KR101136680B1 - 다중-입력 다중-출력 시스템들을 위한 근사적 소프트-출력 최대-우도 검출 - Google Patents

다중-입력 다중-출력 시스템들을 위한 근사적 소프트-출력 최대-우도 검출 Download PDF

Info

Publication number
KR101136680B1
KR101136680B1 KR1020107006975A KR20107006975A KR101136680B1 KR 101136680 B1 KR101136680 B1 KR 101136680B1 KR 1020107006975 A KR1020107006975 A KR 1020107006975A KR 20107006975 A KR20107006975 A KR 20107006975A KR 101136680 B1 KR101136680 B1 KR 101136680B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
transmitted
streams
distance metrics
constellation points
soft
Prior art date
Application number
KR1020107006975A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100054847A (ko
Inventor
알버트 반 젤스트
브라이언 웡
디디어 요하네스 리차드 반 니
빈센트 케이. 4세 존스
그리어트 알노우트 아바터
Original Assignee
콸콤 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 콸콤 인코포레이티드 filed Critical 콸콤 인코포레이티드
Publication of KR20100054847A publication Critical patent/KR20100054847A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101136680B1 publication Critical patent/KR101136680B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/06—Dc level restoring means; Bias distortion correction ; Decision circuits providing symbol by symbol detection
    • H04L25/067—Dc level restoring means; Bias distortion correction ; Decision circuits providing symbol by symbol detection providing soft decisions, i.e. decisions together with an estimate of reliability
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0204—Channel estimation of multiple channels
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/004—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
    • H04L1/0045—Arrangements at the receiver end
    • H04L1/0047—Decoding adapted to other signal detection operation
    • H04L1/0048—Decoding adapted to other signal detection operation in conjunction with detection of multiuser or interfering signals, e.g. iteration between CDMA or MIMO detector and FEC decoder
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/02—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception
    • H04L1/06—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception using space diversity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H04L25/0246—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods with factorisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
    • H04L27/2601—Multicarrier modulation systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

MIMO 통신 시스템들에 대한 저-복잡도 소프트-출력 검출을 제공하기 위한 시스템들 및 방법들이 설명된다. 루핑은 다른 전송된 스트림들에 대한 값이 MIMO 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 추정될 수 있는 일련의 전송된 스트림들 각각에 대한 거리 메트릭들을 획득하기 위해 공간 스트림마다 성상점들의 세트 상에서 수행될 수 있다. 이용될 수 있는 MIMO 알고리즘들의 예들은 PSLD, LRD 및 Guided-M 알고리즘을 포함한다. MIMO 채널 행렬을 사전-프로세싱함으로써 그리고/또는 강화된 메트릭 사용(EMU)을 위한 기법들을 이용함으로써 성능이 향상될 수 있다.

