KR101125497B1

KR101125497B1 - 통신 시스템에서의 수신기를 위한 감소된 복잡도의 검출 및디코딩

Info

Publication number: KR101125497B1
Application number: KR1020087014776A
Authority: KR
Inventors: 비욘 벼크; 이리나 메드베데브; 존 더블유 케첨; 마크 에스 월리스; 제이 로드니 왈턴
Original assignee: 퀄컴 인코포레이티드
Priority date: 2005-11-18
Filing date: 2006-11-20
Publication date: 2012-03-20
Also published as: EP2262129A3; CN101322328B; CA2628742C; EP2262130A3; EP2262129A2; RU2414062C2; EP1949561A2; EP2262130A2; CN101322328A; JP2013031192A; US8467466B2; US20070116143A1; CA2628742A1; WO2007062021A3; JP5612041B2; BRPI0618716A2; EP2262128A2; WO2007062021A2; JP2009516960A; RU2008124818A

Abstract

수신기에서 검출 및 디코딩을 수행하는 기술이 설명된다. 일 방식에 있어서, 수신기는 송신기에 의해 송신된 M 개의 데이터 스트림에 대해 R 개의 수신된 심볼 스트림을 획득하고, 수신된 심볼에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여 검출된 심볼을 획득하고, D 개의 최상 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 계산을 수행하고, M-D 개의 나머지 데이터 스트림에 대해 공동으로 LLR 계산을 수행하는데, M > D ≥ 1 이고, M > 1 이다. D 개의 최상 데이터 스트림은 SNR 및/또는 다른 기준에 기초하여 선택될 수도 있다. 또다른 방식에 있어서, 수신기는 D 개의 최상 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 LLR 계산을 수행하고, M-D 개의 나머지 데이터 스트림에 대해 공동으로 LLR 계산을 수행하고, 리스트 스피어 검출, MCMC, 또는 일부 다른 검색 기술을 이용하여 후보 가설에 대한 검색을 수행함으로써, 공동 LLR 계산을 위해 고려할 가설의 개수를 감소시킨다.

검출 및 디코딩, 리스트 스피어, LLR (log-likelihood ratio), MCMC (Markov chain Monte Carlo), 공간 처리, 연판정, 경판정, ZF (zero-forcing), MMSE (minimum mean square error), MAP (maximum a posteriori probability)

Description

통신 시스템에서의 수신기를 위한 감소된 복잡도의 검출 및 디코딩{REDUCED COMPLEXITY DETECTION AND DECODING FOR A RECEIVER IN A COMMUNICATION SYSTEM}

본 출원은, 2005 년 11 월 18 일 출원되었고, 본원의 양수인에게 양도되었으며, 발명의 명칭이 "REDUCED COMPLEXITY INTERATIVE DETECTION AND DECODING FOR MIMO-OFDM SYSTEMS" 인 미국 가출원 제 60/738,159 호에 대해 우선권을 주장하는데, 이는 본 명세서에 참조로서 포함되어 있다.

배 경

Ⅰ. 기술분야

본 개시물은 일반적으로 통신에 관한 것이고, 보다 상세하게는 통신 시스템에서의 수신기에서 검출 및 디코딩을 수행하는 기술에 관한 것이다.

Ⅱ. 배경기술

다중-입력 다중-출력 (MIMO) 통신 시스템은 데이터 전송을 위해 송신기에서 다수 (T 개) 의 송신 안테나 및 수신기에서 다수 (R 개) 의 수신 안테나를 이용한다. T 개의 송신 안테나 및 R 개의 수신 안테나에 의해 형성된 MIMO 채널은 M 개의 공간 채널로 분해될 수도 있는데, 여기서 M ≤ min{T, R} 이다. M 개의 공간 채널은, 보다 높은 전체 스루풋 및/또는 보다 큰 신뢰성을 달성하기 위한 방식으로 데이터를 전송하는데 이용될 수도 있다.

송신기는 M 개의 데이터 스트림을 인코딩하여, T 개의 송신 안테나를 통해 병렬로 송신할 수도 있다. 수신기는 R 개의 수신 안테나를 통해 R 개의 수신된 심볼 스트림을 획득하고, MIMO 검출을 수행하여 M 개의 데이터 스트림을 분리해내고, 검출된 심볼 스트림에 대해 디코딩을 수행하여 송신된 데이터 스트림을 복구한다. 최적 성능을 달성하기 위해서, 수신기는, 수신기에서 이용가능한 모든 정보에 기초하여, 송신되었을 수도 있는 데이터 비트의 모든 가능한 시퀀스에 대해 다수의 가설 (hypothesis) 을 평가할 필요가 있다. 이러한 소모성 검색은 계산 집약적이고, 다수의 애플리케이션에 대해 금지나 다름없다.

그러므로, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서, 양호한 성능을 달성하면서, 감소된 복잡도로 검출 및 디코딩을 수행하는 기술에 대한 필요성이 존재한다.

개 요

양호한 성능을 달성하면서 감소된 복잡도로 검출 및 디코딩을 수행하는 기술이 본 명세서에 설명된다. 이들 기술은 후술되는 각종 감소된 복잡도의 검출 방식으로 구체화된다.

하나의 감소된 복잡도의 검출 방식에 있어서, 수신기는 송신기에 의해 송신된 M 개의 데이터 스트림에 대해 R 개의 수신된 심볼 스트림을 획득하고, 수신된 심볼에 대해 수신기 공간 처리 (receiver spatial processing) (또는 공간 정합 필 터링) 를 수행하여 검출된 심볼을 획득하고, D 개의 "최상" 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 계산을 수행하고, M-D 개의 나머지 데이터 스트림에 대해 공동으로 LLR 계산을 수행하는데, 일반적으로 M > D ≥ 1 이고, M > 1 이다. D 개의 최상 데이터 스트림은 신호대 잡음 및 간섭비 (SNR) 및/또는 다른 기준에 기초하여 선택될 수도 있다. 또다른 감소된 복잡도의 검출 방식에 있어서, 수신기는 D 개의 최상 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 LLR 계산을 수행하고, M-D 개의 나머지 데이터 스트림에 대해 공동으로 LLR 계산을 수행하고, 리스트 스피어 (list sphere) 검출, MCMC (Markov chain Monte Carlo), 또는 일부 다른 검색 기술을 이용하여 후보 가설에 대한 검색을 수행함으로써, 공동 LLR 계산을 위해 고려할 가설의 개수를 감소시킨다.

이들 검색 방식 모두에 있어서, D 개의 최상 데이터 스트림에 대해 스트림마다의 LLR 계산을 수행함으로써, 차원성 (dimensionality) 이 M 으로부터 M-D 로 감소된다. 차원성의 감소는, M-D 개의 나머지 데이터 스트림에 대한 공동 LLR 계산을 위해 고려할 가설의 개수를 실질적으로 감소시킬 수도 있다. 또한, 후보 가설에 대한 검색을 수행함으로써, 가설의 개수가 더 감소될 수도 있다. 이들 검출 방식은, ⑴ 검출 및 디코딩을 1 회 수행하는 싱글-패스 (single-pass) 수신기, 및 ⑵ 검출 및 디코딩을 반복적으로 수행하는 반복적 수신기에 이용될 수도 있다. 이들 검출 방식 및 다른 검출 방식은 상세하게 후술된다.

또한, 본 발명의 각종 양태 및 실시형태도 보다 상세하게 후술된다.

도면의 간단한 설명

본 발명의 특징 및 속성은 첨부 도면과 함께 취해지는 경우에 후술되는 상세한 설명으로 보다 명백해질 것이고, 이들 도면에서 동일한 참조부호는 그 전체에 걸쳐 동일한 구성요소를 식별한다.

도 1 은 송신기 및 수신기의 블록도이다.

도 2 는 송신기에서의 송신 (TX) 데이터 프로세서 및 TX 공간 프로세서의 블록도이다.

도 3 은 싱글-패스 수신기에 대한 수신 (RX) 공간 프로세서 및 RX 데이터 프로세서의 블록도이다.

도 4 는 반복적 수신기에 대한 RX 공간 프로세서 및 RX 데이터 프로세서의 블록도이다.

도 5 는 감소된 차원성의 검출 방식을 위한 흐름도이다.

도 6 은 감소된 차원성의 검출 방식을 위한 장치를 도시한 도면이다.

도 7 은 리스트 스피어 검출을 위한 대표적인 검색 트리를 도시한 도면이다.

도 8 은 감소된 차수의 검출 방식을 위한 흐름도이다.

도 9 는 감소된 차수의 검출 방식을 위한 장치를 도시한 도면이다.

상세한 설명

"대표적인" 이라는 단어는 본 명세서에서 "실시예, 실례, 또는 예시의 역할을 하는 것" 을 의미하는데 이용된다. 본 명세서에서 "대표적인" 것으로서 설 명된 임의의 실시형태 또는 설계는 반드시 다른 실시형태 또는 설계에 비해 바람직하거나 이로운 것으로서 구성되는 것은 아니다.

본 명세서에 설명된 검출 및 디코딩 기술은, 통신 채널을 통해 병렬로 다수의 데이터 스트림이 송신되는 각종 통신 시스템에 이용될 수도 있다. 예를 들어, 이들 방식은, 단일 주파수 서브대역을 갖는 MIMO 시스템, 다수의 서브대역을 갖는 MIMO 시스템, 코드 분할 다중 접속 (CDMA) 시스템, 주파수 분할 다중 접속 (FDMA) 시스템, 시분할 다중 접속 (TDMA) 시스템 등에 이용될 수도 있다. 다수의 서브대역은, 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM), 단일-캐리어 주파수 분할 다중 접속 (SC-FDMA), 또는 일부 다른 변조 방식으로 획득될 수도 있다. OFDM 및 SC-FDMA 는 전체 시스템 대역폭을 다수 (L 개) 의 직교 서브대역으로 분할하는데, 이 서브대역은 서브캐리어, 톤, 빈 등으로도 지칭된다. 각 서브대역은, 데이터와 함께 독립적으로 변조될 수도 있는 서브캐리어와 연관된다. 일반적으로, 변조 심볼은 주파수 도메인에서는 OFDM 으로 송신되고, 시간 도메인에서는 SC-FDMA 로 송신된다. 명쾌함을 위해, 대부분의 이하의 설명은 OFDM 을 이용하는 MIMO 시스템에 대한 것이다.

도 1 은 MIMO 시스템 (100) 에서의 송신기 (110) 및 수신기 (150) 의 일 실시형태의 블록도이다. 송신기 (110) 는 다수 (T 개) 의 안테나를 갖고, 수신기 (150) 는 다수 (R 개) 의 안테나를 갖는다. 다운링크 (또는 순방향 링크) 전송에 있어서, 송신기 (110) 는 기지국, 액세스 포인트, 노드 B 등의 부분일 수도 있고, 기지국, 액세스 포인트, 노드 B 등의 기능성의 일부 또는 전부를 포함할 수도 있다. 수신기 (150) 는 이동국, 사용자 단말기, 사용자 장비 등의 부분일 수도 있고, 이동국, 사용자 단말기, 사용자 장비 등의 기능성의 일부 또는 전부를 포함할 수도 있다. 업링크 (또는 역방향 링크) 전송에 있어서, 송신기 (110) 는 이동국, 사용자 단말기, 사용자 장비 등의 부분일 수도 있고, 수신기 (150) 는 기지국, 액세스 포인트, 노드 B 등의 부분일 수도 있다.

