KR101109797B1 - 비편향 트레이닝 시퀀스들을 사용한 직교 불균형 완화 - Google Patents

비편향 트레이닝 시퀀스들을 사용한 직교 불균형 완화 Download PDF

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Abstract

비편향(unbiased) 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 그 방법은 직교(quadrature) 변조 전송기에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성한다. 그 비편향 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에서 고르게(evenly) 분포되는 균일한 누적 전력(accumulated power)을 나타낸다. 결과적으로, 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보가 동위상(I) 변조 경로를 통해 전송된다. 상기 I 변조 경로 전력과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보는 직교(Q) 변조 경로를 통해 전송된다. 또한, 수신되는 비편향 트레이닝 시퀀스로부터 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다.

Description

비편향 트레이닝 시퀀스들을 사용한 직교 불균형 완화{QUADRATURE IMBALANCE MITIGATION USING UNBIASED TRAINING SEQUENCES}
본 특허 출원은 2007년 3월 9일에 "QUADRATURE MODULATION ROTATING TRAINING SEQUENCE"란 명칭으로 특허 출원된 제 11/684,566호의 부분연속 출원이고, 그 특허 출원은 계류 중이고, 대리인 도켓 번호가 제 060395호이고, 본 특허 출원의 양수인에게 양도되었으며, 참조문헌으로서 포함된다.
본 발명은 일반적으로 통신 채널 추정에 관한 것으로, 더 특별하게는, 수신기 채널 추정들의 트레이닝에 있어 직교 변조 비편향 트레이닝 시퀀스(quadrature modulation unbiased training sequence)를 사용하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
도 1은 종래의 수신기 프론트엔드(종래기술)에 대한 개략적인 블록도이다. 종래의 무선 통신 수신기는 방사 신호(radiated signal)를 전도 신호(conducted signal)로 변환하는 안테나를 구비한다. 어느 정도의 초기 필터링 이후에, 그 전도 신호는 증폭된다. 충분한 전력 레벨이 제공된다면, 신호의 반송파 주파수는 그 신호를 국부 발신기 신호와 혼합함으로써 변환될 수 있다(하향변환). 수신되는 신호는 직교 변조되기 때문에, 그 신호는 결합되기 이전에 개별적인 I 및 Q 경로들을 통해 복조된다. 주파수 변환 이후에, 아날로그 신호는 기저대역 처리를 위해서 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 사용하여 디지털 신호로 변환될 수 있다. 그 처리는 고속 푸리에 변환(FFT)을 포함할 수 있다.
대상(intended) 신호의 복원 및 채널 추정들에 유해하게 영향을 주는, 수신기에서 발생될 수 있는 여러 에러들이 존재한다. 에러들은 혼합기들, 필터들, 및 커패시터들과 같은 수동 컴포넌트들로부터 발생될 수 있다. 에러들은 만약 그 에러들이 I 및 Q 경로들 간에 불균형을 야기한다면 심각해질 수 있다. 채널을 추정하고 그에 따라 이러한 에러들 중 일부를 제거(zero-out)하기 위한 노력에 있어서, 통신 시스템들은 반복되거나 미리 결정되는 데이터 심볼일 수 있는 트레이닝 시퀀스를 포함하는 메시지 포맷을 사용할 수 있다. 예컨대 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템을 사용함으로써, 동일한 IQ 성상도 포인트(constellation point)가 각각의 부반송파를 위해 반복적으로 전송될 수 있다.
휴대용 배터리-동작 장치들에서 전력을 절감하기 위한 노력에 있어서, 일부 OFDM 시스템들은 트레이닝을 위한 단일 변조 심볼만을 사용한다. 예컨대, 성상도에서의 고유 방향(예컨대, I 경로)이 스티뮬레이팅되는 반면에, 다른 방향(예컨대, Q 방향)은 스티뮬레이팅되지 않는다. 동일한 타입의 비지향성(undirectional) 트레이닝이 파일럿 톤들과 또한 사용될 수 있다. 주의 : 단일 변조 채널(예컨대, I 채널)을 ±1 심볼 값들을 통해 스크램블링하는 것은 성상도 포인트를 회전시키지 않고, 직교 채널에 대한 어떠한 스티뮬레이션도 제공하지 않는다.
큰 대역폭 시스템들에서 주로 발생하는 직교 경로 불균형이 존재하는 경우에, 위에서 설명된 전력-절감 트레이닝 시퀀스는 편향적인(biased) 채널 추정을 유도한다. 편향적인 채널 추정은 IQ 성상도를 한 방향(즉, I 경로)으로 잘 정렬시킬 수 있지만, 직교 방향에 있어서는 직교 불균형을 제공할 수 있다. 임의의 불균형이 두 채널들에 동등하게 분포되는 것이 바람직하다.
도 2는 수신기 측에서의 직교 불균형을 나타내는 개략적인 블록도이다(종래기술). 비록 도시되지는 않았지만, 전송기 측 불균형도 유사하다. Q 경로가 기준이라고 가정하자. 임핑잉 파형(impinging waveform)은
Figure 112011046770909-pct00001
이고, 여기서
Figure 112011046770909-pct00002
는 채널의 위상이다. Q 경로는 -sin(wt)를 통해서 하향변환된다. I 경로는
Figure 112011046770909-pct00003
를 통해서 하향변환된다.
Figure 112011046770909-pct00004
및
Figure 112011046770909-pct00005
는 하드웨어 불균형들인데, 각각의 위상 에러 및 진폭 에러이다. 저역 통과 필터들(HI 및 HQ)은 각각의 경로에 대해 상이하다. 그 필터들은 추가적인 진폭 및 위상 왜곡을 발생시킨다. 그러나, 이러한 추가적인 왜곡들은
Figure 112011046770909-pct00006
및
Figure 112011046770909-pct00007
내에서 통합된다(lumped). 주의 : 이러한 두 필터들은 실질적이며, +w 및 -w 모두에 동일한 방식으로 영향을 준다.
그 에러들이 작다고 가정하면 다음과 같다:
Figure 112009061888756-pct00008
우측의 첫 번째 성분(cos(wt))은 약간 스케일링된 이상적인 I 경로이다. 두 번째 성분(
Figure 112009061888756-pct00009
)은 Q 경로로부터의 작은 누설이다. 임핑잉 파형의 하향변환 이후에는 다음과 같다:
I 경로에서 :
Figure 112009061888756-pct00010
Q 경로에서 :
Figure 112009061888756-pct00011
에러들은 직교 변조 성상도에서 심볼 위치들의 잘못된 해석을 초래하고, 이는 부정확하게 복조된 데이터를 초래한다.
무선 통신 수신기들은 혼합기들, 증폭기들, 및 필터들과 연관되는 하드웨어 컴포넌트들에서의 톨러런스(tolerance)의 부재에 의해 에러들이 야기되는 경향이 있다. 직교 복조기들에 있어서, 이러한 에러들은 I 및 Q 경로들 간의 불균형을 또한 초래할 수 있어서 부적절하게 처리된 데이터를 초래한다.
수신기 채널들을 교정하기 위해서 트레이닝 신호가 사용될 수 있다. 그러나, I 및 Q 경로들 모두를 스티뮬레이팅하지 않은 트레이닝 신호는 두 경로들 간의 불균형 문제를 해결하지 못한다.
따라서, 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 방법이 제공된다. 그 방법은 직교 변조 전송기에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성한다. 그 비편향 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에 고르게 분포되는 균일한 누적 전력을 나타낸다. 더 명확하게는, 누적 전력(accumulated power)을 갖는 시간 도메인에서의 트레이닝 정보가 동위상(I) 변조 경로를 통해 전송된다. I 변조 경로 전력과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인에서의 트레이닝 정보가 직교(Q) 변조 경로를 통해 전송된다.
일양상에 있어서, 주파수(+f)에서의 복소값 기준 신호(p) 및 주파수(-f)에서의 복소값 미러 신호(mirror signal)(pm)를 포함하는 신호 쌍으로서 비편향 트레이닝 시퀀스가 생성된다. 그 방법은 곱(p?pm)을 널화시킨다(nullifies).
비편향 채널 추정을 계산하기 위한 방법이 또한 제공된다. 그 방법은 직교 복조 수신기에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신한다. 그 비편향 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에 고르게 분포된 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 포함한다. 그 방법은 비편향 트레이닝 시퀀스를 처리하고, 그 비편향 트레이닝 시퀀스 내의 복소 평면 정보를 나타내는 처리된 심볼들(y)을 생성한다. 처리된 심볼들(y)은 대응하는 기준 신호의 공액(conjugate)(p*)에 의해서 곱해지고, 비편향 채널 추정(hu)이 획득된다.
위에서 설명된 방법들, 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성하고 비편향 채널 추정들을 계산하기 위한 시스템들, 이러한 시스템들 및 방법들의 변형들에 대한 추가적인 세부사항들이 아래에서 제공된다.
도 1은 종래의 수신기 프론트엔드를 나타내는 개략적인 블록도이다(종래기술).
도 2는 수신기 측에서의 직교 불균형을 나타내는 개략도이다.
도 3은 예시적인 데이터 전송 시스템을 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 4는 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 시스템 또는 장치를 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 5A는 시간 및 주파수 도메인들 양쪽 모두에서 나타나는 비편향 트레이닝 시퀀스를 나타내는 도면이다.
도 5B 및 도 5C는 복소 평면에 고르게 분포된 전력의 균일한 누적을 나타내는 도면들이다.
도 6은 시간 도메인에서 파일럿 톤들의 시퀀스로서 인에이블된 비편향 트레닝 시퀀스를 나타내는 도면이다.
도 7은 미리 결정되지 않은 통신 데이터 바로 이전의 프리엠블로서 인에이블된 비편향 트레이닝 시퀀스를 나타내는 도면이다.
도 8은 다수의 메시지들에 걸쳐 심볼들을 평균함으로써 인에이블되는 비편향 트레이닝 시퀀스를 나타내는 도면이다.
도 9는 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 처리 장치를 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 10은 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 시스템을 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 11은 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 처리 장치를 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 12는 위에서 설명된 알고리즘을 WiMedia UWB 표준에 적용함으로써 달성되는 성능을 나타낸다.
도 13은 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 방법을 나타내는 흐 름도이다.
도 14는 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.
여러 실시예들이 도면들을 참조하여 이제 설명된다. 이후의 설명에서는, 설명을 위해서, 수많은 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해서 기술된다. 그러나, 이러한 실시예(들)가 이러한 특정 세부사항들이 없이도 실행될 수 있다는 것이 자명할 수 있다. 다른 경우들에 있어서는, 널리 공지된 구조들 및 장치들이 이러한 실시예들에 대한 설명을 용이하게 하기 위해서 블록도 형태로 도시되어 있다.
본 출원에서 사용되는 바와 같이, "프로세서", "처리 장치", "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등의 용어들은 컴퓨터-관련 엔터티, 즉, 하드웨어, 펌웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 결합, 소프트웨어, 또는 실행 소프트웨어 중 어느 하나를 지칭하도록 의도된다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서 상에서 실행되는 처리, 제너레이션(generation), 프로세서, 객체, 실행가능한 것, 실행 스레드(thread of execution), 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이러한 것들로 제한되는 것은 아니다. 예로서, 컴퓨팅 장치 상에서 실행되는 애플리케이션 및 그 컴퓨팅 장치 모두는 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트들이 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 존재할 수 있고, 컴포넌트가 하나의 컴퓨터 상으로 국한될 수 있거나 및/또는 2개 이상의 컴퓨터들 간에 분포될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체들로부 터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 이를테면 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분포 시스템의 다른 컴포넌트와 상호작용하거나 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터)에 따라 국부 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.
여러 실시예들이 다수의 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템들을 통해 제공될 수 있다. 여러 시스템들이 추가적인 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있거나 및/또는 도면들과 관련하여 설명된 컴포넌트들, 모듈들 등 모두를 포함하지는 않을 수 있다. 이러한 해결법들의 결합이 또한 사용될 수 있다.
설명되어진 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들이 범용 프로세서, DSP(digital signal processor), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 또는 다른 프로그램가능 로직 장치, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 여기서 설명되는 기능들을 구현하도록 설계된 그것들의 임의의 결합을 통해 구현되거나 또는 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로 프로세서 일 수 있지만, 대안적으로는, 그 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수 있다. 프로세서는 예를 들어, DSP 및 마이크로프로세서의 결합, 다수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합된 하나 이상의 마이크로 프로세서, 또는 임의의 다른 이러한 구성과 같은 컴퓨팅 장치들의 결합으로서 또한 구현될 수 있다.
여기서 설명된 실시예들과 함께 설명되는 방법들 또는 알고리즘들은 하드웨 어에서, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈, 또는 이 둘의 결합에 의해 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들; 하드디스크; 제거가능 디스크; CD-ROM, 또는, 해당분야에 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체에 존재할 수 있다. 저장 매체는 프로세서에 연결되고, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독하고 그 저장 매체에 정보를 기록할 수 있다. 대안적으로, 저장 매체는 프로세서의 구성요소일 수 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 존재할 수 있다. ASIC 는 노드나 다른 곳에 존재할 수 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 노드 내에 또는 액세스 네트워크의 다른 곳에 이산 컴포넌트들로서 존재할 수 있다.
도 3은 예시적인 데이터 전송 시스템(300)을 나타내는 개략적인 블록도이다. 기저대역 프로세서(302)는 MAC(Media Access Control) 레벨로부터 디지털 정보를 수신하기 위해 라인(304) 상의 입력을 구비한다. 일양상에 있어서, 기저대역 프로세서(302)는 디지털 (MAC) 정보를 수신하기 위한 라인(304) 상의 입력 및 주파수 도메인에서 인코딩된 디지털 정보를 제공하기 위한 라인(308) 상의 출력을 구비하는 인코더(306)를 포함한다. 인터리버(310)는 인코딩된 디지털 정보를 인터리빙하기 위해서 사용될 수 있고, 주파수 도메인에서의 인터리빙된 정보를 라인(312) 상에 제공할 수 있다. 인터리버(310)는 단일의 고속 입력 신호를 다수의 병렬 전력 레이트 스트림들로 변환하는 장치이고, 여기서 각각의 저 레이트 스트림은 특정 부반송파와 연관된다. 역고속 푸리에 변환(IFFT)(314)은 주파수 도메인에서 정보를 수신하고, 입력 정보에 대해 IFFT를 연산을 수행하면, 디지털 시간 도메인 신호를 라인(316) 상에 제공한다. 디지털-아날로그 변환기(318)는 라인(316) 상의 디지털 신호를 라인(320) 상의 아날로그 기저대역 신호로 변환한다. 아래에서 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 전송기(322)는 기저대역 신호를 변조하고, 변조된 반송파 신호를 출력으로서 라인(324) 상에 제공한다. 주의 : 위에서 설명된 바와 동일한 기능들을 수행할 수 있는 다른 회로 구성들을 당업자들은 알 것이다. 비록 명확히 도시되지는 않았지만, 수신기 시스템은 전송기로부터 수신하는 정보를 반대로 처리하기 위한 유사한 세트의 컴포넌트들로 구성될 것이다.
