은 변조 차수이고, 상기
Figure 112009042105522-pat00043
는 가우시안 오류함수를 나타낸다.
이어, 상기 오류 확률 계산기(410)는 수학식 13을 이용하여 변조방식에 기반한 스트림별 오류확률을 최종적으로 구할 수 있게 된다.
Figure 112007052729028-pat00044
여기서, 상기 MTX(m)는 심볼 벡터 s의 m번째 원소의 변조차수를 나타내고, 상기 Ps(m｜H)는 순시 채널 행렬 H가 주어졌을 때의 m번째 스트림의 오류확률을 나타낸다. 상기 스트림별 오류 확률기반의 정렬/분류 수행기(420)는 상기 오류 확률을 내림차순 혹은 오름차순으로 정렬하여, 상기 정렬/분류정보를 저복잡도 ML 검출부로 전달한다.
이하 저복잡도 ML 수신기의 동작을 나타내는 흐름도를 보인 도면인 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5를 참조하면, 510 단계에서 저복잡도 ML 수신기는 채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보를 수신하고 520 단계로 진행한다. 상기 520 단계에서 상기 저복잡도 ML 수신기는 스트림별 변조방식이 동일한지를 판별한다. 상기 저복잡도 ML 수신기는 판별 결과, 상기 스트림별 변조방식이 동일한 경우, 530단계에서 기존 방식과 같이 채널행렬의 열백터 놈 기반의 정렬/분류를 수행하고 550 단계로 진행한다.
한편, 상기 저복잡도 ML 수신기는 판별 결과 상기 스트림별 변조방식이 동일하지 않는 경우, 540 단계에서 본 발명에서 제안하는 스트림별 오류 확률 기반의 정렬/분류를 수행하고, 상기 550 단계로 진행한다. 상기 550 단계에서 상기 저복잡도 ML 수신기는 상기 정렬/분류에 대한 정보를 고려하여 ML 검출의 완료여부를 판별한다. 그리고 상기 저복잡도 ML 수신기는 판별 결과, ML 검출이 완료되지 않은 경우 상기 520 단계로 진행한다.
본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스트림별 변조 방식을 고려한 저복잡도 최대우도 수신기의 블록도,
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 스트림별 오류확률을 계산하는 정렬(Ordering)/분류(Sorting)부의 내부 블록도,
도 3은 신호쌍(Pairwise) 오류와 스트림별 오류와의 관계의 일례를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 스트림별 오류확률을 계산하는 정렬/분류부의 내부 블록도,
도 5는 저복잡도 ML 수신기의 동작을 나타내는 흐름도.

Claims (16)

  1. 무선 통신 시스템에서 최대우도 검출 방법에 있어서,
    채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조 차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 유클리디안 거리를 계산하는 과정과,
    상기 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 신호쌍 오류율(Pairwise Error Rate, PER)을 계산하는 과정과,
    상기 계산된 PER을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 과정과,
    상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 과정과,
    상기 정렬 및 분류된 결과를 이용하여 최대 우도를 검출하는 과정을 포함하는 최대우도 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 유클리디안 거리는 하기 수학식 14를 이용하여 계산됨을 특징으로 하는 최대우도 검출 방법.
    Figure 112009042105522-pat00045
    상기 수학식 14에서
    Figure 112009042105522-pat00046
    와
    Figure 112009042105522-pat00047
    는 송신 심볼을 나타내며, H는 순시채널 행렬을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00048
    는 백터 놈(norm)을 나타냄.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 PER 은 하기 수학식15를 이용하여 계산됨을 특징으로 하는 최대우도 검출 방법.
    Figure 112009042105522-pat00049
    상기 수학식 15에서 Es는 전체 송신 전력을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00050
    는 잡음 전력을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00051
    는 유클리디안 거리를 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00052
    는 가우시안 오류 함수를 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00053
    은 순시채널 행렬 H 가 주어졌을 때 송신 심볼
    Figure 112009042105522-pat00054
    이
    Figure 112009042105522-pat00055
    로 잘못 검출될 확률을 나타냄.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 스트림별 오류 확률은 하기 수학식 16을 이용하여 계산됨을 특징으로 하는 최대우도 검출 방법.