송신기 (110) 에서, TX 데이터 프로세서 (120) 는 데이터 소스 (112) 로부터 트래픽 데이터를 수신하고, 이 트래픽 데이터를 처리 (예를 들어, 포맷팅, 인코딩, 인터리빙, 및 심볼 매핑) 하여 데이터 심볼을 발생시키는데, 이 데이터 심볼은 트래픽 데이터에 대한 변조 심볼이다. TX 공간 프로세서 (130) 는 데이터 심볼과 파일럿 심볼을 다중화하는데, 이 파일럿 심볼은 파일럿에 대한 변조 심볼이다. 파일럿은 송신기 및 수신기 모두에 의해 사전에 공지되는 송신물이고, 트레이닝 신호 (training signal), 레퍼런스, 프리앰블 등으로 언급될 수도 있다. TX 공간 프로세서 (130) 는 송신기 공간 처리를 수행하고, T 개의 송신 심볼 스트림을 T 개의 송신기 유닛 (TMTR; 132a 내지 132t) 으로 제공한다. 각 송신기 유닛 (132) 은 이 송신 심볼 스트림을 처리 (예를 들어, OFDM 변조, 아날로그로의 변환, 필터링, 증폭 및 업컨버팅) 하여, 변조된 신호를 발생시킨다. 송신기 유닛 (132a 내지 132t) 으로부터의 T 개의 변조된 신호는 각각 안테나 (134a 내지 134t) 를 통해 송신된다.

수신기 (150) 에서, R 개의 안테나 (152a 내지 152r) 는 T 개의 변조된 신호를 수신하고, 각 안테나 (152) 는 수신된 신호를 각각의 수신기 유닛 (RCVR ; 154) 으로 제공한다. 각 수신기 유닛 (154) 은, 송신기 유닛 (132) 에 의해 수행된 처리에 상보적인 방식으로 이 수신된 신호를 처리하여 수신된 심볼을 획득하고, 트래픽 데이터에 대한 수신된 심볼을 RX 공간 프로세서 (160) 로 제공하고, 파일럿에 대한 수신된 심볼을 채널 프로세서 (194) 로 제공한다. 채널 프로세서 (194) 는 파일럿에 대한 수신된 심볼 (및 가능하게는 트래픽 데이터에 대한 수신된 심볼) 에 기초하여 송신기 (110) 로부터 수신기 (150) 로의 MIMO 채널의 응답을 추정하고, 이 채널 추정치를 RX 공간 프로세서 (160) 로 제공한다. RX 공간 프로세서 (160) 는 채널 추정치를 이용하여 트래픽 데이터에 대한 수신된 심볼에 대해 검출을 수행하고, 연판정 (soft decision) 을 제공하는데, 이는 후술되는 바와 같이 LLR 로 표현될 수도 있다. RX 데이터 프로세서 (170) 는 연판정을 추가 처리 (예를 들어, 디인터리빙 및 디코딩) 하여, 디코딩된 데이터를 데이터 싱크 (172) 로 제공한다. 검출 및 디코딩은 RX 공간 프로세서 (160) 및 RX 데이터 프로세서 (170) 를 통한 싱글-패스로, 또는 RX 공간 프로세서 (160) 와 RX 데이터 프로세서 (170) 사이에서 반복적으로 수행될 수도 있다.

수신기 (150) 는, 송신기 (110) 가 수신기 (150) 로의 데이터 송신을 제어하는 것을 돕기 위해 피드백 정보를 송신할 수도 있다. 피드백 정보는, 송신에 이용할 특정 송신 모드, 각 데이터 스트림에 이용할 특정 레이트나 패킷 포맷, 수신기 (150) 에 의해 디코딩된 패킷에 대한 긍정 응답 (ACK) 및/또는 부정 응답 (NAK), 채널 상태 정보 등, 또는 이들의 임의의 조합을 나타낼 수도 있다. 피드백 정보는, TX 시그널링 프로세서 (180) 에 의해 처리 (예를 들어, 인코딩, 인터 리빙, 및 심볼 매핑) 되고, TX 공간 프로세서 (182) 에 의해 파일럿 심볼과 다중화 및 공간적으로 처리되고, 송신기 유닛 (154a 내지 154r) 에 의해 추가 처리되어, R 개의 변조된 신호를 발생시키는데, 이 변조된 신호는 안테나 (152a 내지 152r) 를 통해 송신된다.

송신기 (110) 에서, R 개의 변조된 신호는 안테나 (134a 내지 134t) 에 의해 수신되고, 수신기 유닛 (132a 내지 132t) 의해 처리되고, RX 공간 프로세서 (136) 에 의해 공간적으로 처리되고, RX 시그널링 프로세서 (138) 에 의해 추가 처리 (예를 들어, 디인터리빙 및 디코딩) 되어, 피드백 정보를 복구하게 된다. 제어기/프로세서 (140) 는 수신된 피드백 정보에 기초하여 수신기 (150) 로의 데이터 송신을 제어한다. 채널 프로세서 (144) 는 수신기 (150) 로부터 송신기 (110) 로의 MIMO 채널의 응답을 추정할 수도 있고, TX 공간 프로세서 (130) 에 의해 이용된 공간 매핑 행렬을 도출할 수도 있다.

제어기/프로세서 (140 및 190) 는 송신기 (110) 및 수신기 (150) 각각에서의 동작을 제어한다. 메모리 (142 및 192) 는 송신기 (110) 및 수신기 (150) 각각을 위한 데이터 및 프로그램 코드를 저장한다.

도 2 는 송신기 (110) 에서의 TX 데이터 프로세서 (120) 및 TX 공간 프로세서 (130) 의 일 실시형태의 블록도이다. 이 실시형태에 있어서, 모든 데이터 스트림에 대해 공통 코딩 방식이 이용되고, 각 데이터 스트림에 대해 개별 코드 레이트 및 개별 변조 방식이 이용될 수도 있다. 명쾌함을 위해, 다음의 설명은, M 개의 데이터 스트림이 M 개의 공간 채널을 통해 송신된다고 가정한다.

TX 데이터 프로세서 (120) 내에서, 인코더 (220) 는 코딩 방식에 따라 트래픽 데이터를 인코딩하고, 코드 비트를 발생시킨다. 코딩 방식은 콘볼루션 코드 (convolution code), 터보 코드 (Turbo code), 저밀도 패리티 체크 (low density parity check; LDPC) 코드, 순환 잉여 검사 (CRC) 코드, 블록 코드 등, 또는 이들의 조합을 포함할 수도 있다. 역다중화기 (Demux ; 222) 는 코드 비트를 M 개의 스트림으로 역다중화 (또는 파싱 (parsing)) 하고, M 개의 코드 비트 스트림을 M 개의 처리 유닛 세트로 제공한다. 각 처리 유닛 세트는 천공 (puncture) 유닛 (224), 채널 인터리버 (226), 및 심볼 매퍼 (228) 를 포함한다. 각 천공 유닛 (224) 은 필요에 따라 코드 비트를 천공 (또는 삭제) 하여, 스트림에 대해 선택된 코드 레이트를 달성하고, 유지된 코드 비트를 연관된 채널 인터리버 (226) 로 제공한다. 각 채널 인터리버 (226) 는 인터리빙 방식에 기초하여 코드 비트를 인터리빙 (또는 재순서화) 하고, 인터리빙된 비트를 연관된 심볼 매퍼 (228) 로 제공한다. 인터리빙은, (도 2 에 도시되지 않은) 일부 또는 모든 데이터 스트림에 걸쳐, 또는 (도 2 에 도시된 바와 같이) 각 데이터 스트림에 대해 개별적으로 수행될 수도 있다.

각 심볼 매퍼 (228) 는 그 스트림에 대해 선택된 변조 방식에 따라 그 인터리빙된 비트를 매핑하고, 데이터 심볼 스트림

을 제공한다. 스트림

에 대한 심볼 매핑은, ⑴

비트 세트를 그룹화하여

비트 값을 형성함으로써 (여기서,

≥ 1), 또한 ⑵ 선택된 변조 방식에 대한 신호 콘스텔레이션에서의

개의 포인트 중 하나의 포인트에 대해 각

비트 값을 매핑함으로써 달성될 수도 있다. 각 매핑된 신호 포인트는 복소값이고, 데이터 심볼에 대응한다. 심볼 매핑은 그레이 매핑 (Gray mapping) 또는 넌-그레이 매핑 (non-Gray mapping) 에 기초할 수도 있다. 그레이 매핑을 이용하면, (수평 방향 및 수직 방향 모두에 있어서) 신호 콘스텔레이션에서의 이웃 포인트는 단지

비트 위치에서 하나의 비트 위치만큼 상이하다. 그레이 매핑은 보다 가능성이 큰 에러 이벤트에 대한 비트 에러의 수를 감소시키는데, 보다 가능성이 큰 에러 이벤트는 단 하나의 코딩된 비트가 오류있게 검출되는 경우에 올바른 위치에 근접한 위치에 매핑되는 수신된 심볼에 대응한다. 넌-그레이 매핑을 이용하면, 이웃 포인트는 2 이상의 비트 위치만큼 상이할 수도 있다. 넌-그레이 매핑은 코딩된 비트들 사이에 보다 큰 독립성을 야기할 수도 있고, 반복적인 검출 및 디코딩에 대한 성능을 향상시킬 수도 있다.

TX 공간 프로세서 (130) 내에서, 다중화기 (Mux ; 230) 는 심볼 매퍼 (228a 내지 228m) 로부터 M 개의 데이터 심볼 스트림을 수신하고, 데이터 심볼 및 파일럿 심볼을 각 심볼 주기에서 적절한 서브대역에 매핑한다. 행렬 승산기 (232) 는 각 서브대역

에 대한 데이터 심볼 및/또는 파일럿 심볼과 공간 매핑 행렬

을 승산하여, 그 서브대역에 대한 송신 심볼을 제공한다. 후술되는 바와 같이, 상이한 공간 매핑 행렬은 상이한 송신 모드에 이용될 수도 있고, 상이한 공간 매핑 행렬은 몇몇 송신 모드에 대한 상이한 서브대역에 이용될 수도 있다.

도 2 는 M 개의 데이터 스트림에 대해 공통 코딩 방식 및 개별 코드 레이트와 변조 방식이 이용될 수도 있는 일 실시형태를 도시한 도면이다. M 개의 데이터 스트림에 대해 상이한 천공 패턴을 이용함으로써, 이들 스트림에 대해 상이한 코드 레이트가 달성될 수도 있다. 또다른 실시형태에 있어서, 모든 데이터 스트림에 대해 공통 코딩 방식 및 공통 코드 레이트가 이용되고, M 개의 데이터 스트림에 대해 개별 변조 방식이 이용될 수도 있다. 또다른 실시형태에 있어서, 모든 M 개의 데이터 스트림에 대해 공통 코딩 방식, 공통 코드 레이트, 및 공통 변조 방식이 이용된다. 또다른 실시형태에 있어서, 각 데이터 스트림에 대해 선택된 코딩 및 변조 방식에 기초하여, 이 데이터 스트림이 처리된다. 일반적으로, 동일하거나 상이한 코딩 방식, 동일하거나 상이한 코드 레이트, 및 동일하거나 상이한 변조 방식이 M 개의 데이터 스트림에 이용될 수도 있다. 또한, 동일하거나 상이한 코딩 방식, 동일하거나 상이한 코드 레이트, 및 동일하거나 상이한 변조 방식이 서브대역에 걸쳐 이용될 수도 있다.

통상적으로, 송신기 (110) 는 각 패킷을 개별적으로 인코딩한다. 일 실시형태에 있어서, 다수 (예를 들어, 모두 M 개) 의 공간 채널을 통해 단일 패킷이 송신될 수도 있도록, M 개의 데이터 스트림이 공동으로 인코딩된다. 또다른 실시형태에 있어서, 각 패킷이 하나의 공간 채널을 통해 송신되도록, M 개의 데이터 스트림이 개별적으로 인코딩된다. 또다른 실시형태에 있어서, 몇몇 데이터 스트림은 공동으로 인코딩되는 한편, 나머지 데이터 스트림은 개별적으로 인코딩된다.

명쾌함을 위해, 다음의 설명은, 하나의 데이터 스트림이 각 공간 채널을 통해 송신된다고 가정한다. 따라서, "데이터 스트림" 및 "공간 채널" 이라는 용어는 대부분의 이하의 설명에서 교환가능하다. 데이터 스트림의 개수는 구성가능할 수도 있고, 채널 상태 및/또는 다른 인자에 기초하여 선택될 수도 있다. 명쾌함을 위해, 다음의 설명은, M 개의 데이터 스트림이 M 개의 공간 채널을 통해 송신된다고 가정한다.