도 4는 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 시스템 또는 장치의 개략적인 블록도이다. 시스템(400)은 디지털 정보를 수신하기 위해 라인(404) 상의 입력을 갖는 전송기 또는 전송 수단(402)을 포함한다. 예컨대, 그 정보는 MAC 레벨로부터 제공될 수 있다. 전송기(402)는 복소 평면에 고르게(evenly) 분포되어 있는 균일한 누적 전력을 나타내는 직교 변조 비편향 트레이닝 시퀀스를 제공하기 위해서 라인(406) 상의 출력을 구비한다.
전송기(402)는 에어 또는 진공 매체들을 통해 통신하기 위해서 안테나(408)를 사용하는 무선 주파수(RF) 전송기 서브시스템과 같은 전송기 서브시스템(407)을 구비할 수 있다. 그러나, 본 발명이 직교 변조된 정보를 전달할 수 있는 임의의 통신 매체(예컨대, 무선, 유선, 광)에 적용될 수 있다는 점을 알아야 한다. 전송기 서브시스템(407)은 동위상(I) 변조 경로(410), 또는 시간 도메인에서 누적 전력을 갖는 I 변조된 트레이닝 정보를 생성하기 위한 수단을 구비한다. 전송기 서브시스템(407)은 또한 직교(Q) 변조 경로(412), 또는 시간 도메인에서 I 변조 경로 전력과 동일한 누적 전력을 갖는 Q 변조 트레이닝 정보를 생성하기 위한 수단을 구비한다. 라인(404a) 상의 I 경로 정보는 반송파(fc)를 통해 혼합기(414)에서 상향변환되는 반면에, 라인(404b) 상의 Q 경로 정보는 반송파의 위상 시프트된 버전(fc+90°)을 통해 혼합기(416)에서 상향변환된다. I 경로(410) 및 Q 경로(412)는 결합기(418)에서 합산되고, 라인(420) 상에 제공된다. 일부 양상들에 있어서, 그 신호는 증폭기(422)에서 증폭되고, 라인(406)을 통해 안테나(408)에 제공되고, 그 안테나(408)에서는 비편향 트레이닝 시퀀스들이 방사된다. I 및 Q 경로들은 I 및 Q 채널들로도 달리 지칭될 수 있다. 비편향 트레이닝 시퀀스는 회전 트레이닝 신호, 직교 균형 트레이닝 시퀀스, 균형 트레이닝 시퀀스, 또는 비편향 트레이닝 시퀀스로도 지칭될 수 있다.
예컨대, 비편향 트레이닝 시퀀스는 I 변조 경로(410)를 통해서 초기에 전송될 수 있고, 트레이닝 정보가 후속해서 Q 변조 경로(412)를 통해 전송될 수 있다. 즉, 트레이닝 신호는 I 변조 경로를 통해서만 전송되는 심볼 또는 반복되는 일련의 심볼들과 같은 정보, 및 그에 이어서 Q 변조 경로를 통해서만 전송되는 심볼 또는 반복되는 일련의 심볼들의 전송을 포함할 수 있다. 대안적으로, 트레이닝 정보는 Q 변조 경로를 통해 초기에 전송되고 그에 후속해서 I 변조 경로를 통해 전송될 수 있다. 단일 심볼이 I 및 Q 경로들을 통해 번갈아(alternatively) 전송되는 경우에, 전송기는 회전 트레이닝 신호를 전송한다. 예컨대, 제 1 심볼은 항상 (1,0)일 수 있고, 제 2 심볼은 항상 (0,1)일 수 있고, 제 3 심볼은 항상 (-1,0)일 수 있으며, 제 4 심볼은 항상 (0,-1)일 수 있다.
그러나, 위에서 설명된 바와 같이, 심볼 회전을 얻기 위해서 I 및 Q 변조 경로들을 통한 심볼들의 전송을 단순히 번갈아 하는 것은 불필요하다. 예컨대, 전송기는 I 및 Q 변조 경로들 양쪽 모두를 통해 동시에 트레이닝 정보를 전송할 수 있고, I 및 Q 변조된 신호들을 결합할 수 있다.
I 변조 경로를 통해서(만) 트레이닝 시퀀스를 초기에 전송하는 위에서 설명된 회전 타입의 비편향 트레이닝 시퀀스는 I 변조 경로는 활성시키지만 Q 변조 경로는 활성시키지 않음으로써 달성될 수 있다. 이어서, 전송기는 I 변조 경로를 통해 트레이닝 정보를 전송하는 것에 후속해서 Q 변조 경로를 활성시킴으로써 Q 변조 경로를 통해 트레이닝 신호를 전송한다. 트레이닝 심볼들은 또한 직교 변조와 통상적으로 연관되는 바와 같이 I 및 Q 성분들 모두를 각각의 갖는 심볼들을 제공함으로써 회전될 수 있다.
통상적으로, 전송기(402)는 직교 변조된(미리 결정되지 않은) 통신 데이터를 전송한다. 비편향 트레이닝 시퀀스가 비편향 채널 추정들을 생성하기 위해서 수신기(미도시)에 의해 사용되고, 이는 미리 결정되지 않은 통신 데이터가 더욱 정확히 복원되게 한다. 일양상에 있어서, 직교 변조된 통신 데이터는 비편향 트레이닝 시퀀스를 전송하는 것에 후속해서 전송된다. 다른 양상에 있어서, 비편향 트레이닝 시퀀스는 파일럿 신호들의 형태로 통신 데이터와 함께 동시에 전송된다. 시스템은 트레이닝 신호와 직교 변조된 통신 데이터 간의 임의의 특정한 시간적인 관계로 제한되지 않는다.
비편향되도록 하기 위해서, 임의의 특정 부반송파와 연관되는 심볼 값들이 주기적으로 변할 수 있다. 메시지마다 짝수 개의 심볼들이 존재할 때 복소 평면에 정보를 고르게 분포시키기 위한 가장 간단한 방법은 매 기간마다 심볼 값을 90°회전시키는 것이다. 여기서 사용되는 바와 같이, 메시지는 미리 결정된 포맷의 심볼들의 그룹이다. 메시지는 수 개의 심볼들 기간들로 이루어진 지속시간(duration)을 갖는다. 하나 이상의 심볼들은 매 심볼 기간마다 전송될 수 있다. 일부 메시지들은 메시지의 주 몸체(body) 바로 이전에 프리엠블을 포함한다. 예컨대, 메시지는 많은 OFDM 심볼들을 포함하는 긴 패킷으로서 형성될 수 있다. 각각의 OFDM 심볼은 많은 부반송파들을 포함한다. 일부 양상들에 있어서, 메시지 프리엠블은 비편향 트레이닝 시퀀스를 포함한다. 다른 양상들에 있어서, 비편향 트레이닝 시퀀스는 미리 결정되지 않은 통신 데이터와 동시에 전송되는 파일럿 신호들의 시퀀스이다.
홀수 개의 심볼들이 메시지의 트레이닝 시퀀스에서 사용되는 경우에, 매 기간마다 심볼의 위상을 90°만큼 회전시키는 방법이 항상 유용하지는 않다. 3개의 심볼들로 이루어진 시퀀스의 경우, 60°또는 120°회전이 복소 평면에 심볼 값들을 고르게 분포시키기 위해 사용될 수 있다. 5개의 심볼들의 경우에, 180/5°또는 360/5°회전이 사용될 수 있다. 만약 트레이닝 시퀀스 내의 심볼들의 수가 소수(prime number)라면, 결합 솔루션이 사용될 수 있다. 예컨대, 만약 메시지에 7개의 총 심볼들이 존재한다면, 90°의 회전이 첫 번째 4개의 심볼들을 위해서 사용될 수 있고, 120°(또는 60°)의 회전이 그 다음의 3 개의 심볼들을 위해서 사용될 수 있다. 다른 양상에 있어서, 비편향 트레이닝 시퀀스가 하나보다 많은 수의 메시지에 걸쳐 평균될 수 있다. 예컨대, 만약 메시지가 3개의 트레이닝 심볼들을 포 함한다면, 2개의 메시지들의 결합은 6개의 심볼들을 포함한다. 6-심볼 트레이닝 신호의 경우에, 90°의 회전이 심볼들 간에 사용될 수 있다.
전력은 복소 심볼 값의 제곱에 따른 측정치이기 때문에, 복소 공간에서 각도(
Figure 112011046770909-pct00012
)에서의 심볼 벡터와 연관되는 전력은 (
Figure 112011046770909-pct00013
+180)에서의 전력인 것으로 또한 간주될 수 있다. 따라서, 60°의 각도에서 누적 전력은 240°에서의 전력과 동일하다. 달리 설명하면, 각도(
Figure 112011046770909-pct00014
)에서의 심볼과 연관되는 전력은 각도(
Figure 112011046770909-pct00015
+180)에서의 전력과 합산될 수 있다. 각도(
Figure 112011046770909-pct00016
) 및 각도(
Figure 112011046770909-pct00017
+180)에서의 전력들을 합산함으로써 전력의 관점에서 고려되는 복소 공간은 단지 180°를 스팬(span)한다. 이러한 이유로, 비편향 트레이닝 시퀀스가 단지 2개의 직교 심볼들이나 또는 60°만큼 이격된 3개의 심볼들로 이루어질 때 전력의 균일한 누적이 복소 공간에 균일하게 분포된다.
도 5A는 시간 및 주파수 도메인들 양쪽 모두에 있어서 표현되는 비편향 트레이닝 시퀀스를 나타내는 도면이다. 일양상에 있어서, 전송기는 널화된 곱(p?pm)을 갖는, 주파수(+f)에서의 복소값 기준 신호(p) 및 주파수(-f)에서의 복소값 미러 신호(pm)를 포함하는 단일 쌍을 생성한다. 예컨대, 시간 i=1에서, 곱(p1?p1m)=0 이다. 위에서 설명된 바와 같이, p 및 pm은 진폭 및 위상 성분들을 갖는 복소값이다. 다른 양상에 있어서, 전송기는 기준 신호(p) 및 미러 신호(pm)의 i번의 발생들을 생성하고, 곱들(pi?pim)의 합을 널화시킨다. 달리 말하면, i=1 내지 N인 경우에, (pi?pim)의 합=0 이다. 주의 : pi 및 pim 심볼들 간의 "도트(dot)"는 스칼라 수치들 간의 종래의 곱셈 연산을 나타내도록 의도된다.
마찬가지로, 전송기가 기준 신호 및 미러 신호의 i번의 발생들을 생성할 때, 신호 쌍 값들(p 및 pm)은 매 발생 동안에 변할 수 있지만 반드시 그렇지는 않다. 예컨대, 전송기는 p를 나타내기 위해서, 매 발생 동안에 일정하게 유지되는 복소값으로서 정보를 생성함으로써 곱들(pi?pim)의 합을 널화시킬 수 있다. pm을 나타내기 위해서, 전송기는 매 발생마다 180°를 회전시키는 복소값으로서 정보를 생성할 수 있다. 그러나, 곱들(pi?pim)이 널화될 수 있는 거의 무한한 수의 다른 방법들이 존재한다.
다른 양상에 있어서, 전송기는 기준 신호(p) 및 미러 신호(pm)의 i번의 발생들을 생성하고, 각각의 발생에 대한 곱(pi?pim)을 생성한다. 전송기는 발생들을 쌍으로 만들고, 각각의 쌍으로된 발생으로부터의 그 곱들의 합을 널화시킨다.
예컨대, 하나 이상의 메시지들이 정해진 부반송파(f)에 대해 N개의 파일럿 톤들로 이루어진 시간적 시퀀스를 포함할 수 있는데, N개의 파일럿 톤들은 미러 부반송파(-f)에 대한 것이다. 도 5A에 대한 논의에서 설명되는 바와 같이, 이러한 파일럿 톤을 사용하여 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위해서, 일반적인 솔루션은 i=1 내지 N인 경우에 (pi?pim)의 합이다. 한 특정 솔루션의 경우에, 파일럿 톤들은 i=1 및 2에 대해 쌍으로 된다. 따라서,
Figure 112009061888756-pct00018
이다. 마찬가지로, i=3 및 4에 대한 파일럿 톤들은 다음과 같이 쌍으로 될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00019
. 이렇게 쌍으로 하는 것은 i=N에 계속될 수 있다. 각각의 쌍이 제로의 합을 갖는다면, 총 합도 또한 제로인데, 즉, sum pi?pim=0이다. 쌍으로 하는 것은 널화하는 문제를 간단하게 한다. sum pi?pim=0을 검증하는 N개의 파일럿들을 탐색하는 대신에, 2쌍의 파일럿들이 널화될 수 있는 것이 충분하다.
위에서 설명된 바와 같이, 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성하는 간단한 예들은 시간 도메인에서 90°만큼 심볼들을 회전시키는 것을 포함하거나, 또는 주파수 도메인에서 +f 상의 심볼 기준은 유지하지만 -f 상의 미러의 부호를 플립핑(flipping)하는 것을 포함한다. 이러한 예들 양쪽 모두는 2쌍의 톤들을 사용했고, 수학식
Figure 112009061888756-pct00020
를 충족시킨다.
달리 표현하면, 비편향 트레이닝 시퀀스는 아래의 사항들을 포함할 수 있다:
시간 1 : +f에 대한 p1 및 -f에 대한 p1m;
시간 2 : +f에 대한 p2 및 -f에 대한 p2m;
시간 3 : +f에 대한 p3 및 -f에 대한 p3m; 및
시간 4 : +f에 대한 p4 및 -f에 대한 p4m.