    Figure 112009042105522-pat00056
    상기 수학식 16에서 Ps(m｜H)는 순시채널　행렬 H가 주어졌을 때의 m번째 스트림의 오류확률을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00057
    는
    Figure 112009042105522-pat00058
    이 송신될 확률을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00059
    은
    Figure 112009042105522-pat00060
    과
    Figure 112009042105522-pat00061
    에서 m번째 스트림의 심볼이 서로 상이한지를 나타내는 파라미터를 나타내며, 상기
    Figure 112009042105522-pat00062
    은 순시채널　행렬 H가 주어졌을 때 송신 심볼
    Figure 112009042105522-pat00063
    가
    Figure 112009042105522-pat00064
    로 잘못 검출될 확률을 나타내며, fm(e)는 m번째 스트림에 대해 발생할 수 있는 오류 보정 함수를 나타냄.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 계산된 PER을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 과정은;제 1 스트림이 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 변조 방식을 적용하여 생성된 스트림인 경우, 상기 제 1 스트림의 오류 확률을 하기 수학식 17을 사용하여 계산하며, 제 2 스트림이 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)변조 방식을 적용하여 생성된 스트림인 경우, 상기 제 2 스트림의 오류 확률을 하기 수학식 18을 사용하여 계산하는 단계를 포함하는 최대우도 검출 방법.
    Figure 112009042105522-pat00065
    Figure 112009042105522-pat00066
  6. 무선 통신 시스템에서 최대우도 검출 방법에 있어서,
    채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 스트림별 신호대잡음비(SNR)를 계산하는 과정과,
    상기 계산된 신호대잡음비를 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 과정과,
    상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 과정과,
    상기 정렬 및 분류된 결과를 이용하여 최대 우도를 검출하는 과정을 포함하는 최대우도 검출 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 스트림별 신호대잡음비는 하기 수학식 19를 이용하여 계산됨을 특징으로 하는 최대우도 검출 방법.
    Figure 112009042105522-pat00067
    상기 수학식 19에서 SNRｍ은　m번째 스트림의　신호대잡음비를 나타내고，NT는 전송 안테나의　개수를 나타내고，ｈｍ은　ｍ번째　열（column）에 해당하는 순시채널 행렬을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00068
    는 벡터　놈을 나타내고， Es는 전체 송신 전력을 나타내며,
    Figure 112009042105522-pat00069
    는 잡음 전력을 나타냄.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 스트림별 오류 확률은 하기 수학식 20을 이용하여 계산됨을 특징으로 하는 최대우도 검출 방법.
    Figure 112009042105522-pat00070
    상기 수학식 20에서 Ps(m｜H)는 H에 대해 m번째 스트림의 오류 확률을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00071
    는 심볼 오류 확률을 나타냄.
  9. 무선 통신 시스템에서 최대우도 검출 장치에 있어서,
    채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 유클리디안 거리를 계산하는 유클리디안 거리 계산기와,
    상기 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 신호쌍 오류율(Pairwise Error Rate, PER)을 계산하는 신호쌍 오류율 계산기와,
    상기 계산된 PER을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 스트림별 오류 확률 계산기와,
    상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 정렬 및 분류 수행기를 포함하는 최대우도 검출 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 유클리디안 거리 계산기는 하기 수학식 21을 이용하여 유클리디안 거리를 계산함을 특징으로 하는 최대우도 검출 장치.
    Figure 112009042105522-pat00072
    상기 수학식 21에서
    Figure 112009042105522-pat00073
    와
    Figure 112009042105522-pat00074
    는 송신 심볼을 나타내고, 상기 H는 순시채널 행렬을 나타내고, 상기
    Figure 112009042105522-pat00075
    는 백터 놈(norm)을 나타냄.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 PER 계산기는 하기 수학식 22를 이용하여 PER을 계산함을 특징으로 하는 최대우도 검출 장치.