Description

다중-입력 다중-출력 시스템들을 위한 근사적 소프트-출력 최대-우도 검출{NEAR SOFT-OUTPUT MAXIMUM-LIKELIHOOD DETECTION FOR MULTIPLE-INPUT MULTIPLE-OUTPUT SYSTEMS}
본 발명은 일반적으로 무선 통신들에 관한 것으로, 보다 상세하게는 무선 통신 시스템에서의 신호 검출을 위한 기법들에 관한 것이다.
무선 통신 시스템들은 전 세계의 대다수 사람들로 하여금 통신하게 하는 일반적인 수단이 되었다. 이것은 대부분 무선 통신 기술 분야의 최근 발전이 음성, 비디오, 패킷 데이터, 브로드캐스트, 메시징 및 통신에 사용되는 다른 서비스들에 관련된 데이터를 전달하도록 이러한 시스템들의 능력을 상당히 향상시킨다는 사실에서 비롯된 것이다. 특히, 다중-입력 다중-출력(MIMO) 통신 시스템들은 데이터를 동시에 전송 및 수신하기 위한 다수의 안테나들의 사용을 통해 무선 통신 시스템의 용량을 향상시키기 위한 자신들의 능력으로 인하여 증가된 관심을 받고 있다. MIMO 통신 시스템을 사용하여, 데이터는 다수의 스트림들로 분할될 수 있고, 이는 현저한 추가적 스펙트럼 또는 전력을 요구하지 않고도 시스템 용량을 향상시키기 위해 동시에 전송 및 수신될 수 있다.
일반적인 MIMO 통신 시스템들에서, 데이터를 스트림들로 분할하고, 각각의 스트림 내의 비트들을 그룹화하며, 각각의 비트들의 그룹을 성상점(constellation point)들로 매핑한 후, 각각의 스트림에 대하여 매핑된 성상점들에 기초하여 변조된 반송파들로서 다수의 송신 안테나들을 통해 상기 스트림들을 전송함으로써 데이터가 전송된다. 전송되면, 데이터는 유효 MIMO 채널을 통해 전달되고, 이후 결과적 공간 스트림(resulting spatial stream)들이 수신기에서 다수의 안테나들에 의해 수신된다. 이후, 종래의 MIMO 수신기들은 다양한 신호 검출 기법들을 사용하여 수신 안테나들에서 수신되는 스트림들로부터 데이터를 획득한다. 이러한 기법인 소프트-출력 최대-우도 검출(Soft-Output Maximum-Likelihood Detection: SOMLD)은 검출된 전송되는 비트의 기대 값 뿐만 아니라 기대 값이 정확한 우도를 획득할 수 있다. 종래의 SOMLD 기법들은 각각의 전송되는 스트림에 대한 송신기에 의해 사용되는 모든 성상점들 상에서의 루핑(looping) 및 상기 스트림들 내의 각각의 비트의 우도를 구하기 위해 각각의 성상점에 대한 거리 메트릭의 결정을 요구한다. 그러나, 종래의 SOMLD에서 최적의 거리 메트릭들을 결정하기 위해, 모든 다른 스트림들에 대하여 모든 성상점들 상에서의 추가적 루핑이 요구되고, 효과적으로 모든 스트림들에 대하여 성상점들의 가능한 모든 결합들 상에서의 루핑이 요구된다. 이러한 절차는 지수의 연산 복잡도(exponential computational complexity)를 가지며, 이는 소프트-출력 검출로부터 이득을 얻을 수 있는 애플리케이션들을 포함하는 많은 애플리케이션들을 엄청나게 고가로 만든다. 따라서, MIMO 통신 시스템들에서 경-판정(hard-decision) 출력 검출을 위한 최대-우도-검출(Maximum-Likelihood-Detection: MLD) 성능 또는 근사적(near)-MLD 성능을 달성하거나, 연-판정(soft-decision) 출력 신호 검출을 위한 SOMLD 성능 또는 근사적-SOMLD 성능을 달성하는 저-연산 기법들에 대한 당해 기술에서의 필요성이 존재한다.
다음의 설명들은 이러한 실시예들의 기본적 이해를 제공하기 위해 기재되는 실시예들의 간략화된 요약을 제공한다. 이러한 요약은 모든 실시예들의 포괄적인 개요는 아니며, 모든 실시예들 중 핵심 또는 중요한 엘리먼트들을 식별하거나, 모든 실시예들의 범위를 서술하고자 의도되지도 않는다. 이러한 설명의 목적은 후에 제시되는 보다 상세한 설명에 대한 도입부로서 간략화된 형태로 설명되는 실시예들의 일부 개념을 제공하기 위함이다.
설명되는 실시예들은 소프트-출력 생성을 위한 최적 거리 메트릭들에 근접하게 산출하는 MIMO 통신 시스템들에서 최대-우도 검출을 위한 저-복잡도 기법들을 제공함으로써 전술된 문제들을 완화시킨다. 보다 특히, 여기에서 설명되는 시스템들 및 방법들은 각각의 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 획득하기 위해 공간 스트림마다 모든 성상점들 상에서 루핑할 수 있다. 특정 스트림에 대한 계산들 내에서 모든 다른 시스템들에 대한 추가 루핑을 수행하는 대신, 최적 거리 메트릭들에 근접하게 산출하는 다른 스트림들에 대한 값들은 여기에서 설명되는 PSLD(Per-Stream List Detection), LRD(Lattice-Reduced Detection) 또는 Guided-M 알고리즘과 같은 준-최적 MIMO 알고리즘 및 MIMO 채널 행렬을 사용하여 추정될 수 있다. 또한, 성능은 여기에서 추가적으로 설명되는 바와 같이, MIMO 채널 행렬을 사전-프로세싱함으로써 그리고/또는 강화된 메트릭 사용(Enhanced Metric Usage: EMU)을 이용함으로써 향상될 수 있다.
일례에 따르면, 다중-입력 다중-출력(MIMO) 통신 시스템에서 전송되는 공간 스트림들의 세트에 대한 연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법이 여기에서 설명된다. 상기 방법은 준-최적 MIMO 알고리즘에 적어도 부분적으로 기초하여 다른 전송되는 스트림들에 대한 값들을 추정하기 위해 각각의 전송되는 공간 스트림들에 대하여 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 거리 메트릭들의 세트를 상기 각각의 전송되는 공간 스트림들에 대한 복수의 성상점들의 값들로서 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은 상기 거리 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 각각의 전송되는 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 양상은 수신되는 스트림들의 세트 및 상기 수신되는 스트림들의 세트에 대응하는 전송되는 스트림들의 세트가 전달(communicate)되었던 채널에 대응하는 행렬과 관련된 데이터를 저장하는 메모리를 포함할 수 있는 무선 통신 장치에 관한 것이다. 상기 무선 통신 장치는 상기 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 전송되는 스트림들에 대한 추정된 값들 및 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송되는 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하고, 상기 각각의 전송되는 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 상기 결정된 거리 메트릭들의 로그-우도 비로서 생성하도록 구성되는 프로세서를 더 포함한다.
다른 양상은 일련의 전송되는 스트림들에 대한 저-복잡도 근사적-소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 장치에 관한 것이다. 상기 장치는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 각각의 전송되는 스트림들에 대하여 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 또한, 상기 장치는 성상점들의 세트 상에서 상기 각각의 전송되는 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 또한, 상기 장치는 상기 결정된 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 연-판정 출력들을 획득하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
다른 양상은 무선 통신 시스템에서 전송되는 스트림들의 세트에 대한 소프트 값 생성을 위한 컴퓨터-실행가능 명령들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 매체에 관한 것이다. 상기 명령들은 전송되는 스트림들의 세트 내의 다른 전송되는 스트림들에 대한 대응하는 값들을 추정하고 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해, 상기 전송되는 스트림들의 세트 내의 각각의 전송되는 스트림들에 대한 가능한 성상점들의 세트 상에서 반복적으로 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하는 것을 포함할 수 있다. 상기 명령들은 상기 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송되는 스트림들의 세트 내의 각각의 비트들에 대한 연-판정 출력들을 획득하는 것을 더 포함할 수 있다.
다른 양상에 따르면, MIMO 수신기에서 저-복잡도 소프트-출력 검출을 위한 컴퓨터-실행가능 명령들을 실행할 수 있는 프로세서가 여기에서 설명된다. 상기 명령들은 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하고 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송되는 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하는 것을 포함할 수 있다. 추가적으로, 상기 명령들은 상기 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 경-판정 출력들을 획득하는 것을 포함할 수 있다.
다른 양상은 통신 시스템에서 전송되는 공간 스트림들의 세트에 대한 연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 단일-입력 단일-출력(SISO) 알고리즘에 적어도 부분적으로 기초하여 다른 전송되는 스트림들에 대한 값들을 추정하기 위해 각각의 전송되는 공간 스트림들에 대하여 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은 거리 메트릭들의 세트를 상기 각각의 전송되는 공간 스트림들에 대한 복수의 성상점들의 값들로서 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 거리 메트릭들의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 각각의 전송되는 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 목적 및 관련된 목적을 달성하기 위해, 하나 이상의 실시예들은 이하에서 설명되고, 특히 청구항들에서 특정되는 특징들을 포함한다. 다음의 설명 및 관련 도면들은 기재된 실시예들의 특정한 예시적인 양상들을 보다 상세히 설명한다. 그러나, 이러한 양상들은 설명 및 관련 도면들은 실시예들의 원리들이 사용될 수 있는 몇 가지 다양한 방식들을 나타내지만 예시일 뿐이다. 또한, 기재된 실시예들이 이러한 양상들 및 그 등가물들을 모두 포함하는 것으로 해석된다.
도 1은 여기에서 설명되는 다양한 양상들에 따른 무선 다중-액세스 통신 시스템을 예시한다.
도 2는 여기에서 설명되는 다양한 양상들에 따라 공간 데이터 스트림들의 전송 및 검출을 용이하게 하는 다중-입력 다중-출력(MIMO) 무선 통신 시스템의 블록 다이어그램이다.
도 3은 다양한 양상들에 따라 MIMO 통신 시스템에서 이용될 수 있는 예시적인 신호 검출을 예시한다.
도 4는 MIMO 통신 시스템에서 저-복잡도 근사적-소프트-출력 최대 우도 검출(근사적-SOMLD)을 위한 방법의 흐름 다이어그램이다.
도 5는 PSLD(Per-Stream List Detection) 알고리즘을 사용하는 MIMO 통신 시스템에서의 근사적-SOMLD를 위한 방법의 흐름 다이어그램이다.
도 6은 LRD(Lattice-Reduced Detection) 알고리즘을 사용하는 MIMO 통신 시스템에서의 근사적-SOMLD를 위한 방법의 흐름 다이어그램이다.
도 7은 Guided-M 알고리즘을 사용하는 MIMO 통신 시스템에서의 근사적-SOMLD를 위한 방법의 흐름 다이어그램이다.
도 8은 강화된 메트릭 사용을 통한 MIMO 통신 시스템에서의 저-복잡도 소프트-출력 검출을 위한 방법의 흐름 다이어그램이다.
도 9는 여기에서 설명되는 하나 이상의 실시예들이 기능을 할 수 있는 예시적인 무선 통신 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 10은 다양한 양상들에 따라 공간 데이터 스트림들의 변조 및 전송을 조정하는 시스템의 블록 다이어그램이다.
도 11은 다양한 양상들에 따라 공간 데이터 스트림들의 수신 및 검출을 조정하는 시스템의 블록 다이어그램이다.
도 12는 다양한 양상들에 따라 근사적 소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 장치의 블록 다이어그램이다.
도 13은 다양한 양상들에 따라 준-최적 MIMO 알고리즘들의 MIMO 채널 행렬 사전-프로세싱 및 이용을 통해 근사적 소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 장치의 블록 다이어그램이다.
도 14는 다양한 양상들에 따라 강화된 메트릭 사용을 통해 근사적 소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 장치의 블록 다이어그램이다.
이하, 다양한 실시예들이 도면들을 참조하여 설명되며, 여기서 동일한 참조 번호들은 본 명세서 전반에 걸쳐 동일한 엘리먼트들을 지칭하기 위해 사용된다. 다음의 설명에서, 예시를 위하여, 하나 이상의 양상들의 완전한 이해를 제공하기 위해 다양한 상세 설명들이 설명된다. 그러나, 이러한 실시예(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실시될 수 있음이 명백할 수 있다. 다른 경우들에서, 공지된 구조들 및 디바이스들은 하나 이상의 실시예들의 설명을 용이하게 하기 위해 블록 다이어그램 형태로 도시된다.
본 명세서에서 사용되는 용어들 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 실행 중인 소프트웨어를 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서 상에서 실행되는 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 디바이스 모두가 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트들은 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있고, 하나의 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화될 수 있고, 또는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 가지는 다양한 컴퓨터 판독가능 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호 (예컨대, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 그리고/또는 신호에 의해 다른 시스템들과 네트워크 예를 들어, 인터넷을 통해 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터)에 따른 로컬 및/또는 원격 프로세스들을 통해 통신할 수 있다.
또한, 다양한 실시예들이 무선 단말 및/또는 기지국과 관련하여 여기에서 설명된다. 무선 단말은 사용자에게 음성 및/또는 데이터 커넥티비티(connectivity)를 제공하는 디바이스를 지칭할 수 있다. 무선 단말은 랩탑 컴퓨터 또는 데스크탑 컴퓨터와 같은 컴퓨팅 디바이스에 연결될 수 있으며, 또는 개인 디지털 보조기(PDA)와 같은 자립형 디바이스일 수 있다. 무선 단말은 시스템, 가입자 유닛, 가입자국, 이동국, 모바일, 원격국, 액세스 포인트, 원격 단말, 액세스 단말, 사용자 단말, 사용자 에이전트, 사용자 디바이스 또는 사용자 장비로 지칭될 수도 있다. 무선 단말은 가입자국, 무선 디바이스, 셀룰러 전화, PCS 전화, 코드리스 전화, 세션 개시 프로토콜(SIP) 전화, 무선 로컬 루프(WLL) 스테이션, 개인용 디지털 보조기(PDA), 무선 연결 능력을 구비한 핸드헬드 디바이스, 또는 무선 모뎀에 연결되는 다른 프로세싱 디바이스일 수 있다. 기지국(예를 들면, 액세스 포인트)은 하나 이상의 섹터들을 통해 무선 인터페이스상에서 무선 단말들과 통신하는 액세스 네트워크 내의 디바이스를 지칭할 수 있다. 기지국은 수신되는 무선-인터페이스 프레임들을 IP 패킷들로 변환함으로써 무선 단말과 액세스 네트워크(IP 네트워크를 포함할 수 있음)의 다른 단말들 사이에서 라우터로서 동작할 수 있다. 또한, 기지국은 무선 인터페이스에 대한 속성들에 대한 관리를 조정한다.
또한, 여기에서 설명되는 다양한 양상들 또는 특징들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기법들을 사용하는 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 여기에서 사용되는 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독가능 디바이스로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체를 포함하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 컴퓨터 판독가능 매체는 자기 저장 디바이스들(예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립들, 등), 광 디스크들(예를 들어, 컴팩트 디스크(CD), 디지털 다목적 디스크(DVD), 등), 스마트 카드들, 및 플래시 메모리 디바이스들(예를 들어, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)을 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.
다양한 실시예들은 다수의 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템들에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이 추가적인 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들 등을 포함할 수 있고, 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의되는 모든 디바이스들, 컴포넌트들, 모듈들을 포함하지 않을 수 있음을 이해하여야 한다. 이러한 방식들이 조합되어 사용될 수도 있다.
또한, 다양한 실시예들은 일반적으로 무선 통신 시스템과 관련하여 여기에서 제시되지만, 여기에서 설명되는 시스템들 및 방법들은 유선 및/또는 무선 통신들을 사용할 수 있는 임의의 적합한 시스템 및/또는 애플리케이션과 관련하여 이용될 수 있음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에서 설명되는 다양한 실시예들은 IEEE 802.11n 또는 유사한 표준을 사용하는 MIMO 시스템들, 다중-사용자 검출 애플리케이션들, 다중-모드 섬유(fiber) 및 광-섬유(fiber-optic) 애플리케이션들, 이더넷 통신 시스템들 및/또는 1G, 10G 또는 다른 적합한 레이트로 동작할 수 있는 애플리케이션들, 및/또는 임의의 다른 적합한 통신 시스템들 또는 애플리케이션들에서 사용될 수 있다. 또한, 이러한 모든 시스템들 및 애플리케이션들은 여기에 첨부되는 청구항들의 범위 내에 속하는 것으로 의도됨이 이해되어야 한다.
이하, 도면들을 참조하면, 도 1은 다양한 양상들에 따른 무선 다중-액세스 통신 시스템의 예시도이다. 일례에서, 액세스 포인트(100; AP)는 다수의 안테나 그룹들을 포함한다. 도 1에 예시되는 바와 같이, 하나의 안테나 그룹은 안테나들(104 및 106)을 포함할 수 있고, 다른 안테나 그룹은 안테나들(108 및 110)을 포함할 수 있고, 또 다른 안테나 그룹은 안테나들(112 및 114)를 포함할 수 있다. 각각의 안테나 그룹에 대하여 2개의 안테나들만이 도 1에 도시되어 있지만, 보다 많거나 보다 적은 안테나들이 각각의 안테나 그룹에 대하여 이용될 수 있음이 이해되어야 한다. 다른 예에서, 액세스 단말(116; AT)은 안테나들(112 및 114)와 통신할 수 있으며, 여기서 안테나들(112 및 114)은 순방향 링크(120)를 통해 액세스 단말(116)로 정보를 전송하고, 역방향 링크(118)를 통해 액세스 단말(116)로부터 정보를 수신한다. 추가적으로 그리고/또는 대안적으로, 액세스 단말(122)은 안테나들(104 및 106)과 통신할 수 있으며, 여기서 안테나들(104 및 106)은 순방향 링크(126)를 통해 액세스 단말(122)로 정보를 전송하고, 역방향 링크(124)를 통해 액세스 단말(122)로부터 정보를 수신한다. 일 양상에 따르면, 액세스 단말들(116 및 122)은 다수의 안테나들을 가질 수 있으며, 이들을 사용하는 다중-입력 다중-출력(MIMO) 통신은 순방향 링크들(120 및 126) 및/또는 역방향 링크들(118 및 124)을 통해 액세스 단말들(116 및 122)과 액세스 포인트(100) 사이에서 설정될 수 있다. 또한, 주파수 분할 듀플렉스(FDD) 시스템에서, 통신 링크들(118, 120, 124 및 126)은 통신을 위해 상이한 주파수들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 순방향 링크(120)는 역방향 링크(118)에 의해 사용되는 상이한 주파수를 사용할 수 있다.
안테나들의 각각의 그룹 및/또는 그들이 통신하도록 설계되는 영역은 액세스 포인트의 섹터로서 지칭될 수 있다. 일 양상에 따르면, 안테나 그룹들은 액세스 포인트(100)에 의해 커버되는 영역들의 섹터에서 액세스 단말들로 통신하도록 설계될 수 있다. 순방향 링크들(120 및 126)을 통한 통신에서, 액세스 포인트(100)의 송신 안테나들은 상이한 액세스 단말들(116 및 122)에 대한 순방향 링크들의 신호-대-잡음 비를 향상시키기 위해 빔형성을 이용할 수 있다. 또한, 자신의 커버리지를 통해 랜덤으로 분산되는 액세스 단말들로 전송하기 위해 빔형성을 사용하는 액세스 포인트는 단일 안테나를 통해 자신의 모든 액세스 단말들로 전송하는 액세스 포인트보다 이웃 셀들 내의 액세스 포인트에 더 적은 간섭을 야기한다.
액세스 포인트 예를 들어, 액세스 포인트(100)는 단말들과 통신하기 위해 사용되는 고정국일 수 있으며, 기지국, 노드 B, 및/또는 다른 적합한 용어로 지칭될 수도 있다. 또한, 액세스 단말 예를 들어, 액세스 단말(116 또는 122)은 모바일 단말, 사용자 장비(UE), 무선 통신 디바이스, 단말, 무선 단말 및/또는 다른 적절한 용어로 지칭될 수도 있다.