비편향 트레이닝 시퀀스는 평균화를 통해서 획득될 수 있다. 비편향 트레이닝 시퀀스의 원리는 파일럿이 아래의 사항을 충족시킨다는 것을 나타낸다:
Figure 112009061888756-pct00021
변형으로서, 비편향 트레이닝 시퀀스는 다음과 같이 구성될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00022
도 5B 및 도 5C는 복소 평면에 고르게 분포된 전력의 균일한 누적을 나타내는 도면들이다. 그 복소 평면은 실수축(R) 및 허수축(I) 정보를 나타내기 위해 사용될 수 있다. 원은 1인 정규화된 값을 갖는 균일한 전력 또는 에너지의 경계를 나타낸다. 도 5B에서, 비편향 트레이닝 시퀀스는 다음과 같은 3개의 심볼들로 형성된다: 0°에서의 제 1 심볼(A); 120°에서의 제 2 심볼(B); 및 240°에서의 제 3 심볼(C). 상기 제 1 심볼(A)이 0°에서 유지되고, 상기 제 2 심볼(B')이 60°에서 유도되며, 상기 제 3 심볼(C')이 120°에서 유지될 때, 정확한 동일 전력 분포가 획득된다. 각각의 심볼과 연관되는 전력은 1이다.
도 5C에서는, 비편향 트레이닝 시퀀스가 다음과 같은 5개의 심볼들로 형성된다: 누적 전력이 1이도록 하기 위해서 0.5의 전력을 각각의 갖는 0°에서의 2개의 심볼들; 1인 전력을 갖는 90°에서의 하나의 심볼; 1인 전력을 갖는 180°에서의 하나의 심볼; 및 1인 전력을 갖는 270°에서의 하나의 심볼.
여기서 사용되는 바와 같이, 위에서 설명된 "전력의 균일한 누적"은 제로의 에러를 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스를 전송 및 수신하는 것을 가능하게 하는 많은 환경들에서처럼 각각의 복소 평면 방향에서 정확히 동일한 누적들일 수 있다. 즉, 트레이닝 시퀀스는 100% 편향된다. 달리 말하면, 위에서 설명된 바와 같이, pi?pim의 합=0 이다. 가장 열악한 경우의 분석에 있어서, L개의 파일럿 심볼들이 평균되고, 그 파일럿 심볼들 각각는 다음과 같이 균일한 누적 전력을 갖는다:
Figure 112009061888756-pct00023
만약 L이 100%이고, 만약
Figure 112009061888756-pct00024
이면, (균일한 누적 전력)에러는 25%이다. 25% 에러를 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스는 여전히 우수한 결과들을 산출한다. 만약 L/2가 사용된다면(50% 에러), 채널 추정으로부터의 IQ 간섭이 6dB만큼 감소하기 때문에, 양호한 결과들이 획득된다.
도 6은 시간 도메인에서 파일럿 톤들의 시퀀스로서 인에이블되는 비편향 트레이닝 시퀀스를 나타내는 도면이다. 전송기는 다수의 심볼 기간들에서 심볼 기간마다 P개의 파일럿 심볼들을 제공함으로써 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성할 수 있다. 도면에서의 각각의 펄스는 심볼을 나타낸다. 전송기는 심볼 기간마다 (N-P)개의 직교 변조된 통신 데이터 심볼들을 생성하고, 다수의 심볼 기간들에서 심볼 기간마다 N개의 심볼들을 동시에 제공한다. IEEE 802.11 및 UWB를 따르는 것들과 같은 많은 통신 시스템들은 채널 트레이닝을 위해서 파일럿 톤들을 사용한다.
도 7은 미리 결정되지 않은 통신 데이터 바로 이전의 프리엠블로서 인에이블된 비편향 트레이닝 시퀀스를 나타내는 도면이다. 전송기는 직교 변조된 통신 데이터를 생성하고, 첫 번째 다수의 심볼 기간들(예컨대, 시간들 1 내지 4)에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 제공하고 이어서 두 번째 다수의 심볼 기간들(예컨대, 시간들 5 내지 N)에서 직교 변조된 통신 데이터를 제공한다. 또한, 도면에서의 펄스들은 심볼들을 나타낸다.
예컨대, UWB(Ultra Wideband) 시스템은 통신 데이터 또는 비콘 신호의 전송에 앞서서 전송되는 6개의 심볼들을 사용한다. 그러므로, 3개의 연속적인 심볼들이 I 변조 경로 상에서 생성되고, 후속해서 3개의 연속적인 심볼들이 Q 변조 경로 상에서 생성될 수 있다. 이러한 처리를 사용하면, 슬립 상태로 돌아가기 이전에 3개의 심볼들 동안에 Q 채널만이 간단히 활성될 필요가 있다. 그러나, 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위해 사용될 수 있는 심볼들의 많은 다른 결합들이 존재한다.
도 5B 또는 도 5C 중 어느 하나를 살펴보면, 전송기가 다수의 방향들에서(복소 평면에서) 동일한 누적 전력을 갖는 복소 평면 심볼들의 시간적 시퀀스를 생성함이 확인될 수 있다. 여기서 사용되는 바와 같이, "방향"은 각각의 각도(
Figure 112011046770909-pct00025
및 (
Figure 112011046770909-pct00026
+180))에서의 벡터들의 합산을 지칭한다. 예컨대, 0°에서의 심볼과 연관되는 전력은 0°및 180°가 동일한 방향이기 때문에 180°의 심볼로부터의 전력과 누적된다. 이러한 관계의 결과로서, 비편향 트레이닝 시퀀스 내의 심볼들의 시간적 시퀀스는, 전송기에 의해서 다수의 심볼 기간들 내에서 제공될 때, 시간 도메인에서 실수축 정보와 연관되는 누적 전력 및 시간 도메인에서 허수축 정보와 연관되는 동일한 누적 전력을 갖는다. 다른 양상에 있어서, 복소 평면에서 고르게 분포된 균일한 누적 전력을 나타내는 비편향 트레이닝 시퀀스는 시간 도메인에서 i개의 복소 심볼들(a)의 시간적 시퀀스로서 다음과 같이 표현될 수 있고:
Figure 112009061888756-pct00027
여기서 k는 심볼 기간마다의 샘플들의 수이다. 주의 : ai 및 ai 심볼들 간의 "도트(dot)"는 스칼라 수치들 간의 종래의 곱셈 연산을 나타내도록 의도된다.
심볼(ai)은 통상적으로 주기적인 파형을 갖는 부반송파이기 때문에, a에 대한 하나의 특정 값이 존재하지 않는다. 즉, ai는 시간에 따라 변하고, ai(t)로서 표현될 수 있다. 그러나, 만약 t개의 샘플들이 획득된다면, T가 1로 정규화된다는 가정에서 심볼은 ai(kT) 또는 ai(k)로서 표현될 수 있다. 시간 도메인 시스템들의 경우에, k에 대한 합산이 소멸된다. 심볼마다 단지 하나의 샘플을 가지기 때문에, 그 심볼 및 샘플은 동일하게 되고, 수학식이 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00028
간단한 2-심볼 직교 비편향 트레이닝 시퀀스를 설명하기 위해서, 제 1 심볼(i=1)이 0°의 각도를 갖는 경우에는, 동일한 양의 전력이 상기 수학식을 충족시키기 위해서 180°의 각도에 존재해야 한다. 마찬가지로, 제 2 심볼이 90°에 있는 경우에는, 동일한 양의 전력이 270°의 각도에 존재해야 한다. 다른 더 많은 복잡한 예들은 널화된 최종 결과를 획득하기 위해서 심볼들이 i의 인덱스에 걸쳐 합산되어야 하는 것을 요구할 수 있다.
달리 고려되면, 공식
Figure 112009061888756-pct00029
는, 복소 평면에서 임의의 방향으로 프로젝션이 이루어지고 전력이 계산되는 경우에, 그 전력은 각도에 상관없이 항상 동일하다는 사실을 나타낸다. 방향
Figure 112009061888756-pct00030
에서의 전력은 다음과 같다:
Figure 112009061888756-pct00031
이 전력은
Figure 112009061888756-pct00032
인 경우에만 모든
Figure 112009061888756-pct00033
에 대해서 일정하다.
주파수 도메인 공식(
Figure 112011046770909-pct00034
)이
Figure 112011046770909-pct00035
와 동일하다는 것이 확인될 수 있다. pi가 +f를 조정하고 pim이 -f를 조정하기 때문에, pi 및 pim에 대응하는 시간 도메인 신호는 다음과 같다:
Figure 112009061888756-pct00036
Figure 112009061888756-pct00037
는 여러번 회전하고, 하나의 심볼에서 적분될 때 사라지기 때문에, 하나의 심볼(i) 내에서, ai?ai의 시간에 걸친 적분은 다음과 같다:
Figure 112009061888756-pct00038
따라서, 하나의 심볼 내에서 누적되는 ai?ai는 pi?pim과 동일하다.
만약 모든 심볼들이 더해진다면:
Figure 112009061888756-pct00039
도 8은 다수의 메시지들에 걸쳐 심볼들을 평균함으로써 인에이블되는 비편향 트레이닝 시퀀스를 나타내는 도면이다. 심볼(또는 하나보다 많은 심볼, 미도시)은 제 1 메시지에서 제 1 심볼 기간에 생성된다. 심볼은 그 제 1 메시지에 후속해서, 제 2 메시지에서 제 2 심볼 기간에 생성된다. 더 일반적으로는, 트레이닝 정보 심볼들은 다수(n)의 메시지들에서 생성된다. 전송기는 다수의 메시지들에 걸쳐 누적 될 때 다수의 복소 평면 방향들로 동일한 전력을 생성함으로써 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성한다. 비록 도 7과 유사하게 프리엠블 타입 트레이닝 시퀀스가 도시되어 있지만, 동일한 타입의 분석이 파일럿-타입 비편향 트레이닝 시퀀스에 적용된다.
도 9는 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 처리 장치를 나타내는 개략적인 블록도이다. 그 처리 장치(900)는 전송기 모듈(902)을 포함하는데, 그 전송기 모듈(902)은 라인(904)을 통해 디지털 정보를 수신하고, 라인(906)을 통해 직교 변조 비편향 트레이닝 시퀀스를 제공한다. 그 비편향 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에 고르게 분포된 전력의 균일한 누적을 나타낸다. 처리 장치(900)와 연관되는 기능은 위의 도 3 내지 도 8에서 설명된 전송기와 유사하므로, 간략화를 위해서 반복되지 않을 것이다.
도 10은 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 시스템의 개략적인 블록도이다. 시스템(100)은 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위해 라인(1004) 상의 입력을 구비하는 직교 복조 수신기 또는 수신 수단(1002)을 포함한다. 도 4의 전송기와 같이, 수신기(1002)는 방사된 정보를 수신하기 위해 안테나(1005)에 접속된 RF 장치일 수 있다. 그러나, 수신기는 대안적으로는 유선 또는 광 매체(미도시)를 통해 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신할 수 있다. 그 비편향 트레이닝 시퀀스는 위에서 설명된 바와 같이, 복소 평면에 고르게 분포된 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 포함한다.
수신기(1002)는 곱셈기(1008)로 전송되는 비편향 트레이닝 시퀀스 내의 복소 평면 정보를 나타내는 라인(1006) 상의 처리된 심볼들(y)을 생성한다. p의 값은 미리 결정되기 때문에, 곱셈기(1008)는 대응하는 기준 신호(p*)의 (미리 결정된)공액과 각각의 처리된 심볼(y)을 곱할 수 있고, 라인(1010) 상의 출력에서 비편향 채널 추정(hu)을 제공할 수 있다. 공액 정보는, 예컨대, 메모리(1012)에 저장될 수 있으며, 라인(1014)을 통해 곱셈기(1008)에 제공될 수 있다.
일양상에 있어서, 수신기(1002)는 다수의 동시에 수신하는 미리 결정된 기준 신호들(pn)을 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신한다. 예컨대, 수신기는 P개의 파일럿 심볼들(심볼 기간마다)을 갖는 메시지를 수신할 수 있는데, 도 6을 참조하라. 수신기(1002)는 대응하는 다수의 기준 신호들로부터 다수의 처리된 심볼들(yn)을 생성하고, 각각의 처리된 심볼을 그것의 대응하는 기준 신호 공액과 곱하고, 다수의 채널 추정들(hun)을 획득하며, 각각의 n 값에 대한 채널 추정(hun)을 평균한다. 도 6의 예를 사용함으로써, P개의 비편향 채널 추정들이 획득된다. 채널 추정들을 결정하기 위한 방법은 해당분야에 널리 공지되어 있다. 그러나, 본 발명은 미리 결정된 데이터를 사용하여 매우 정확한 비편향 타입의 채널 추정을 계산할 수 있다.
다른 양상에 있어서, 수신기 서브시스템(1016)은 동위상(I) 복조 경로(1018) 또는 누적 전력을 갖는 시간 도메인에서의 I 복조 트레이닝 정보를 수신하기 위한 수단을 구비한다. 직교(Q) 복조 경로(1020) 또는 시간 도메인에서의 Q 복조 트레이닝 정보를 수신하기 위한 수단은 I 변조 경로 전력과 동일한 누적 전력을 갖는다.
도 10과 도 6을 대조하면, 수신기(1002)는 n개의 미리 결정된 기준 신호들(pn)의 시간적 시퀀스를 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신한다. 수신기(1002)는 기준 신호들의 시간적 시퀀스로부터 n개의 처리된 심볼들(yn)의 시간적 시퀀스를 생성하고, 그 시간적 시퀀스의 각각의 처리된 심볼을 그 각각의 처리된 심볼의 대응하는 기준 신호 공액과 곱한다. 도 6에서, P개의 처리된 심볼들(y)이 각각의 심볼 기간에 생성된다. 수신기(1002)는 n개의 채널 추정들(hun)의 시간적 시퀀스를 획득하고, 그 n개의 채널 추정들을 평균화한다.
일양상에 있어서, 수신기(1002)는 주파수(+f)에서의 복소값 기준 신호(p) 및 주파수(-f)에서의 복소값 미러 신호(pm)를 포함하는 단일 쌍으로서 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하는데, 여기서 곱(p?pm)은 널(null)이고, 도 5를 참조하라. 또한, 수신기는 기준 신호(p) 및 미러 신호(pm)의 i번의 발생 때 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신할 수 있는데, 여기서 곱들(pi?pim)의 합은 널이다. 한 변형에 있어서, 수신기(1002)는 기준 신호 및 미러 신호의 i번의 발생들을 수신하는데, 여기서 신호 쌍 값들(p 및 pm)은 매 발생 동안에 변한다. 다른 변형에 있어서, 수신기는 기준 신호(p) 및 미러 신호(pm)의 i번의 발생 때 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하고, 각각의 발생마다 곱(pi?pim)을 생성한다. 수신기는 발생들을 쌍으로 만들고, 각각의 쌍으로된 발생으로부터의 곱들의 합을 널화시킴으로써 처리된 심볼을 생성한다. 예컨대, 수신기는 다음과 같이, 신호 쌍을 수신할 수 있는데, 여기서 곱들(pi?pim)의 합은 널화된다. p를 나타내는 정보가 발생마다 일정하게 유지되는 복소값으로서 수신된다. pm을 나타내는 정보가 매 발생마다 180°회전하는 복소값으로서 수신된다.