도 3 은 싱글-패스 수신기에 대한 RX 공간 프로세서 (160a) 및 RX 데이터 프로세서 (170a) 의 블록도이다. RX 공간 프로세서 (160a) 및 RX 데이터 프로세서 (170a) 는 각각 도 1 의 수신기 (150) 에서의 RX 공간 프로세서 (160) 및 RX 데이터 프로세서 (170) 의 일 실시형태이다. 이 실시형태에 있어서, RX 공간 프로세서 (160a) 및 RX 데이터 프로세서 (170a) 는 RX 공간 프로세서 (160a) 및 RX 데이터 프로세서 (170a) 각각을 통한 싱글-패스로 검출 및 디코딩을 수행한다.

후술되는 바와 같이, RX 공간 프로세서 (160a) 내에서, 공간 필터 행렬 계산 유닛 (308) 은 채널 프로세서 (194) 로부터 채널 추정치를 수신하고, 송신기 (110) 에 의해 이용된 공간 매핑 행렬 및 채널 추정치에 기초하여 공간 필터 행렬을 도출한다. MIMO 검출기 (310) 는, R 개의 수신기 유닛 (154a 내지 154r) 으로부터 수신된 심볼을 획득하고, 채널 프로세서 (194) 로부터 채널 추정치를 획득하고, 공간 필터 행렬 계산 유닛 (308) 으로부터 공간 필터 행렬을 획득한다. MIMO 검출기 (310) 는 후술되는 바와 같이 검출을 수행하고, 데이터 송신에 이용된 각 심볼 주기에서 각 서브대역을 통해 송신되는 M 개의 데이터 심볼의 K 코드 비트에 대 해 K 개의 연판정을 제공한다. 연판정은 송신된 코드 비트의 추정치인 다중비트 값이다. 연판정은 LLR 로 표현될 수도 있고, 외인성 (extrinsic) LLR 로 언급될 수도 있다. M 개의 데이터 심볼이 하나의 심볼 주기에서 하나의 서브대역을 통해 송신되는 경우, K 는

으로 계산될 수도 있는데, 여기서

은 스트림

에 대한 데이터 심볼을 형성하는데 이용된 코드 비트의 개수이다. 모든 M 개의 데이터 스트림에 대해 동일한 변조 방식이 이용되는 경우, K 는

로 계산될 수도 있는데, 여기서

는 각 데이터 심볼에 대한 코드 비트의 개수이다.

RX 데이터 프로세서 (170a) 내에서, 채널 디인터리버 (316a 내지 316m) 는 M 개의 데이터 스트림에 대한 외인성 LLR 을 수신한다. 각 채널 디인터리버 (316) 는, 그 스트림에 대해 채널 인터리버 (226) 에 의해 수행된 인터리빙에 상보적인 방식으로 그 스트림에 대한 외인성 LLR 을 디인터리빙한다. 다중화기 (318) 는 채널 디인터리버 (316a 내지 316m) 로부터 디인터리빙된 LLR 을 다중화 (또는 일련화 (serialize)) 한다. 디코더 (320) 는 디인터리빙된 LLR 을 디코딩하여, 디코딩된 데이터를 제공한다. 검출 및 디코딩은 상세하게 후술된다.

도 4 는 반복적 수신기에 대한 RX 공간 프로세서 (160b) 및 RX 데이터 프로세서 (170b) 의 블록도이다. RX 공간 프로세서 (160b) 및 RX 데이터 프로세서 (170b) 는 각각 수신기 (150) 에서의 RX 공간 프로세서 (160) 및 RX 데이터 프로세서 (170) 의 또다른 실시형태이다. 이 실시형태에 있어서, RX 공간 프로세서 (160b) 및 RX 데이터 프로세서 (170b) 는 반복적으로 검출 및 디코딩을 수행한다.

RX 공간 프로세서 (160b) 내에서, 공간 필터 행렬 계산 유닛 (408) 은 송신기 (110) 에 의해 이용된 공간 매핑 행렬 및 채널 추정치에 기초하여 공간 필터 행렬을 도출한다. MIMO 검출기 (410) 는 R 개의 수신기 유닛 (154a 내지 154r) 으로부터 수신된 심볼을 획득하고, 채널 프로세서 (194) 로부터 채널 추정치를 획득하고, 공간 필터 행렬 계산 유닛 (408) 으로부터 공간 필터 행렬을 획득하고, 디코더 (420) 로부터 사전 (a priori) LLR 을 획득한다. 사전 LLR 은

으로 표시되고, 디코더 (420) 로부터의 사전 정보를 나타낸다. MIMO 검출기 (410) 는 후술되는 바와 같이 검출을 수행하고, 데이터 송신에 이용된 각 심볼 주기에서 각 서브대역을 통해 송신되는 M 개의 데이터 심볼의 K 코드 비트에 대해 K 개의 검출기 LLR 을 제공한다. 검출기 LLR 은

로 표시된다. K 개의 합산기 (412a 내지 412k) 는 검출기 LLR 로부터 사전 LLR 을 감산하여, 외인성 LLR 을 제공하는데, 이는

로 표시된다. 외인성 LLR 은 MIMO 검출기 (410) 로부터 디코더 (420) 로의 외인성 또는 신규 정보를 나타낸다.

RX 데이터 프로세서 (170b) 내에서, M-스트림 채널 디인터리버 (416) 는, 각 스트림에 대해 채널 인터리버 (226) 에 의해 수행된 인터리빙에 상보적인 방식으로 이 스트림에 대한 외인성 LLR 을 디인터리빙한다. 채널 디인터리버 (416) 는 도 3 에 도시된 M 개의 채널 디인터리버 (316a 내지 316m) 를 포함할 수도 있다. 다중화기 (418) 는 디인터리빙된 LLR 을 일련화하는데, 이 디인터리빙된 LLR 은

로 표시된다. 디코더 (420) 는 디인터리빙된 LLR 을 디코딩하여, 디코더 LLR 을 제공한다. 합산기 (422) 는 디코더 LLR 로부터 디인터리빙된 LLR 을 감산하여, 사전 LLR 을 제공하는데, 이는 다음의 반복을 위한 디코더 (420) 로부터 MIMO 검출기 (410) 로의 외인성 정보를 나타낸다. MIMO 검출기 (410) 에 대한 사전 LLR 은 역다중화기 (424) 에 의해 M 개의 스트림으로 역다중화된다. M-스트림 채널 인터리버 (426) 는 각 스트림에 대해 채널 인터리버 (226) 에 의해 수행된 것과 동일한 방식으로 이 스트림에 대한 사전 LLR 을 인터리빙한다. 채널 인터리버 (426) 는 도 2 에 도시된 M 개의 채널 인터리버 (226a 내지 226m) 를 포함할 수도 있다. 채널 인터리버 (426) 는 다음의 반복을 위해 인터리빙된 사전 LLR 을 MIMO 검출기 (410) 로 제공한다.

RX 공간 프로세서 (160b) 및 RX 데이터 프로세서 (170b) 는 임의의 횟수의 반복을 수행할 수도 있다. 일 실시형태에 있어서, RX 공간 프로세서 (160b) 및 RX 데이터 프로세서 (170b) 는 소정 횟수의 반복 (예를 들어, 4 회, 6 회, 8 회 이상의 반복) 을 수행한다. 또다른 실시형태에 있어서, RX 공간 프로세서 (160b) 및 RX 데이터 프로세서 (170b) 는 1 회의 반복을 수행한 다음, 패킷이 올바르게 디코딩되었는지 여부 및/또는 디코더 신뢰성 메트릭이 충분히 높은지 여부를 체크하고, 패킷이 오류있게 디코딩되었거나 디코더 신뢰성 메트릭이 낮은 경우에는 또다른 반복을 수행한다. 에러 검출은 CRC 및/또는 일부 다른 에러 검출 코드로 달성될 수도 있다. 따라서, RX 공간 프로세서 (160b) 및 RX 데이터 프로세서 (170b) 는 어떤 최대 횟수의 반복까지 가변 횟수의 반복 또는 고정 횟수의 반복을 수행할 수도 있다. 반복적 검출 및 디코딩은 상세하게 후술된다.

수신기 (150) 에서 수신된 심볼은,

[수학식 1]

(여기서,

)

으로 표현될 수도 있는데,

여기서,

은 서브대역

을 통해 송신된 M 개의 데이터 심볼을 갖는 M×1 벡터이고;

은 서브대역

에 대해 송신기 (110) 에 의해 이용된 T×M 공간 매핑 행렬이고;

은 서브대역

에 대한 R×T MIMO 채널 응답 행렬이고;

은 서브대역

에 대한 R×M 유효 MIMO 채널 응답 행렬이고;

은 서브대역

에 대한 R 개의 수신된 심볼을 갖는 R×1 벡터이고;

은 서브대역

에 대한 잡음의 R×1 벡터이다.

잡음은

의 공분산 행렬 및 제로 평균 벡터를 갖는 부가 백색 가우스 잡음 (additive white Gaussian noise: AWGN) 으로 가정될 수도 있는데, 여기서

은 잡음의 분산이고,

은 단위 행렬 (identity matrix) 이다. 유효 MIMO 채널 응답

은 송신기 (110) 에 의해 이용된 공간 매핑 행렬

및 실제 MIMO 채널 응답

을 포함한다.

일 실시형태에 있어서, MIMO 검출기 (예를 들어, MIMO 검출기 (310 또는 410)) 는, 각 서브대역에 대한 채널 추정치 및 수신된 심볼에 기초하여, 또한 이용가능한 경우에는 이 서브대역을 통해 송신된 데이터 심볼에 대한 사전 LLR 에 기초하여, 이 서브대역에 대해 개별적으로 검출을 수행한다. 또다른 실시형태에 있어서, MIMO 검출기는 다수의 서브대역에 대해 공동으로 검출을 수행한다. 디코더 (예를 들어, 디코더 (320 또는 420)) 는, 하나 또는 다수의 서브대역을 통해 송신될 수도 있는 패킷에 대한 LLR 시퀀스에 대해 디코딩을 수행한다. 명쾌함을 위해, 다음의 설명에서 서브대역 인덱스

이 생략된다.

패킷은 다수의 블록으로 분할될 수도 있는데, 각 블록은 K 코드 비트를 포함한다. 각 블록에 대한 K 코드 비트는 다음과 같이 M 개의 데이터 심볼에 매핑될 수도 있다:

[수학식 2]

여기서,

은 M 개의 데이터 심볼을 갖는 벡터이고;

은 하나의 블록에 대해 K 코드 비트를 갖는 벡터이고;

은 스트림

에 대한 데이터 심볼

을 형성하는데 이용된

코드 비트를 갖는 벡터이고;

(여기서,

,

) 은 벡터

에서의

번째 코드 비트이고;

(여기서,

) 는 벡터

에서의

번째 코드 비트이다.

주어진 비트 벡터

와 대응하는 데이터 벡터

사이에 일대일 매핑이 존재한다. 일반적으로,

는 주어진 서브대역을 통해 송신된 M 개의 데이터 심볼에 대해 동일하거나 상이할 수도 있고,

는 L 개의 서브대역에 대해 동일하거나 상이할 수도 있다.

[수학식 1] 에 나타낸 송신 방식에 대해 최적의 수신기는, 전체 패킷에 대해 공동으로 검출 및 디코딩을 수행하는 ML (maximum likelihood) 시퀀스 수신기이다. 이 최적의 수신기는, 패킷에 대한 OFDM 심볼, 서브대역 및 블록에 걸쳐 코딩 방식에 의해 도입된 상관의 지식을 이용하여, 이 패킷에서의 모든 데이터 비트에 대해 공동 판정 (joint decision) 을 수행할 것이다. 최적의 수신기는, 송신되었을 가능성이 가장 큰 시퀀스를 발견하기 위해서, 패킷에 대해 송신되었을 수도 있는 모든 가능한 데이터 비트의 시퀀스에 대해 소모성 검색을 수행할 것이다. 이 최적의 수신기는 엄청나게 복잡할 것이다.

예를 들어, 도 4 에 도시된 바와 같이 반복적으로 검출 및 디코딩을 수행하는 수신기는 보다 낮은 복잡도로 근사-최적 성능을 달성할 수 있다. 검출기 및 디코더는 코드 비트에 대해 연판정을 계산하고, 반복적인 방식으로 이 정보를 교환 하는데, 이는 반복 횟수의 수행으로 연판정의 신뢰성을 증가시킨다. MIMO 검출기 및 디코더 각각은 각종 방식으로 구현될 수도 있다.