도 2는 여기에서 설명된 다양한 양상들에 따라 공간 데이터 스트림들의 전송 및 검출을 용이하게 하는 다중-입력 다중-출력(MIMO) 무선 통신 시스템(200)의 블록 다이어그램이다. 일례에서, 시스템(200)은 액세스 단말(AT)(220)과 통신할 수 있는 액세스 포인트(AP; 210)를 포함한다. 간략함을 위해 단지 하나의 AP(210) 및 AT(220)이 시스템(200)에서 예시되지만, 시스템(200)은 임의의 수의 AP들 및/또는 AT들을 포함할 수 있음이 이해되어야 한다. 또한, 다음의 설명은 일반적으로 AP(210)으로부터 AT(220)로의 통신(예를 들어, 순방향 링크들(120 및 126)을 통한 통신)에 관한 것이지만, 유사한 컴포넌트들 및 기법들은 AT(220)로부터 AP(210)로의 통신(예를 들어, 역방향 링크들(118 및 124)을 통한 통신)을 위해 AP(210) 및/또는 AT(220)에 의해 사용될 수 있음이 이해되어야 한다.
일례에서, AP(210)는 하나 이상의 AT들(220)로의 전송을 위해 데이터를 생성 또는 획득할 수 있는 데이터 소스(212)를 포함한다. 데이터 소스(212)로부터의 데이터는 MIMO 전송을 통한 AT(220)로의 통신을 위해 데이터를 프로세싱하기 위한 인코딩 컴포넌트(214)로 전송될 수 있다. 인코딩 컴포넌트(214)에서, AT(220)로 전송될 데이터를 포함하는 일련의 비트들은 안테나들(218)을 통한 송신기(TMTR)들(216)에 의한 동시 전송을 위해 공간 스트림들로 그룹화될 수 있다. 또한, 인코딩 컴포넌트는 하나 이상의 디지털 변조 기법들 예를 들어, 위상-편이 변조(PSK), 이진 위상-편이 변조(BPSK), 직교 위상-편이 변조(QPSK), 16-포인트 직교 진폭 변조(16-QAM), 64-포인트 직교 진폭 변조(64-QAM), 및/또는 다른 적합한 변조 기법을 사용하여 각각의 공간 스트림을 변조할 수 있는데, 이러한 변조 기법들 하에서 각각의 스트림을 포함하는 데이터의 비트들은 성상점(constellation point)들의 세트에 기초하여 일련의 변조 심볼들에 매핑될 수 있다. 추가적으로 그리고/또는 대안적으로, 직교 주파수 분할 멀티플렉싱(OFDM)은 각각의 서브캐리어가 하나 이상의 변조 기법들을 사용하여 개별적으로 변조될 수 있도록, 다수의 직교 서브캐리어들 사이에 공간 스트림을 분할하기 위해 이용될 수 있다. 이후, 각각의 스트림에 대한 매핑된 변조 심볼들은 AT(220)으로의 통신을 위해 일련의 NT개의 안테나들(218)을 통해 변조된 아날로그 신호들로서 각각의 송신기들(216)로 제공될 수 있다.
AT(220)에서, AP(210)에 의해 전송되는 신호들에 대응하는 공간 스트림들은 각각의 안테나들(222)을 통해 일련의 NR개의 수신기(RCVR)들(224)에 의해 수신될 수 있다. 일례에서, AT(220)에서 수신되는 스트림들에 대응하는 NR-차원적(dimensional) 수신 벡터 y는 다음과 같이 표현될 수 있고,
Figure 112010020269857-pct00001
(1)
여기서, H는 전송되는 신호들이 AP(210)와 AT(220) 사이에서 통과하는 유효 MIMO 채널을 표현하는 NR × NT 행렬이고, x는 AP(210)로부터 전송되는 스트림들에 대응하는 NT-차원적 송신 벡터이며, n은 부가 잡음을 표현하는 NR-차원적 벡터이다.
다른 예에서, 수신기들(224)에 의해 수신되는 공간 스트림들은 AP(210)에 의해 전송되는 스트림들을 획득하기 위해 수신기들(224)에 의해 수신되는 스트림들 및 유효 MIMO 채널의 지식(knowledge)을 이용할 수 있는 신호 검출 컴포넌트(226)로 전달될 수 있다. 일 양상에 따르면, 신호 검출 컴포넌트(226)는 각각의 비트의 기대 사인(sign)을 결정함으로써 AP(210)로부터 수신되는 공간 스트림들 내의 비트들에 대한 경-판정 출력들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 1의 값을 가지는 비트들은 +1의 경-판정 출력에 의해 표현되지만, 0의 값을 가지는 비트들은 -1의 경-판정 출력에 의해 표현될 수 있다. 대안적으로, 신호 검출 컴포넌트(226)는 각각의 비트에 대한 각각의 기대 사인이 정확하게 검출된 우도 예를 들어, 비트가 +1 또는 -1로서 전송되는 우도에 더하여, 각각의 비트의 기대 사인을 결정함으로써 AP(210)로부터 수신되는 공간 스트림들 내의 비트들에 대한 연-판정 출력들을 결정할 수 있다. 다른 양상에 따르면, 신호 검출 컴포넌트(226)는 후술되는 바와 같이 하나 이상의 근사적-소프트-출력 최대 우도 검출(근사적-SOMLD)을 사용함으로써 저-복잡도 소프트-출력 검출을 제공할 수 있다. 성공적 검출 이후, 검출된 전송되는 스트림들은 AT(220)에 의한 사용을 위해 데이터 싱크(228)로 제공될 수 있다.
도 3은 다양한 양상들에 따라 MIMO 통신 시스템에서 이용될 수 있는 예시적인 신호 검출 컴포넌트(300)를 예시하는 블록 다이어그램이다. 특정한 비-제한적인 예로서, 신호 검출 컴포넌트(300)는 IEEE 802.11n 또는 유사한 표준을 사용하는 MIMO 시스템들, 다중-사용자 검출 애플리케이션들, 다중-모드 섬유 애플리케이션들, 및/또는 임의의 다른 적합한 통신 시스템들 또는 애플리케이션들에서 사용될 수 있다. 또한, 신호 검출 컴포넌트(300)는 액세스 포인트(예를 들어, AP(210)), 액세스 단말(예를 들어, AT(220)), 및/또는 임의의 다른 적합한 엔티티와 같은 MIMO 통신 시스템에서 임의의 적절한 네트워크 엔티티에 의해 이용될 수 있음이 이해되어야 한다. 또한, 신호 검출 컴포넌트(300)는 연관된 네트워크 엔티티의 내부에 있거나, 하나 이상의 연관된 네트워크 엔티티들에 통신적으로 연결되는 외부 컴포넌트일 수 있다.
일 양상에 따르면, 신호 검출 컴포넌트(300)는 공간 스트림들이 네트워크 엔티티(예를 들어, AP(210) 및/또는 AT(220))로 전송되는 유효 MIMO 채널을 결정하고 그리고/또는 이와 관련된 정보를 저장할 수 있는 MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)를 포함한다. 일례에서, MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)는 채널 정보를 수식(1)에서 이용되는 MIMO 채널 행렬 H와 구조적으로 유사할 수 있는 MIMO 채널 행렬로서 표현할 수 있다. 특정한 예로서, MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)는 예를 들어, 신호 검출 컴포넌트(300)에서 수신되는 하나 이상의 패킷들에 부착되는 프리앰블들에 기초하여 트레이닝(training)을 통해; 하나 이상의 블라인드(blind) 및/또는 세미-블라인드(semi-blind)채널 추정 기법들을 통해; 및/또는 다른 적합한 기법들을 통해 MIMO 채널 행렬을 획득할 수 있다.
특정한 예에서, MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)는 신호 검출 이전에 MIMO 채널 행렬에 대하여 분해(decomposition) 및/또는 다른 적절한 사전-프로세싱 기법들을 수행할 수 있다. 그러나, 사전프로세싱은 MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)에 의해 수행될 필요가 없다는 것과, 신호 검출 컴포넌트(300)는 MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)에 의해 사전-프로세싱되거나 사전-프로세싱되지 않고, 후술되는 하나 이상의 기법들을 사용하여 신호 검출을 수행할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 추가적인 특정한 비-제한적인 예로서, MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)는 행렬에 대하여 QR 분해를 수행함으로써 MIMO 채널 행렬을 사전-프로세싱할 수 있다. QR 분해를 이용함으로써, MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)는 MIMO 채널 행렬 H를 직교 행렬 Q와 상삼각(upper triangular) 행렬 R의 곱으로서 표현할 수 있다. QR 분해를 수행한 이후, MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)는 프로세싱되지 않은 채널 행렬 H 대신에, 또는 상기 채널 행렬 H에 더하여, 분해된 채널 행렬 QR을 하나 이상의 적절한 컴포넌트들로 전달(communicate)할 수 있다. 추가적인 예에서, MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)는 유효 MIMO 채널로의 변화들에 대하여 모니터링할 수 있고, 이에 따라 채널 행렬을 조정할 수 있다.
다른 양상에 따르면, 신호 검출 컴포넌트(300)는 거리 계산 컴포넌트(320)를 포함한다. 거리 계산 컴포넌트(320)는 수신기들(예를 들어, 수신기들(224))의 어레이 및/또는 다른 적합한 컴포넌트들 또는 네트워크 엔티티들에 의해 전달될 수 있는 일련의 수신되는 스트림들을 획득할 수 있다. 대안적으로, 신호 검출 컴포넌트(300) 내의 거리 계산 컴포넌트(320) 및/또는 다른 서브-컴포넌트들은 어떤 신호 검출 컴포넌트(300)가 후술되는 신호 검출 알고리즘들 중 하나 이상에 기초하여 근사적-소프트-출력 최대 사후 확률(maximum a posteriori probability: MAP) 검출을 수행할 수 있는지에 기초하여, 일련의 수신되는 스트림들에 대응하는 연-판정 입력 값들을 수신할 수 있다.
일례에서, 수식(1)에서 이용되는 바와 같이 수신 벡터 y에 대응하는 일련의 공간 스트림들을 수신한다. 수신 벡터 y 및 MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)로부터 수신되는 MIMO 채널 행렬 H에 기초하여, 거리 계산 컴포넌트(320)는 송신 벡터 x에서의 전송되는 스트림들과 (예를 들어, 인코딩 컴포넌트(214)에 의해) 이러한 스트림들을 변조하기 위해 사용되는 가능한 모든 성상점 조합들 사이의 거리들을 결정할 수 있다. 이후, 이러한 결정된 거리들은 전송되는 스트림들 내의 비트들의 기대 값들 뿐만 아니라 이들 각각의 우도들을 반영하는 연-판정 출력들을 결정하기 위해 연-판정 출력 생성기(340)에 의해 사용될 수 있다. 일 양상에 따르면, 검출된 스트림들에 대응하는 연-판정 출력 생성기(340)에 의해 생성되는 연-판정 출력들은 상기 스트림들을 추가적으로 프로세싱하기 위해 "외부 코드(outer code)"를 이용할 수 있는 디코더(미도시)에 의해 이용될 수 있다. 디코더에 의해 이용되는 외부 코드는 예를 들어, 신호 검출 컴포넌트(300)를 사용하는 엔티티로 그리고/또는 상기 엔티티로부터의 무선 통신 링크들의 품질을 향상시키기 위해 리던던시(redundancy)를 도입할 수 있는 에러 보정 능력(error corrective ability)을 가질 수 있다. 또한, 디코더에 의해 이용되는 외부 코드는 종래의 코드, 저-밀도 패리티 체크(low-density parity check: LDPC) 코드, 및/또는 다른 적절한 타입의 코드일 수 있다.
다른 예에서, 거리 계산 컴포넌트(320)는 전송되는 스트림들과 성상점들 사이의 거리들을 결정하기 위해 전송되는 스트림들을 변조하는데 사용되는 성상점들의 세트 상에서 루핑함으로써 하나 이상의 근사적-소프트-출력 최대 우도 검출(근사적-SOMLD) 알고리즘들을 사용할 수 있다. 이러한 거리들은 예를 들어, 근사화된
Figure 112010020269857-pct00002
-놈(norm),
Figure 112010020269857-pct00003
-놈,
Figure 112010020269857-pct00004
-놈,
Figure 112010020269857-pct00005
-놈과 같은 거리 메트릭 및/또는 다른 적합한 거리 메트릭을 사용함으로써, 결정될 수 있다. 종래의 경-판정 MLD에서, 각각의 스트림에 대한 최적의 거리 메트릭을 계산하는 것은 모든 스트림들에 대하여 가능한 모든 성상점들 상에서 루핑하는 것을 요구한다. 따라서, 사이즈 M의 성상도를 사용하여 각각 변조되는 NT개의 전송된 스트림들의 특정 예에서, 종래의 MLD는
Figure 112010020269857-pct00006
개의 가능한 성상점 조합들에 대한 거리 계산을 요구한다. 그 결과, 종래의 MLD는 지수의 연산 복잡도(exponential computational complexity)를 가지고, 많은 애플리케이션들을 엄청나게 복잡하게 한다. QR 분해는 요구되는 계산들의 최종 디멘션(dimension)이 슬라이싱(slicing)을 통해 획득될 수 있도록 종래의 MLD에 적용될 수 있다. 그러나, 이러한 알고리즘은 예를 들어,
Figure 112010020269857-pct00007
개의 계산들이 요구되는 바와 같이 지수의 복잡도를 유지하고, 여기서 사이즈 M의 성상도는 NT개의 전송된 스트림들을 변조하기 위해 이용된다. 이와 유사하게, QR-분해된 SOMLD는 각각의 스트림이 최종 디멘션으로서 표현되고, 슬라이싱을 통해 구해질 수 있도록 모든 NT개의 전송된 스트림들 상에서 루핑하는 것을 요구하여,
Figure 112010020269857-pct00008
의 복잡도 오더(order)를 초래한다. 이에 반해, 거리 계산 컴포넌트(320)는 가능한 모든 성상점들 상에서 루핑하는 것이 요구되지 않도록, 예를 들어, PSLD, LRD, Guided-M 알고리즘, 및/또는 다른 적절한 알고리즘들과 같은 하나 이상의 준-최적 MIMO 알고리즘들을 통한 계산에 사용되는 값들을 추정하기 위한 기법들을 이용함으로써, 성상점들 상에서 전송되는 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 계산할 수 있다. 그 결과, 거리 계산 컴포넌트(320)는 소프트-출력 검출을 위해 요구되는 복잡도를 현저하게 낮출 수 있지만, 여전히 최적의 거리 메트릭들에 근접하게 제공할 수 있다. 추가적인 예에서, 거리 컴포넌트(320)는 신호 검출 컴포넌트(300)에 의한 사용 및 거리 계산을 더 향상시키기 위해 계산된 거리 메트릭들을 저장할 수 있는 거리 저장 컴포넌트(330)와 상호동작할 수 있다. 특정한 예로서, 거리 저장 컴포넌트(330)는 전술된 바와 같이 강화된 메트릭 사용(Enhanced Metric Usage: EMU)을 제공하기 위해 사용될 수 있다.
추가적인 양상에 따르면, 신호 검출 컴포넌트(300)는 전송되는 스트림들 내의 개별 비트들의 기대 값들 및 우도들에 관련된 연-판정 출력들을 생성하기 위해서 일련의 전송된 스트림들에 대하여 구해진 거리 메트릭들을 이용할 수 있는 연-판정 출력 생성기(340)를 포함할 수 있다. 일례에서, 연-판정 출력 생성기(340)는 거리 계산 컴포넌트(320) 및/또는 거리 저장 컴포넌트(330)로부터 송신 벡터 x에서의 스트림
Figure 112010020269857-pct00009
에 대한 성상점들의 세트와 관련된 거리 메트릭들을 수신할 수 있다. 이러한 거리 메트릭들에 기초하여, 연-판정 출력 값은 예를 들어, 로그-우도 비(Log-Likelihood Ratio: LLR)를 사용하여
Figure 112010020269857-pct00010
를 표현하는 비트마다 유도될 수 있다. 일례에서, 연-판정 출력 생성기(340)는 다음과 같이
Figure 112010020269857-pct00011
를 표현하는 k번째 비트 bk에 대한 LLR의 근사치(approximation)를 계산할 수 있고
Figure 112010020269857-pct00012
(2)
여기서,
Figure 112010020269857-pct00013
는
Figure 112010020269857-pct00014
의 함수로서 거리 계산 컴포넌트(320) 및/또는 거리 저장 컴포넌트(330)로부터 수신되는 거리 메트릭이고, minima는 각각 bk = 0, bk = 1인
Figure 112010020269857-pct00015
의 모든 값들(예를 들어, 가능한 모든 성상점들) 상에서 검색되며,
Figure 112010020269857-pct00016
는 수식(1)에서 이용되는 부가 잡음 n의 잡음 편차를 나타낸다. 대안적으로, 연-판정 출력 생성기는 LLR 계산에 더하여, 또는 LLR 계산 대신에, 임의의 다른 적합한 소프트-판정 기법을 이용할 수 있음이 이해되어야 한다. 또한, 연-판정 출력들은 상기 계산 이후에 미리 결정된 수의 비트들로 추가적으로 양자화될 수 있다. 연-판정 출력들이 생성된 이후, 연-판정 출력들은 신호 검출 컴포넌트(300)로부터 검출된 스트림 출력으로서 제공될 수 있다. 추가적으로 그리고/또는 대안적으로, 연-판정 출력 생성기(340)는 예를 들어, 각각의 연-판정 출력들의 사인을 결정함으로써, 전송되는 스트림들 내의 비트 당 경-판정 출력들을 제공할 수 있다.
도 4-8을 참조하면, 무선 통신 네트워크에서의 신호 검출을 위한 방법들이 예시된다. 설명의 간략함을 위해, 상기 방법들은 일련의 동작들로서 도시되고 설명되지만, 상기 방법들은 하나 이상의 실시예들에 따라 일부 동작들이 여기에서 도시되고 설명되는 동작들과는 다른 동작들과 상이한 순서들로 그리고/또는 동시에 발생할 수 있는 것과 같이 동작들의 순서에 의해 제한되지 않음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 당업자들은 방법들이 예를 들어, 상태 다이어그램과 같은 일련의 상호관련된 상태들 또는 이벤트들로서 대안적으로 표현될 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 하나 이상의 실시예들에 따라 방법을 구현하기 위해 예시되는 모든 동작들이 요구되지는 않는다.
도 4를 참조하면, MIMO 통신 시스템(예를 들어, 통신 시스템(200))에서의 저-복잡도 근사적-소프트-출력 최대 우도 검출(근사적-SOMLD)을 위한 방법(400)이 예시된다. 방법(400)은 기지국(예를 들어, AP(210)), 모바일 단말(예를 들어, AT(220)), 및/또는 무선 통신 네트워크 내의 임의의 다른 적합한 엔티티에 의해 수행될 수 있음이 이해되어야 한다. 방법(400)은 블록(402)에서 시작하고, 여기서 사전-프로세싱이 (예를 들어, 신호 검출 컴포넌트(300)에서의 MIMO 채널 프로세싱 컴포넌트(310)에 의해) MIMO 시스템 내의 송신 엔트리와 수신 엔트리 사이의 유효 MIMO 채널을 표현하는 채널 행렬에 대하여 수행된다. 특정한 비-제한적인 예로서, 블록(402)에서 수행되는 사전-프로세싱은 QR 분해를 포함할 수 있고, 여기서 채널 행렬 H는 유니터리 또는 직교 행렬 Q와 상삼각 행렬 R의 곱 QR로 분해된다. 대안적으로, 행렬 Q는 직교 행렬일 수 있다. 그러나, QR 분해는 단지 블록(402)에서 수행될 수 있는 사전-프로세싱의 일례이고, 다른 사전-프로세싱 및/또는 행렬 분해 기법들은 QR 분해에 더하여, 또는 QR 분해 대신에 수행될 수 있음이 이해되어야 한다. 또한, 블록(402)에서의 사전-프로세싱은 선택적이며, 방법(400)에서 수행될 필요가 없음이 이해되어야 한다. 블록(402)에서의 선택적 사전-프로세싱 이후, 방법(400)은 블록(404)에서 제 1 전송된 스트림에 대하여 초기화된다. 이후, 방법(400)은 블록들(406-410)에 의해 예시되는 바와 같이, 검출될 각각의 전송되는 스트림들에 대하여 진행할 수 있다. 일례에서, 블록들(406-410)에서 이용되는 전송되는 스트림들은 수식(1)에서 사용되는 송신 벡터 x에 의해 표현될 수 있다.
일례에서, 방법(400)은 다음과 같이 블록들(406-410)에서 검출될 각각의 전송되는 스트림들에 대하여 진행할 수 있다. 블록(406)에서, 각각의 스트림은 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추적하기 위해 (예를 들어, 신호 검출 컴포넌트(300)에서의 거리 계산 컴포넌트(320)에 의해) 성상점들의 세트 상에서 루핑된다. 블록(406)에서 추정된 엘리먼트들은 예를 들어, 다른 전송되는 스트림들 및/또는 블록(408)에서 거리 메트릭들을 계산하는데 필요한 임의의 다른 엘리먼트들일 수 있다. 또한, 성상점들의 세트는 방법(400)에 의해 검출될 스트림들을 전송한 MIMO 시스템 내의 엔티티에 의해 사용되는 변조 심볼들의 세트를 표현할 수 있다. 일반적으로 전술된 바와 같이, 성상점들의 세트에 대하여 블록(406)에서 각각의 스트림에 대한 다른 엘리먼트들을 추정함으로써, 종래의 SOMLD 알고리즘들에서 요구되는 바와 같이 각각의 전송되는 스트림에 대하여 성상점들의 가능한 모든 조합들 상에서 루핑하는 것이 필수적이지 않다. 그 결과, 신호 검출 복잡도는 크게 감소될 수 있지만, 여전히 최적의 거리 메트릭들 및 소프트 출력들에 근접한 계산을 허용한다. 특정한 비-제한적인 예로서, 블록(406)에서 사용될 수 있는 준-최적 MIMO 알고리즘들은 PSLD, LRD, Guided-M 알고리즘, 제로 포싱(Zero Forcing: ZF), 최소 평균 제곱 에러(Minimum Mean Square Error: MMSE) 알고리즘, 및/또는 다른 적합한 알고리즘을 포함한다. 예시적인 알고리즘들은 다음의 도면들 및 관련된 설명에서 상세하게 설명된다.
블록(406)에서의 각각의 스트림에 대하여 루핑이 완료된 이후, 방법(400)은 블록(408)로 진행하고, 여기서 현재 스트림에 대한 거리 메트릭들이 (신호 검출 컴포넌트(300)에서의 거리 계산 컴포넌트(320)에 의해) 블록(406)에서 루핑된 성상점들 상에서 결정된다. 일례에서, 거리 메트릭들은 전송되는 스트림들이 수신되는 유효 MIMO 채널을 표현하는 채널 행렬을 사용함으로써 획득되고, 이것은 블록(402)에서 사전-프로세싱될 수 있거나, 사전-프로세싱되지 않을 수 있다. 추가적으로, 블록(408)에서의 거리 메트릭들은 근사화된
Figure 112010020269857-pct00017
-놈,
Figure 112010020269857-pct00018
-놈,
Figure 112010020269857-pct00019
-놈,
Figure 112010020269857-pct00020
-놈과 같은 거리 메트릭 및/또는 다른 적합한 거리 메트릭을 사용함으로써 결정될 수 있다.