도 10과 도 6을 대조하면, 일양상에 있어서, 수신기는 다수의 심볼 기간들에서 심볼 기간마다 P개의 파일럿 심볼들로서 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하고, P개의 비편향 파일럿 채널 추정들을 획득한다. 수신기는 각각의 심볼 기간에 통신 데이터를 위한 처리된 심볼(yc)을 생성하는, 각각의 심볼 기간에 (N-P)개의 직교 변조된 통신 데이터 심볼들을 동시에 수신한다. 즉, (N-P)개의 처리된 심볼들이 생성된다. 수신기는 비편향 파일럿 채널 추정들로부터 유도되는 각각의 처리된 심볼(yc)에 대한 채널들 추정들을 외삽하고, 전송되는 심볼(x)을 유도하기 위해서 그 외삽된 채널 추정을 각각의 처리된 심볼과 곱한다. 심볼(x)은 통신 데이터로서 전송되는 비공지된 심볼 값이다. 인접한 파일럿 채널들의 비편향 채널들 추정들에 기초하는, 데이터 채널들에 대한 채널들 추정들의 외삽은 당업자가 알 것이다.
도 10과 도 7을 대조하면, 수신기(1002)는 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하는 것에 후속해서, 심볼 기간들에 직교 변조된 통신 데이터를 수신한다. 수신기는 각각의 통신 데이터 심볼에 대한 처리된 심볼(yc)을 생성하고, 전송되는 심볼(x)을 유도하기 위해서 각각의 처리된 심볼을 비편향 채널 추정과 곱한다.
전송되는 비편향 트레이닝 시퀀스에 대한 설명에서 상술된 바와 같이, 수신기는 복소 평면에서 다수의 방향들로의 동일한 누적 전력(위에서 정의된 바와 같이)을 갖는 복소 평면 심볼들의 시간적 시퀀스를 수신한다. 이로써, 비편향 트레이닝 시퀀스 심볼들의 시간적 시퀀스는 시간 도메인에서 실수축 정보와 연관되는 누적 전력, 및 시간 도메인에서 허수축 정보와 연관되는 동일한 누적 전력을 갖는다.
다른 양상에 있어서, 수신기에 의해 수신되는 비편향 트레이닝 시퀀스는 다음과 같이 시간 도메인에서 i개의 복소 심볼들(a)의 시간적 시퀀스로서 표현될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00040
여기서, k는 심볼 기간마다의 샘플들의 수이다.
도 10과 도 8을 대조하면, 수신기는 다수의 메시지들에 걸쳐 누적될 때 다수의 복소 평면 방향들로 동일한 전력을 갖는 다수의 메시지들 내의 심볼들로서 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신할 수 있다.
도 11은 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 처리 장치를 나타내는 개략적인 블록도이다. 처리 장치(1100)는 직교 복조 수신 모듈(1102)을 포함하는데, 상기 직교 복조 수신 모듈(1102)은 복소 평면에서 고르게 분포된 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위해서 라인(1104) 상의 입력을 구비한다. 수신기 모듈(1102)은 라인(1106) 상에 제공되는 비편향 트레이닝 시퀀스 내의 복소 평면 정보를 나타내는 처리된 심볼들(y)을 생성한다. 곱셈 모듈(1108)은 그 처리된 심볼들(y)을 대응하는 기준 신호들의 공액(p*)과 곱하고, 라인(1110) 상의 출력에서 비편향 채널 추정(hu)을 제공한다. 처리 장치(1100)의 많은 특징들은 도 10의 수신기와 공동으로 공유되고, 간략성을 위해서 반복되지 않을 것이다.
트레이닝 시퀀스는, 프리엠블 내에서 인에이블되는지 또는 파일럿 신호들로서 인에이블되는지 여부에 상관없이, 전송되는 데이터의 정보 컨텐트가 수신기로 하여금 채널 측정들을 교정하고 수행하도록 허용하는 통상 미리 결정되거나 또는 "공지된" 데이터이라는 점에서 유사하다. 통신 (미리 결정되지 않은) 데이터를 수신할 때는, 다음과 같은 3가지의 비공지된 것들이 존재한다: 데이터 자체, 채널, 및 잡음. 수신기는 잡음을 교정할 수 없는데, 그 이유는 그 잡음이 랜덤하게 변하기 때문이다. 채널은 지연 및 다중경로와 일반적으로 연관되는 측정이다. 비교적 짧은 시간 기간들 동안에, 트레이닝 또는 파일럿 신호들과 같은 미리 결정된 데이터가 사용되는 경우에는 다중경로로 인해 발생하는 에러들이 측정될 수 있다. 일단 채널이 공지되면, 이러한 측정은 수신된 통신(미리 결정되지 않은) 데이터에서 에러들을 제거하기 위해 사용될 수 있다. 그러므로, 일부 시스템들은 데이터 디코딩이 시작하기 이전에 채널을 측정하기 위해서 트레이닝 신호를 제공한다.
그러나, 채널은 예컨대 전송기나 수신기가 공간에서 이동하거나 또는 클록들이 드리프트할 때 변할 수 있다. 그로 인해서, 많은 시스템들이 채널에서의 느린 변화들을 추적하기 위해 "비공지된" 데이터와 함께 더 많은 "공지된" 데이터를 전송하는데 기여한다.
비록 상세히 도시되지는 않았지만, 도 3의 전송기 및 도 10의 수신기는 트랜시버를 형성하도록 결합될 수 있다. 실제로, 이러한 트랜시버의 전송기 및 수신기는 안테나, 기저대역 프로세서, MAC 레벨 회로와 같은 엘리먼트들을 공유할 수 있다. 위에서 이루어진 설명들은 비편향 트레이닝 시퀀스들을 전송하고 또한 장치들의 네트워크에 있는 다른 트랜시버들로부터 비편향 트레이닝 시퀀스들의 수신에 기초하여 비편향 채널 추정들을 계산하는 트랜시버를 설명하도록 의도된다.
기능 설명
현대의 고 데이터 레이트 통신 시스템들은 두 개의 별도의 채널들, 즉, 동위상 및 직교 채널들(I 및 Q)을 통해 신호들을 전송한다. 그 두 개의 채널들은 복소 평면에서 2D 성상도를 형성한다. QPSK 및 QAM은 성상도들의 예들이다. I 및 Q 채널들은 RF 성분들의 변화들로 인해 완벽하게 균형을 이룰 수 없는 RF 하드웨어에 의해서 전달될 수 있고, 이는 IQ 불균형을 초래한다. 점차 일반적인 직접 변환 시스템들에서, 발생되는 불균형은 더욱더 커진다. IQ 불균형은 성상도를 왜곡시키고, I 및 Q 채널들 간의 혼선(crosstalk)을 초래한다: 신호는 스스로 간섭한다. 전송 전력을 증가시키는 것은 도움이 안되는데, 그 이유는 자체-생성된 간섭이 신호 전력에 따라 증가하기 때문이다. 신호-대-잡음 비율(SNR)이 정해진 RF 하드웨어를 통해 획득될 수 있는 가장 높은 데이터 레이트에 대해 제한치를 부여하는 상한(upper bound)에 도달한다. 데이터 레이트를 증가시키기 위해서, 비용이 많이 드는 솔루션은 더 고급의 더 비싼 하드웨어를 사용할 것이다. 가능한 적은 비용이 드는 솔루션은 IQ 불균형을 디지털적으로 추정하고 그것을 보상할 것이다. 디지털 추정 및 보상 알고리즘들의 개념들이 해당분야에서 이미 발전되었다. 그러나, 그 솔루션들은 특정 타입의 트레이닝 시퀀스에 의존하지 않기 때문에 비싼 경향이 있다. 이러한 솔루션들은 종종 단지 한 측에서의 불균형, 일반적으로는 수신기에서의 불균형만을 고려한다.
전송기로부터 수신기까지의 엔드-투-엔드 불균형을 고찰하는 시간 도메인 시스템들에 대한 통찰을 통해서 직교 주파수 분할 다중화(OFDM)에 초점을 둔 예들이 아래에서 제공된다. 또한, OFDM에서는, 그 불균형은 필터들의 주파수 응답에 있어서의 변화들을 고려하여 주파수의 함수로서 모델링된다.
두 종류들의 개선들이 제공되는데, 하나의 개선은 비편향 트레이닝 시퀀스를 사용함으로써 채널 추정으로부터 간섭을 제거하는데 비용이 들지 않는 것이다. 채널 추정의 에러가 종종 데이터 자체에서의 에러보다 성능에 더 결정적이기 때문에, 상당한 이득들이 달성된다. 두 번째의 비교적 저비용의 개선은 더 큰 이득이 필요한 경우에 데이터 왜곡을 보상한다.
IQ 불균형의 모델이 아래에서 제공된다. 비편향 트레이닝 시퀀스를 사용하는 종래의 채널 추정이 IQ 불균형의 일부를 어떻게 완화시킬 수 있는지를 나타내기 위해서 분석이 제공된다. 이어서, 그 알고리즘이 효과적인 경우에, IQ 불균형 파라미터들을 계산하기 위해 간단한 확장이 제공된다. 추정되는 파라미터들을 사용하여, 간단한 보상 알고리즘이 데이터 왜곡을 완화시키기 위해 제공된다. WiMedia's UWB에 대한 시뮬레이션 결과들뿐만 아니라 표준을 수정하기 위한 제안들이 또한 제공된다.
IQ 불균형 모델
동위상(I) 및 직교(Q) 채널 간에 전력(진폭) 균형 또는 직교성(위상)이 유지되지 않을 때는, IQ 불균형이 발생한다. 그러므로, IQ 불균형은 진폭 불균형(
Figure 112011046770909-pct00041
) 및 위상 불균형(
Figure 112011046770909-pct00042
)에 의해서 특징화된다.
시간 도메인 신호들
복소 심볼(x)이 I 및 Q 채널들을 통해 전송되고 수신된다. 이상적인 무잡음 채널에서는, 심볼(x)이 본래대로 수신된다. 그러나, IQ 불균형이 존재하는 경우에는, 잡음성의 또는 왜곡된 버전이 수신되기 쉽다.
Figure 112009061888756-pct00043
여기서
Figure 112009061888756-pct00044
는 불균형을 모델링하는 복소량들이고,
Figure 112009061888756-pct00045
및
Figure 112009061888756-pct00046
이다. 비선형 모델(1)은 벡터 형태를 통해 선형화된다:
Figure 112009061888756-pct00047
B는 불균형 행렬이다. 제 2 행은 제 1 행의 중복 버전이기 때문에 쓸모없다. 그러나, 그것은 동일한 크기 및 타입의 입력 및 출력을 제공하고, 그로인해서 전송기 및 수신기에서의 불균형 블록들은 아래에서 설명되는 바와 같이 연관된다. 전송기에서의 불균형 행렬은 Bt에 의해 정의되고, 수신기에서의 불균형 행렬은 Br에 의해 정의된다.
단일-탭 채널
OFDM에 적절한 단일-탭 채널이 고려된다. 적합한 행렬 형태에서의 단일-탭 채널(h)은 다음과 같다:
Figure 112009061888756-pct00048
전송기 및 수신기에서의 불균형으로 인해, 그리고 가우시안(AWGN) 잡음(n) 동안에 평균적으로, 벡터는
Figure 112011046770909-pct00049
를 형성하고, 수신되는 신호는 선형 블록들의 연접(concatenation)으로서 다음과 같이 표현된다:
Figure 112009061888756-pct00050
전체적인 결과로, IQ 불균형 및 채널이 글로벌 불균형 파라미터(
Figure 112009061888756-pct00051
)에 의해 특징화되는 불필요한 왜곡 또는 간섭 외에도 글로벌 채널(h')을 생성하기 위해서 결합한 다. 글로벌 불균형 파라미터(
Figure 112009061888756-pct00052
)는 채널이 변할 때 변하고, 규칙적으로 추정될 필요가 있을 수 있다.
다음으로, 심볼(x)이 전체 복소 평면에 미치기보다는 오히려 정해진 (1D) 축으로 제한되는 상황이 고려된다. 예컨대, 그 축은 BPSK 변조, 실수축, 허수축, 또는 이들 사이의 임의의 축과 연관될 수 있다. 이 경우에,
Figure 112009061888756-pct00053
가 표현될 수 있는데, 여기서 k는 복소 상수(회전)이고, 아래와 같다:
Figure 112009061888756-pct00054
만약 x가 고유 축으로 제한된다면, IQ 불균형이 사라지고, 전체 채널 응답의 필수적인(integral) 부분이 된다.
주파수 도메인 신호들
비록 이전 모델은 시간 도메인 신호들에 적용되지만, 해당 x의 신호가 주파수 도메인에 있어서 주파수(f)에서 제공되는 변경이 이제 고려된다. 시간 도메인에 있어서, 이러한 신호는 복소 톤
Figure 112009061888756-pct00055
에 의해 전달된다. 수학식(1)의 항들을 대체하면, 다음과 같이 획득된다:
Figure 112009061888756-pct00056
OFDM에서, IQ 불균형에 의해 생성되는 간섭은 동일한 주파수(f)에서 나타나지 않고 오히려 미러 주파수(-f)에서 나타나거나, 혹은 그 반대이다. -f에서 전송되는 것 은 주파수(+f) 상에 간섭을 발생시킨다. 만약 신호(xm)가 주파수(-f)에서 전송되는 신호라면(여기서, 인덱스 m은 미러 주파수(-f)에서의 양을 나타냄), 주파수(-f)에서는 다음이 획득된다:
Figure 112009061888756-pct00057
시간 도메인 수학식들의 일반화가 사용되었다. IQ 불균형 파라미터들(
Figure 112009061888756-pct00058
및
Figure 112009061888756-pct00059
)은 여기서 주파수의 함수이다. 이는 시스템에서 상이한 저대역통과(기저대역) 또는 대역통과(IF) 필터들로 인한 불균형을 모델링한다. I 및 Q 경로들은 정확히 동일한 필터들을 가질 수 없고, 따라서 주파수에 따라 불균형이 변한다. 시간 도메인 시스템들에서, 이러한 종류의 불균형이 존재하지만 그것은 보상하기에 비용이 너무 많이 든다. 상이한 채널들 상에서 상이한 컨볼루션들을 처리하기 위해 모델의 확장 및 등화기가 요구된다. 따라서, 시간 도메인에서는, 벌크(bulk) 또는 평균 불균형이 사용된다. 주파수 도메인 시스템들은 평이한 등화기 구조를 이용할 수 있으며, 주파수마다에 기초하여 불균형을 모델링할 수 있다.