    Figure 112009042105522-pat00076
    상기 수학식 22에서 Es는 전체 송신 전력을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00077
    는 잡음 전력을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00078
    는 유클리디안 거리를 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00079
    는 가우시안 오류 함수를 나타내고, 상기
    Figure 112009042105522-pat00080
    은 순시채널　행렬 H가 주어졌을 때 송신 심볼
    Figure 112009042105522-pat00081
    가
    Figure 112009042105522-pat00082
    로 잘못 검출될 확률을 나타냄.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 스트림별 오류확률 계산기는 하기 수학식 23을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산함을 특징으로 하는 최대우도 검출 장치.
    Figure 112009042105522-pat00083
    상기 수학식 23에서 Ps(m｜H)는 순시채널　행렬 H가 주어졌을 때의 m번째 스트림의 오류 확률을 나타내고, 상기
    Figure 112009042105522-pat00084
    는
    Figure 112009042105522-pat00085
    이 송신될 확률을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00086
    은
    Figure 112009042105522-pat00087
    과
    Figure 112009042105522-pat00088
    에서 m번째 스트림의 심볼이 서로 상이한지를 나타내는 파라미터를 나타내며,
    Figure 112009042105522-pat00089
    은 순시채널　행렬 H가 주어졌을 때 송신 심볼
    Figure 112009042105522-pat00090
    가
    Figure 112009042105522-pat00091
    로 잘못 검출될 확률을 나타내고, fm(e)는 m번째 스트림에 대해 발생할 수 있는 오류 보정 함수를 나타냄.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 스트림별 오류 확률 계산기는 제 1 스트림이 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 변조 방식을 적용하여 생성된 스트림인 경우, 상기 제 1 스트림의 오류 확률을 하기 수학식 24와 같이 계산하며, 제 2 스트림이 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) 변조 방식을 적용하여 생성된 스트림인 경우, 상기 제 2 스트림의 오류 확률을 하기 수학식 25를 사용하여 계산함을 특징으로 하는 최대우도 검출 장치.
    Figure 112009042105522-pat00092
    Figure 112009042105522-pat00093
  14. 무선 통신 시스템에서 최대우도 검출 장치에 있어서,
    채널행렬 정보, 잡음전력 정보 및 스트림별 변조차수 정보 중 적어도 하나를 이용하여 스트림별 신호대잡음비(SNR)를 계산하는 스트림별 신호대잡음비 계산기와,
    상기 계산된 신호대잡음비를 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산하는 스트림별 오류 확률 계산기와,
    상기 계산된 스트림별 오류 확률을 정렬 및 분류하는 정렬 및 분류 수행기를 포함하는 최대우도 검출 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 스트림별 신호대잡음비 계산기는 하기 수학식 26을 이용하여 스트림별 신호대잡음비를 계산함을 특징으로 하는 최대우도 검출 장치.
    Figure 112009042105522-pat00094
    상기 수학식 26에서 SNRｍ은　m번째 스트림의　신호대잡음비를 나타내고 ，NT는 전송 안테나의　개수를 나타내고，ｈｍ은　ｍ번째　열（column）에 해당하는 순시채널 행렬을 나타내고，
    Figure 112009042105522-pat00095
    는 벡터　놈(norm)을，Es는 전체 송신 전력을 나타내며,
    Figure 112009042105522-pat00096
    는 잡음 전력을 나타냄.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 스트림별 오류확률 계산기는 하기 수학식 27을 이용하여 스트림별 오류 확률을 계산함을 특징으로 하는 최대우도 검출 장치.
    Figure 112009042105522-pat00097
    상기 수학식 27에서 Ps(m｜H)는 H에 대해 m 번째 스트림의 오류 확률을 나타내고,
    Figure 112009042105522-pat00098
    는 심볼 오류 확률을 나타냄.
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