현재 스트림에 대한 거리 메트릭들이 블록(408)에서 결정된 이후, 방법(400)은 추가 전송되는 스트림들이 제공되는지의 여부를 결정하기 위해서 블록(410)으로 진행한다. 추가 스트림들이 제공되는 경우, 방법(400)은 블록(412)에서 다음 전송되는 스트림으로 진행하고, 상기 스트림에 대하여 블록들(406-410)을 반복한다. 추가 전송되는 스트림들이 제공되지 않는 경우, 방법(400)은 (예를 들어, 신호 검출 컴포넌트(300)에서의 연-판정 출력 생성기(340)를 통해) 각각의 스트림에 대하여 블록(408)에서 결정된 거리 메트릭들에 기초하여 연-판정 출력들을 획득함으로써 블록(414)에서 종료한다. 특정한 비-제한적인 예로서, 연-판정 출력들은 블록(408)에서 계산된 거리 메트릭들에 기초하여 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트에 대한 로그-우도 비(LLR)들을 결정함으로써 414에서 생성될 수 있다. 그러나, 소프트-출력 생성을 위한 다른 기법들은 블록(414)에서 이용될 수 있음이 이해되어야 한다. 또한, 경-판정 출력들은 예를 들어, 각각의 연-판정 출력들의 사인을 결정함으로써, 블록(414)에서 생성될 수도 있음이 이해되어야 한다. 다른 예에서, 전송되는 스트림에 대한 경-판정 출력들은 전송되는 스트림에 대하여 블록(408)에서 계산된 거리 메트릭을 최소화하는 성상점에 대한 역 성상도 매핑을 수행함으로써 생성될 수 있다. 따라서, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00021
에 대한 경-판정 출력은 블록(408)에서 계산된 최소 거리 메트릭
Figure 112010020269857-pct00022
및 이에 대응하는 값
Figure 112010020269857-pct00023
을 검색함으로써 결정될 수 있다. 결정된
Figure 112010020269857-pct00024
값에 기초하여, 역 성상도 매핑은 결정된
Figure 112010020269857-pct00025
값 및 블록(406)에서의 이에 대응하는
Figure 112010020269857-pct00026
및
Figure 112010020269857-pct00027
에 대하여 추정된 값들의 비트들을 획득하기 위해 사용될 수 있다.
도 5는 PSLD 알고리즘을 사용하는 MIMO 통신 시스템에서의 근사적-SOMLD을 위한 방법(500)을 예시한다. 방법(500)은 기지국, 모바일 단말, 및/또는 무선 통신 네트워크 내의 임의의 다른 적합한 엔티티에 의해 수행될 수 있다. 다음의 설명에서, PSLD는 (예를 들어, AP(210)에서의 3개의 송신 안테나들(218)로부터의) 일련의 3개의 전송되는 스트림들에 대하여 일반적으로 설명된다. 그러나, 방법(500)은 임의의 수의 전송되는 스트림들에 대하여 유사하게 적용될 수 있다. 또한, 다음의 설명은 근사화된
Figure 112010020269857-pct00028
-놈이 다음과 같은 거리 메트릭으로서 사용되는 PSLD의 특정한 비-제한적인 예에 관한 것이다.
Figure 112010020269857-pct00029
(3)
그러나, 다른 놈들이 거리 메트릭에 대하여 사용될 수도 있음이 이해되어야 한다. 방법(500)은 블록(502)에서 시작할 수 있고, 여기서 QR 분해가 각각의 전송되는 스트림에 대한 QR 오리엔테이션(orientation)을 생성하기 위해 유효 MIMO 채널을 표현하는 채널 행렬에 대하여 수행된다. 일례에서, QR 분해는 H의 모든 행이 단한번 마지막 행이 되게 치환되도록 수식(1)에서 사용되는 채널 행렬 H의 3개의 치환들을 위해 블록(502)에서 수행될 수 있다. 이후, QR 분해는 3개의 QR "오리엔테이션들"을 획득하기 위해 각각의 치환에 대하여 수행될 수 있다. 도 5의 후속하는 블록들에 대한 논의는 일반적으로 각각의 전송되는 스트림에 대한 QR 오리엔테이션들에 기초하여 연-판정 출력들을 계산하는 것에 관한 것이지만, 블록(502)에서의 QR 분해는 선택적이며 방법(500)의 부분으로서 수행될 필요가 없다는 것과, 방법(500)은 다음의 설명과 유사한 방식으로 미-분해된(non-decomposed) 채널 행렬에 대하여 수행될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
그 다음, 방법(500)은 블록(504)로 진행하고, 여기서 성상점들의 세트 상에서의 루핑이 PSLD에 기초하는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 거리 계산을 위해 요구되는 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 각각의 전송되는 스트림에 대하여 수행된다. 특정한 비-제한적인 예로서, 추정은 제로 포싱(ZF), 연속적인 간섭 소거를 사용하는 ZF, 최소 평균 제곱 에러(MMSE) 추정, 및/또는 다른 적합한 준-최적 MIMO 알고리즘들을 이용함으로써 수행될 수 있다. 다음의 설명은 연속적인 간섭 소거를 사용하는 ZF의 특정한 예에 관한 것이지만, 임의의 준-최적 MIMO 알고리즘은 블록(504)에서 유사하게 사용될 수 있음이 이해되어야 하고, 이러한 모든 알고리즘들이 여기에 첨부되는 청구항들의 범위 내에 속하는 것으로 의도됨이 추가적으로 이해되어야 한다.
수신되는 MIMO 벡터 y당, 블록(502)에서 생성되는 3개의 QR 오리엔테이션들은 여기에서
Figure 112010020269857-pct00030
,
Figure 112010020269857-pct00031
및
Figure 112010020269857-pct00032
로서 각각 나타내는 전송되는 모든 스트림들 상에서 루핑하기 위해 사용될 수 있다. 간략함을 위해, 다음의 설명은 단지 제 1 오리엔테이션에 대하여 블록(504)에서 수행되는 동작들에 관한 것으로, 여기서
Figure 112010020269857-pct00033
이며, 단지 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00034
에 대하여 성상점들의 세트 상에서의 루핑을 설명한다. 블록(504)에서 설명되는 동작들은 다른 전송되는 스트림들에 대하여 유사하게 수행될 수 있음이 이해되어야 한다.
일례에서, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00035
에 대한 블록(504)에서의 추정은 다음과 같이 진행할 수 있다. 성상점들 상에서 루핑하는 것 이전에, 중간 벡터(intermediate vector) y'는 수식
Figure 112010020269857-pct00036
를 사용함으로써 결정될 수 있고, 여기서 Q(1:NR,1:NT)는 1 내지 NR × 1 내지 NT의 인덱스들을 가지는 Q 내의 엘리먼트들의 세트를 표현한다. 중간 벡터 y'로부터, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00037
은 수식
Figure 112010020269857-pct00038
을 사용함으로써
Figure 112010020269857-pct00039
의 각각의 가능한 값에 대한 제 2 중간 벡터
Figure 112010020269857-pct00040
를 결정하기 위해 성상점들의 세트 상에서 루핑될 수 있다. 각각의 성상점에 대하여 결정된 중간 벡터들
Figure 112010020269857-pct00041
에 기초하여, 대응하는 전송되는 스트림들
Figure 112010020269857-pct00042
는 수식
Figure 112010020269857-pct00043
을 사용함으로써 추정될 수 있고, 여기서
Figure 112010020269857-pct00044
는
Figure 112010020269857-pct00045
의 제 2 엘리먼트이며, Slice()는 가장 근사적인 성상점에 대한 슬라이싱 연산이고, r22는 R의 엔트리(2,2)이다. 이후,
Figure 112010020269857-pct00046
를 구함으로써,
Figure 112010020269857-pct00047
인 블록(506)에서 사용될 수 있는
Figure 112010020269857-pct00048
의
Figure 112010020269857-pct00049
-놈 근사치가 결정될 수 있다. 이것에 기초하여, 3개의 중간 값
Figure 112010020269857-pct00050
은 수식
Figure 112010020269857-pct00051
을 사용하여 계산될 수 있고, 이러한 수식으로부터 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00052
은 수식
Figure 112010020269857-pct00053
Figure 112010020269857-pct00054
을 사용하여 추정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00055
의 추정된 값으로부터,
Figure 112010020269857-pct00056
인 블록(506)에서 이용될 수 있는
Figure 112010020269857-pct00057
의
Figure 112010020269857-pct00058
-놈 근사치가 결정될 수 있다.
추정이 블록(504)에서 수행된 이후, 방법(500)은 블록(506)으로 진행할 수 있고, 여기서 거리 메트릭들이 성상점 상에서 전송되는 스트림들에 대하여 결정된다. 블록들(504 및 506)은 방법(500)에서 2개의 개별 동작들로서 예시되지만, 거리 메트릭들이 각각의 성상점이 블록(504)에서 루핑된 이후 블록(506)에서 계산될 수 있거나, 대안적으로 블록(506)에서의 거리 메트릭들이 루핑이 블록(504)에서 수행되는 각각의 스트림에 대하여 계산될 수 있는 것과 같이, 블록들(504 및 506)에서 설명되는 동작들은 함께 실행될 수 있음이 이해되어야 한다. 특정한 비-제한적 예로서, 블록(506)에서의 거리 메트릭 계산은 다음과 같이 수행될 수 있다. 먼저, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00059
에 대하여, 거리 메트릭은 다음과 같이 수식(3)에 의해 주어지는 근사화된
Figure 112010020269857-pct00060
-놈을 사용하여 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00061
에 대한 각각의 가능한 성상점들에 대하여 계산될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00062
(4)
이후, 유사한 루핑 및 거리 메트릭 계산은 각각의 전송되는 스트림에서 각각의 가능한 성상점에 대한 거리 메트릭들을 획득하기 위해 블록들(504 및 506)에서 전송되는 스트림들
Figure 112010020269857-pct00063
및
Figure 112010020269857-pct00064
에 대하여 수행될 수 있다.
전송되는 스트림들에 대한 거리 메트릭들이 블록(506)에서 계산된 이후, 방법(500)은 블록(506)에서 결정된 거리 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여 전송되는 스트림들에서 각각의 비트에 대한 로그-우도 비(LLR)들을 계산함으로써 연-판정 출력들을 획득함으로써 블록(508)에서 종료할 수 있다. 특정한 예로서, LLR들은 다음과 같이 수식(2)에 의해 주어진 LLR 표현을 사용하여 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00065
에서 k번째 비트 bk에 대하여 결정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00066
(5)
추가적으로, x에서의 다른 전송되는 스트림들에 대한 LLR들은 수식들(2) 및 (5)에서 주어진 LLR 표현들과 유사한 LLR 표현들을 사용하여 계산될 수 있다.
도 6은 LRD 알고리즘을 사용하여 MIMO 통신 시스템에서의 근사적-SOMLD를 위한 방법(600)을 예시한다. 방법(600)은 기지국, 모바일 단말, 및/또는 무선 통신 네트워크 내의 임의의 다른 적합한 엔티티에 의해 수행될 수 있다. 다음의 설명에서, LRD는 (예를 들어, AP(210)에서의 3개의 송신 안테나들로부터의) 일련의 3개의 전송되는 스트림들에 대하여 일반적으로 설명된다. 그러나, 방법(600)은 임의의 수의 전송되는 스트림들에 유사하게 적용될 수 있다.
방법(600)은 블록(602)에서 시작할 수 있고, 여기서 QR 분해가 각각의 전송되는 스트림의 QR 오리엔테이션을 생성하기 위해 유효 MIMO 채널을 표현하는 채널 행렬에 대하여 수행된다. 일례에서, QR 분해는 H의 모든 행이 단한번 마지막 행이 되게 치환되도록 수식(1)에서 사용되는 채널 행렬 H의 3개의 치환들을 위해 블록(602)에서 수행될 수 있다. 이후, QR 분해는 3개의 QR "오리엔테이션들"을 획득하기 위해 각각의 치환에 대하여 수행될 수 있다. 도 6의 후속하는 블록들에 대한 논의는 일반적으로 각각의 전송되는 스트림에 대한 QR 오리엔테이션들에 기초하여 연-판정 출력들을 계산하는 것에 관한 것이지만, 블록(602)에서의 QR 분해는 선택적이며 방법(600)의 부분으로서 수행될 필요가 없다는 것과, 방법(600)은 다음의 설명과 유사한 방식으로 미-분해된 채널 행렬에 대하여 수행될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
그 다음, 방법(600)은 블록(604)로 진행하고, 여기서 스케일링(scaling) 및/또는 시프팅(shifting) 인자들이 수신 벡터 내의 각각의 엘리먼트를 복소 정수로 변환하기 위해 수신 벡터에 적용된다. 이것은 예를 들어, 블록(606)에서 LBR(Lattice-Basis Reduction)을 용이하게 하도록 수행될 수 있다. 일례에서, 블록(604)에서 이용되는 수신 벡터는 수신기의 세트 및/또는 다른 적합한 컴포넌트들로부터 획득될 수 있는 수식(1)에서 사용되는 수신 벡터 y일 수 있다. 일 양상에 따르면, 방법(600)에서 수행되는 LRD는 LBR에 기초한다. LBR 하에, 행렬 P는 P 및 P-1 모두 복소 정수 엔트리들로만 구성되도록 그리고
Figure 112010020269857-pct00067
가 보다 직교적이도록 결정되고, 여기서 H'는 또 다른 기저 행렬(basis)이다. 따라서, 기저 행렬 H의 x에 의해 표현되는 포인트 y는 기저 행렬 H'의
Figure 112010020269857-pct00068
에 의해 표현될 수 있고, 이것은 수식
Figure 112010020269857-pct00069
을 사용함으로써 표현될 수 있다. 또한, x가 복소 정수 성상점들을 가지는 벡터인 경우, "z-도메인"에서의 단순한 라운딩(rounding)은 P-1가 복소 정수 엔트리들이므로 블록(608)에서의 엘리먼트 추정을 위해 사용될 수 있다.
따라서, 스케일링 및 시프팅은 MIMO 시스템 모델을 LBR 및 LRD를 위해 사용될 수 있는 복소 정수 표현들로 변환하기 위해 블록(604)에서 y에 대하여 수행될 수 있다. 일례에서, 벡터 y는 스케일링된 그리고 시프팅된 버전 ys +s을 획득하기 위해 다음과 같이 스케일링 및 시프팅될 수 있고,
Figure 112010020269857-pct00070
(6)
여기서,
Figure 112010020269857-pct00071
이고, M은 검출될 스트림들의 전송을 위해 사용되는 성상도의 사이즈(예를 들어, 인코딩 컴포넌트(214)에 의해 이용되는 M-QAM 변조 방식의 사이즈)이며, c shift 는 -0.5 - 0.5j와 동일한 모든 엘리먼트들을 가지는 NT-차원적 벡터이다. 일 특정한 예에서, x는 단지 전송을 위해 사용되는 변조 방식에서 성상점들로 구성되고, 그 결과 s는 그것의 복소 정수 표현이다.
상기의 설명으로부터, 수식(6)의 제 2 라인(line)은 블록(606)에서 수행될 LBR에 적합한 포맷으로 수신된 벡터를 변환하기 위해 블록(604)에 적용될 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한, 수식(6)에 의해 주어진 변환은 준-최적 MIMO 검출 기법들을 사용하여 보다 양호한 성능을 초래할 수 있다는 것을 알 수 있다. 예를 들어, "단순한" 제로-포싱(ZF) MIMO 검출은 다음과 같이 ys +s에 (HP)- 1를 곱함으로써 적용된다.
Figure 112010020269857-pct00072
(7)
HP가 H보다 더 직교적이므로, 그 결과 (HP)-1n'은 "명백한(plain)" ZF의 H-1만큼 많은 잡음 증가를 야기하지 않고, 향상된 성능이 수식(7)을 이용함으로써 달성될 수 있다. 또한, P-1s가 복소 정수 값들로 구성될 수 있으므로, z에 대한 슬라이싱 연산들은 단순한 라운딩 연산들을 사용하여 수행될 수 있다. 이후, z 및 s의 추정치들은 다음과 같이 구해질 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00073
(8)
당업자가 이해할 수 있는 바와 같이, z에 대한 성상도 경계(boundary)들을 고려하는 것은 어려울 수 있다. 그 결과, s 또는 x에 대한 추정된 값들은 s 또는 x에 대하여 성상도 경계들의 범위를 벗어날 수 있다. 따라서, 추가적인(extra) 슬라이싱 단계는 성상도 경계들 내의 성상점들을 획득하기 위해 경-판정 출력 디코딩에 필요할 것이다. 그러나, 예를 들어, 수식
Figure 112010020269857-pct00074
을 사용함으로써 s에 대하여 검출을 수행하는 것은 성능 및 복잡도를 위해 보다 양호할 수 있으므로, 추가적인 슬라이싱 단계는 연-판정 출력 디코딩에 항상 필요하지 않을 것임이 이해되어야 한다. 이후, 이에 기초하여, 유클리디안(Euclidean) 거리 메트릭은 다음과 같다.
Figure 112010020269857-pct00075
(9)
스케일링 및 시프팅이 블록(604)에서 수행되면, 방법(600)은 블록(606)으로 진행할 수 있고, 여기서 성상점들의 세트 상에서의 루핑이 MRD에 기초하는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 거리 계산을 위해 필요한 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 각각의 전송되는 스트림에 대하여 수행된다. 일례에서, 공간 스트림의 가능한 성상점들 상에서의 루핑은 블록(606)에서의 공간 스트림마다 수행되고, LBR은 다른 2개의 공간 스트림들을 추정하기 위해 사용된다. 다음의 설명은 QR 분해를 사용하여 분해되는 채널 행렬에 대하여 LBR을 수행하는 것에 관한 것이지만, 유사한 기법들이 다른 분해 기법을 사용하여 분해되는 채널 행렬 또는 미-분해된 채널 행렬에 대하여 LBR을 수행하는 것에 이용될 수 있음이 이해되어야 한다. 다음의 설명은 일반적으로 일련의 3개의 전송되는 스트림들에 관한 것이지만, 유사한 기법들이 임의의 수의 전송되는 스트림들을 검출하기 위해 이용될 수 있음이 이해되어야 한다.
특정한 예에서, 제 1 QR 오리엔테이션은
Figure 112010020269857-pct00076
의 정상 오더(normal order)로 적용될 수 있고, 루핑은 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00077
의 모든 가능한 값들(예를 들어, 가능한 모든 성상점들)에 대하여 블록(606)에서 수행될 수 있다. 이후, 제 1 QR 오리엔테이션에 대하여,
Figure 112010020269857-pct00078
을 사용하여, LBR은
Figure 112010020269857-pct00079
이 되도록 QLR 및 RLR로서 표현될 수 있는 변조된 Q 및 R을 획득하기 위해 R의 제 1 2개의 행들에 대하여 수행될 수 있고, 여기서 P'는 다음과 같은 구조를 가진다.
Figure 112010020269857-pct00080
(10)
Figure 112010020269857-pct00081
의 모든 값들에 대하여 블록(606)에서 루핑이 수행되므로, LBR에 의해 H permuted 의 마지막 열에 영향을 미칠 필요가 없음이 이해되어야 한다.
다른 특정한 예에서,
Figure 112010020269857-pct00082
(예를 들어,
Figure 112010020269857-pct00083
Figure 112010020269857-pct00084
에 대한) 에 대한 LBR가 표 1 내의 다음의 의사 코드(pseudo code)에 의해 상세하게 설명된다.
Figure 112010020269857-pct00085
표 1:
Figure 112010020269857-pct00086
에 대한 LBR을 위한 의사 코드
표 1의 의사 코드가 예시하는 바와 같이, 변수 mu에 의해 나타내는 횟수만큼 검사(check)가 수행되고, R의 타겟 열은 다른 열들로부터 차감(subtract)될 수 있다. 그 다음, 가장 큰 전력을 가지는 전력이 가장 우측 열(예를 들어, (NT-1)번째 열)인지가 결정된다. 가장 큰 전력을 가지는 열이 가장 우측 열이 아닌 경우, 가장 우측 열 및 가장 큰 전력을 가지는 열은 스와핑(swap)된다. 열들의 스와핑 이후, 회전 행렬은 R의 상삼각 구조를 유지하기 위해 적용될 수 있다.
일례에서, 전술된 LBR 연산을 사용함으로써, 블록(606)에서 수행된 루핑은 다음과 같이 진행할 수 있다. 다음의 설명은 제 3 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00087
에 대하여 루핑하는 것에 관한 것이지만, 루핑은 다른 전송되는 스트림들에 대하여 블록(606)에서 유사하게 수행될 수 있음이 이해되어야 한다. 먼저, 다음과 같이 표현될 수 있는
Figure 112010020269857-pct00088
(11)
블록(604)에서 획득된 스케일링된 그리고 시프트된 수신된 벡터 ys +s에 기초하여, 수식
Figure 112010020269857-pct00089
을 사용함으로써 중간 벡터 y'가 결정될 수 있다. 벡터 y'에 기초하여, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00090
은 수식
Figure 112010020269857-pct00091
을 사용함으로써
Figure 112010020269857-pct00092
의 각각의 가능한 값에 대한 제 2 중간 벡터
Figure 112010020269857-pct00093
를 결정하기 위해 가능한 성상점들의 세트 상에서 루핑될 수 있고, 여기서
Figure 112010020269857-pct00094
은 RLR의 제 3 열의 제 1 3개의 엘리먼트들이고,
Figure 112010020269857-pct00095
이며, 여기서 cshift는 cshift의 하나의 엔트리이다. 일례에서, z3의 각각의 값들은 블록(606)에서의 루핑 이전에 계산될 수 있다. 각각의 성상점에 대하여 결정되는 중간 벡터들
Figure 112010020269857-pct00096
에 기초하여, z2에 대한 대응하는 값이 수식
Figure 112010020269857-pct00097
을 사용함으로써 추정될 수 있고, 여기서
Figure 112010020269857-pct00098
2는
Figure 112010020269857-pct00099
의 제 2 엘리먼트이고, round()는 가장 근사적 복소 정수로의 라운딩 연산이며, rLR ,22는 RLR의 엔트리 (2,2)이다. z2를 구함으로써,
Figure 112010020269857-pct00100
Figure 112010020269857-pct00101