일 실시형태에 있어서, MIMO 검출기는, 각 코드 비트에 대한 연판정을 제공하고, 각 코드 비트에 대한 에러 확률을 최소화하는 MAP (maximum a posteriori probability) 검출기이다. MAP 검출기는, 종종 LLR 로 표현되는 사후 확률 (a posteriori probability: APP) 의 형태로 연판정을 제공한다. 코드 비트

에 대한 검출기 LLR 인

은,

[수학식 3]

(여기서,

)

으로 표현될 수도 있고,

여기서,

은, 코드 비트

가 +1 의 주어진 수신 벡터

일 확률이고;

은, 코드 비트

가 -1 의 주어진 수신 벡터

일 확률이다.

검출기 LLR 은 다음과 같이 2 개의 부분으로 분리될 수도 있다:

[수학식 4]

여기서,

은 디코더나 가능하게는 다른 소스에 의해 MIMO 검출기로 제공된 코드 비트

에 대한 사전 LLR 이고,

은 MIMO 검출기에 의해 디코더로 제공된 코드 비트

에 대한 외인성 LLR 이다. 코드 비트

에 대한 사전 LLR 은,

[수학식 5]

으로 표현될 수도 있는데,

여기서,

은, 코드 비트

가 +1 일 확률이고;

은, 코드 비트

가 -1 일 확률이다.

MAP 검출기는 로그-MAP 검출기, 최대-로그-MAP 검출기, 또는 일부 다른 타입의 MAP 검출기일 수도 있다. 로그-MAP 검출기로부터의 외인성 LLR (로그-MAP LLR 로 지칭됨) 은,

[수학식 6]

으로 계산될 수도 있고,

여기서,

및

은 송신되었다고 가설된 벡터이고;

은 코드 비트

를 제외한 벡터

에서의 모든 코드 비트를 갖는 벡 터이고;

은

에서의 모든 코드 비트에 대한 사전 LLR 을 갖는 벡터이고;

은 유클리드 거리 비용 함수 (Euclidean distance cost function) 를 나타내고;

은 전치 행렬 (transpose) 을 표시한다.

[수학식 6] 은 로그-MAP 검출기로부터의 외인성 LLR 에 대한 일 표현을 나타낸다. 또한, 외인성 LLR 은 다른 형태로 표현될 수도 있다. 통상적으로, 수신기는, 유효 MIMO 채널 응답 행렬

의 추정치인

을 도출하고, LLR 계산시

을 이용한다. 단순화를 위해, 본 명세서에서의 설명은 채널 추정 에러가 없다고 가정하므로,

=

이다.

[수학식 6] 은 송신된 비트 벡터

에서의 각 코드 비트에 대해 평가된다. 각 코드 비트

에 대해, 벡터

에 대해 송신되었을 수도 있는 코드 비트의 모든 가능한 시퀀스

(또는 코드 비트 값의 모든 가능한 조합) 에 대한

개의 가설 비트 벡터

이 고려된다.

개의 가설 비트 벡터

은

= +1 을 갖고, 다른

개의 가설 비트 벡터

은

= -1 을 갖는다. 각 가설 비트 벡터

은 대응하는 가설 데이터 벡터

을 갖는다. 합산 내의 표현이 각 가설 비트 벡터

에 대해 계산되어, 이 비트 벡터에 대한 결과를 획득하 게 된다.

= +1 을 갖는

개의 가설 비트 벡터

에 대한 결과가 합산되어, 분자에 대한 전체 결과를 획득하게 된다.

= -1 을 갖는

개의 가설 비트 벡터

에 대한 결과가 합산되어, 분모에 대한 전체 결과를 획득하게 된다. 코드 비트

에 대한 로그-MAP LLR 은, 분자에 대한 전체 결과를 분모에 대한 전체 결과로 제산한 것의 자연 로그 (ln) 와 같다.

최대-로그-MAP 검출기는 [수학식 6] 에서의 로그-MAP LLP 에 근사하고, 다음과 같이 최대-로그-MAP LLR 을 제공한다:

[수학식 7]

.

[수학식 7] 에서의 최대-로그-MAP 근사값은 [수학식 6] 에서의 합산을

연산으로 대체한다. 통상적으로, 최대-로그-MAP 근사값을 이용하는 것에서 단지 성능에서의 작은 열화만이 기인한다. 또한, [수학식 6] 에서의 로그-MAP LLR 의 다른 근사값이 이용될 수도 있다.

[수학식 6] 에서의 로그-MAP 검출기 및 [수학식 7] 에서의 최대-로그-MAP 검출기는 벡터

에서의 수신된 심볼에 대해 공동 판정을 수행하고, 이들 수신된 심볼과 연관된 코드 비트에 대한 외인성 LLR 을 계산한다. 최적으로 외인성 LLR 을 계산하기 위해서, 각 MAP 검출기는 벡터

에 대해 송신되었을 수도 있는 데이터 심볼의 모든 가능한 조합에 대해 소모성 검색을 수행한다. 이 소모성 검색은 계산 집약적이고, 다수의 애플리케이션에 대해 금지나 다름없다. LLR 계산의 복잡도는 로그-MAP 검출기 및 최대-로그-MAP 검출기 모두에 대해 송신된 비트 벡터

에서의 비트 개수 (K) 에서 지수적이다. 특히, 각 코드 비트

에 대한

개의 가설이 로그-MAP 검출기 및 최대-로그-MAP 검출기 모두에 의해 고려된다. 감소된 복잡도를 갖는 각종 검출 방식이 후술된다.

계산 복잡도를 감소시키기 위해서, 수신기는 수신된 심볼에 대해 수신기 공간 처리 (또는 공간 정합 필터링) 를 수행하여 검출된 심볼을 획득할 수도 있고, 그런 다음 각 검출된 심볼에 대해 독립적으로 LLR 계산을 수행할 수도 있다. 검출된 심볼은 송신기에 의해 송신된 데이터 심볼의 추정치이다. 수신기는, ZF (zero-forcing) 기술, MMSE (minimum mean square error) 기술, MRC (maximal ratio combining) 기술, 또는 일부 다른 기술에 기초하여 수신기 공간 처리를 수행할 수도 있다. 공간 필터 행렬은 다음과 같이 ZF 기술, MMSE 기술, 또는 MRC 기술에 기초하여 도출될 수도 있다:

[수학식 8]

[수학식 9]

[수학식 10]

여기서,

이고;

,

및

은 각각 ZF 기술, MMSE 기술, 및 MRC 기술에 대한 M×R 공간 필터 행렬이고;

은 켤레 전치 행렬을 표시한다.

수신기 공간 처리는,

[수학식 11]

으로 표현될 수도 있고,

여기서,

은

,

또는

와 같을 수도 있고;

은 검출된 심볼의 M×1 벡터이고, 데이터 벡터

의 추정치이다.

LLR 계산은 각 검출된 심볼에 대해 독립적으로 수행될 수도 있다. 최대-로그-MAP 검출기를 이용하여 다음과 같이 각 검출된 심볼

의

코드 비트에 대해 외인성 LLR 이 계산될 수도 있다:

[수학식 12]

여기서,

은

의

번째 요소이고;

은 송신된 데이터 심볼

에 대한 가설 데이터 심볼이고;

은 코드 비트

를 제외한 데이터 심볼

에 대한 모든 코드 비트를 갖는 벡터이고;

은

에서의 모든 코드 비트에 대한 사전 LLR 을 갖는 벡터이고;

은 코드 비트

에 대한 외인성 LLR 이다.

[수학식 12] 는 각 송신된 비트 벡터

에서의 각 코드 비트에 대해 평가되고, 여기서

이다. 비트 벡터

에서의 각 코드 비트

에 대해, 벡터

에 대한

개의 가설 비트 벡터

이 고려된다. 각 가설 비트 벡터

은 대응하는 가설 데이터 심볼

을 갖는다. 각 가설 비트 벡터

에 대해

연산 내의 표현이 계산되어, 이 벡터에 대한 결과를 획 득하게 된다.

= +1 을 갖는

개의 가설 비트 벡터

에 대한 결과는 제 1

연산에서 이용된다.

= -1 을 갖는

개의 가설 비트 벡터

에 대한 결과는 제 2

연산에서 이용된다.

수신기 공간 처리의 복잡도는 데이터 스트림의 개수 (M) 에 선형이고, 신호 콘스텔레이션 크기에 종속하지 않는다. 동일한 변조 방식이 모든 M 개의 데이터 스트림에 대해 이용된다고 가정하면, 스트림마다에 기초하여 외인성 LLR 을 계산하는 것은 평가할 가설의 개수를

개로부터

개로 감소시킨다. 스트림마다의 LLR 계산은 실질적으로 계산 복잡도를 감소시킬 수도 있지만, 원하는 것보다 높은 성능 열화를 야기할 수도 있다.

일 양태에 있어서, 수신기는 수신된 심볼에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여 검출된 심볼을 획득하고, D 개의 최상 검출된 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR 계산을 수행하고, M-D 개의 나머지 검출된 심볼에 대해 공동으로 LLR 계산을 수행하는데, 여기서 M > D ≥ 1 이다. D 개의 최상 검출된 심볼은 최고 SNR 을 갖는 D 개의 데이터 스트림에 대한 것일 수도 있고, 최소 SNR 편차를 갖는 D 개의 데이터 스트림에 대한 것일 수도 있고, 가장 강건한 코딩을 갖는 D 개의 데이터 스트림에 대한 것일 수도 있다. 이 검출 방식은 감소된 차원성의 검출 방식으로 언급되고, 도 3 에 도시된 싱글-패스 수신기 및 도 4 에 도시된 반복적 수신기에 이용될 수도 있다.

수신기는 R 개의 수신된 심볼에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여, (모든 M 개의 검출된 심볼 대신에) D 개의 최상 검출된 심볼을 획득할 수도 있다. 차원 D×R 의 감소된 공간 필터 행렬

은 감소된 채널 응답 행렬

에 기초하여 도출될 수도 있다. 행렬

은 R×D 의 차원을 갖고, D 개의 최상 검출된 심볼에 대응하는

의 D 개의 열을 포함한다. D 개의 최상 검출된 심볼에 대한 수신기 공간 처리는 계산적으로 보다 덜 복잡하다.

수신기는, 예를 들어 [수학식 12] 에 나타낸 최대-로그-MAP 검출기 또는 일부 다른 타입의 검출기에 기초하여, D 개의 최상 검출된 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR 계산을 수행할 수도 있다. 수신기는 각종 방식으로 M-D 개의 나머지 검출된 심볼에 대해 공동 LLR 계산을 수행할 수도 있다.

일 실시형태에 있어서, D 개의 최상 검출된 심볼을 고려함으로써, 수신기는 나머지 검출된 심볼에 대해 공동 LLR 계산을 수행한다. 이 실시형태에 있어서, D 개의 최상 검출된 심볼에 대해 경판정 (hard decision) 이 이루어진다. 주어진 검출된 심볼

에 대한 경판정

은,

에 이용된 신호 콘스텔레이션에서의 모든 변조 심볼 중에서

까지의 거리가 가장 가까운 변조 심볼이다. 그 다음에, 수신기는, 예를 들어 [수학식 7] 에 나타낸 최대-로그-MAP 검출기 또는 일부 다른 타입의 검출기에 기초하여, 나머지 검출된 심볼에 대한 코드 비트에 대해 외인성 LLR 을 계산한다. 이 LLR 계산에 있어서, D 개의 최상 검출된 심볼은 이들 검출된 심볼에 대해 결정된 경판정으로 강제되거나 고정된다. 그에 따라, D 개의 최상 검출된 심볼이

의 인덱스를 갖는다고 가정하 면, 평가할 가설의 개수는

개로부터

개로 감소한다.