만약 수학식들 (7) 및 (8)의 출력이 부반송파마다 결합된다면, 다음과 같이 관측된다:
Figure 112009061888756-pct00060
부반송파들을 생략하면(FFT에 의해서 자동적으로 처리되면), +f 및 -f에서 신호들의 모델 함수는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00061
주파수 도메인 모델에서, 제 2 행은 더 이상 쓸모없지(obsolete) 않다. 그 모델은, 한번에(in one shot), 미러 주파수들의 쌍을 처리한다. 주파수(f)에서의 단일-탭 채널(h) 및 주파수(-f)에서의 단일-탭 채널(hm)은 다음과 같이 행렬에 의해 모델링된다:
Figure 112009061888756-pct00062
주파수(f)에서의 AWGN 잡음(n) 및 주파수(-f)에서의 AWGN 잡음(nm)은 잡음 벡터
Figure 112011046770909-pct00063
를 형성한다. 엔드-투-엔드 모델은 다음과 같고:
Figure 112009061888756-pct00064
h', hm'은 글로벌 채널 탭들이고,
Figure 112009061888756-pct00065
은 글로벌 불균형 파라미터들이다. 불균형 파라미터들은 채널들이 변할 때 변하고, 규칙적으로 추정될 필요가 있을 수 있다.
IQ 불균형은 미러 주파수로부터의 간섭만을 생성하기 때문에, 두 가지의 해당하는 경우들이 주목할만 하다. 만약 미러 주파수에서 어떠한 신호도 전송되지 않거나 또는 채널이 페이딩 상태(fade)에 있다면, 어떠한 간섭도 생성되지 않는다. 만약 다른 한편으로 신호나 채널이 강하다면, 간섭이 강해질 수 있다. 따라서, OFDM에서는, IQ 불균형의 효과가 더욱 문제가 된다.
종래의 채널 추정
보상 알고리즘들을 검사하기 이전에, 간단히 비편향 트레이닝 시퀀스를 사용함으로써 그 문제의 절반이 어떻게 비용없이 해결될 수 있는지가 확인된다. 비편향 트레이닝 시퀀스는 채널 추정으로부터 간섭을 완전히 제거하여, 성능을 현저히 향상시킨다. 실제로, 채널 추정에 있어서의 에러는 종종 데이터에 있어서의 에러보다 더 유해한데, 그 이유는 채널 추정은 성상도에서 편향을 생성하는 경향이 있기 때문이다.
모델(12)이 파일럿 톤들을 통해 시뮬레이팅된다. 주파수(+f)에서는 파일럿(p)이 전송되고, 주파수(-f)에서는 파일럿(pm)이 전송된다. 일반성의 손실이 없이 파일럿들이 유닛 노름(unit norm)을 갖는다고 가정하면(채널이 유효 전력을 전달함), 주파수(f)에서 종래의 채널 추정은 p*에 의해 회전해제시킴으로써 획득된다:
Figure 112009061888756-pct00066
수 개의 채널 관측치들을 평균함으로써, 잡음이 자동적으로 감소된다(명확성을 위해, 잡음 회전해제가 생략된다).
Figure 112011046770909-pct00067
항에 대해서, 많은 OFDM 시스템들(예컨대, WiMedia's UWB)은 단순히 반복 심볼인 트레이닝 시퀀스를 사용한다. 그러므로, 이 항은 평균값으로 감소되지(decay) 않는다. 전체 OFDM 심볼에 +1 또는 -1의 스크램블링을 적용하는 것은 도움이 되지 않는데, 그 이유는 p* 및 pm*의 부호가 반전될 때 아무것도 변하지 않기 때문이다. 오히려, 다음의 사항이 달성된다: 다수의 관측치들의 누적 이후에, 곱들의 합이 널화된다:
Figure 112009061888756-pct00068
종종, 트레이닝 시퀀스는 짝수 개의 심볼들로 구성되고, 그것은 각각의 쌍이 제로까지 더해지는 것을 보장하기에 충분하다:
Figure 112009061888756-pct00069
Figure 112009061888756-pct00070
상기 조건을 충족시키는 간단한 시퀀스들의 예들이 표 1에 제공되어 있다. 이러한 타입들의 트레이닝 시퀀스들은 비편향 트레이닝 시퀀스들로서 표현되는데, 그 이유는 한편으로는 비편향 채널 추정들이 생성되고, 다른 한편으로는 트레이닝 신호들이 시간 도메인에서 복소 평면의 I 및 Q 디멘션들에 동일하게 걸치기 때문이다. 예컨대, 비편향 트레이닝 시퀀스는 단지 실수축을 따라서만 집중되지는 않는다.
증거로서, pi와 pim 사이의 중간에서 유닛 노름 복소 스칼라
Figure 112011046770909-pct00071
를 고려하자. 시간 도메인에서, 파일럿들은
Figure 112011046770909-pct00072
까지 더해진다. 시간 도메인에서 그리고 정해진 OFDM 심볼에서, 2개의 미러 경로들은 복소 상수(ai)에 의해 결정되는 고유 방향에 스팬된다. 만약 L개의 심볼들이 전송된다면, 방향 (
Figure 112011046770909-pct00073
)으로의 총(또는 평균, 또는 누적) 전력은
Figure 112011046770909-pct00074
이다. 이러한 전력은
Figure 112011046770909-pct00075
인 경우에만 임의의 방향(
Figure 112011046770909-pct00076
)으로 일정하다. 복소 평면의 균일한 스패닝(spanning)이 달성된다.
IQ 불균형 추정
글로벌 채널(h')을 추정한 이후에, 글로벌 불균형 파라미터(
Figure 112009061888756-pct00077
)의 추정이 고려된다. 수학식(12)에 대한 주의 깊은 분석은 이러한 파라미터들이 종래의 채널 추정과 매우 유사한 방식으로 획득될 수 있음을 나타낸다. 즉,
Figure 112009061888756-pct00078
은 파일럿 pm*를 전달하는 "채널"과 같이 처리될 수 있다. 따라서, pm을 회전해제시킴으로써, 불균형의 추정이 획득될 수 있다. 불균형의 비편향적인 추정을 위한 조건이 수학 식(14)과 동일하다.
요약하면, 비편향 트레이닝 시퀀스들 및 두 가지의 종래 채널 추정들을 사용함으로써, 엔드-투-엔드 채널 및 불균형 파라미터의 양호한 추정들이 획득된다(표 2).
Figure 112009061888756-pct00079
인접하는 부반송파들에 걸친 평활화
인접하는 OFDM 심볼들에 걸친 평활화 이외에도, 채널 추정은 한 심볼 내에 인접하는 부반송파들에 걸쳐 평활화될 수 있다. OFDM에서는, 사이클릭 프리픽스가 짧게 설계되고, 채널은 톤마다 느리게 변하도록 억제된다. 마찬가지로, RF 체인 내의 필터들은 짧은 시간적 응답을 가져야 하고, 그들의 주파수 응답도 또한 느리게 변하는데, 즉, IQ 불균형이 부반송파들에 걸쳐 느리게 변한다. 동일한 채널 평활화 기술들이 불균형 파라미터 추정을 평활화하고 향상시키기 위해서 사용될 수 있다. 비편향 트레이닝 시퀀스들을 사용함으로써, 채널 추정과 불균형 추정 간에 어떠한 상호작용도 없다. 각각의 추정은 독립적으로 평활화될 수 있다.
만약 고유 OFDM 심볼이 추정을 위해 사용된다면, 수학식(14)을 충족시키는 비편향 트레이닝 시퀀스를 찾는 것이 불가능하다. 이 경우에는, 2개 이상의 인접하는 부반송파들로 이루어진 그룹들에 걸쳐 수학식(14)으로부터의 합산을 적용함으로써 거의 비편향적인 트레이닝 시퀀스가 획득될 수 있다. 이어서, 평활화는 미러 주파수들로부터의 간섭 모두나 또는 그 중 일부를 자동적으로 제거한다. 하나의 솔루션은 인접하는 부반송파(양 및 음의 주파수들 상에서 미러 방향들로 이동함) 상에서 90°만큼 파일럿을 회전시키는 것이다.
최적의 추정기
비편향 트레이닝 시퀀스들의 사용 및 위에서 설명된 종래의 채널 추정 결과들은 최소 제곱(LS) 추정기이다. 모든 LC 추정기들 중에서, 최소 평균 제곱 에러(MMSE) 센스는 중요한 값을 확인한다.
최소 제곱들 추정기
L개의 전송들(Xi), L개의 잡음 항들(Ni) 및 L개의 관측치들(Yi)이 2×L 행렬들에 각각의 연관될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00080
이어서, 수학식(12)은 다음과 같이 된다:
Figure 112009061888756-pct00081
비공지된 것은 H'이다. LS 추정기는 다음과 같다:
Figure 112009061888756-pct00082
조건(14)이 충족될 때는,
Figure 112009061888756-pct00083
가 대각 행렬(교차 항들이 사라짐)이라는 것을 증명하는 것이 쉽다. 그것은 파일럿들이 유닛 노름으로 정규화되기 때문에 항등 행렬에 비례한다. 이어서,
Figure 112009061888756-pct00084
는 이전 섹션에서 설명된 바와 같이 pi*, pim, pim* 및 pi 각각에 의한 회전해제들을 갖는 정확히 4개의 종래 채널 추정들이다. 2개의 추정들이 주파수(f)에 대해 획득되고, 2개의 추정들이 미러 주파수(-f)에 대해 획득된다.
최적의 추정기
비편향 트레이닝 시퀀스 및 종래의 채널 추정들은 LS 추정기이다. 그러나, 임의의 추정기
Figure 112011046770909-pct00085
도 또한 LS 추정기이다. 아래에서는, 비편향 트레이닝 시퀀스들의 사용이 우수한 추정기를 유도한다는 것이 제시된다. 모델(17)은 L 디멘션 공간에서 2개의 벡터들(
Figure 112011046770909-pct00086
의 행들)에 걸쳐 2개의 연속적인 전송들을 통해 전송되는 비공지된 정보(H')로서 보여질 수 있다.
Figure 112011046770909-pct00087
및
Figure 112011046770909-pct00088
의 행(j)을
Figure 112011046770909-pct00089
및
Figure 112011046770909-pct00090
로 각각의 나타내고, 여기서 j∈{1,2}라고 하자. 모델들(12 및 17)은 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00091
2개의 전송들이 존재하는데, 각각의 전송은 2개의 벡터들(
Figure 112011046770909-pct00092
)을 포함하고, 여기서 각각의 벡터는 추정될 복소 진폭 정보를 전달하고 있다. LS 추정기는 간섭을 제거하기 위해서 병렬 방식으로 다른 벡터를 각각의 벡터 상에 프로젝팅하는 것으로 구성된다. 그 2개의 벡터들이 직교적일 때, 즉, 도트 곱(14)이 제로일 때, 매우 양호한 결과가 획득된다. 비편향 트레이닝 시퀀스들은, 자명한 것으로서, 이러한 조건을 검증하는 트레이닝 시퀀스들이다. 다른 시퀀스들은 비-직교 벡터들을 사용하며, 벡터들(
Figure 112011046770909-pct00093
및
Figure 112011046770909-pct00094
) 간의 각도에 의해 성능 함수에 대한 손실이 발생한다. 많은 OFDM 시스템들은
Figure 112011046770909-pct00095
및
Figure 112011046770909-pct00096
가 동일 직선상에 있는 매우 나쁜 종류의 트레이닝 시퀀스들을 현재 사용하고, H'에서 4개의 엔트리들을 적절히 추정하는 것이 불가능하다. 이러한 트레이닝 시퀀스들은 채널들(h' 및 h'm)의 더 잡음적인 버전을 추정하는 경향이 있다.
MSE(Mean Squared Errors)를 계산하기 위해서, 추정 에러는
Figure 112011046770909-pct00097
이다. 이는 2×2 행렬, 즉, 4개의 에러 값들이다. 각각의 값은 벡터들(
Figure 112011046770909-pct00098
및
Figure 112011046770909-pct00099
)의 결합들에 좌측 및 우측을 곱함으로써 분리될 수 있다.
Figure 112011046770909-pct00100
가 항등 행렬이거나 또는 더 일반적으로는 엘리먼트들(
Figure 112011046770909-pct00101
및
Figure 112011046770909-pct00102
)을 갖는 대각 행렬이라고 가정하면,
Figure 112011046770909-pct00103
및
Figure 112011046770909-pct00104
의 MSE는 각각의
Figure 112011046770909-pct00105
의 제 1 및 제 2 대각 엘리먼트들이라는 것이 확인될 수 있다. 그리고,
Figure 112011046770909-pct00106
및
Figure 112011046770909-pct00107
에 대해서, 그 MSE는 각각의
Figure 112011046770909-pct00108
의 제 1 및 제 2 대각 엘리먼트이다.
총 MSE는
Figure 112009061888756-pct00109
이다. 이제 문제는 총 파일럿 전력이 일정하다는 제약, 즉,
Figure 112009061888756-pct00110
이라는 제약을 받는
Figure 112009061888756-pct00111
를 최소화시키는
Figure 112009061888756-pct00112
를 찾는 것이다. 고유 분해(Eigen decomposition)을 사용하면, 그 문제는
Figure 112009061888756-pct00113
가 일정하다는 조건에서
Figure 112009061888756-pct00114
를 최소화하는 것으로 표현될 수 있다. 그 문제는 라그랑지 곱셈기들(Lagrange multipliers)을 통해 해결되고, 통상적으로 모든 고유 값들(Eigen values)이 동일할 때 최적이다. 이는
Figure 112009061888756-pct00115
가 항등 행렬에 비례한다는 것을 의미한다.
총 MSE는 최소화되었고, 그로 인한 엘리먼트마다의 MSE는
Figure 112011046770909-pct00116
또는
Figure 112011046770909-pct00117
이다. 그러나, 이러한 엘리먼트마다의 MSE는 비록 고유 벡터 전송이 사용되더라도 획득될 수 있는 최상의 MSE일 것이다. 그 MSE는 2개의 벡터 전송들에 대해서는 향상되기 쉽지 않고, 따라서 그 엘리먼트마다의 MSE는 최소화되었다. 비편향 트레이닝 시퀀스들 및 종래의 채널 추정기는 모든 LS 추정기들의 MMSE이다.