인
Figure 112010020269857-pct00102
의
Figure 112010020269857-pct00103
-놈 근사치가 결정될 수 있다. 이에 기초하여, 제 3 중간 값
Figure 112010020269857-pct00104
은 수식
Figure 112010020269857-pct00105
을 사용하여 계산될 수 있고, 이러한 수식으로부터 z1에 대한 대응하는 값이 수식
Figure 112010020269857-pct00106
Figure 112010020269857-pct00107
을 사용하여 추정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00108
의 추정된 값으로부터,
Figure 112010020269857-pct00109
Figure 112010020269857-pct00110
인 블록(606)에서 이용될 수 있는 수식
Figure 112010020269857-pct00111
Figure 112010020269857-pct00112
의
Figure 112010020269857-pct00113
-놈 근사치가 결정될 수 있다.
.이러한 계산들에 기초하여, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00114
에 대하여, 거리 메트릭이 다음과 같이 수식 (3)에 의해 주어진 근사화된
Figure 112010020269857-pct00115
-놈을 사용하여
Figure 112010020269857-pct00116
에 대한 각각의 가능한 값(예를 들어, 각각의 가능한 성상점)에 대하여 계산될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00117
(12)
이후, 유사한 루핑 및 거리 메트릭 계산은 각각의 전송되는 스트림에 대한 거리 메트릭들을 획득하기 위해 블록(606)에서 수행될 수 있다.
전송되는 스트림들에 대한 거리 메트릭들이 블록(606)에서 계산된 이후, 방법(600)은 블록(606)에서 결정된 거리 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트에 대한 로그-우도 비(LLR)들을 계산하여 연-판정 출력들을 획득함으로써 블록(608)에서 종료할 수 있다. 특정한 예로서, LLR들은 다음과 같이 수식 (2)에 의해 주어진 LLR 표현을 사용하여 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00118
내의 k번째 비트 bk에 대하여 결정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00119
(13)
추가적으로, x에서의 다른 전송되는 스트림들에 대한 LLR들은 수식들 (2) 및 (13)에서 주어진 LLR 표현들과 유사한 LLR 표현들을 사용하여 계산될 수 있다.
이하, 도 7을 참조하면, Guided-M 알고리즘을 사용하는 MIMO 통신 시스템에서의 근사적-SOMLD을 위한 방법(700)이 예시된다. 방법(700)은 예를 들어, 액세스 포인트, 액세스 단말 및/또는 무선 통신 네트워크 내의 임의의 다른 적합한 엔티티에 의해 수행될 수 있다. 다음의 설명에서, 방법(700)은 일반적으로 (예를 들어, AP(210)에서 3개의 송신 안테나들(218)로부터의) 일련의 3개의 전송되는 스트림들에 대하여 설명된다. 그러나, 방법(700)은 임의의 수의 전송되는 스트림들에 유사하게 적용될 수 있음이 이해되어야 한다.
방법(700)은 블록(702)에서 시작할 수 있고, 여기서 QR 분해가 각각의 전송되는 스트림에 대한 QR 오리엔테이션을 생성하기 위해 유효 MIMO 채널을 표현하는 채널 행렬에 대하여 수행된다. 일례에서, QR 분해는 일례에서, QR 분해는 H의 모든 행이 단한번 마지막 행이 되게 치환되도록 수식(1)에서 사용되는 채널 행렬 H의 3개의 치환들을 위해 블록(702)에서 수행될 수 있다. 이후, QR 분해는 3개의 QR "오리엔테이션들"을 획득하기 위해 각각의 치환에 대하여 수행될 수 있다. 도 7의 후속하는 블록들에 대한 논의는 일반적으로 각각의 전송되는 스트림에 대한 QR 오리엔테이션들에 기초하여 연-판정 출력들을 계산하는 것에 관한 것이지만, 블록(702)에서의 QR 분해는 선택적이며 방법(700)의 부분으로서 수행될 필요가 없다는 것과, 방법(700)은 다음의 설명과 유사한 방식으로 미-분해된 채널 행렬에 대하여 수행될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
그 다음, 방법(700)은 블록(704)로 진행하고, 여기서 성상점들의 세트 상에서의 루핑이 준-최적 MIMO Guided-M 알고리즘을 사용하여 거리 계산을 위해 요구되는 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 미리 결정된 수의 후보 추정치들을 획득하기 위해 각각의 전송되는 스트림에 대하여 수행된다. 당업자에 의해 이해될 수 있는 바와 같이, 풀(full) 3×3 SOMLD는 지수의 연산 복잡도를 가진다. 종래에는, 예를 들어,64-QAM 성상도에 대한 풀 3×3 SOMLD는 64*64의 확률(possibility)들 상에서의 검색을 요구한다. 다시 말해서, 외부 루프가
Figure 112010020269857-pct00120
의 모든 확률들 상에서 수행되는 경우,
Figure 112010020269857-pct00121
의 모든 확률들 상에서의 내부 루프(inner loop)는 슬라이싱이
Figure 112010020269857-pct00122
을 획득하기 위해 수행될 수 있는
Figure 112010020269857-pct00123
의 모든 확률들에 대하여 수행될 필요가 있을 것이다. 이에 반해, 블록(704)에서의 Guided-M 알고리즘을 사용하여, 유도(guided) 방식으로 제 2 디멘션 내의 단지 M개의 점들 상에서 검색함으로써 요구되는 복잡도가 감소된다.
특정한 비-제한적 예로서, 블록(704)에서 수행되는 루핑은 다음과 같이 진행될 수 있다. 다음의 설명은 일반적으로 여기에서 QR Guided-M 알고리즘(QRGM)이라 지칭되는 QR 분해를 사용하여 분해된 채널 행렬에 대하여 (예를 들어, 블록(702)에서) 수행될 수 있는 Guided-M 알고리즘에 관한 것이다. 그러나, 블록(704)에서의 루핑은 미-분해된 채널 행렬 및/또는 다른 분해 기법을 사용하여 분해된 채널 행렬에 대하여 유사하게 수행될 수 있음이 이해되어야 한다.
먼저, 성상점들 상에서의 루핑 이후, 중간 벡터 y'는 수식
Figure 112010020269857-pct00124
을 사용함으로써 결정될 수 있고, 여기서
Figure 112010020269857-pct00125
는 1 내지 NR × 1 내지 NT 의 인덱스들을 가지는 Q 내의 엘리먼트들의 세트를 표현한다. 중간 벡터 y'로부터 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00126
는 수식
Figure 112010020269857-pct00127
을 사용함으로써
Figure 112010020269857-pct00128
의 각각의 가능한 값에 대한 제 2 중간 벡터
Figure 112010020269857-pct00129
를 결정하기 위해 성상점들의 세트 상에서 루핑될 수 있다. 각각의 성상점에 대하여 결정되는 중간 벡터들
Figure 112010020269857-pct00130
에 기초하여, 대응하는 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00131
에 대한 초기 후보 추정치는 수식
Figure 112010020269857-pct00132
을 사용함으로써 추정될 수 있고, 여기서
Figure 112010020269857-pct00133
2는
Figure 112010020269857-pct00134
의 제 2 엘리먼트이고, Slice()는 가장 근사적인 성상점에 대한 슬라이싱 연산이고, r22는 R의 엔트리(2,2)이다. 이후,
Figure 112010020269857-pct00135
를 구함으로써,
Figure 112010020269857-pct00136
인
Figure 112010020269857-pct00137
의
Figure 112010020269857-pct00138
-놈 근사치가 결정될 수 있다.
초기 후보 추정치
Figure 112010020269857-pct00139
가 결정되면,
Figure 112010020269857-pct00140
를 둘러싸는(surrounding) 4개의 성상점들의 부분적 거리 메트릭들이 결정될 수 있다. 일례에서, 부분적 거리 메트릭들은
Figure 112010020269857-pct00141
이 {-7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7} + j*{-7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7}로서 표현될 수 있는 그리드(grid) 상에 있도록 벡터 y'가 스케일링된다고 가정함으로써 결정될 수 있다. 이러한 표현에 기초하여, 4개의 둘러싸는 점들은
Figure 112010020269857-pct00142
로서 선택될 수 있다. 일례에서, 둘러싸는 점들이 성상도 경계들의 범위를 벗어나지 않음을 보장하기 위해 추가적인 검사가 수행된다. 둘러싸는 점들이 획득된 이후, 이들의 부분적 거리 메트릭들은 중간 값
Figure 112010020269857-pct00143
을 취하고,
Figure 112010020269857-pct00144
를 추가시키며, 4개의 각각의
Figure 112010020269857-pct00145
-놈 근사치들을 결정함으로써 구해질 수 있다.
제 3 중간 값
Figure 112010020269857-pct00146
은 각각의 점에 대하여 수식
Figure 112010020269857-pct00147
을 사용함으로써
Figure 112010020269857-pct00148
및 이것의 4개의 둘러싸는 점들에 대하여 계산될 수 있다. 이러한 수식들로부터, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00149
에 대한 대응하는 후보 추정치들이 수식
Figure 112010020269857-pct00150
을 사용하여 추정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00151
의 추정치들로부터,
Figure 112010020269857-pct00152
Figure 112010020269857-pct00153
인 각각의 추정치에 대한
Figure 112010020269857-pct00154
의
Figure 112010020269857-pct00155
-놈 근사치가 결정될 수 있다. 이후, 후보 추정치들의 각각의 세트에 대하여, 중간 거리 메트릭들은 다음의 수식을 사용하여 결정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00156
(14)
Figure 112010020269857-pct00157
의 5개의 초기 후보 추정치들에 대응하는 수식 (14)를 사용하여 계산된 거리 메트릭들로부터, 최소 거리 메트릭을 가지는 추정치는
Figure 112010020269857-pct00158
로서 나타낼 수 있는 새로운 추정치로서 취해질 수 있고, 새로운 추정치를 둘러싸는 3개의 새로운 점들이 고려될 수 있다. 예를 들어,
Figure 112010020269857-pct00159
인 경우, 새로운 점들은
Figure 112010020269857-pct00160
에 의해 결정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00161
는 최소 거리 메트릭을 제공하지 않도록 이미 결정된
Figure 112010020269857-pct00162
를 초래하기 때문에 사용되지 않음을 알 수 있어야 한다. 이후, 새로운 점들이 성상도 경계들의 범위를 벗어나지 않음을 보장하기 위해 추가적인 검사가 수행될 수 있다. 새로운 점들의 선택 및 검사 이후,
Figure 112010020269857-pct00163
에 대한 대응하는 추정치들 및 3개의 새로운 점들의 거리 메트릭들은
Figure 112010020269857-pct00164
를 둘러싸는 점들에 관한 상기 설명과 유사한 방식으로 구해질 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00165
인 경우, 블록(704)은 종료될 수 있거나, [2+2j, -2+2j, -2-2j, 2-2j]와 같은 세트로부터의
Figure 112010020269857-pct00166
주위의 4개의 다른 점들이 고려될 수 있다. 거리 메트릭들이 결정되면, 점들
Figure 112010020269857-pct00167
및 이것의 둘러싸는 점들에 대응하는 거리 메트릭들의 최소 값(minimum)을 가지는 점을 반영하기 위해
Figure 112010020269857-pct00168
가 업데이트될 수 있다. 이후, 상기 계산들은 새로운
Figure 112010020269857-pct00169
및 이것의 둘러싸는 점들에 대하여 반복될 수 있다.
일례에서, 블록(704)은
Figure 112010020269857-pct00170
에 대한 M개의 후보 점들이 고려되었을 때까지 계속 수행된다. 이러한 조건이 만족되면, 방법(700)은 블록(706)으로 계속 진행하고, 여기서 최소 거리 메트릭들이 결정된
Figure 112010020269857-pct00171
및
Figure 112010020269857-pct00172
의 후보 값들이 선택된다. 이후, 각각의 전송되는 스트림에 대한 최소 거리 메트릭들을 획득하기 위해 유사한 루핑 및 거리 메트릭 계산이 블록(706)에서 수행될 수 있다. 대안적으로, 블록(704)에서의 계산들은 그래디언트(gradient)를 유도하고 최소 거리를 가지는
Figure 112010020269857-pct00173
의 후보 값을 결정하기 위해 상기 그래디언트를 사용함으로써 수행될 수 있다. 이러한 예에서, M = 8인 QRGM과 유사한 성능을 달성하기 위해,
Figure 112010020269857-pct00174
에 대한 단지 4개의 점들은 상기 그래디언트를 계산하기 위해 복잡도가 추가되어 평가될 필요가 있다.
블록(706)에서 최소 거리 메트릭들을 선택한 이후, 방법(700)은 블록(706)에서 결정되는 최소 거리 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트에 대한 로그-우도 비(LLR)들을 계산하여 연-판정 출력들을 획득함으로써 블록(708)에서 종료한다. 특정한 예로서, LLR들은 다음과 같이 수식 (2)에 의해 주어진 LLR 표현을 사용하여 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00175
내의 k번째 비트 bk에 대하여 결정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00176
(15)
추가적으로, x에서 다른 전송되는 스트림들에 대한 LLR들은 수식들 (2) 및 (15)에서 주어진 LLR 표현들과 유사한 LLR 표현들을 사용하여 계산될 수 있다.
도 8은 강화된 메트릭 사용(EMU)을 통한 MIMO 통신 시스템에서의 저-복잡도 소프트-출력 검출을 위한 방법(800)을 예시한다. 방법(800)은 예를 들어, 액세스 포인트, 액세스 단말 및/또는 무선 통신 네트워크 내의 임의의 다른 적합한 엔티티에 의해 수행될 수 있다. 다음의 설명에서, 방법(800)은 (예를 들어, AP(210)에서의 3개의 송신 안테나들(218)로부터의) 일련의 3개의 전송되는 스트림들에 대하여 일반적으로 설명된다. 그러나, 방법(800)은 임의의 수의 전송되는 스트림들에 유사하게 적용될 수 있음이 이해되어야 한다. 일반적인 EMU 기본 아이디어는 계산된 거리 메트릭들의 보다 효과적 사용을 수행하는 것이다. 예를 들어, 주어진
Figure 112010020269857-pct00177
에 대하여 구해진 거리 메트릭들이 상기
Figure 112010020269857-pct00178
에 대한 추정된
Figure 112010020269857-pct00179
및
Figure 112010020269857-pct00180
에 실제로 적용됨을 알 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00181
에 대한 루프를 통해 진행하는 경우, 대응하는
Figure 112010020269857-pct00182
에 대한 거리 메트릭이 양호하지 않을 수 있다. 이것은 예를 들어,
Figure 112010020269857-pct00183
가 수신되는 채녈 행렬 H의 열 2가 페이딩(fading)을 경험하는 경우에 발생할 수 있다. 따라서,
Figure 112010020269857-pct00184
루프에서 추정된
Figure 112010020269857-pct00185
값들에 대한
Figure 112010020269857-pct00186
루프에서 유도된 거리 메트릭들을 재사용함으로써, 일종의 거리 메트릭 다이버시티 오더가 달성될 수 있다.
다음의 설명은 일반적으로 PSLD(예를 들어, 방법(500)에 의해 구현되는 PSLD 알고리즘)를 통해 사용되는 EMU에 관한 것이다. 그러나, EMU가 임의의 다른 적합한 근사적-SOMLD 알고리즘을 통해 사용될 수도 있음이 이해되어야 한다. 방법(800)은 블록(802)에서 시작하고, 여기서 성상점들의 세트에 대한 초기 거리 메트릭들은 일련의 전송되는 스트림들에 대한 각각의 어레이들에 저장된다. 일례에서, 각각의 수신된 MIMO 벡터 y에 대하여, 거리 메트릭 저장 어레이들은 거리 메트릭 저장 어레이들
Figure 112010020269857-pct00187
,
Figure 112010020269857-pct00188
및
Figure 112010020269857-pct00189
을 모든
Figure 112010020269857-pct00190
,
Figure 112010020269857-pct00191
및
Figure 112010020269857-pct00192
에 대한 미리 결정된 값 MaxVal과 같은 높은 값으로 세팅함으로써 각각 초기화될 수 있다.
이후, 방법(800)은 블록(804)에서 제 1 전송되는 스트림에 대하여 초기화될 수 있고, 이후 루핑이 블록들(806-810)에서 수행될 수 있다. 블록(806)에서, 루핑은 거리 계산을 위해 필요한 다른 엘리먼트들을 추정하고 각각의 추정된 엘리먼트들에 대한 거리 메트릭들을 결정하기 위해, 성상점들의 세트 상에서 현재 고려되는 스트림에 대하여 수행될 수 있다. 특정한 비-제한적 예로서, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00193
에 대한 루핑은 다음과 같이 블록(806)에서 수행될 수 있다.
성상점들 상에서의 루핑 이후, 중간 벡터 y'는 수식
Figure 112010020269857-pct00194
을 사용함으로써 결정될 수 있다. 중간 벡터 y'로부터, 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00195
은 수식
Figure 112010020269857-pct00196
을 사용함으로써
Figure 112010020269857-pct00197
의 각각의 가능한 값에 대한 제 2 중간 벡터
Figure 112010020269857-pct00198
를 결정하기 위해 성상점들의 세트 상에서 루핑될 수 있다. 각각의 성상점에 대하여 결정되는 중간 벡터들
Figure 112010020269857-pct00199
에 기초하여, 대응하는 전송되는 스트림들
Figure 112010020269857-pct00200
는 수식
Figure 112010020269857-pct00201
을 사용함으로써 추정될 수 있고,
Figure 112010020269857-pct00202
는
Figure 112010020269857-pct00203
의 제 2 엘리먼트이고, SliceAndIndex()는 블록(808)에서 사용을 위한 성상점의 인덱스를 리턴하는 가장 근사적 성상점에 대한 슬라이싱 연산이며, r22는 R의 엔트리(2,2)이다. 이후,
Figure 112010020269857-pct00204
를 구함으로써,
Figure 112010020269857-pct00205
Figure 112010020269857-pct00206
인
Figure 112010020269857-pct00207
의
Figure 112010020269857-pct00208
-놈 근사치가 결정될 수 있다. 이에 기초하여,
Figure 112010020269857-pct00209
의 제 3 중간 값은 수식
Figure 112010020269857-pct00210
을 사용하여 계산될 수 있고, 이러한 수식으로부터 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00211
은 수식
Figure 112010020269857-pct00212
을 사용하여 추정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00213
의 추정된 값으로부터,
Figure 112010020269857-pct00214
인 블록(506)에서 이용될 수 있는
Figure 112010020269857-pct00215
의
Figure 112010020269857-pct00216
-놈 근사치가 결정될 수 있다. 이후, 거리 메트릭은 다음과 같이 수식 (3)에 의해 주어진 근사화된
Figure 112010020269857-pct00217
-놈을 사용하여
Figure 112010020269857-pct00218
및 이들의
Figure 112010020269857-pct00219
및
Figure 112010020269857-pct00220
의 대응하는 추정된 값들에 대한 가능한 성상점들에 대하여 계산될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00221
(16)
거리 메트릭들이 블록(806)에서 결정되면, 방법(800)은 블록(808)으로 진행할 수 있고, 여기서 현재 스트림 및 추정된 다른 엘리먼트들에 대한 보다 높은 저장된 거리 메트릭들 대신에 현재 스트림 및 추정된 다른 엘리먼트들에 대하여 결정된 각각의 성상점들에 대한 거리 메트릭들이 저장된다. 보다 특히, 주어진 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00222
및
Figure 112010020269857-pct00223
및
Figure 112010020269857-pct00224
에 대한 대응하는 추정된 값들에 대하여, 저장된 거리 메트릭들
Figure 112010020269857-pct00225
은 다음과 같이 업데이트될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00226
(17)