또다른 실시형태에 있어서, 수신기는 D 개의 최상 검출된 심볼을 고려하지 않고 나머지 검출된 심볼에 대해 공동 LLR 계산을 수행한다. 이 실시형태에 있어서, 수신기는

에 대한 감소된 행렬뿐만 아니라,

,

및

에 대한 감소된 벡터를 형성한다. 감소된 벡터 및 행렬은 나머지 검출된 심볼에 대응하는 요소만을 포함한다. 그 다음에, 수신기는, 예를 들어 [수학식 7] 에 나타낸 최대-로그-MAP 검출기 또는 일부 다른 타입의 검출기에 기초하여, 나머지 검출된 심볼에 대한 코드 비트에 대해 외인성 LLR 을 계산한다. 감소된 벡터 및 행렬은 LLR 계산에 이용된다. 그에 따라, 평가할 가설의 개수 및 각 가설에 대한 계산 모두가 감소된다.

일 실시형태에 있어서, D 는, 복잡도, 성능, 및/또는 다른 고려사항 사이의 트레이드오프에 기초하여 선택될 수도 있는 고정값이다. 또다른 실시형태에 있어서, D 는, 선택된 송신 모드, 채널 상태 (예를 들어, 데이터 스트림에 대한 SNR) 및/또는 다른 인자에 기초하여 선택될 수도 있는 구성가능한 값이다. D 는 적응적일 수도 있고, 패킷마다, 프레임마다, 서브대역마다, 또는 일부 다른 방식으로 선택될 수도 있다.

감소된 차원성의 검출 방식은, [수학식 6] 및 [수학식 7] 에 나타낸 소모성 검출 방식보다 낮은 복잡도로 양호한 성능을 제공할 수도 있다. 감소된 차원성의 검출 방식은, 몇몇 데이터 스트림이 높은 SNR 및/또는 낮은 주파수 선택도를 준 수하고, 나머지 데이터 스트림이 보다 낮은 SNR 및/또는 보다 높은 주파수 선택도를 준수하는 데이터 송신에 적합할 수도 있다. 주파수 선택도는 주파수에 걸친 채널 이득에서의 편차를 언급하고, 이는 주파수에 걸친 SNR 편차를 야기한다. 감소된 차원성의 검출 방식은, D 개의 최상 데이터 스트림에 대해 높은 SNR 및/또는 낮은 주파수 선택도를 이용하여, 계산 복잡도를 감소시킨다. 보다 낮은 SNR 및/또는 보다 높은 주파수 선택도를 갖는 나머지 데이터 스트림에 대해 근사-최적 검출이 수행되어, 모든 M 개의 데이터 스트림에 대해 스트림마다의 LLR 계산을 수행하는 검출 방식보다 성능을 향상시키게 된다.

도 5 는 감소된 차원성의 검출 방식에 기초하여 검출 및 디코딩을 수행하는 프로세스 (500) 를 도시한 도면이다. (예를 들어, ZF 또는 MMSE 기술에 기초하여) 다수의 데이터 스트림에 대한 수신된 심볼에 대해 수신기 공간 처리가 수행되어, 검출된 심볼을 획득하게 된다 (블록 512). 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 검출이 수행되어, 이 스트림에 대한 연판정을 획득하게 된다 (블록 514). 나머지 데이터 스트림에 대해 공동으로 검출이 수행되어, 이들 스트림에 대한 연판정을 획득하게 된다 (블록 516). 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대한 연판정 (예를 들어, 외인성 LLR) 이, 이 스트림에 대한 검출된 심볼, 및 만약 있다면 디코더로부터의 사전 정보 (예를 들어, 사전 LLR) 에 기초하여, 독립적으로 도출될 수도 있다. 나머지 데이터 스트림에 대한 연판정은, 수신된 심볼, 및 만약 있다면 사전 정보에 기초하여, 공동으로 도출될 수도 있다. 다수의 데이터 스트림에 대한 연판정이 디코딩되어, 검출기에 대한 사전 정보를 획득할 수도 있다 (블록 518).

그 다음에, 검출 및 디코딩의 또다른 반복을 수행할지 여부에 대한 판정이 이루어진다 (블록 520). 블록 520 에 대한 대답은, 싱글-패스 수신기에 대해서는 1 회의 반복 이후에 '아니오' 이고, 반복적 수신기에 대해서도 종료 조건에 직면한 경우에 '아니오' 이다. 블록 520 에 대한 대답이 '예' 인 경우에는, 다음의 반복에서의 검출을 위해 사전 정보가 이용되고 (블록 522), 프로세스는 블록 514 로 복귀한다. 블록 520 에 대한 대답이 '아니오' 인 경우에는, 검출기로부터의 연판정이 추가 처리되어, 디코딩된 데이터를 획득하게 된다 (블록 524). 또한, 블록 520 이전에 연판정이 디코딩될 수도 있고, 이 디코딩 결과가 블록 520 에서 이용되어, 또다른 반복을 수행할지 여부를 판정할 수도 있다.

패킷은 인코딩되어, 다수의 데이터 스트림을 통해 송신될 수도 있는 다수의 서브패킷으로 역다중화될 수도 있다. 각 서브패킷 또는 각 데이터 스트림에 대해 CRC 가 이용될 수도 있다. 이 경우, 각 검출된 데이터 스트림에 대한 CRC 는 블록 514 이후에 체크될 수도 있고, 블록 514 에서 검출된 임의의 데이터 스트림(들) 에 대한 CRC 가 실패한 경우에는 후속 처리가 종료될 수도 있다.

도 6 은 감소된 차원성의 검출 방식에 기초하여 검출 및 디코딩을 수행하기 위한 장치 (600) 를 도시한 도면이다. 이 장치 (600) 는, 다수의 데이터 스트림에 대한 수신된 심볼에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여, 검출된 심볼을 획득하기 위한 수단 (블록 612); 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 검출을 수행하여, 이 스트림에 대한 연판정을 획득하기 위한 수단 (블록 614); 나 머지 데이터 스트림에 대해 공동으로 검출을 수행하여, 이들 스트림에 대한 연판정을 획득하기 위한 수단 (블록 616); 다수의 데이터 스트림에 대한 연판정을 디코딩하여, 사전 정보를 획득하기 위한 수단 (블록 618); 적용가능한 경우, 사전 정보를 이용하여 검출 및 디코딩의 부가적인 반복을 수행하기 위한 수단 (블록 620); 연판정을 처리하여, 디코딩된 데이터를 획득하기 위한 수단 (블록 622) 을 포함한다.

공동 LLR 계산시 고려할 가설의 개수는, 스피어 디코딩, 스피리컬 디코딩 (spherical decoding) 등으로도 언급되는 리스트 스피어 검출 (LSD) 을 이용하여 후보 가설에 대한 검색을 수행함으로써 감소될 수도 있다. 리스트 스피어 검출은 [수학식 6] 에서의 로그-MAP 검출기, [수학식 7] 에서의 최대-로그-MAP 검출기, 및 다른 타입의 검출기에 대한 복잡도를 감소시키는데 이용될 수도 있다. 리스트 스피어 검출은, 비용 함수에 기초하여 가능성이 보다 적은 가설을 폐기함으로써, 검출기의 검색 공간을 감소시키려고 한다. 일례로서, 로그-MAP 검출기 및 최대-로그-MAP 검출기는 다음의 조건을 만족시키는 가설만을 고려할 수도 있다:

[수학식 13]

여기서,

은 비용 함수이고,

은 고려사항으로부터 가설을 폐기하거나 유지하는데 이용된 스피어 반경 또는 임계치이다.

[수학식 13] 에서의 비용 함수는 다음과 같이 전개될 수도 있다:

[수학식 14]

여기서,

는

의 QR 분해로부터 획득된 상삼각 행렬 (upper triangular matrix) 이고;

는 상수인데, 이는

의 함수가 아니기 때문에 생략될 수도 있다.

유효 MIMO 채널 응답 행렬

에 대해 QR 분해가 수행되어, 정규직교 (orthonormal) 행렬

, 상삼각 행렬

, 또는

(여기서,

) 을 획득할 수도 있다. 상삼각 행렬

은 메인 대각선 아래에 0 을 포함한다. [수학식 14] 에서의 4 번째 등호는 다음에 기초하여 획득될 수도 있다:

.

[수학식 14] 에서의 비용 함수에 대해, 검출된 심볼이 검색을 위한 중심점으로 이용될 수도 있다. 그러면, 비용 함수는,

[수학식 15]

으로 표현될 수도 있고, 여기서

은 임의의 수신기 공간 처리 기술 (예를 들어, ZF 또는 MMSE) 에 기초하여 [수학식 11] 로부터 획득될 수도 있다. [수학식 15] 에서의 비용 함수가 벡터

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가설 데이터 벡터

에 대해 계산되어, 이들

개의 가설에 대한

개의 비용값을 획득할 수도 있다. 예를 들어, [수학식 6] 또는 [수학식 7] 에서, LLR 계산을 위해

이하의 비용값을 갖는 가설 데이터 벡터가 고려될 수도 있다.

상삼각 행렬

의 구조가 이용되어, 비용 함수를 계산할 가설의 개수를 감소시킬 수도 있다. [수학식 15] 는 다음과 같이 전개될 수도 있다:

[수학식 16]

.

M = 4 인 경우, [수학식 16] 은,

[수학식 17]

으로 표현될 수도 있는데, 여기서

,

이다.

[수학식 17] 은 임의의 M 값에 대해 다음과 같이 일반화될 수도 있다:

[수학식 18]

[수학식 19]

.

[수학식 18] 및 [수학식 19] 에 나타낸 바와 같이, 비용 함수는 M 개의 항

내지

의 합으로 분해될 수도 있다. 항

은 스트림 M 에 대해 검출된 심볼

에만 종속하고, 항

은 스트림 M-1 및 M 에 대해 검출된 심볼

및

에 종속하고, 항

은 모든 M 개의 스트림에 대해 검출된 심볼

내지

에 종속한다.

비용 함수는, 제 1 레벨에 대해 최종 항

에서 시작하여, 각 레벨에 대해 하나의 항

씩, M 개의 레벨에서 증분 계산될 수도 있다. 이는

에서 시작하는 [수학식 18] 에서의

에 대한 역 합산으로 표시된다. 각 레벨에 있어서,

는 이 레벨에 대해 적용가능한 모든 가설에 대해 계산되고, 비용 함수는 업데이트된다.

비용 함수는,

에서 시작하여

에서 끝나도록, 한번에 하나의 부가적인 심볼을 고려함으로써, 계산될 수도 있다. 검색 성능을 향상시키기 위해서,

이 (예를 들어, 최고 SNR 을 갖는) 최상 스트림에 대응하고,

이 (예를 들어, 최저 SNR 을 갖는) 최악 스트림에 대응하도록, 스트림이 정렬될 수도 있다. 수신된 벡터

및 채널 응답 행렬

이 재순서화되어, 검출된 벡터

에 대해 원하는 순서화를 달성할 수도 있다.

각종 방식으로 LSD 검색이 수행될 수도 있다. 제 1 실시형태에 있어서,

이하의 비용값을 갖는 모든 가설은 유지되고, 다른 모든 가설은 폐기된다. 제 2 실시형태에 있어서, 각 레벨에서 단지 B 개의 최상 가설만이 유지되고, 다른 모든 가설은 폐기된다. 이들 실시형태 모두에 있어서, 높은 비용값을 갖는 가설을 폐기함으로써, 고려할 가설의 총 개수가 감소된다.

다음과 같이 LSD 검색이 수행될 수도 있다. 제 1 레벨에 있어서, 데이터 심볼

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가설 데이터 심볼

으로 리스트

이 형성된다. [수학식 19] 에 나타낸 바와 같이 리스트

에서의

개의 가설 데이터 심볼

에 대해

이 계산되어,

개의 비용값을 획득하게 된다. 제 1 실시형태에 있어서,

이하의 비용값을 갖는 모든 가설 데이터 심볼이 유지되고, 후보 리스트

에 저장된다. 제 2 실시형태에 있어 서,

이하의 최저 비용값을 갖는 최대 B 개의 가설 데이터 심볼이 유지되고, 후보 리스트

에 저장된다. 제 2 실시형태에 있어서,

이하의 비용값을 갖는 가설 데이터 심볼은, 이들 비용값이 B 개의 최저 비용값 중에 존재하지 않는 경우에 폐기될 수도 있다. 이들 실시형태 모두에 있어서, 다른 모든 가설 데이터 심볼은 폐기되는데, 이는 폐기된 심볼을 포함하는 모든 가설 데이터 벡터

을 제거하는 효과를 갖는다.