IQ 불균형 보상
만약 비편향 채널 추정으로부터의 이득이 충분하지 않다면, IQ 불균형 파라미터가 추정될 수 있고(앞서 설명된 바와 같이), 데이터 왜곡을 보상하기 위해 적 용될 수 있다. H'는 모델(12)에서 추정되고,
Figure 112009061888756-pct00118
이다. 이제는 비공지된 데이터 X에 집중된다. 그 모델은 상호상관들을 갖는 임의의 2-탭 채널과 동일하다. 임의의 채널 등화 알고리즘이 적합하게 될 수 있다. 유비쿼터스 비트-인터리빙된 코딩 QAM 및 페이딩 채널들에 적합한 간단한 등화 알고리즘이 제공된다.
ZF(Zero-Forcing) 방법
Figure 112009061888756-pct00119
에 관련한 하나는 복잡한 유색 잡음(colored noise)이 고려되지 않는 경우에는 미러 채널이 약할 때 그것은 잡음을 증가시킨다는 점이다. 본 솔루션은 ZF를 사용하지만, 미러 채널이 약하지 않을 때만 사용한다. 수학식(12)에서, xm을 그것의 값으로 대체하며, 다음과 같이 획득되고:
Figure 112009061888756-pct00120
여기서,
Figure 112011046770909-pct00121
은 잡음 개선이다. 주의 : 제 2 차수 불균형 항
Figure 112011046770909-pct00122
이라는 것이 가정된다. 이러한 접근법이 무효적일 때는, 정정된 채널
Figure 112011046770909-pct00123
이 고려되는데, 이는 채널 및 불균형 파라미터들의 정확한 추정을 포함한다.
기본적으로, ZF 기술은 다음과 같은 것을 계산하는 것으로 구성된다:
Figure 112009061888756-pct00124
수신되는 신호(y)로부터 미러 주파수 양(
Figure 112009061888756-pct00125
)을 감산함으로써, 어떠한 IQ 불균형도 갖지 않는 간단한 채널 모델이 획득된다. 디코딩 체인의 나머지는 불변 한다.
이러한 솔루션은, 잡음 증가가 IQ 불균형으로부터의 본래 간섭보다 더 약하게 되는 한(즉,
Figure 112011046770909-pct00126
), 효과가 있다. 만약 그렇지 않다면, 불균형이 정정된 z보다는 오히려 본래의 y가 사용된다. 결정을 위해서 n'를 추정하는 것이 불필요하다. 견고한(robust) 평균-단위(average-wise) 향상이 선택될 수 있다. 따라서, 다음과 같이 예상되는 값들을 고려하자:
Figure 112009061888756-pct00127
미러 주파수의 신호-대-잡음 비율(SNRm)이 1보다 클 때, 불균형이 정정된 항(z)이 사용된다. 그렇지 않다면, 본래 신호(y)가 유지된다. 채널 및 불균형 추정 부정확성으로 인해서, 더 큰 SNR을 사용하는 것이 안전한데, 예컨대
Figure 112009061888756-pct00128
이 WiMedia UWB에 대해 효과가 있다. SNRm은 일반적으로 공식
Figure 112009061888756-pct00129
을 통해 글로벌 SNR로부터 획득될 수 있다는 것을 주시하자.
표 3은 잡음 증가 회피를 갖는 ZF 알고리즘을 요약한 것이다.
Figure 112009061888756-pct00130
시뮬레이션 결과들
도 12는 위에서 설명된 알고리즘들을 WiMedia UWB 표준에 적용함으로써 달성되는 성능을 나타낸다. 가장 높은 데이터 레이트, 즉, 400 Mbps가 IEEE 802.15.3의 채널 모델 CM2(대략 4미터의 실내 피코 환경)에서 시뮬레이팅된다. 섀도우잉 및 대역 호핑은 턴 오프된다. IQ 불균형은 일정하고, 진폭에 있어
Figure 112011046770909-pct00131
와 동일하고 위상에 있어
Figure 112011046770909-pct00132
와 동일하다. 전송기 및 수신기에서 동일한 양의 불균형이 존재한다. 도면은 패킷 에러 레이트(PER)를 Eb/No의 함수로서 나타낸다. 성능은 어떤 형태의 보상도 없다면 빠르게 열화된다. 표 4는 이상적인 경우에 대해 여러 알고리즘들의 손실을 목록화한다.
Figure 112009061888756-pct00133
엔드-투-엔드 IQ 불균형 및 채널이 글로벌 2×2 채널 행렬을 형성하기 위해서 결합된다. 비편향 트레이닝 시퀀스들의 사용은 비용이 들지 않고 상당한 이득들을 획득한다. 비편향 트레이닝 시퀀스들은 채널 추정으로부터 엔드-투-엔드 자체-생성 간섭을 자동적으로 제거한다. 게다가, 이러한 트레이닝 시퀀스들은 IQ 불균형 파라미터들을 추정하는데 이상적이고, 간단한 알고리즘, 즉, 잡음 개선 회피(noise enhancement avoidance)를 갖는 제로-포싱(Zero-Forcing)이 데이터 왜곡을 보상하기 위해 제공된다.
WiMedia UWB는, 특히, 다음과 같은 개선으로 인해 유리하다: I 채널을 통해서 전송되는 6개의 심볼들로만 이루어진 종래의 편향 트레이닝 시퀀스가 비편향 시퀀스를 생성하기 위해서 2개의 절반들로 분할될 수 있다. 처음 3개의 심볼들은 I 채널을 통해 전송되고, 마지막 3개의 심볼들은 Q 채널을 통해 전송된다. 복소 평면에 균일하게 걸침으로써, 고 데이터 레이트들을 위한 큰 이득들을 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스가 생성된다. 역호환성(backward compatibility)을 위해, 이러한 방식이 고 데이터 레이트를 위해 예약될 수 있고 비콘들을 통해 시그널링될 수 있거나, 또는 그 트레이닝 시퀀스 타입이 블라인드하게 검출될 수 있다.
OFDMA(예컨대, WiMAX)에서는, 부반송파들(f 및 -f)이 상이한 사용자들에 할당될 수 있다. 만약 전력 제어가 한 사용자를 높은 전력 레벨로 구동한다면, 상당한 간섭이 발생할 수 있다. 그러므로, 미러 부반송파들 상에 상이한 사용자들의 파일럿들을 위치시키는 것이 좋은 생각가다. 그 파일럿은 비편향 트레이닝 시퀀스 기준을 충족시켜야 한다. 각각의 사용자는 어떠한 추가적인 노력이 없이도 자동적으로 유리하다. 그 파일럿들은 미러 위치들을 유지하는 동시에 상이한 위치들로 호핑할 수 있다.
시간 도메인 공식들은 수 개의 단일-탭 채널들을 결합하는 레이크 등화기를 갖는 코드 분할 다중 액세스(CDMA)로 확장될 수 있다. 비편향 트레이닝 시퀀스들은 탭당 채널 추정을 자동으로 향상시킨다. CDMA를 위한 간단한 비편향 트레이닝 시퀀스는 복소 심볼들을 90°만큼 일정하게 회전시키는 것으로 구성된다.
도 13은 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 방법을 나타내는 흐 름도이다. 비록 그 방법은 명확성을 위해서 번호가 매겨진 단계들의 시퀀스로 도시되어 있지만, 그러한 번호가 단계들의 순서를 반드시 지시하는 것은 아니다. 이러한 단계들 중 일부는 생략될 수 있거나, 병렬로 수행될 수 있거나, 엄격한 순서의 시퀀스를 유지할 필요성이 없이 수행될 수 있다. 그 방법은 단계(1300)에서 시작한다.
단계(1302)에서는 직교 변조 전송기에서 비편향 트레이닝 시퀀스가 생성되는데, 그 비편향 트레이닝 시퀀스는 위에서 설명된 바와 같이 복소 평면에 고르게 분포된 전력의 균일한 누적을 나타낸다. 단계(1304)에서는 그 비편향 트레이닝 시퀀스가 전송된다. "생성하는", "유도하는", 및 "곱하는"과 같은 용어들은 기계-판독가능 소프트웨어 명령들, 하드웨어, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합을 사용함으로써 인에이블될 수 있는 처리들을 지칭한다.
일양상에 있어서는, 단계(1302)에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성하는 것이 부단계들을 포함한다. 단계(1302a)에서는 누적 전력을 갖는 동위상(I) 변조 경로를 통해 전송되는 시간 도메인의 트레이닝 정보가 생성된다. 단계(1302b)에서는 I 변조 경로 전력과 동일한 누적 전력을 갖는 직교(Q) 변조 경로를 통해 전송되는 시간 도메인의 트레이닝 정보가 생성된다.
다른 양상에 있어서는, 단계(1302)에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성하는 것이 다음과 같은 부단계들을 포함한다. 단계(1302a)에서는 주파수(+f)에서의 복소값 기준 신호(p) 및 주파수(-f)에서의 복소값 미러 신호(pm)를 포함하는 신호 쌍 이 생성된다. 단계(1302d)에서는 곱(p?pm)이 널화된다.
예컨대, 기준 신호(p) 및 미러 신호(pm)의 i번의 발생들이 생성될 수 있고, 그 곱들(pi?pim)의 합이 널화된다. 기준 신호 및 미러 신호의 i번의 발생들의 생성은 매 발생 동안에 변하는 신호 쌍 값들(p 및 pm)을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 일양상에 있어서, 곱들(pi?pim)의 합은 p를 나타내기 위해서 매 발생 동안에 일정하게 유지되는 복소값으로서 정보를 생성함으로써 널화될 수 있다. pm을 나타내기 위해서, 매 발생마다 180°회전하는 복소 값으로서 정보가 생성될 수 있다.
다른 예로서, 기준 신호(p) 및 미러 신호(pm)의 i번의 발생들이 생성될 수 있고, 각각의 발생에 대해 곱(pi?pim)이 생성될 수 있다. 이어서, 그 발생들은 쌍으로 될 수 있고, 그 곱들의 합이 각각의 쌍으로 된 발생으로부터 널화될 수 있다.
일양상에 있어서는, 단계(1302)에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 생성하는 것이 다수의 심볼 기간들에서 심볼 기간마다 P개의 파일럿 심볼들을 생성하는 것을 포함한다. 이어서, 단계(1303)에서는 심볼 기간마다 (N-P)개의 직교 변조된 통신 데이터 심볼들이 생성된다. 단계(1304)에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 전송하는 것은 다수의 심볼 기간들에서 심볼 기간마다 N개의 심볼들을 동시에 전송하는 것을 포함한다.
다른 양상에 있어서, 단계(1303)에서는 직교 변조된 통신 데이터가 생성된다. 단계(1304)에서는 제 1 다수의 심볼 기간들에서 비편향 트레이닝 시퀀스가 전 송되고, 그에 이어서 제 2 다수의 심볼 기간들에서 직교 변조된 통신 데이터가 전송된다.
다른 양상에 있어서, 단계(1302)에서는 복소 평면에서 다수의 방향으로 동일한 누적 전력을 갖는 복소 평면 심볼의 시간적 시퀀스가 생성된다. 즉, 그 심볼들의 시간적 시퀀스는 시간 도메인에서 실수축 정보와 연관되는 누적 전력, 및 시간 도메인에서 허수축 정보와 연관되는 동일한 누적 전력을 갖는다. 이어서, 단계(1304)에서는 다수의 심볼 기간들에서 그 심볼들의 시간적 시퀀스가 전송된다. 다른 양상에 있어서, 단계(1302)에서는 다음과 같이 시간 도메인에서 i개의 복소 심볼들(a)의 시간적 시퀀스로서 표현되는 비편향 트레이닝 시퀀스가 전송되고:
Figure 112009061888756-pct00134
여기서, k는 심볼 기간마다의 샘플들의 수이다. 일양상에 있어서, 단계(1302)에서는 다수의 메시지들에 걸쳐 누적될 때 다수의 복소 평면 방향들로 동일한 전력을 갖는 그 다수의 메시지들에 심볼들이 생성된다.
위에서 설명된 흐름도는 비편향 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 명령들을 갖는 기계-판독가능 매체의 표현으로서도 해석될 수 있다. 회전 트레이닝 신호를 전송하기 위한 명령들은 위에서 설명된 바와 같은 단계들(1300 내지 1304)에 대응할 것이다.
도 14는 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다. 그 방법은 단계(1400)에서 시작한다. 단계(1402)에서는 직교 복조 수신기에서 비편향 트레이닝 시퀀스가 수신되는데, 그 비편향 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에 고르게 분포되는 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 갖는다. 단계(1404)에서는 비편향 트레이닝 시퀀스를 처리하여, 그 비편향 트레이닝 시퀀스 내에서 복소 평면 정보를 나타내는 처리된 심볼들(y)을 생성한다. 단계(1406)에서는 그 처리된 심볼들(y)이 대응하는 기준 신호들(p*)의 공액에 곱해진다. 단계(1408)에서는 비편향 채널 추정(hu)이 획득된다.
일양상에 있어서, 단계(1402)에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하는 것은 다수의 동시에 수신된 미리 결정되는 기준 신호들(pn)을 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하는 것을 포함한다. 단계(1404)에서 그 처리된 심볼(y)을 생성하는 것은 대응하는 다수의 기준 신호들로부터 다수의 처리된 심볼들(yn)을 생성하는 것을 포함한다. 단계(1406)에서 그 처리된 심볼(y)을 기준 신호의 공액(p*)과 곱하는 것은 각각의 처리된 심볼을 그 각각의 처리된 심볼의 대응하는 기준 신호 공액과 곱하는 것을 포함한다. 이어서, 단계(1408)에서는 다수의 채널 추정들(hun)을 획득하고 각각의 n 값에 대한 그 채널 추정(hun)을 평균함으로써 채널 추정이 획득된다.
다른 양상에 있어서, 단계(1402)에서는 누적 전력을 갖는 동위상(I) 변조 경로를 통해 시간 도메인에서 트레이닝 정보를 수신하고 또한 그 I 변조 경로 전력과 동일한(위에서 설명된 바와 같이) 전력을 갖는 직교(Q) 변조 경로를 통해 시간 도메인에서 트레이닝 정보를 수신함으로써 비편향 트레이닝 시퀀스가 수신된다.