현재 스트림에 대한 거리 메트릭들이 블록(808)에서 결정된 이후, 방법(800)은 추가 전송되는 스트림들이 제공되는지의 여부를 결정하기 위해 블록(810)으로 진행한다. 추가 스트림들이 제공되는 경우, 방법(800)은 블록(812)에서 블록(812)에서 다음 전송되는 스트림으로 진행하고 상기 스트림에 대하여 블록들(806-810)을 반복한다. 추가 전송되는 스트림들이 제공되지 않는 경우, 방법(800)은 저장된 거리 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여 연-판정 출력들에 의해 블록(814)에서 종료한다. 특정한 비-제한적 예로서, 연-판정 출력들은 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트에 대한 로그-우도 비(LLR)들을 계산함으로써 814에서 생성될 수 있다. 예를 들어, LLR들은 다음과 같이 저장된 거리 메트릭들에 대한 수식 (2)에 의해 주어진 LLR 표현을 사용하여 전송되는 스트림
Figure 112010020269857-pct00227
내의 k번째 비트 bk에 대하여 결정될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00228
(18)
대안적으로, 블록(808)에서 수행되는 최소 검색들
Figure 112010020269857-pct00229
등은 상기 LLR 계산을 통해 결합될 수 있다. 이러한 예에서, 최소 검색들
Figure 112010020269857-pct00230
등은 블록(808)에서 수행되지 않고, 공간 스트림들의 각각의 결합에 대한 각각의 거리 메트릭
Figure 112010020269857-pct00231
대신, 이들의 대응하는
Figure 112010020269857-pct00232
,
Figure 112010020269857-pct00233
및
Figure 112010020269857-pct00234
와 함께 블록(808)에서 저장될 수 있다. 이러한 정보로부터, LLR들은 다음의 식에 의해 예시되는 바와 같이 블록(814)에서 계산될 수 있다.
Figure 112010020269857-pct00235
(19)
따라서, 3개의 공간 송신 스트림들을 가지는 64-QAM 성상도의 예에서, 3*64 = 192개의 거리 메트릭들은
Figure 112010020269857-pct00236
의 k번째 비트가 0인 거리 메트릭들을 구하기 위해 검색될 수 있고, 이후, 다음과 같은 최소 값이 결정될 수 있는 등이다.
Figure 112010020269857-pct00237
(20)
예를 들어, 이진 수들로서 최소 거리 메트릭들을 표현하고 최상위 비트(Most Significant Bit: MSB)로부터 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB)로 각각의 수를 스캐닝함으로써, 다수의 거리 메트릭들 상에서의 최소 값이 구해질 수 있다. 현재 스캐닝된 비트 위치에서의 비트들이 거리 메트릭들에 따라 상이한 경우, 현재 스캐닝된 비트 위치 상에서 "1"의 비트 값을 가지는 거리 메트릭들은 레이블링(label)되고, 최소 값으로의 고려(consideration)로부터 제거될 수 있다. LSB가 도달되는 경우, 단일의 나머지 후보 또는 다수의 나머지 후보들이 제공된다면 나머지 후보들 중 임의의 하나가 최소 거리 메트릭으로서 이용될 수 있다. 다른 예에서, 이러한 최소 검색 알고리즘은 다음과 같이 근사화된 LLR들을 계산하기 위해 요구되는 최소 검색들에 블록(810)에서 적용될 수 있다. 먼저,
Figure 112010020269857-pct00238
의 비트 bk가 0인 주어진 모든
Figure 112010020269857-pct00239
상에서의 최소 검색을 위해,
Figure 112010020269857-pct00240
의 비트 bk가 1인 모든 거리 메트릭들은 유사하게 레이블링되고 최소 검색에서의 고려로부터 제거될 수 있다. 이와 같이,
Figure 112010020269857-pct00241
의 비트 bk가 1인 주어진 모든
Figure 112010020269857-pct00242
상에서의 최소 검색을 위해,
Figure 112010020269857-pct00243
의 비트 bk가 0인 모든 거리 메트릭들은 유사하게 레이블링되고 최소 검색에서의 고려로부터 제거될 수 있다.
도 9를 참조하면, 여기에서 설명되는 하나 이상의 실시예들이 기능을 할 수 있는 예시적인 무선 통신 시스템(900)을 예시하는 블록 다이어그램이 제공된다. 일례에서, 시스템(900)은 송신기 시스템(910) 및 수신기 시스템(950)을 포함하는 다중-입력 다중-출력(MIMO) 시스템이다. 그러나, 송신기 시스템(910) 및/또는 수신기 시스템(950)은 예를 들어, (예컨대, 기지국 상의) 다수의 송신 안테나들이 하나 이상의 심볼 스트림들을 단일 안테나 디바이스(예컨대, 이동국)으로 전송될 수 있는 다중-입력 단일-출력 시스템에 적용될 수도 있음이 이해되어야 한다. 추가적으로, 여기에서 설명되는 송신기 시스템(910) 및/또는 수신기 시스템(950)의 양상들은 단일 입력 안테나 시스템으로의 단일 출력과 관련하여 이용될 수 있음이 이해되어야 한다.
일 양상에 따르면, 다수의 데이터 스트림들에 대한 트래픽 데이터는 데이터 소스(912)로부터 송신(TX) 데이터 프로세스(914)로 송신기 시스템(910)에서 제공된다. 일례에서, 각각의 데이터 스트림은 이후 각각의 송신 안테나(924)를 통해 전송될 수 있다. 추가적으로, TX 데이터 프로세서(914)는 코딩된 데이터를 제공하기 위해 각각의 데이터 스트림에 대하여 선택된 특정 코딩 방식에 기초하여, 각각의 데이터 스트림에 대한 트래픽 데이터를 포매팅(format), 코딩(code), 및 인터리빙(interleave)할 수 있다. 일례에서, 각각의 데이터 스트림에 대한 코딩된 데이터는 OFDM 기법들을 사용하여 파일럿 데이터를 이용하여 멀티플렉싱될 수 있다. 파일럿 데이터는 예를 들어, 공지된 방식으로 프로세싱되는 공지된 데이터 패턴일 수 있다. 또한, 파일럿 데이터는 채널 응답을 추정하기 위해 수신기 시스템(950)에서 사용될 수 있다. 송신기 시스템(910)으로 되돌아가면, 각각의 데이터 스트림에 대한 멀티플렉싱된 파일럿 및 코딩된 데이터는 변조 심볼들을 제공하기 위해 각각의 데이터 스트림에 대하여 선택된 특정 변조 방식(예를 들어, BPSK, QSPK, M-PSK, 또는 M-QAM)에 기초하여 변조(즉, 심볼 매핑)될 수 있다. 일례에서, 각각의 데이터 스트림에 대한 데이터 레이트, 코딩 및 변조는 프로세서(930) 상에서 수행되고 프로세서(930)에 의해 제공되는 명령들에 의해 결정될 수 있다.
그 다음, 모든 데이터 스트림들에 대한 변조 심볼들은 TX MIMO 프로세서(920)으로 제공될 수 있고, TX MIMO 프로세서(920)는 (예를 들어, OFDM을 위해) 변조 심볼들을 추가적으로 프로세싱할 수 있다. 이후, TX MIMO 프로세서(920)는 NT개의 변조 심볼 스트림들을 NT개의 송신기들(TMTR)(922a 내지 922t)로 제공할 수 있다. 일례에서, 각각의 송신기(922)는 하나 이상의 아날로그 신호들을 제공하기 위해 각각의 심볼 스트림을 수신 및 프로세싱할 수 있다. 이후, 각각의 송신기(922)는 MIMO 채널을 통한 전송에 적합한 변조된 신호를 제공하기 위해 아날로그 신호들을 추가적으로 조정(예를 들어, 증폭, 필터링, 및 상향변환(upconvert))할 수 있다. 따라서, 송신기들(922a 내지 922t)로부터 NT개의 변조된 신호들은 이후 NT개의 안테나들(924a 내지 924t) 각각으로부터 전송될 수 있다.
다른 양상에 따르면, 수신기 시스템(950)에서, 전송되는 변조된 신호들은 NR개의 안테나들(952a 내지 952r)에 의해 수신될 수 있다. 이후, 각각의 안테나(952)로부터 수신된 신호는 각각의 수신기(RCVR)(954)로 제공될 수 있다. 일례에서, 각각의 수신기(954)는 각각의 수신된 신호를 조정(예를 들어, 필터링, 증폭, 및 하향변환(downconvert))하고, 샘플들을 제공하기 위해 조정된 신호를 디지털화하며, 대응하는 "수신된" 심볼 스트림을 제공하기 위해 샘플들을 프로세싱한다. 이후, RX MIMO/데이터 프로세서(960)는 NT개의 "검출된" 심볼 스트림들을 제공하기 위해 특정 수신기 프로세싱 기법에 기초하여 NR개의 수신기들(954)로부터 NR 개의 수신된 심볼 스트림들을 수신 및 프로세싱할 수 있다. 일례에서, 각각의 검출된 심볼 스트림은 대응하는 데이터 스트림에 대하여 전송되는 변조 심볼들의 추정치들인 심볼들을 포함할 수 있다. 이후, RX MIMO/데이터 프로세서(960)는 대응하는 데이터 스트림에 대한 트래픽 데이터를 복원하기 위해 적어도 부분적으로 각각의 검출된 심볼 스트림을 복조, 디인터리빙(deinterleave), 및 디코딩함으로써, 각각의 심볼 스트림을 프로세싱할 수 있다. 성공적인 복원 이후, 스트림은 데이터 싱크(964)로 제공될 수 있다. 따라서, RX MIMO/데이터 프로세서(960)에 의한 프로세싱은 송신기 시스템(910)에서의 TX MIMO 프로세서(920) 및 TX 데이터 프로세서(914)에 의해 수행되는 프로세싱과 상보적일 수 있다.
다른 예에서, RX MIMO/데이터 프로세서(960)는 자신이 동시에 복조할 수 있는 서브캐리어들의 수로 제한될 수 있다. 예를 들어, RX MIMO/데이터 프로세서(960)는 5 MHz에서 512개의 서브캐리어들, 1.25 MHz에서 128개의 서브캐리어들, 또는 2.5 MHz에서 256개의 서브캐리어들로 제한될 수 있다. 다른 예에서, RX MIMO/데이터 프로세서(960)는 40 MHz에서 128개의 서브캐리어들 또는 20 MHz에서 64개의 서브캐리어들로 제한될 수 있다. 또한, RX MIMO/데이터 프로세서(960)에 의해 생성된 채널 응답 추정치는 수신기에서 공간/시간 프로세싱을 수행하고, 전력 레벨들을 조정하며, 변조 레이트들 또는 방식들을 변화시키고 그리고/또는 다른 적절한 동작들을 취하기 위해 사용될 수 있다. 추가적으로, 또한, RX MIMO/데이터 프로세서(960)는 예를 들어, 검출된 심볼 스트림들의 신호-대-잡음-및-간섭 비(SNR)들과 같은 채널 특성들을 추가적으로 추정할 수 있다. 이후, RX MIMO/데이터 프로세서(960)는 추정된 채널 특성들을 프로세서(970)로 제공할 수 있다. 일례에서, RX MIMO/데이터 프로세서(960) 및/또는 프로세서(970)는 또한 시스템에 대한 "유효(operating)" SNR의 추정을 유도할 수 있다. 이후, 프로세서(970)는 통신 링크 및/또는 수신된 데이터 스트림에 관한 정보를 포함할 수 있는 채널 상태 정보(CSI)를 제공할 수 있다. 이러한 정보는 예를 들어 유효 SNR을 포함할 수 있다. 이후, CSI는 (데이터 소스(976)에 연결될 수 있는) TX 데이터 프로세서(978)에 의해 프로세싱되고, 변조기(980)에 의해 변조되며, 송신기들(954a 내지 954r)에 의해 조정되고, 송신기 시스템(910)으로 다시 전송될 수 있다.
송신기 시스템(910)으로 돌아가면, 수신기 시스템(950)으로부터 변조된 신호들은 이후 수신기 시스템(950)에 의해 보고된 CSI를 복원하기 위해 안테나들(924)에 의해 수신되고, 수신기들(922)에 의해 조정되며, 복조기(940)에 의해 복조되며, RX 데이터 프로세서(942)에 의해 프로세싱될 수 있다. 성공적인 복원 이후, 스트림은 데이터 싱크(944)로 제공될 수 있다. 일례에서, 보고된 CSI는 이후 프로세서(930)로 제공될 수 있고, 하나 이상의 데이터 스트림들에 사용될 코딩 및 변조 방식들 뿐만 아니라 데이터 레이트들을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 결정된 코딩 및 변조 방식들은 수신기 시스템(950)으로의 추후 전송들에서의 양자화 및/또는 사용을 위해 송신기들(922)로 제공될 수 있다. 추가적으로 그리고/또는 대안적으로, 보고된 CSI는 TX 데이터 프로세서(914) 및 TX MIMO 프로세서(920)에 대한 다양한 제어들을 생성하기 위해 프로세서(930)에 의해 사용될 수 있다.
일례에서, 송신기 시스템(910)의 프로세서(930) 및 수신기 시스템(950)의 프로세서(970)는 이들 각각의 시스템들에서의 동작을 지시(direct)한다. 추가적으로, 송신기 시스템(910)의 메모리(932) 및 수신기 시스템(950)의 메모리(972)는 프로세서들(930 및 970)에 의해 사용되는 프로그램 코드들 및 데이터에 대한 저장을 각각 제공할 수 있다. 또한, 수신기 시스템(950)에서, 다양한 프로세싱 기법들은 NT개의 전송되는 심볼 스트림들을 검출하기 위해 NR개의 수신된 신호들을 프로세싱하기 위해 사용될 수 있다. 일례에서, 이러한 프로세싱 기법들은 방법들(400, 500, 600, 700, 800) 및/또는 근사적-SOMLD를 위한 임의의 다른 적절한 기법 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 추가적으로 그리고/또는 대안적으로, 수신기 시스템(950)에 의해 이용되는 프로세싱 기법들은 등화 기법들이라 지칭될 수도 있는 공간 및 시-공간 수신기 프로세싱 기법들, "연속적인 간섭 소거" 또는 "연속적인 소거" 수신기 프로세싱 기법들이라 지칭될 수도 있는 "연속적인 널링/등화 및 간섭 소거" 수신기 프로세싱 기법들을 포함할 수 있다.
도 10은 여기에서 설명되는 다양한 양상들에 따라 공간 데이터 스트림들의 변조 및 전송을 조정하는 시스템(1000)의 블록 다이어그램이다. 일례에서, 시스템(1000)은 기지국 또는 액세스 포인트(1002)를 포함한다. 예시되는 바와 같이, 액세스 포인트(1002)는 신호(들)을 수신(Rx) 안테나(1006)를 통해 하나 이상의 액세스 단말들(1004)로부터 수신하고, 송신(Tx) 안테나(1008)를 통해 하나 이상의 액세스 단말들(1004)로 전송할 수 있다.
추가적으로, 액세스 포인트(1002)는 수신 안테나(1006)로부터 정보를 수신하는 수신기(1010)를 포함할 수 있다. 일례에서, 수신기(1010)는 수신된 정보를 복조하는 복조기(Demod)(1012)와 동작가능하게 연관될 수 있다. 이후, 복조된 심볼들은 프로세서(1014)에 의해 분석될 수 있다. 프로세서(1014)는 메모리(1016)에 연결될 수 있고, 메모리(1016)는 코드 클러스터들, 액세스 단말 할당들, 이에 관련된 룩업 테이블들, 고유한 스크램블링 시퀀스들과 관련된 정보 및/또는 다른 적합한 타입들의 정보를 저장할 수 있다. 일례에서, 액세스 포인트(1002)는 방법들(400, 500, 600, 700, 800) 및/또는 다른 유사한 그리고 적절한 방법들을 수행하기 위해 복조기(1012) 및/또는 프로세서(1014)를 사용할 수 있다. 액세스 포인트(1002)는 송신 안테나(1008)를 통한 하나 이상의 액세스 단말들(1004)로의 송신기(1020)에 의한 전송을 위해 신호를 멀티플렉싱할 수 있는 변조기(1018)를 포함할 수도 있다.
도 11은 여기에서 설명되는 다양한 양상들에 따라 공간 데이터 스트림들의 수신 및 검출을 조정하는 시스템(1100)의 블록 다이어그램이다. 일례에서, 시스템(1100)은 액세스 단말(1102)을 포함한다. 예시되는 바와 같이, 액세스 단말(1102)은 신호(들)을 안테나(1108)를 통해 하나 이상의 액세스 포인트들(1104)로부터 수신하고, 하나 이상의 액세스 포인트들(1104)로 전송할 수 있다. 추가적으로, 액세스 단말(1102)는 안테나(1108)로부터 정보를 수신하는 수신기(1110)를 포함할 수 있다. 일례에서, 수신기(1110)는 수신된 정보를 복조하는 복조기(Demod)(1112)와 동작가능하게 연관될 수 있다. 이후, 복조된 심볼들은 프로세서(1114)에 의해 분석될 수 있다. 프로세서(1114)는 메모리(1116)에 연결될 수 있고, 메모리(1116)는 액세스 단말(1102)과 관련된 데이터 및/또는 프로그램 코드들을 저장할 수 있다. 추가적으로, 액세스 단말(1102)은 방법들(400, 500, 600, 700, 800) 및/또는 다른 유사한 그리고 적절한 방법들을 수행하기 위해 복조기(1112) 및/또는 프로세서(1114)를 사용할 수 있다. 액세스 단말(1102)은 안테나(1108)를 통한 하나 이상의 액세스 포인트들(1104)로의 송신기(1120)에 의한 전송을 위해 신호를 멀티플렉싱할 수 있는 변조기(1118)를 포함할 수도 있다.
도 12는 근사적 소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 장치(1200)를 예시한다. 장치(1200)가 프로세서, 소프트웨어 또는 이들의 조합(예를 들어, 펌웨어)에 의해 구현되는 기능들을 표현하는 기능적 블록들일 수 있는 기능적 블록들을 포함하는 것으로 표현됨이 이해되어야 한다. 장치(1200)는 기지국(예를 들어, AP(210)) 및/또는 단말(예를 들어, AT(220))로 구현될 수 있고, 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 전송되는 공간 스트림마다 성상점들 상에서 루핑하기 위한 모듈(1202)을 포함할 수 있다. 또한, 장치(1200)는 성상점들 상에서 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 결정하기 위한 모듈(1204) 및 결정된 거리 메트릭들에 기초하여 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트에 대한 연-판정 출력들을 획득하기 위한 모듈(1206)을 포함할 수 있다.
도 13은 준-최적 MIMO 알고리즘들의 MIMO 채널 행렬 사전-프로세싱 및 이용을 통해 근사적 소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 장치(1300)를 예시한다. 장치(1300)가 프로세서, 소프트웨어 또는 이들의 조합(예를 들어, 펌웨어)에 의해 구현되는 기능들을 표현하는 기능적 블록들일 수 있는 기능적 블록들을 포함하는 것으로 표현됨이 이해되어야 한다. 장치(1300)는 기지국(예를 들어, AP(210)) 및/또는 단말(예를 들어, AT(220))로 구현될 수 있고, QR 분해 및/또는 다른 적합한 사전-프로세싱 기법들을 사용하여 MIMO 채널 행렬에 대하여 사전-프로세싱을 수행하기 위한 모듈(1302)을 포함할 수 있다. 또한, 장치(1300)는 PSLD, LRD 및 Guided-M 알고리즘 중 하나 이상에 기초하는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 전송되는 공간 스트림마다 성상점들 상에서 루핑하기 위한 모듈(1304); 성상점들 상에서 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 결정하기 위한 모듈(1306); 및 결정된 거리 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트에 대한 로그-우도 비를 계산함으로써 연-판정 출력들을 획득하기 위한 모듈(1308)을 포함할 수 있다.
도 14는 강화된 메트릭 사용을 통해 근사적 소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 장치(1400)를 예시한다. 장치(1400)가 프로세서, 소프트웨어 또는 이들의 조합(예를 들어, 펌웨어)에 의해 구현되는 기능들을 표현하는 기능적 블록들일 수 있는 기능적 블록들을 포함하는 것으로 표현됨이 이해되어야 한다. 장치(1400)는 기지국(예를 들어, AP(210)) 및/또는 단말(예를 들어, AT(220))로 구현될 수 있고, 전송되는 공간 스트림마다 성상점들의 세트에 대한 초기 거리 메트릭 어레이들을 저장하기 위한 모듈(1402)을 포함할 수 있다. 또한, 장치(1400)는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 공간 스트림마다 성상점들 상에서 루핑하기 위한 모듈(1404), 성상점들 상에서 추정된 다른 엘리먼트들 및 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 결정하기 위한 모듈(1406), 대응하는 성상점들에 대한 각각의 보다 높은 저장된 거리 메트릭들 대신에, 추정된 다른 엘리먼트들 및 공간 스트림들의 거리 메트릭들을 저장하기 위한 모듈(1408), 및 저장된 거리 메트릭들에 기초하여 전송되는 스트림들 내의 각각의 비트에 대한 연-판정 출력들을 획득하기 위한 모듈(1410)을 포함할 수 있다.
여기에서 설명되는 실시예들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있음이 이해되어야 한다. 시스템들 및/또는 방법들이 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어 또는 마이크로코드, 프로그램 코드 또는 코드 세그먼트들로 구현되는 경우, 이들은 저장 컴포넌트와 같은 기계-판독가능 매체에 저장될 수 있다. 코드 세그먼트는 절차, 함수, 서브프로그램, 프로그램, 루틴, 서브루틴, 모듈, 소프트웨어 패키지, 클래스, 또는 명령들, 데이터 구조들, 또는 프로그램 명령문들의 임의의 조합을 표현할 수 있다. 코드 세그먼트는 정보, 데이터, 인수들, 파라미터들, 또는 메모리 컨텐츠를 전달 및/또는 수신함으로써 다른 코드 세그먼트 또는 하드웨어 회로에 연결될 수 있다. 정보, 인수들, 파라미터들, 데이터 등은 메모리 공유, 메시지 전달, 토큰 전달, 네트워크 전송 등을 포함하는 임의의 적합한 수단을 사용하여 전달, 포워딩, 또는 전송될 수 있다.
소프트웨어 구현에 대하여, 여기에서 설명된 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들어, 절차들, 함수들 등)로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드들은 메모리 유닛들에 저장되고, 프로세서들에 의해 실행될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내에서 또는 프로세서 외부에서 구현될 수 있고, 이 경우, 메모리 유닛은 당해 기술 분야에서 공지된 바와 같이 다양한 수단을 통해 프로세서에 통신가능하게 연결될 수 있다.
전술되었던 발명은 하나 이상의 실시예들의 예들을 포함한다. 물론, 전술한 실시예들을 설명하기 위해 컴포넌트들 또는 방법론들의 모든 조합을 설명하는 것은 불가능하지만, 당업자는 다양한 실시예들의 다양한 추가 조합들 및 치환들이 가능하다는 점을 인식할 수 있다. 따라서, 설명된 실시예들은 첨부된 청구항들의 범위에 속하는 이러한 모든 변경들, 변형들 및 변화들을 포함하는 것으로 해석된다. 또한, 용어 "포함하다"는 상세한 설명 또는 청구항들에서 사용된다는 점에서, 이 용어는 청구항 내의 과도적 단어로서 사용되는 경우로 해석되는 용어 "구비하는"과 유사한 방식으로 포괄되는 것으로 해석된다. 게다가, 상세한 설명 또는 청구항들에 사용되는 용어 "또는"은 "배타적이지 않은 또는"으로 해석된다.