제 2 레벨에 있어서, 데이터 심볼

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가설 데이터 심볼

으로 리스트

이 형성된다. 모든 유효 가설 심볼 쌍

에 대해

이 계산되고

과 합산되어, 이들 가설 심볼 쌍에 대한 비용값을 획득하게 된다. 유효 가설 심볼 쌍은, 후보 리스트

에서의 각 심볼과 리스트

에서의 각 심볼의 모든 가능한 조합을 포함한다. 업데이트된 비용값은,

으로 계산될 수도 있다. 제 1 실시형태에 있어서,

이하의 비용값을 갖는 모든 가설 심볼 쌍이 유지되고, 후보 리스트

에 저장된다. 제 2 실시형태에 있어서,

이하의 최저 비용값을 갖는 최대 B 개의 가설 심볼 쌍이 유지되고, 후보 리스트

에 저장된다. 이들 실시형태 모두에 있어서, 다른 모든 가설 심볼 쌍은 폐기된다.

나머지 레벨 각각도 유사한 방식으로 평가될 수도 있다. 데이터 심볼

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가설 데이터 심볼

으로 리스트

가 형성된다. 모든 유효 가설 심볼 세트

에 대해

가 계산되고

내지

과 합산되어, 이들 가설 심볼 세트에 대한 비용값을 획득하게 된다. 유효 가설 심볼 세트는, 후보 리스트

에서의 각 심볼과 리스트

으로 계산될 수도 있다. 제 1 실시형태에 있어서,

이하의 비용값을 갖는 모든 가설 심볼 세트가 유지되고, 후보 리스트

에 저장된다. 제 2 실시형태에 있어서,

이하의 최저 비용값을 갖는 최대 B 개의 가설 심볼 세트가 유지되고, 후보 리스트

에 저장된다. 이들 실시형태 모두에 있어서, 다른 모든 가설 심볼 세트는 폐기된다.

모든 M 개의 레벨이 평가된 이후에, 예를 들어 최대-로그-MAP 검출기에 기초하여, 후보 리스트

에 저장된 모든 가설에 대해 다음과 같이 외인성 LLR 이 계산될 수도 있다:

[수학식 20]

여기서,

은 후보 리스트

의 서브세트이고,

= +1 인 가설을 포함하고;

은 후보 리스트

의 서브세트이고,

= -1 인 가설을 포함한다.

또한, 로그-MAP 검출기 또는 일부 다른 타입의 검출기에 기초하여, 외인성 LLR 이 계산될 수도 있다. 후보 가설에 대해 이미 계산된 비용값이 이들 가설에 대한 외인성 LLR 을 계산하는데 이용될 수도 있다. 명쾌함을 위해, 전술한 설명은 상이한 레벨에 대해 상이한 후보 리스트를 이용한다. 모든 M 개의 레벨에 대해 단일 후보 리스트

가 이용될 수도 있고, 각 레벨에서 업데이트될 수도 있다.

도 7 은 각 레벨에서 B 개의 최상 가설을 유지하는 제 2 실시형태에 대한 대표적인 검색 트리를 도시한 도면이다. 이 실시예에 있어서, M = 4 이고, 4 개의 항

내지

가 계산되고, B = 2 이고, 후보 리스트

는 각 레벨에서 최대 2 개의 최상 가설을 포함한다.

= 4 를 갖는 제 1 레벨에 있어서, 도 7 에서

내지

로 표시되는, 데이터 심볼

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가능한 데이터 심볼에 대한

개의 가설에 대해

가 계산된다. 2 개의 최상 가설은 블랙 노드로 도시되어 있다.

= 3 을 갖는 제 2 레벨에 있어서, 데이터 심볼

및

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가능한 심볼 쌍에 대한

개의 가설에 대해

이 계산된다. 2 개의 최상 가설은 블랙 노드로 도시되어 있다.

= 2 를 갖는 제 3 레벨에 있어서, 데이터 심볼

,

및

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가능한 심볼 세트에 대한

개의 가설에 대해

= 1 을 갖는 최종 레벨에 있어서, 데이터 심볼

,

및

에 대해 송신되었을 수도 있는

개의 가능한 심볼 세트에 대한

개의 가설에 대해

이 계산된다. 2 개의 최상 가설은 블랙 노드로 도시되어 있다. 최저 비용값을 산출하는 심볼 세트는 굵은 선으로 도시되어 있다.

일 실시형태에 있어서, 리스트

에 저장할 후보 가설의 개수는, 검출 성능, 복잡도, 및/또는 다른 고려사항 사이의 트레이드오프에 기초하여 선택될 수도 있는 고정값이다. 이 고정값 (B) 은 전술한 바와 같이 각 레벨에 대한 것일 수도 있다. 또한, 이 고정값은 주어진 레벨의 각 노드에 대한 것일 수도 있는데, 이 경우 레벨마다

개의 가설이 고려된다. 또다른 실시형태에 있어서, 후보 가설의 개수는 구성가능하고, 신호 콘스텔레이션 크기, 반복 횟수, 검출 성능, 복잡도, 및/또는 다른 고려사항에 기초하여 선택될 수도 있다. 예를 들어, 보다 큰 신호 콘스텔레이션에 대해 보다 많은 후보 가설이 저장되어 LLR 계산시 충분한 정확성을 보장하도록, B 는 신호 콘스텔레이션 크기의 함수일 수도 있다. 또한, B 는 어떤 최소값 (예를 들어,

= 2 ) 이상으로 강제될 수도 있 는데, 이는 각 레벨에서 적어도

개의 후보 가설이 저장된다는 것을 보장한다.

리스트 스피어 검출에 대한 비용을 계산하는 2 가지 실시형태가 전술되었다. 또한, 다른 방식으로 비용 계산이 수행될 수도 있다.

리스트 스피어 검출은 LLR 계산을 위해 고려할 가설의 개수를 감소시키는 일 검색 기술이다. 또한, LLR 계산을 위한 가설의 개수를 감소시키는데 다른 기술이 이용될 수도 있다. 또다른 실시형태에 있어서, MCMC (Markov chain Monte Carlo) 기술이 후보 가설의 리스트를 발생시키는데 이용된다. MCMC 기술은 순차적인 방식으로 데이터 벡터

에서의 M 개의 요소를 고려하고, 각 요소에 대해 하나의 가설을 평가하고, 다수의 반복 동안 이들 M 개의 요소를 순환한다. 리스트 스피어 검출 기술 및 MCMC 기술은 본 발명이 속하는 기술분야에서 공지되어 있고, 각종 논문에 기술되어 있다.

또다른 양태에 있어서, 수신기는 D 개의 최상 검출된 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR 계산을 수행하고, M-D 개의 나머지 검출된 심볼에 대해 공동으로 LLR 계산을 수행하고, LSD, MCMC, 또는 일부 다른 검색 기술을 이용하여 검색을 수행함으로써, 공동 LLR 계산을 위해 고려할 가설의 개수를 감소시킨다. 이 검출 방식은 감소된 차수의 검출 방식으로 언급되고, 도 3 에 도시된 싱글-패스 수신기 및 도 4 에 도시된 반복적 수신기에 이용될 수도 있다. 감소된 차수의 검출 방식에 있어서, D 개의 최상 스트림에 대해 스트림마다의 LLR 계산을 수행함으로써, 차원성이 M 으로부터 M-D 로 감소되고, 검색을 수행함으로써, M-D 개의 나머지 스트 림에 대해 고려할 가설의 개수가

의 상한으로부터 감소될 수도 있다. D 는, 채널 상태 (예를 들어, SNR) 및/또는 다른 인자에 기초하여 적응적으로 선택될 수도 있다. LSD 검색의 중심점에 대해 이용된 검출된 심볼을 제공하는 수신기 공간 처리로부터 SNR 정보가 손쉽게 획득될 수도 있다.

도 8 은 감소된 차수의 검출 방식에 기초하여 검출 및 디코딩을 수행하는 프로세스 (800) 를 도시한 도면이다. 수신된 심볼 세트 (예를 들어, 벡터

) 에 대해 수신기 공간 처리가 수행되어, MIMO 채널을 통해 송신된 데이터 심볼 세트 (예를 들어, 벡터

) 에 대해 검출된 심볼 세트 (예를 들어, 벡터

) 를 획득하게 된다 (블록 812). 대응하는 검출된 심볼, 및 만약 있다면 디코더로부터의 사전 LLR 에 기초하여, 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 외인성 LLR 계산이 계산된다 (블록 814). 예를 들어, LSD, MCMC, 또는 일부 다른 기술을 이용하여 검색을 수행함으로써, 나머지 데이터 심볼에 대한 후보 가설 리스트가 결정된다 (블록 816). 각 후보 가설은, 나머지 데이터 심볼에 대해 송신되었다고 가설된 심볼의 상이한 조합에 대응한다. 그 다음에, 후보 가설 리스트를 이용하여 나머지 데이터 심볼에 대한 외인성 LLR 이 계산된다 (블록 818). 모든 데이터 심볼에 대한 외인성 LLR 이 디코딩되어, 검출기에 대한 사전 LLR 을 획득하게 된다 (블록 820).

그 다음에, 검출 및 디코딩의 또다른 반복을 수행할지 여부가 판정된다 (블록 822). 대답이 '예' 인 경우에는, 다음의 반복에서의 검출기의 LLR 계산을 위해 사전 LLR 이 이용되고 (블록 824), 프로세스는 블록 814 로 복귀한다. 대답이 '아니오' 인 경우에는, 검출기로부터의 외인성 LLR 이 처리되어, 디코딩된 데이터를 획득하게 된다 (블록 826).

도 9 는 감소된 차수의 검출 방식에 기초하여 검출 및 디코딩을 수행하기 위한 장치 (900) 를 도시한 도면이다. 이 장치 (900) 는, 수신된 심볼 세트에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여, MIMO 채널을 통해 송신된 데이터 심볼 세트에 대해 검출된 심볼 세트를 획득하기 위한 수단 (블록 912); 대응하는 검출된 심볼, 및 만약 있다면 디코더로부터의 사전 LLR 에 기초하여, 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 외인성 LLR 을 계산하기 위한 수단 (블록 914); 검색을 수행함으로써, 나머지 데이터 심볼에 대한 후보 가설 리스트를 결정하기 위한 수단 (블록 916); 후보 가설 리스트를 이용하여 나머지 데이터 심볼에 대한 외인성 LLR 을 공동으로 계산하기 위한 수단 (블록 918); 모든 데이터 심볼에 대한 외인성 LLR 을 디코딩하여, 사전 LLR 을 획득하기 위한 수단 (블록 920); 적용가능한 경우, 사전 LLR 을 이용하여 LLR 계산 및 디코딩의 부가적인 반복을 수행하기 위한 수단 (블록 922); 및 검출기로부터의 외인성 LLR 을 처리하여, 디코딩된 데이터를 획득하기 위한 수단 (블록 924) 을 포함한다.

반복적 수신기에 있어서, 각종 방식으로 후보 가설에 대한 검색이 수행될 수도 있다. 일 실시형태에 있어서, 제 1 반복 동안에만 검색이 수행되어 후보 가설의 리스트를 획득하게 되고, 이 후보 리스트가 모든 후속 반복에 이용된다. 이 실시형태에 있어서, 제 1 반복에서 결정된 후보 가설에 대해 또한 디코더로부터 의 사전 LLR 을 이용하여 각 후속 반복 동안 외인성 LLR 이 계산된다. 또다른 실시형태에 있어서, 각 반복 동안 검색이 수행된다. 또다른 실시형태에 있어서, 종료 조건에 직면할 때까지, 각 반복 동안 검색이 수행된다. 이 종료 조건은, 예를 들어 소정 횟수의 반복이 완료된 이후에, 2 개의 연속적인 반복 동안 검색이 동일한 후보 가설의 리스트를 제공하는 경우 등에 트리거될 수도 있다. 다수의 반복 동안 검색이 수행되는 실시형태에 있어서, 임계치 (예를 들어, 스피어 반경) 는, 모든 반복에 대해 고정값일 수도 있고, 또는 예를 들어 디코더로부터의 사전 정보에 기초하여 각 반복에 대해 설정될 수도 있는 구성가능한 값일 수도 있다.