다른 양상에 있어서, 단계(1402)에서는 시간 도메인에서 실수축 정보와 연관되는 누적 전력 및 시간 도메인에서 허수축 정보와 연관되는 동일한 양의 누적 전력을 갖는 n개의 미리 결정된 기준 신호들(pn)의 시간적 시퀀스를 갖는 비편향 트레이닝 시퀀스가 수신된다. 단계(1404)에서는 기준 신호들의 시간적 시퀀스로부터 n개의 처리된 심볼들(yn)의 시간적 시퀀스가 생성된다. 단계(1406)에서는 그 시간 시퀀스 내의 각각의 처리된 심볼이 그 각각의 처리된 심볼의 대응하는 기준 신호 공액과 곱해진다. 이어서, 단계(1408)에서 채널 추정(h)을 획득하는 것은 n개의 채널 추정들(hun)의 시간적 시퀀스를 획득하는 것; 및 n개의 채널 추정들을 평균하는 것을 포함한다.
일양상에 있어서, 단계(1402)에서는 주파수(+f)에서의 복소값 기준 신호(p) 및 주파수(-f)에서의 복소값 미러 신호(pm)를 포함하는 신호 쌍으로서 비편향 트레이닝 시퀀스가 수신되는데, 여기서 곱(p?pm)은 널이다. 예컨대, 기준 신호(p)와 미러 신호(pm)의 i번의 발생들이 수신될 수 있는데, 여기서 곱들(pi?pim)의 합은 널이다. 또한, 신호 쌍 값들(p 및 pm)이 매 발생 동안에 변한다. 다른 변형에 있어서, p를 나타내는, 매 발생 동안에 일정하게 유지되는 복소값으로서 정보를 수신하고 또한 pm을 나타내는, 매 발생마다 180°회전하는 복소값으로서 정보를 수신함으로써, 곱들(pi?pim)의 합은 널화된다.
다른 예로서, 기준 신호(p) 및 미러 신호(pm)의 i번의 발생들이 수신될 수 있고, 곱(pi?pim)이 각각의 발생 동안에 생성될 수 있다. 이어서, 그 발생들은 쌍으로 이루어지고, 각각의 쌍으로 이루어진 발생으로부터의 곱들의 합이 널화된다.
일양상에 있어서, 단계(1402)에서는 다수의 심볼 기간들에서 심볼 기간마다 P개의 파일럿 심볼들로서 비편향 트레이닝 시퀀스가 수신되고, 단계(1408)에서는 P개의 비편향 파일럿 채널 추정들이 획득된다. 단계(1403)에서는 각각의 심볼 기간에 (N-P)개의 직교 변조된 통신 데이터 심볼들이 수신된다. 단계(1405)에서는 각각의 심볼 기간에 통신 데이터에 대한 처리된 심볼(yc)이 생성된다. 단계(1410)에서는 비편향 파일럿 채널 추정들로부터 유도되는 각각의 처리된 심볼(yc)에 대한 채널 추정들을 외삽한다. 단계(1412)에서는 전송되는 심볼(x)을 유도하기 위해서 각각의 처리된 심볼(yc)이 외삽된 채널 추정과 곱해진다.
다른 양상에 있어서, 단계(1403)에서는 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하는 것에 후속해서 심볼 기간들 내에 직교 변조된 통신 데이터가 수신된다. 단계(1405)에서는 각각의 통신 데이터 심볼에 대한 처리된 심볼(yc)이 생성되고, 단계(1414)에서는 전송되는 심볼(x)을 유도하기 위해서 각각의 처리된 심볼이 비편향 채널 추정에 곱해진다.
다른 양상에 있어서는, 단계(1402)에서 복소 평면에서 다수의 방향으로 동일한 누적 전력을 갖는 복소 평면의 시간적 시퀀스가 수신된다. 달리 설명하면, 비편향 트레이닝 시퀀스가 다음과 같이 시간 도메인에서 i개의 복소 심볼들(a)의 시 간적 시퀀스로서 표현될 수 있다:
Figure 112009061888756-pct00135
여기서, k는 심볼 기간마다의 샘플들의 수이다. 단계(1402)에서 비편향 트레이닝 시퀀스를 수신하는 것은 다수의 메시지들에 걸쳐 누적될 때 다수의 복소 평면 방향들로 동일한 전력을 갖는, 그 다수의 메시지들 내의 심볼들을 수신하는 것을 포함한다.
위에서 설명된 흐름도는 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 명령들을 갖는 기계-판독가능 매체의 표현으로서 해석될 수도 있다. 비편향 채널 추정을 계산하기 위한 명령들은 위에서 설명된 바와 같은 단계들(1400 내지 1414)에 대응할 것이다.
무선 장치에서 직교 변조된 비편향 트레이닝 시퀀스들의 전송 및 수신, 및 비편향 채널 추정들의 계산을 가능하게 하는 시스템들, 방법들, 장치들, 및 프로세서들이 제공되었다. 특정 통신 프로토콜들 및 포맷들의 예들이 본 발명을 설명하기 위해 제공되었다. 그러나, 본 발명이 단지 이러한 예들로 제한되지는 않는다. 본 발명의 다른 변형들 및 실시예들을 당업자들에게 발생할 것이다.

Claims (104)

  1. 트레이닝 시퀀스(training sequence)를 전송하기 위한 방법으로서,
    직교(quadrature) 변조 전송기에서 트레이닝 시퀀스를 생성하는 단계 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내며, 각각의 심볼은 동위상(in-phase) 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ?; 및
    상기 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계를 포함하는,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계는,
    동위상(I) 변조 경로를 통해 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 동위상 컴포넌트 값들을 포함하는 시간 도메인의 트레이닝 정보; 및
    직교(Q) 변조 경로를 통해 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 직교 컴포넌트 값들을 포함하는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 전송하는 단계를 포함하는,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 트레이닝 시퀀스를 생성하는 단계는,
    다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 생성하는 단계 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 을 포함하고, 상기 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계는 주파수 +f에서 상기 제1 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계 및 주파수 -f에서 상기 제2 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계를 포함하고, 그리고 각각의 기준 복소 값 및 대응하는 미러 복소 값의 곱은 제로인,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스를 생성하는 단계는,
    다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 생성하는 단계 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 를 포함하고, 상기 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계는 주파수 +f에서 상기 제1 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계 및 주파수 -f에서 상기 제2 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계를 포함하고, 그리고 상기 기준 복소 값들 및 대응하는 미러 복소 값들의 곱들의 합은 제로인,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 상이한,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 동일한,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 1항에 있어서,
    직교 변조된 통신 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 트레이닝 시퀀스를 전송한 이후에 상기 직교 변조된 통신 데이터를 전송하는 단계를 더 포함하는,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 채널 추정(channel estimate)을 계산하기 위한 방법으로서,
    직교 복조 수신기에서 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내며, 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ?; 및
    상기 수신된 트레이닝 시퀀스에 기반하여 채널 추정을 획득하는 단계를 포함하는,
    채널 추정 계산 방법.
  14. 삭제
  15. 제 13항에 있어서, 상기 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계는,
    동위상(I) 변조 경로를 통해 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 동위상 컴포넌트 값들을 포함하는 시간 도메인의 트레이닝 정보; 및
    직교(Q) 변조 경로를 통해 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 직교 컴포넌트 값들을 포함하는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 수신하는 단계를 포함하는,
    채널 추정 계산 방법.
  16. 삭제
  17. 제 13항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계는,
    주파수 +f에서 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타냄 ? ; 및
    주파수 -f에서 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계 ? 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 를 포함하고,
    각각의 기준 복소 값 및 대응하는 미러 복소 값의 곱은 제로인,
    채널 추정 계산 방법.
  18. 제 13항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계는,
    주파수 +f에서 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타냄 ? ; 및
    주파수 -f에서 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계 ? 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 를 포함하고,
    상기 기준 복소 값 및 상기 대응하는 미러 복소 값의 곱들의 합은 제로인,
    채널 추정 계산 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 상이한,
    채널 추정 계산 방법.
  20. 삭제
  21. 제 18항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 동일한,
    채널 추정 계산 방법.
  22. 제 13항에 있어서,
    직교 변조된 통신 데이터 심볼들을 수신하는 단계; 및
    상기 채널 추정에 기반하여 각각의 통신 데이터 심볼에 대한 전송 심볼을 유도하는 단계를 더 포함하는,
    채널 추정 계산 방법.
  23. 제 13항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계에 후속해서 직교 변조된 통신 데이터를 수신하는 단계;
    각각의 통신 데이터 심볼에 대한 처리된 심볼을 생성하는 단계; 및
    전송 심볼을 유도하기 위해 각각의 처리된 심볼(yc)을 상기 채널 추정에 곱하는 단계를 더 포함하는,
    채널 추정 계산 방법.
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  27. 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 시스템으로서,
    다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내는 트레이닝 시퀀스를 생성하도록 구성되는 프로세서 ? 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ?; 및
    상기 트레이닝 신호를 전송하도록 구성된 전송기를 포함하는,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  28. 제 27항에 있어서, 상기 전송기는,
    동위상(I) 변조 경로를 통해 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보; 및
    직교(Q) 변조 경로를 통해 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 전송하도록 구성된,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  29. 제 27항에 있어서,
    상기 프로세서는 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 신호들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 생성 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 신호는 미러 복소 값을 나타냄 ? 하고, 상기 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계는 주파수 +f에서 상기 제1 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계 및 주파수 -f에서 상기 제2 트레이닝 시퀀스를 전송하는 단계를 포함하고, 그리고 각각의 기준 복소 값 및 대응하는 미러 복소 값의 곱은 제로인,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  30. 제 27항에 있어서,
    상기 프로세서는 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 생성 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 하고, 상기 전송기는 주파수 +f에서 상기 제1 트레이닝 시퀀스를 전송하고 주파수 -f에서 상기 제2 트레이닝 시퀀스를 전송함으로써 상기 트레이닝 시퀀스를 전송하고, 그리고 상기 기준 복소 값들 및 대응하는 미러 복소 값들의 곱들의 합은 제로인,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  31. 제 30항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 상이한,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  32. 제 30항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 동일한,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  33. 삭제
  34. 삭제
  35. 제 27항에 있어서,
    상기 프로세서는 직교 변조 통신 데이터를 생성하도록 더 구성되고, 그리고 상기 전송기는 상기 트레이닝 시퀀스 이후에 상기 직교 변조된 통신 데이터를 전송하도록 더 구성되는,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  36. 삭제
  37. 삭제
  38. 삭제
  39. 채널 추정을 계산하기 위한 시스템으로서,
    다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내는 트레이닝 시퀀스를 수신하도록 구성된 직교 복조 수신기 ? 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ? ; 및
    상기 수신된 트레이닝 시퀀스에 기반하여 채널 추정을 획득하도록 구성되는 프로세서를 포함하는,
    채널 추정 계산 시스템.
  40. 삭제
  41. 제 39항에 있어서,
    상기 직교 복조 수신기는,
    동위상(I) 변조 경로를 통해 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보; 및
    직교(Q) 변조 경로를 통해 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 수신함으로써 상기 트레이닝 시퀀스를 수신하도록 구성되는,
    채널 추정 계산 시스템.
  42. 삭제
  43. 제 39항에 있어서,
    상기 수신기는,
    주파수 +f에서 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 주파수 -f에서 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 수신함으로써 상기 트레이닝 시퀀스를 수신 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 하도록 구성되고, 그리고 각각의 기준 복소 값 및 대응하는 미러 복소 값의 곱은 제로인,
    채널 추정 계산 시스템.
  44. 제 39항에 있어서,
    상기 수신기는,
    주파수 +f에서 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 주파수 -f에서 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 수신함으로써 상기 트레이닝 시퀀스를 수신 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 하도록 구성되고, 그리고 상기 기준 복소 값들 및 상기 대응하는 미러 복소 값의 곱들의 합은 제로인,
    채널 추정 계산 시스템.
  45. 제 44항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 상이한,
    채널 추정 계산 시스템.
  46. 삭제
  47. 제 44항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 동일한,
    채널 추정 계산 시스템.
  48. 제 39항에 있어서,
    상기 수신기는 직교 변조된 통신 데이터 심볼들을 수신하도록 더 구성되고,
    상기 프로세서는 상기 채널 추정에 기반하여 각각의 통신 데이터 심볼에 대한 전송 심볼을 유도하도록 더 구성되는,
    채널 추정 계산 시스템.
  49. 제 39항에 있어서,
    상기 수신기는 상기 트레이닝 시퀀스를 수신하는 것에 후속해서 직교 변조된 통신 데이터를 수신하도록 구성되고,
    상기 프로세서는 각각의 통신 데이터 심볼에 대한 처리된 심볼을 생성하고, 전송 심볼을 유도하기 위해서, 각각의 처리된 심볼을 상기 채널 추정에 곱하도록 구성되는,
    채널 추정 계산 시스템.
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  53. 통신 트레이닝 시퀀스(communications training sequence)를 전송하기 위한 저장된 명령들을 갖는 기계-판독가능 매체로서, 상기 명령들은,
    직교 변조 전송기에서 트레이닝 시퀀스를 생성하는 명령들 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내며, 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ?; 및
    상기 트레이닝 시퀀스를 전송하는 명령들을 포함하는,
    기계-판독가능 매체.
  54. 채널 추정을 계산하기 위한 저장된 명령들을 갖는 기계-판독가능 매체로서, 상기 명령들은,
    직교 복조 수신기에서 트레이닝 시퀀스를 수신하는 명령들 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내며, 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ?;
    상기 수신된 트레이닝 시퀀스에 기반하여 채널 추정을 획득하는 명령들을 포함하는,
    기계-판독가능 매체.