Claims (60)

  1. 다중-입력 다중-출력(MIMO) 통신 시스템에서 전송된 공간 스트림들의 세트에 대한 연-판정(soft-decision) 출력 값들을 생성하기 위한 방법으로서,
    준-최적(sub-optimal) MIMO 알고리즘에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 다른 전송된 스트림들에 대한 값들을 추정하기 위해 각각의 전송된 공간 스트림들에 대하여 복수의 성상점(constellation point)들 상에서 루핑(looping)하는 단계 ?상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 PSLD(Per-Stream List Detection), LRD(Lattice-Reduced Detection) 또는 Guided-M 알고리즘을 포함함?;
    거리 메트릭들의 세트를 상기 각각의 전송된 공간 스트림들에 대한 복수의 성상점들의 값들로서 결정하는 단계; 및
    상기 거리 메트릭들에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 PSLD(Per-Stream List Detection)에 적어도 기초하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    PSLD에 적어도 기초하는 상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 연속적인 간섭 소거를 사용하는 제로 포싱(zero forcing)을 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계는,
    채널 행렬의 각각의 엔트리들을 복소 정수(complex integer)들로 변환하기 위해 상기 전송된 공간 스트림들의 세트가 수신되는 유효 MIMO 채널을 표현하는 상기 채널 행렬에 스케일링 인자(scaling factor) 및 시프팅 인자(shifting factor) 중 적어도 하나를 적용시키는 단계를 포함하고,
    상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 LRD(Lattice-Reduced Detection)에 적어도 기초하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계는,
    준-최적 MIMO Guided-M 알고리즘을 사용하여 다른 전송된 스트림들에 대한 미리 결정된 수의 추정된 후보 값들을 획득하기 위해 각각의 전송된 공간 스트림들에 대하여 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계; 및
    성상점들의 세트 상에서 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 각각의 거리 메트릭들을 최소화하는 상기 각각의 다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 후보 값들을 선택하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 전송된 공간 스트림들의 세트가 수신되는 유효 MIMO 채널을 표현하는 채널 행렬을 분해(decompose)하는 단계를 더 포함하고,
    상기 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계는,
    상기 분해된 채널 행렬을 사용하여 다른 전송된 스트림들에 대한 값들을 추정하기 위해 각각의 전송된 공간 스트림들에 대하여 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 채널 행렬을 분해하는 단계는 상기 채널 행렬 상에서 QR 분해를 수행하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 전송된 스트림들의 세트에 대한 성상점들의 세트에 대한 초기 거리 메트릭들을 저장하는 단계를 더 포함하고,
    상기 거리 메트릭들의 세트를 결정하는 단계는,
    거리 메트릭들을 각각의 전송된 공간 스트림들의 세트들에 대한 복수의 성상점들의 값들 및 다른 전송된 스트림들에 대한 대응하는 추정된 값들로서 결정하는 단계,
    각각의 전송된 공간 스트림들의 세트들 및 다른 전송된 스트림들에 대한 대응하는 추정된 값들에 대한 보다 높은 저장된 거리 메트릭들 대신에, 상기 각각의 전송된 공간 스트림들의 세트들 및 다른 전송된 스트림들에 대한 대응하는 추정된 값들에 대한 거리 메트릭들을 저장하는 단계를 포함하고,
    상기 연-판정 출력들을 생성하는 단계는 상기 저장된 거리 메트릭들에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성된 연-판정 출력들에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 경-판정(hard-decision) 출력들을 생성하는 단계를 더 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 각각의 전송된 스트림들의 하나의 전송된 스트림에 대한 최소 거리 메트릭을 검색함으로써 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 경-판정 출력들을 생성하는 단계; 및
    역 성상도 매핑(reverse constellation mapping)에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 상기 전송된 스트림들에 대한 경-판정 출력들 및 다른 각각의 전송된 스트림들에 대한 대응하는 추정치들을 획득하는 단계를 더 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 거리 메트릭들의 세트는 상기 전송된 공간 스트림들의 추정된 값들을 각각 표현하는 연-판정 입력 값들을 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 연-판정 입력 값들은 외부 코드(outer code)를 사용하여 디코더에 의해 생성되는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 거리 메트릭들의 세트를 결정하는 단계는 근사화된
    Figure 112010020269857-pct00244
    -놈(norm),
    Figure 112010020269857-pct00245
    -놈,
    Figure 112010020269857-pct00246
    -놈,
    Figure 112010020269857-pct00247
    -놈 중 적어도 하나를 사용하여 상기 거리 메트릭들의 세트를 상기 각각의 전송된 공간 스트림들에 대한 복수의 성상점들의 값들로서 결정하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하는 단계는 상기 거리 메트릭들의 세트에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 상기 전송된 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 로그-우도 비를 계산하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 각각의 전송된 공간 스트림들은 위상 편이 변조(phase-shift keying: PSK)를 사용하여 변조되는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 각각의 전송된 공간 스트림들은 직교 편이 변조(quadrature amplitude modulation: QAM)를 사용하여 변조되는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 전송된 공간 스트림들의 세트는 직교 주파수 분할 멀티플렉싱(OFDM)을 사용하여 복수의 서브캐리어들 사이에 할당되고,
    상기 루핑하는 단계는 각각의 서브캐리어들에 할당된 각각의 전송된 공간 스트림들에 대하여 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계를 포함하고,
    상기 거리 메트릭들의 세트를 결정하는 단계는 각각의 서브캐리어들에 할당된 각각의 전송된 공간 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 연-판정 출력들을 생성하는 단계는 각각의 서브캐리어들에 할당된 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계는 제로 포싱(zero forcing) 및 최소 평균 제곱 에러 알고리즘(minimum mean square error algorithm) 중 하나 이상에 기초하여 루핑하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  19. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계는 상기 준-최적 MIMO 알고리즘에 기초하여 상기 전송된 공간 스트림들의 세트의 각각의 서브세트들 내에 있지 않은 전송된 스트림들에 대한 값들을 추정하기 위해 상기 각각의 서브세트들에 대하여 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  20. 무선 통신 장치로서,
    수신되는 스트림들의 세트 및 상기 수신되는 스트림들의 세트에 대응하는 전송된 스트림들의 세트가 전달(communicate)되었던 채널에 대응하는 행렬과 관련된 데이터를 저장하는 메모리; 및
    상기 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 값들 및 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하고, 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 상기 결정된 거리 메트릭들의 로그-우도 비로서 생성하도록 구성되는 프로세서를 포함하는 ?상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 PSLD(Per-Stream List Detection), LRD(Lattice-Reduced Detection) 또는 Guided-M 알고리즘을 포함함?,
    무선 통신 장치.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 행렬 및 PSLD에 기초하는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 값들 및 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 행렬을 복소 정수 표현(representation)으로 변환하기 위해 상기 행렬에 대하여 스케일링 연산 및 시프팅 연산 중 적어도 하나를 수행하고; 그리고
    상기 행렬 및 LRD에 기초하는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 값들 및 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  23. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 행렬 및 MIMO Guided-M 알고리즘을 사용하여 다른 전송된 스트림들에 대한 미리 결정된 수의 추정된 후보들 및 대응하는 거리 메트릭들을 획득하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하고; 그리고
    성상점들의 세트 상에서 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 최소 대응하는 거리 메트릭들을 가지는 상기 각각의 다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 후보들을 선택하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  24. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    행렬 분해 기법을 사용하여 상기 행렬을 프로세싱하고; 그리고
    상기 프로세싱된 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 값들 및 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 프로세서는 QR 분해를 사용하여 상기 행렬을 프로세싱하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  26. 제 20 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 하나 이상의 성상점들 상에서 상기 전송된 스트림들의 세트에 대한 거리 메트릭들의 저장을 위해 각각의 어레이들과 관련된 데이터를 추가적으로 저장하고; 그리고
    상기 프로세서는,
    상기 하나 이상의 성상점들 상에서 상기 전송된 스트림들의 세트에 대한 초기 거리 메트릭들을 상기 각각의 어레이들에 저장하고;
    다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 값들 및 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 상기 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하고;
    상기 각각의 전송된 스트림들의 세트들 및 상기 다른 전송된 스트림들에 대한 상기 추정된 값들에 대한 보다 높은 저장된 거리 메트릭들 대신에, 각각의 전송된 스트림들의 세트들 및 다른 전송된 스트림들에 대한 추정된 값들에 대한 대응하는 거리 메트릭들을 각각의 어레이들에 저장하고; 그리고
    상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 상기 저장된 거리 메트릭들의 로그-우도 비로서 생성하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  27. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 결정된 거리 메트릭들에 기초하여 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 경-판정 출력들을 생성하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  28. 제 20 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 수신되는 스트림들의 세트에 대한 연-판정 입력 값들과 관련된 데이터를 추가적으로 저장하는,
    무선 통신 장치.
  29. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서는 근사화된
    Figure 112010020269857-pct00248
    -놈(norm),
    Figure 112010020269857-pct00249
    -놈,
    Figure 112010020269857-pct00250
    -놈,
    Figure 112010020269857-pct00251
    -놈 중 적어도 하나를 사용하여 거리 메트릭들을 결정하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  30. 제 20 항에 있어서,
    상기 수신되는 스트림들은 PSK 및 QAM 중 하나 이상을 사용하여 변조되는,
    무선 통신 장치.
  31. 제 20 항에 있어서,
    상기 메모리는 OFDM에 기초하여 각각의 주파수 서브캐리어들에 할당된 수신되는 스트림들을 가지는 상기 각각의 주파수 서브캐리어들과 관련된 데이터를 추가적으로 저장하고; 그리고
    상기 프로세서는 상기 각각의 주파수 서브캐리어들에 대한 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하도록 추가적으로 구성되는,
    무선 통신 장치.
  32. 제 20 항의 무선 통신 장치를 포함하는 무선 통신 시스템 내에서 다중-사용자 검출을 용이하게 하는 시스템.
  33. 일련의 전송된 스트림들에 대한 저-복잡도 근사적-소프트-출력 최대 우도 검출을 제공하는 통신 장치로서,
    준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단 ?상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 PSLD(Per-Stream List Detection), LRD(Lattice-Reduced Detection) 또는 Guided-M 알고리즘을 포함함?;
    성상점들의 세트 상에서 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 거리 메트릭들을 결정하기 위한 수단; 및
    상기 결정된 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송된 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 연-판정 출력들을 획득하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  34. 제 33 항에 있어서,
    상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 PSLD에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하는,
    통신 장치.
  35. 제 33 항에 있어서,
    상기 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단은,
    채널 행렬의 각각의 엔트리들을 복소 정수들로 변환하기 위해 상기 채널 행렬을 스케일링 및 시프팅하기 위한 수단; 및
    상기 채널 행렬 및 LRD에 기초하는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  36. 제 33 항에 있어서,
    상기 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단은,
    준-최적 MIMO Guided-M 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들에 대한 추정된 후보 값들을 생성하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단; 및
    성상점들의 세트 상에서 상기 전송된 스트림들에 대한 각각의 거리 메트릭들을 최소화하는 다른 엘리먼트들에 대한 각각의 추정된 후보 값들을 선택하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  37. 제 33 항에 있어서,
    QR 분해에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 채널 행렬을 프로세싱하기 위한 수단을 더 포함하고,
    상기 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단은 상기 채널 행렬 및 상기 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  38. 제 33 항에 있어서,
    상기 일련의 전송된 스트림들에 각각 대응하는 성상점들의 세트에 대한 초기 거리 메트릭들을 저장하기 위한 수단을 더 포함하고,
    상기 거리 메트릭들을 결정하기 위한 수단은,
    성상점들의 세트 상에서 상기 각각의 전송된 스트림들 및 각각의 추정된 다른 엘리먼트들에 대한 거리 메트릭들을 결정하기 위한 수단, 및
    전송된 공간 스트림들의 각각의 세트들 및 추정된 다른 엘리먼트들에 대한 보다 높은 저장된 거리 메트릭들 대신에, 상기 전송된 공간 스트림들의 각각의 세트들 및 상기 추정된 다른 엘리먼트들에 대한 거리 메트릭들을 저장하기 위한 수단을 포함하고,
    상기 연-판정 출력들을 획득하기 위한 수단은 상기 저장된 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송된 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 연-판정 출력들을 획득하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  39. 제 33 항에 있어서,
    상기 연-판정 출력들을 획득하기 위한 수단은 상기 결정된 거리 메트릭들에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 상기 전송된 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 로그-우도 비를 계산하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  40. 제 33 항에 있어서,
    상기 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단은 제로 포싱, 연속적인 간섭 소거를 이용하는 제로 포싱 및 최소 평균 제곱 에러 알고리즘 중 하나 이상을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  41. 제 33 항에 있어서,
    상기 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단은 상기 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 상기 일련의 전송된 스트림들의 각각의 서브세트들 내에 있지 않은 전송된 스트림들을 추정하기 위해 상기 각각의 서브세트들에 대하여 성상점들의 세트 상에서 루핑하기 위한 수단을 포함하는,
    통신 장치.
  42. 제 33 항의 상기 장치를 포함하는 다중-입력 다중-출력 무선 통신 시스템.
  43. 제 33 항의 상기 장치를 포함하는 다중-모드 광-섬유 통신 시스템.
  44. 무선 통신 시스템에서 전송된 스트림들의 세트에 대한 소프트 값 생성을 위한 컴퓨터-실행가능 명령들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 매체로서,
    상기 명령들은,
    전송된 스트림들의 세트 내의 다른 전송된 스트림들에 대한 대응하는 값들을 추정하고 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해, 상기 전송된 스트림들의 세트 내의 각각의 전송된 스트림들에 대한 가능한 성상점들의 세트 상에서 반복적으로 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드 ?상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 PSLD(Per-Stream List Detection), LRD(Lattice-Reduced Detection) 또는 Guided-M 알고리즘을 포함함?; 및
    상기 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송된 스트림들의 세트 내의 각각의 비트들에 대한 연-판정 출력들을 획득하기 위한 코드를 포함하는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
  45. 제 44 항에 있어서,
    상기 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드는 상기 채널 행렬 및 PSLD에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하는 상기 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드를 포함하는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
  46. 제 44 항에 있어서,
    상기 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드는 상기 채널 행렬 및 LRD에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하는 상기 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드를 포함하는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
  47. 제 44 항에 있어서,
    상기 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드는,
    상기 전송된 스트림들의 세트 내의 다른 전송된 스트림들에 대한 후보 값들을 추정하기 위해 상기 전송된 스트림들의 세트 내의 각각의 전송된 스트림들에 대한 가능한 성상점들의 세트 상에서 반복적으로 상기 채널 행렬 및 상기 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드; 및
    부분적으로 또는 전체적으로, 상기 가능한 성상점들의 세트 상에서 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 각각의 거리 메트릭들을 최소화하는 다른 전송된 스트림들에 대한 각각의 후보 값들을 선택함으로써 거리 메트릭들을 결정하기 위한 코드를 포함하는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
  48. 제 44 항에 있어서,
    QR 분해에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 상기 채널 행렬을 프로세싱하기 위한 코드를 더 포함하는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
  49. 제 44 항에 있어서,
    상기 연-판정 출력들을 획득하기 위한 코드는 상기 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송된 스트림들의 세트 내의 각각의 비트들에 대한 로그-우도 비를 계산하기 위한 코드를 포함하는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
  50. 제 44 항에 있어서,
    상기 가능한 성상점들의 세트에 대한 초기 거리 메트릭들을 상기 전송된 스트림들의 세트에 각각 대응하는 어레이들의 세트에 저장하기 위한 코드를 더 포함하고,
    상기 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 이용하기 위한 코드는,
    대응하는 다른 전송된 스트림들을 추정하고 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 상기 각각의 전송된 스트림들 상에서 반복(iterate)하기 위한 코드; 및
    상기 결정된 거리 메트릭이 상기 성상점에 대한 어레이에 저장된 거리 메트릭 보다 낮은 경우, 전송된 스트림 또는 대응하는 추정된 스트림에 대응하는 성상점에 대한 결정된 거리 메트릭을 상기 어레이에 저장하기 위한 코드를 포함하는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
  51. MIMO 수신기에서 저-복잡도 소프트-출력 검출을 위한 컴퓨터-실행가능 명령들을 실행하는 프로세서로서,
    상기 명령들은,
    준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하고 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하기 위한 코드 ?상기 준-최적 MIMO 알고리즘은 PSLD(Per-Stream List Detection), LRD(Lattice-Reduced Detection) 또는 Guided-M 알고리즘을 포함함?; 및
    상기 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송된 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 경-판정 출력들을 획득하기 위한 코드를 포함하는,
    프로세서.
  52. 제 51 항에 있어서,
    상기 명령들은 상기 거리 메트릭들에 기초하여 상기 전송된 스트림들 내의 각각의 비트들에 대한 로그-우도 비를 계산함으로써 연-판정 출력들을 획득하기 위한 코드를 더 포함하는,
    프로세서.
  53. 제 51 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하기 위한 코드는 PSLD, LRD, Guided-M 알고리즘, 제로 포싱 및 최소 평균 제곱 에러 알고리즘 중 적어도 하나에 기초하는 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하기 위한 코드를 포함하는,
    프로세서.
  54. 제 53 항에 있어서,
    상기 명령들은 상기 전송된 스트림들이 수신되는 유효 MIMO 채널을 표현하는 채널 행렬에 대하여 QR 분해를 수행하기 위한 코드를 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하기 위한 코드는 상기 채널 행렬 및 준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하고 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하기 위한 코드를 포함하는,
    프로세서.
  55. 제 53 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하기 위한 코드는,
    준-최적 MIMO 알고리즘을 사용하여 다른 엘리먼트들을 추정하고 대응하는 거리 메트릭들을 결정하기 위해 각각의 전송된 스트림들에 대하여 하나 이상의 성상점들 상에서 루핑하기 위한 코드;
    상기 결정된 대응하는 거리 메트릭들을 상기 전송된 스트림들 및 추정된 다른 엘리먼트들에 대한 각각의 저장된 거리 메트릭들과 비교하기 위한 코드; 및
    상기 결정된 대응하는 거리 메트릭들보다 높은 각각의 저장된 거리 메트릭들 대신에, 상기 결정된 대응하는 거리 메트릭들을 저장하기 위한 코드를 포함하는,
    프로세서.
  56. 통신 시스템에서 전송된 공간 스트림들의 세트에 대한 연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법으로서,
    단일-입력 단일-출력(SISO) 알고리즘에 부분적으로 또는 전체적으로 기초하여 다른 전송된 스트림들에 대한 값들을 추정하기 위해 각각의 전송된 공간 스트림들에 대하여 복수의 성상점들 상에서 루핑하는 단계;
    거리 메트릭들의 세트를 상기 각각의 전송된 공간 스트림들에 대한 복수의 성상점들의 값들로서 결정하는 단계; 및
    상기 거리 메트릭들의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 연-판정 출력들을 생성하는 단계를 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  57. 제 56 항에 있어서,
    상기 생성된 연-판정 출력 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 경-판정 출력들을 생성하는 단계를 더 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  58. 제 56 항에 있어서,
    상기 각각의 전송된 스트림들 내의 전송된 스트림에 대한 최소 거리 메트릭을 검색함으로써 상기 각각의 전송된 스트림들에 대한 경-판정 출력들을 생성하는 단계; 및
    역 성상도 매핑에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 전송된 스트림에 대한 경-판정 출력들 및 다른 각각의 전송된 스트림들에 대한 대응하는 추정치들을 획득하는 단계를 더 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  59. 제 56 항에 있어서,
    상기 거리 메트릭들의 세트는 상기 전송된 공간 스트림들의 추정된 값들을 각각 표현하는 연-판정 입력 값들을 포함하는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.
  60. 제 59 항에 있어서,
    상기 연-판정 입력 값들은 외부 코드를 사용하여 디코더에 의해 생성되는,
    연-판정 출력 값들을 생성하기 위한 방법.