감소된 차수의 검출 방식에 있어서, 최적 로그-MAP 또는 최대-로그-MAP 검출기에 대한 복잡도의 감소는 검색의 복잡도에 종속한다. LSD 검색에 있어서, 복잡도는 검색 트리에서 방문된 노드 개수에 의해 결정되는데, 이 노드 개수는 각 레벨에서 저장할 가설의 개수 (예를 들어, B 에 대한 값), 스피어 반경

, 특정 채널 응답 행렬

, SNR 등과 같은 각종 인자에 종속한다.

또다른 감소된 복잡도의 검출 방식에 있어서, 수신기는, ⑴ 제 1 반복 동안 모든 M 개의 스트림에 대해 스트림마다의 LLR 계산을 수행하고, ⑵ 필요한 경우 (예를 들어, 패킷이 오류있게 디코딩되는 경우), 후속 반복 동안 모든 M 개의 스트림 또는 M-D 개의 최악 스트림에 대해 공동 LLR 계산을 수행한다.

반복적 수신기에 있어서, 반복적 검출 및 디코딩 프로세스 중에 채널 추정치 가 업데이트되어, 개선된 채널 추정치를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 반복적 프로세스 중에 복수번 파일럿 심볼이 수신 및 모니터링되는 경우, 평균화 및/또는 다른 처리를 수행함으로써, 채널 추정치의 유효 SNR 이 시간에 따라 개선될 수도 있다. 개선된 채널 추정치는, 예를 들어 [수학식 8] 내지 [수학식 10] 에 나타낸 바와 같이 수신기 공간 처리에 이용될 수도 있고, 예를 들어 [수학식 6], [수학식 7] 및 [수학식 12] 에 나타낸 바와 같이 LLR 계산에 이용될 수도 있고, 예를 들어 [수학식 18] 및 [수학식 19] 에 나타낸 바와 같이 후보 가설 검색에 대한 비용 계산에 이용될 수도 있다.

각종 감소된 복잡도의 검출 방식이 전술되었다. 이들 방식은, 최적 검출기의 성능에 근접한 양호한 오류 레이트 성능을 달성하면서, LLR 계산을 위해 고려할 가설의 개수를 감소시킨다.

도 3 의 디코더 (320) 및 도 4 의 디코더 (420) 는 송신기 (110) 에서 이용된 코딩 방식(들) 에 종속하여 각종 방식으로 구현될 수도 있다. 디코더 (420) 는 연판정 입력을 수신하여, MIMO 검출기 (410) 에 대한 연판정 출력을 발생시키고, 송신기 (110) 에서 콘볼루션 코드가 이용되는 경우에는 SOVA (soft-output Viterbi algorithm) 디코더, 병렬 또는 직렬 연쇄 터보 코드 (parallel or serial concatenated Turbo code) 가 이용되는 경우에는 터보 디코더 등일 수도 있다. 디코더 (320) 는 콘볼루션 코드에 대해서는 비터비 디코더 또는 SOVA 디코더, 터보 코드에 대해서는 터보 디코더 등일 수도 있다. 터보 디코더는, BCJR 연입력 연출력 (soft-input soft-output) MAP 알고리즘 또는 보다 낮은 복잡도의 파생물 (derivative) 을 구현할 수도 있는 MAP 디코더일 수도 있다. 이들 각종 타입의 디코더는 본 발명이 속하는 기술분야에서 공지되어 있고, 각종 문헌에 기술되어 있다. 예를 들어, SOVA 디코더는, J. Hagenauer 등에 의해, 명칭이 "A Viterbi Algorithm with Soft-Decision Outputs and its Applications" (IEEE Globecom, 1989 년, pp. 47.1.1 - 47.1.7) 인 논문에 기술되어 있다. MAP 디코더는, L. R. Bahl 등에 의해, 명칭이 "Optimal Decoding of Linear Codes for Minimizing Symbol Error Rate" (IEEE Transaction on Information Theory, 1974 년 3 월, vol. 20, pp. 284 - 287) 인 논문에 기술되어 있다.

본 명세서에 설명된 검출 및 디코딩 기술은 각종 MIMO 송신 방식에 이용될 수도 있는데, 이 MIMO 송신 방식은 송신 모드, 공간 모드 등으로도 언급될 수도 있다. [표 1] 은 몇몇 대표적인 송신 모드 및 그 간단한 설명을 열거한다. 조종 모드 (steered mode) 는 빔포밍 (beamforming) 모드, 고유 조종 (eigensteering) 모드, 빔포밍을 이용한 MIMO 모드 등으로도 지칭될 수도 있다. 비조종 모드 (unsteered mode) 는 기본 MIMO 모드로도 지칭될 수도 있다. 공간 확산 모드는 의사 랜덤 송신 조종 모드, 공간 확산 모드 등으로도 지칭될 수도 있다.

[표 1]

송신 모드	설 명
조종	다수의 데이터 스트림이 MIMO 채널의 다수의 직교 공간 채널 (또는 고유 모드) 을 통해 송신된다.
비조종	다수의 데이터 스트림이 (예를 들어, 다수의 송신 안테나로부터) 다수의 공간 채널을 통해 송신된다.
공간 확산	다수의 데이터 스트림이 공간 채널에 걸쳐 공간적으로 확산되어, 모든 데이터 스트림에 대해 유사한 성능을 달성하게 된다.

각 송신 모드는 상이한 능력 및 요건을 갖는다. 통상적으로, 조종 모드는 양호한 성능을 제공하지만, 송신기 (110) 및 수신기 (150) 에서의 공간 처리를 요구한다. 비조종 모드는 송신기 (110) 에서의 공간 처리를 요구하지 않는다. 예를 들어, 송신기 (110) 는 각 송신 안테나로부터 하나의 데이터 스트림을 송신할 수도 있다. 공간 확산 모드는 상이한 공간 매핑 행렬을 갖는 M 개의 데이터 스트림을 송신하여, 이들 데이터 스트림이 유효 채널의 앙상블을 준수하고, 유사한 성능을 달성하게 된다. 채널 상태 정보의 가용성, 송신기와 수신기의 능력 등에 기초하여, 적합한 송신 모드가 선택될 수도 있다.

조종 모드에 있어서, MIMO 채널의 최대 M 개의 고유 모드를 통해 데이터가 송신되는데, 이는

인 MIMO 채널 응답 행렬

의 상관 행렬의 고유값 분해 (eigenvalue decomposition) 또는

의 특이값 분해 (singular value decomposition) 를 통해 이 MIMO 채널 응답 행렬

을 대각선화함으로써 획득될 수도 있다.

의 고유값 분해는,

[수학식 21]

으로 표현될 수도 있는데,

여기서,

은

의 고유 벡터의 T×T 단위 행렬이고;

은

의 고유값의 T×T 대각 행렬 (diagonal matrix) 이다.

송신기 (110) 는

에서의 고유 벡터를 이용하여 공간 처리를 수행하여,

의 M 개의 고유 모드를 통해 데이터를 송신할 수도 있다. 대각 행렬

은 대각선을 따라서는 가능한 음이 아닌 실수값, 및 다른 곳에서는 제로를 포함한다. 이들 대각선 엔트리는

의 고유값으로 언급되고, M 개의 고유 모드에 대한 전력 이득을 나타낸다.

[표 2] 는 3 개의 송신 모드에 대한 송신기 공간 처리 및 각 송신 모드에 대한 유효 MIMO 채널 응답 행렬을 나타낸다. [표 2] 에 있어서, 아래첨자 "es" 는 조종 모드 (또는 고유 조종 (eigensteering)) 를 표시하고, "us" 는 비조종 모드를 표시하고, "ss" 는 공간 확산 모드를 표시한다.

[표 2]

	조종 모드	비조종 모드	공간 확산 모드
송신기
유효 채널

다수의 서브대역을 갖는 MIMO 시스템에 있어서, [표 2] 에 나타낸 송신기 공간 처리는 각 서브대역

에 대해 수행될 수도 있다. [수학식 1] 에 있어서, 조종 모드에 대해서는

=

이고, 비조종 모드에 대해서는

=

이고, 공간 확산 모드에 대해서는

=

이다.

은 공간 확산에 이용된 T×T 공간 매핑 행렬이고, 아마다르 (Hadamard) 행렬, 푸리에 행렬 등에 기초하여 발생될 수도 있다.

다수의 서브대역을 갖는 MIMO 시스템에 있어서, 각 서브대역

에 대한 M 개의 고유값이 내림차순으로 순서화되어,

의 고유 모드가 최고 SNR 로부터 최저 SNR 로 랭크화될 수도 있다. 광대역 고유 모드

이 L 개의 서브대역 각각에 대한

번째 고유 모드로 형성될 수도 있다. (

= 1 을 갖는) 제 1 광대역 고유 모드는 모든 L 개의 서브대역에 대한 최고 고유값과 연관되고, (

= 2 를 갖는) 제 2 광대역 고유 모드는 모든 L 개의 서브대역에 대한 두번째의 최고 고유값과 연관된다. M 개의 데이터 스트림은 M 개의 광대역 고유 모드를 통해 송신될 수도 있다.

제 1 광대역 고유 모드는 최고 평균 SNR 을 갖고, 또한 통상적으로 시간 및 주파수에 걸쳐 보다 적은 SNR 변동성을 갖는다. 이에 반해, 최약의 광대역 고유 모드는 최저 평균 SNR 을 갖고, 또한 통상적으로 보다 큰 SNR 변동성을 갖는다. 본 명세서에 설명된 기술은 M 개의 광대역 고유 모드를 통한 데이터 송신에 이용될 수도 있다. 일 실시형태에 있어서, 수신기는 최강의 광대역 고유 모드의 하나 이상에 대해서는 스트림마다의 LLR 계산을 수행하고, 나머지 광대역 고유 모드에 대해서는 공동 LLR 계산을 수행할 수도 있다. 공동 LLR 계산을 위해 고려할 가설의 개수는, LSD, MCMC, 또는 일부 다른 검색 기술을 이용하여 검색을 수행함으로써, 감소될 수도 있다.

본 명세서에서 설명된 검출 및 디코딩 기술은 각종 수단으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이들 기술은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합 으로 구현될 수도 있다. 하드웨어 구현에 있어서, 검출 및 디코딩을 수행하는데 이용되는 처리 유닛은, 하나 이상의 주문형 집적 회로 (ASIC), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 디지털 신호 처리 디바이스 (DSPD), 프로그래머블 논리 디바이스 (PLD), 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA), 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 마이크로프로세서, 전자 디바이스, 본 명세서에서 설명된 기능을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 이들 기술은, 본 명세서에서 설명된 기능을 수행하는 모듈 (예를 들어, 절차, 함수 등) 로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 (예를 들어, 도 1 의 메모리 (192)) 에 저장되어, 프로세서 (예를 들어, 프로세서 (190)) 에 의해 실행될 수도 있다. 메모리는 프로세서 내부에 또는 프로세서 외부에 구현될 수도 있다.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시하거나 이용할 수 있도록 개시된 실시형태의 전술한 설명이 제공된다. 이들 실시형태에 대한 각종 변형은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이고, 본 명세서에 정의된 일반적인 원리는 본 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시형태에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 발명은 본 명세서에 설명된 실시형태에 제한되는 것으로 의도되는 것이 아니라, 본 명세서에 개시된 원리와 신규 특징에 부합하는 가장 광범위한 범위를 따르는 것이다.