  55. 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 디바이스로서,
    다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내는 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위한 생성 수단 ? 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ? ; 및
    상기 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 전송 수단을 포함하는,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  56. 제 55항에 있어서, 상기 전송 수단은,
    동위상(I) 변조 경로를 통해 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 전송하기 위한 수단; 및
    직교(Q) 변조 경로를 통해 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 전송하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  57. 제 55항에 있어서,
    상기 생성 수단은 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 신호들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위한 수단 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 심볼은 미러 복소 값을 나타냄 ? 을 포함하고, 상기 전송하기 위한 수단은 주파수 +f에서 상기 제1 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 수단 및 주파수 -f에서 상기 제2 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 수단을 포함하고, 그리고 각각의 기준 복소 값 및 대응하는 미러 복소 값의 곱은 제로인,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  58. 제 55항에 있어서,
    상기 생성 수단은 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스 및 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위한 수단 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타내며, 각각의 대응하는 미러 신호는 미러 복소 값을 나타냄 ? 을 포함하고, 상기 전송 수단은 주파수 +f에서 상기 제1 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 수단 및 주파수 -f에서 상기 제2 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 수단을 포함하고, 그리고 상기 기준 복소 값들 및 대응하는 미러 복소 값들의 곱들의 합은 제로인,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  59. 제 58항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 상이한,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  60. 제 58항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 동일한,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  61. 삭제
  62. 삭제
  63. 제 55항에 있어서,
    상기 생성 수단은 직교 변조된 통신 데이터를 생성하기 위한 수단을 포함하고, 상기 전송 수단은 상기 트레이닝 시퀀스를 전송한 이후에 상기 직교 변조된 통신 데이터를 전송하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  64. 삭제
  65. 삭제
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  67. 채널 추정을 계산하기 위한 디바이스로서,
    다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내는 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위한 수신 수단 ? 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ? ; 및
    상기 수신된 트레이닝 시퀀스에 기반하여 채널 추정을 획득하기 위한 획득 수단을 포함하는,
    채널 추정 계산 디바이스.
  68. 삭제
  69. 제 67항에 있어서, 상기 직교 복조 수신 수단은,
    동위상(I) 변조 경로를 통해 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 수신하기 위한 수단; 및
    직교(Q) 변조 경로를 통해 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일한 누적 전력을 갖는 시간 도메인의 트레이닝 정보를 수신하기 위한 수단을 포함하는,
    채널 추정 계산 디바이스.
  70. 삭제
  71. 제 67항에 있어서,
    주파수 +f에서 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위한 수단 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타냄 ? ; 및
    주파수 -f에서 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위한 수단 ? 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 을 포함하고,
    각각의 기준 복소 값 및 대응하는 미러 복소 값의 곱은 제로인,
    채널 추정 계산 디바이스.
  72. 제 67항에 있어서,
    주파수 +f에서 다수의 적어도 세 개의 기준 심볼들을 포함하는 제1 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위한 수단 ? 각각의 심볼은 기준 복소 값을 나타냄 ? ; 및
    주파수 -f에서 다수의 적어도 세 개의 대응하는 미러 심볼들을 포함하는 제2 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위한 수단 ? 각각의 대응하는 미러 심볼은 대응하는 미러 복소 값을 나타냄 ? 을 포함하고,
    상기 기준 복소 값 및 상기 대응하는 미러 복소 값의 곱들의 합은 제로인,
    채널 추정 계산 디바이스.
  73. 제 72항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 상이한,
    채널 추정 계산 디바이스.
  74. 삭제
  75. 제 72항에 있어서,
    각각의 기준 심볼은 인접한 기준 심볼들과 동일한,
    채널 추정 계산 디바이스.
  76. 제 67항에 있어서,
    상기 수신하기 위한 수단은 직교 변조된 통신 데이터 심볼들을 수신하기 위한 수단을 포함하고,
    상기 획득하기 위한 수단은 상기 채널 추정에 기반하여 각각의 통신 데이터 심볼에 대한 전송 심볼(x)을 유도하기 위한 수단을 포함하는,
    채널 추정 계산 장치.
  77. 제 67항에 있어서,
    상기 수신하기 위한 수단은 직교 변조된 통신 데이터 심볼들을 수신하기 위한 수단을 포함하고 그리고 상기 획득 수단은 각각의 통신 데이터 심볼에 대한 처리된 심볼(yc)을 생성하기 위한 수단 및 전송 심볼(x)을 유도하기 위해 각각의 처리된 심볼을 상기 채널 추정에 곱하기 위한 수단을 포함하는,
    채널 추정 계산 디바이스.
  78. 삭제
  79. 삭제
  80. 삭제
  81. 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 처리 디바이스로서,
    상기 처리 디바이스는,
    다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내는 트레이닝 시퀀스를 생성하도록 구성되는 생성 모듈 ? 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ? 을 포함하는, 트레이닝 시퀀스 전송 처리 디바이스.
  82. 채널 추정을 계산하기 위한 처리 디바이스로서,
    상기 처리 디바이스는,
    다수의 적어도 세 개의 심볼들을 나타내는 트레이닝 시퀀스를 수신하도록 구성되는 수신기 모듈 ? 각각의 심볼은 동위상 컴포넌트 값 및 직교 컴포넌트 값을 갖는 복소 값을 나타내고, 상기 동위상 컴포넌트 값들의 제곱들의 합은 상기 직교 컴포넌트 값들의 제곱들의 합과 동일함 ?; 및
    상기 수신된 트레이닝 시퀀스에 기반하여 채널 추정을 획득하도록 구성되는 획득 모듈을 포함하는,
    채널 추정 계산 처리 디바이스.
  83. 채널 추정을 계산하기 위한 방법으로서,
    직교 복조 수신기에서 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에서 고르게(evenly) 분포되는 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 포함함 ? ;
    상기 트레이닝 시퀀스를 처리하고, 상기 트레이닝 시퀀스에서 복소 평면 정보를 나타내는 처리된 심볼들(y)의 시퀀스를 생성하는 단계;
    각각의 처리된 심볼(y)을 대응하는 기준 신호(p*)의 공액(conjugate)에 곱하는 단계; 및
    채널 추정(hu)을 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계는 다수의 동시에 수신되는 미리 결정된 기준 신호들(pn)을 갖는 트레이닝 시퀀스를 수신하는 단계를 포함하고;
    상기 처리된 심볼(y)을 생성하는 단계는 다수의 상기 대응하는 기준 신호들로부터 다수의 처리된 심볼들(yn)을 생성하는 단계를 포함하고;
    상기 처리된 심볼(y)을 상기 기준 신호(p*)의 상기 공액에 곱하는 단계는 각각의 처리된 심볼을 자신의 대응하는 기준 신호 공액에 곱하는 단계를 포함하며;
    상기 채널 추정을 획득하는 단계는,
    다수의 채널 추정들(hun)을 획득하는 단계; 및
    각각의 n 값에 대한 채널 추정(hun)을 평균하는 단계를 포함하는,
    채널 추정 계산 방법.
  84. 채널 추정을 계산하기 위한 시스템으로서,
    트레이닝 시퀀스를 수신하도록 구성되는 수신기 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에서 고르게 분포되는 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 포함함 ? ;
    상기 트레이닝 시퀀스를 처리하도록 구성되고, 상기 트레이닝 시퀀스에서 복소 평면 정보를 나타내는 처리된 심볼들(y)의 시퀀스를 생성하는, 프로세서;
    각각의 처리된 심볼(y)을 대응하는 기준 신호(p*)의 공액(conjugate)에 곱하도록 구성되는 곱셈기; 및
    채널 추정(hu)을 획득하도록 구성되는 획득기를 포함하고,
    상기 수신기는 다수의 동시에 수신된 미리 결정된 기준 신호들(pn)을 갖는 트레이닝 시퀀스를 수신함으로써 상기 트레이닝 시퀀스를 수신하도록 구성되고;
    상기 프로세서는 다수의 상기 대응하는 기준 신호들로부터 다수의 처리된 심볼들(yn)을 생성함으로써 상기 처리된 심볼(y)을 생성하도록 구성되고;
    상기 곱셈기는 각각의 처리된 심볼을 자신의 대응하는 기준 신호 공액에 곱함으로써 상기 처리된 심볼(y)을 상기 기준 신호(p*)의 상기 공액에 곱하도록 구성되며;
    다수의 채널 추정들(hun)을 획득하고; 그리고
    각각의 n 값에 대한 채널 추정(hun)을 평균함으로써,
    상기 획득기는 상기 채널 추정을 획득하도록 구성되는
    채널 추정 계산 시스템.
  85. 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 저장된 명령들을 갖는 통신 트레이닝 시퀀스를 전송하기 위한 기계-판독가능 매체로서, 상기 명령들은,
    직교 복조 수신기에서 트레이닝 시퀀스를 수신하는 명령 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에서 고르게 분포되는 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 포함함 ? ;
    상기 트레이닝 시퀀스를 처리하고, 상기 트레이닝 시퀀스에서 복소 평면 정보를 나타내는 처리된 심볼들(y)의 시퀀스를 생성하는 명령;
    각각의 처리된 심볼(y)을 대응하는 기준 신호(p*)의 공액(conjugate)에 곱하는 명령; 및
    채널 추정(hu)을 획득하는 명령을 포함하고,
    트레이닝 시퀀스를 수신하는 명령은 다수의 동시에 수신된 미리 결정된 기준 신호들(pn)을 갖는 트레이닝 시퀀스를 수신하는 명령을 포함하고;
    상기 처리된 심볼(y)을 생성하는 명령은 다수의 상기 대응하는 기준 신호들로부터 다수의 처리된 심볼들(yn)을 생성하는 명령을 포함하고;
    상기 처리된 심볼(y)을 상기 기준 신호(p*)의 상기 공액에 곱하는 명령은 각각의 처리된 심볼을 자신의 대응하는 기준 신호 공액에 곱하는 명령을 포함하고; 그리고
    상기 채널 추정을 획득하는 명령은,
    다수의 채널 추정들(hun)을 획득하는 명령; 및
    각각의 n 값에 대한 채널 추정(hun)을 평균하는 명령을 포함하는,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 기계-판독가능 매체.
  86. 채널 추정을 계산하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은
    트레이닝 시퀀스를 수신하기 위한 수단 ? 상기 트레이닝 시퀀스는 복소 평면에서 고르게 분포되는 균일한 누적 전력을 나타내는 미리 결정된 기준 신호들(p)을 포함함 ? ;
    상기 트레이닝 시퀀스를 처리하고, 상기 트레이닝 시퀀스에서 복소 평면 정보를 나타내는 처리된 심볼들(y)의 시퀀스를 생성하기 위한 수단;
    각각의 처리된 심볼(y)을 대응하는 기준 신호(p*)의 공액(conjugate)에 곱하기 위한 수단; 및
    채널 추정(hu)을 획득하기 위한 수단을 포함하고,
    상기 수신하기 위한 수단은 다수의 동시에 수신된 미리 결정된 기준 신호들(pn)을 갖는 트레이닝 시퀀스를 수신하기 위한 수단을 포함하고;
    상기 처리된 심볼(y)을 생성하기 위한 수단은 대응하는 다수의 기준 신호들로부터 다수의 처리된 심볼들(yn)을 생성하기 위한 수단을 포함하고;
    상기 처리된 심볼(y)을 상기 기준 신호(p*)의 상기 공액에 곱하기 위한 수단은 각각의 처리된 심볼을 자신의 대응하는 기준 신호 공액에 곱하기 위한 수단을 포함하며;
    상기 획득하기 위한 수단은,
    다수의 채널 추정들(hun)을 획득하기 위한 수단; 및
    각각의 n 값에 대한 채널 추정(hun)을 평균하기 위한 수단을 포함하는,
    채널 추정 계산 시스템.
  87. 제 1항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 짝수 개의 심볼들을 갖는,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  88. 제 1항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 다수의 제1 심볼들, 및 제2 다수의 제2 심볼들을 포함하고, 상기 다수의 제1 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 다수의 제2 심볼들의 각각은 동일하고, 그리고 상기 제1 심볼들은 상기 제2 심볼들과 상이한,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  89. 제 1항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 전력을 갖는 제1 심볼 및 제2 전력을 갖는 제2 심볼을 포함하고, 상기 제1 전력 및 상기 제2 전력은 상이한,
    트레이닝 시퀀스 전송 방법.
  90. 제 13항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 짝수 개의 심볼들을 갖는,
    채널 추정 계산 방법.
  91. 제 13항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 다수의 제1 심볼들, 및 제2 다수의 제2 심볼들을 포함하고, 상기 다수의 제1 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 다수의 제2 심볼들의 각각은 동일하고, 그리고 상기 제1 심볼들은 상기 제2 심볼들과 상이한,
    채널 추정 계산 방법.
  92. 제 13항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 전력을 갖는 제1 심볼 및 제2 전력을 갖는 제2 심볼을 포함하고, 상기 제1 전력 및 상기 제2 전력은 상이한,
    채널 추정 계산 방법.
  93. 제 27항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 짝수 개의 심볼들을 갖는,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  94. 제 27항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 다수의 제1 심볼들, 및 제2 다수의 제2 심볼들을 포함하고, 상기 다수의 제1 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 다수의 제2 심볼들의 각각은 동일하고, 그리고 상기 제1 심볼들은 상기 제2 심볼들과 상이한,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  95. 제 27항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 전력을 갖는 제1 심볼 및 제2 전력을 갖는 제2 심볼을 포함하고, 상기 제1 전력 및 상기 제2 전력은 상이한,
    트레이닝 시퀀스 전송 시스템.
  96. 제 39항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 짝수 개의 심볼들을 갖는,
    채널 추정 계산 시스템.
  97. 제 39항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 다수의 제1 심볼들, 및 제2 다수의 제2 심볼들을 포함하고, 상기 다수의 제1 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 다수의 제2 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 제1 심볼들은 상기 제2 심볼들과 상이한,
    채널 추정 계산 시스템.
  98. 제 39항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 전력을 갖는 제1 심볼 및 제2 전력을 갖는 제2 심볼을 포함하고, 상기 제1 전력 및 상기 제2 전력은 상이한,
    채널 추정 계산 시스템.
  99. 제 55항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 짝수 개의 심볼들을 갖는,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  100. 제 55항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 다수의 제1 심볼들, 및 제2 다수의 제2 심볼들을 포함하고, 상기 다수의 제1 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 다수의 제2 심볼들의 각각은 동일하고, 그리고 상기 제1 심볼들은 상기 제2 심볼들과 상이한,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  101. 제 55항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 전력을 갖는 제1 심볼 및 제2 전력을 갖는 제2 심볼을 포함하고, 상기 제1 전력 및 상기 제2 전력은 상이한,
    통신 트레이닝 시퀀스 전송 디바이스.
  102. 제 67항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 짝수 개의 심볼들을 갖는,
    채널 추정 계산 디바이스.
  103. 제 67항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 다수의 제1 심볼들, 및 제2 다수의 제2 심볼들을 포함하고, 상기 다수의 제1 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 다수의 제2 심볼들의 각각은 동일하고, 상기 제1 심볼들은 상기 제2 심볼들과 상이한,
    채널 추정 계산 디바이스.
  104. 제 67항에 있어서,
    상기 트레이닝 시퀀스는 제1 전력을 갖는 제1 심볼 및 제2 전력을 갖는 제2 심볼을 포함하고, 상기 제1 전력 및 상기 제2 전력은 상이한,
    채널 추정 계산 디바이스.
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