Claims

다수의 데이터 스트림들 중에서 선택된 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 검출을 수행하고, 상기 다수의 데이터 스트림들 중 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 검출을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서에 연결된 메모리를 포함하는, 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 연판정 (soft decision) 들을 도출하고, 상기 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 연판정들을 도출하도록 구성되는, 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 데이터 스트림에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여 적어도 하나의 검출된 심볼 스트림을 획득하고, 상기 적어도 하나의 검출된 심볼 스트림 각각에 대해 독립적으로 연판정 (soft decision) 들을 도출하도록 구성되는, 장치.
제 3 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, ZF (zero-forcing) 기술 또는 MMSE (minimum mean square error) 기술에 기초하여 수신기 공간 처리를 수행하도록 구성되는, 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대한 코드 비트들에 대해 다른 데이터 스트림들에 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 들을 계산하고, 공동으로 상기 나머지 데이터 스트림들에 대한 코드 비트들에 대해 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
제 5 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, MAP (maximum a posteriori probability) 검출기에 기초하여 상기 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
제 2 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 다수의 데이터 스트림들에 대한 상기 연판정들을 디코딩하여 사전 (a priori) 정보를 획득하고, 상기 사전 정보를 이용하여 상기 검출들을 추가적으로 반복하도록 구성되는, 장치.
제 2 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, SOVA (soft-output Viterbi algorithm) 디 코더 또는 MAP (maximum a posteriori probability) 디코더에 기초하여 상기 연판정들을 디코딩하도록 구성되는, 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 독립적인 검출 이후에 상기 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대한 에러가 검출되는지 여부를 체크하여, 상기 에러가 검출되지 않는 경우에 상기 나머지 데이트 스트림들에 대해 공동으로 검출을 수행하도록 구성되는, 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 데이터 스트림은, 상기 다수의 데이터 스트림들에 대한 신호대 잡음 및 간섭비 (SNR) 들 중에서 최고 SNR 들을 갖는, 장치.
다수의 데이터 스트림들 중에서 선택된 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 검출을 수행하는 단계; 및

상기 다수의 데이터 스트림들 중 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 검출을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
제 11 항에 있어서,

상기 독립적으로 검출을 수행하는 단계는, 상기 적어도 하나의 데이터 스트 림 각각에 대해 독립적으로 연판정 (soft decision) 들을 도출하는 단계를 포함하고,

상기 공동으로 검출을 수행하는 단계는, 상기 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 연판정들을 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
제 12 항에 있어서,

상기 다수의 데이터 스트림들에 대한 상기 연판정들을 디코딩하여, 사전 (a priori) 정보를 획득하는 단계; 및

상기 사전 정보를 이용하여 상기 검출들을 추가적으로 반복하는 단계를 더 포함하는, 방법.
다수의 데이터 스트림들 중에서 선택된 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 검출을 수행하기 위한 수단; 및

상기 다수의 데이터 스트림들 중 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 검출을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 장치.
제 14 항에 있어서,

상기 독립적으로 검출을 수행하기 위한 수단은, 상기 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 연판정 (soft decision) 들을 도출하기 위한 수단을 포함하고,

상기 공동으로 검출을 수행하기 위한 수단은, 상기 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 연판정들을 도출하기 위한 수단을 포함하는, 장치.
제 15 항에 있어서,

상기 다수의 데이터 스트림들에 대한 상기 연판정들을 디코딩하여, 사전 (a priori) 정보를 획득하기 위한 수단; 및

상기 사전 정보를 이용하여 상기 검출들을 추가적으로 반복하기 위한 수단을 더 포함하는, 장치.
다중-입력 다중-출력 (MIMO) 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들 세트에서의 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 들을 계산하고, 상기 데이터 심볼들 세트에서의 나머지 데이터 심볼들에 대해 공동으로 LLR 들을 계산하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서에 연결된 메모리를 포함하는, 장치.
제 17 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 데이터 심볼에 대해 고정값들을 이용함으로써, 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 상기 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
제 17 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 데이터 심볼을 제외함으로써, 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 상기 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
제 17 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, MAP (maximum a posteriori probability) 검출기에 기초하여 상기 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
제 17 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 데이터 심볼들 세트에 대한 상기 LLR 들을 디코딩하여 사전 (a priori) LLR 들을 획득하고, 상기 사전 LLR 들을 이용하여 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 상기 LLR 들을 공동으로 계산하는 것을 추가적으로 반복하도록 구성되는, 장치.
제 17 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 수신된 심볼들 세트에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여 상기 적어도 하나의 데이터 심볼에 대해 적어도 하나의 검출된 심볼을 획득하고, 상기 적어도 하나의 검출된 심볼 각각에 대해 상기 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
제 17 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 데이터 심볼들 세트를 송신하는데 이용된 공간 매핑 행렬 및 상기 MIMO 채널에 대한 채널 응답 행렬에 기초하여 채널 추정치를 도출하고, 상기 채널 추정치에 기초하여 공간 필터 행렬을 도출하고, 상기 공간 필터 행렬에 기초하여 수신된 심볼들 세트에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여 적어도 하나의 검출된 심볼을 획득하고, 상기 적어도 하나의 검출된 심볼 각각에 대해 상기 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
제 17 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 다수의 주파수 서브대역들 상에서 상기 MIMO 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들의 다수의 세트들 각각에 대해 개별적으로 LLR 들을 계산하도록 구성되는, 장치.
다중-입력 다중-출력 (MIMO) 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들 세트에서의 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 들을 계산하는 단계; 및

상기 데이터 심볼들 세트에서의 나머지 데이터 심볼들에 대해 공동으로 LLR 들을 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
제 25 항에 있어서,

상기 데이터 심볼들 세트에 대한 상기 LLR 들을 디코딩하여, 사전 (a priori) LLR 들을 획득하는 단계; 및

상기 사전 LLR 들을 이용하여 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 상기 LLR 들을 공동으로 계산하는 단계를 추가적으로 반복하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 25 항에 있어서,

다수의 주파수 서브대역들 상에서 상기 MIMO 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들의 다수의 세트들 각각에 대해 개별적으로 LLR 들을 계산하는 단계를 더 포함하는, 방법.
다중-입력 다중-출력 (MIMO) 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들 세트에서의 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 들을 계산하기 위한 수단; 및

상기 데이터 심볼들 세트에서의 나머지 데이터 심볼들에 대해 공동으로 LLR 들을 계산하기 위한 수단을 포함하는, 장치.
제 28 항에 있어서,

상기 데이터 심볼들 세트에 대한 상기 LLR 들을 디코딩하여, 사전 (a priori) LLR 들을 획득하기 위한 수단; 및

상기 사전 LLR 들을 이용하여 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 상기 LLR 들을 공동으로 계산하는 것을 추가적으로 반복하기 위한 수단을 더 포함하는, 장치.
제 28 항에 있어서,

다수의 주파수 서브대역들 상에서 상기 MIMO 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들의 다수의 세트들 각각에 대해 개별적으로 LLR 들을 계산하기 위한 수단을 더 포함하는, 장치.
다수의 데이터 스트림들 중에서 선택된 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 검출을 수행하고,

상기 다수의 데이터 스트림 중 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 검출을 수행하고,

상기 다수의 데이터 스트림들에 대해 디코딩을 수행하고,

상기 적어도 하나의 데이터 스트림 각각에 대해 독립적으로 검출하는 것, 상기 나머지 데이터 스트림들에 대해 공동으로 검출하는 것 및 상기 다수의 데이터 스트림들에 대해 디코딩하는 것을 추가적으로 반복하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서에 연결된 메모리를 포함하는, 장치.
다중-입력 다중-출력 (MIMO) 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들 세트에서의 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 들을 계산하고, 상기 데이터 심볼들 세트에서의 나머지 데이터 심볼들에 대한 후보 가설들의 리스트를 결정하고, 상기 후보 가설들의 리스트를 이용하여 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 공동으로 LLR 들을 계산하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서에 연결된 메모리를 포함하는, 장치.
제 32 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 리스트 스피어 (list sphere) 검출을 이용하여 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하도록 구성되는, 장치.
제 32 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, MCMC (Markov chain Monte Carlo) 기술을 이용하여 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하도록 구성되는, 장치.
제 32 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 한번에 상기 나머지 데이터 심볼들 중 하나의 데이터 심볼을 선택하고, 각각의 나머지 데이터 심볼을 선택한 이후에, 비용 함수 (cost function) 에 기초하여 모든 선택된 나머지 데이터 심볼들에 대해 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하도록 구성되는, 장치.
제 35 항에 있어서,

상기 후보 가설들의 리스트는, 상기 선택된 나머지 데이터 심볼들에 대해 최대 B 개의 최상 가설들을 포함하고, 여기서 B ≥ 1 인, 장치.
제 35 항에 있어서,

상기 선택된 나머지 데이터 심볼들은, 검색 트리에서의 복수의 노드들에 대응하고,

상기 후보 가설들의 리스트는, 상기 복수의 노드들 각각에 대해 최대 B 개의 최상 가설들을 포함하고, 여기서 B ≥ 1 인, 장치.
제 36 항에 있어서,

B 는, 상기 데이터 심볼들 세트에 이용된 변조 방식에 기초하여 선택되는, 장치.
제 35 항에 있어서,

상기 후보 가설들의 리스트는, 상기 선택된 나머지 데이터 심볼들에 대해 최소 B_min 개의 최상 가설들을 포함하고, 여기서 B_min ≥ 1 인, 장치.
제 35 항에 있어서,

상기 후보 가설들의 리스트는, 임계치 이하의 비용값들을 갖는 모든 가설들을 포함하는, 장치.
제 40 항에 있어서,

상기 임계치는, 디코더로부터의 정보에 기초하여 결정되는, 장치.
제 32 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 수신된 심볼들 세트에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여 검출된 심볼들 세트를 획득하고, 채널 추정치에 기초하여 상삼각 행렬 (upper triangular matrix) 을 도출하고, 상기 상삼각 행렬 및 상기 검출된 심볼들 세트의 비용 함수 (cost function) 에 기초하여 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하도록 구성되는, 장치.
다중-입력 다중-출력 (MIMO) 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들 세트에서의 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 들을 계산하는 단계;

상기 데이터 심볼들 세트에서의 나머지 데이터 심볼들에 대한 후보 가설들의 리스트를 결정하는 단계; 및

상기 후보 가설들의 리스트를 이용하여, 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 공동으로 LLR 들을 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
제 43 항에 있어서,

상기 후보 가설들의 리스트를 결정하는 단계는, 리스트 스피어 (list sphere) 검출을 이용하여, 상기 나머지 데이터 심볼들에 대한 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제 43 항에 있어서,

수신된 심볼들 세트에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여, 검출된 심볼들 세트를 획득하는 단계; 및

채널 추정치에 기초하여, 상삼각 행렬 (upper triangular matrix) 을 도출하는 단계를 더 포함하고,

상기 후보 가설들의 리스트를 결정하는 단계는, 상기 상삼각 행렬 및 상기 검출된 심볼들 세트의 비용 함수 (cost function) 에 기초하여, 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
다중-입력 다중-출력 (MIMO) 채널을 통해 송신된 데이터 심볼들 세트에서의 적어도 하나의 데이터 심볼 각각에 대해 독립적으로 LLR (log-likelihood ratio) 들을 계산하기 위한 수단;

상기 데이터 심볼들 세트에서의 나머지 데이터 심볼들에 대한 후보 가설들의 리스트를 결정하기 위한 수단; 및

상기 후보 가설들의 리스트를 이용하여, 상기 나머지 데이터 심볼들에 대해 공동으로 LLR 들을 계산하기 위한 수단을 포함하는, 장치.
제 46 항에 있어서,

상기 후보 가설들의 리스트를 결정하기 위한 수단은, 리스트 스피어 (list sphere) 검출을 이용하여, 상기 나머지 데이터 심볼들에 대한 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하기 위한 수단을 포함하는, 장치.
제 46 항에 있어서,

수신된 심볼들 세트에 대해 수신기 공간 처리를 수행하여, 검출된 심볼들 세트를 획득하기 위한 수단; 및

채널 추정치에 기초하여, 상삼각 행렬 (upper triangular matrix) 을 도출하기 위한 수단을 더 포함하고,

상기 후보 가설들의 리스트를 결정하기 위한 수단은, 상기 상삼각 행렬 및 상기 검출된 심볼들 세트의 비용 함수 (cost function) 에 기초하여, 상기 후보 가설들의 리스트를 결정하기 위한 수단을 포함하는, 장치.