KR1020107006975A 2007-08-31 2008-08-28 다중-입력 다중-출력 시스템들을 위한 근사적 소프트-출력 최대-우도 검출 KR101136680B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/849,025 2007-08-31
US11/849,025 US8462867B2 (en) 2007-08-31 2007-08-31 Near soft-output maximum-likelihood detection for multiple-input multiple-output systems
PCT/US2008/074695 WO2009029730A1 (en) 2007-08-31 2008-08-28 Near soft-output maximum-likelihood detection for multiple-input multiple-output systems

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100054847A KR20100054847A (ko) 2010-05-25
KR101136680B1 true KR101136680B1 (ko) 2012-04-23

Family

ID=40091448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020107006975A KR101136680B1 (ko) 2007-08-31 2008-08-28 다중-입력 다중-출력 시스템들을 위한 근사적 소프트-출력 최대-우도 검출

Country Status (10)

Country Link
US (1) US8462867B2 (ko)
EP (1) EP2195938A1 (ko)
JP (1) JP5318872B2 (ko)
KR (1) KR101136680B1 (ko)
CN (1) CN101790854B (ko)
BR (1) BRPI0815790A2 (ko)
CA (1) CA2695206A1 (ko)
RU (1) RU2459358C2 (ko)
TW (1) TWI377801B (ko)
WO (1) WO2009029730A1 (ko)

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008027554A2 (en) * 2006-08-31 2008-03-06 Interdigital Technology Corporation Method and apparatus for qr decomposition-based mimo detection and soft bit generation
KR101329012B1 (ko) * 2007-10-11 2013-11-12 삼성전자주식회사 Ｍｉｍｏ 수신장치 및 그 장치의 신호검출방법
JP5043702B2 (ja) * 2008-02-05 2012-10-10 国立大学法人東京工業大学 受信装置、受信方法及び通信システム
EP2134017B1 (en) * 2008-05-09 2015-04-01 Vodafone Holding GmbH Method and system for data communication
US8121220B1 (en) * 2008-06-06 2012-02-21 Qualcomm Atheros, Inc. Apparatus and method for reduced complexity maximum likelihood MIMO detection
TWI361573B (en) * 2008-07-16 2012-04-01 Ind Tech Res Inst Symbol detector and sphere decoding method
US20100290449A1 (en) * 2008-08-20 2010-11-18 Qualcomm Incorporated Preamble extensions
US8238488B1 (en) * 2008-09-02 2012-08-07 Marvell International Ltd. Multi-stream maximum-likelihood demodulation based on bitwise constellation partitioning
US8301989B1 (en) 2008-11-25 2012-10-30 Marvell International Ltd. Calculation of soft decoding metrics
US8107983B2 (en) * 2009-03-16 2012-01-31 Telefonaktiebolaget L M Ericsson Systems and method for coordinated multipoint downlink transmissions
US8675783B1 (en) * 2010-12-02 2014-03-18 Marvell International Ltd. Low complexity distance metrics for maximum likelihood receivers
US8179731B2 (en) 2009-03-27 2012-05-15 Analog Devices, Inc. Storage devices with soft processing
US8270543B1 (en) 2009-09-17 2012-09-18 Marvell International Ltd. Scaling and quantization of soft decoding metrics
US8457256B2 (en) * 2010-08-25 2013-06-04 Intel Corporation Channel-adaptive likelihood determination
US8948318B2 (en) * 2010-12-14 2015-02-03 Georgia Tech Research Corporation Incremental lattice reduction systems and methods
US20130111297A1 (en) * 2011-10-28 2013-05-02 Lsi Corporation Systems and Methods for Symbol Selective Scaling in a Data Processing Circuit
EP2680520B1 (en) * 2012-06-29 2015-11-18 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (publ) Method and apparatus for efficient MIMO reception with reduced complexity
US8903025B1 (en) * 2012-10-24 2014-12-02 Marvell International Ltd. Low complexity technique for detecting data in a received multiple-input-multiple-output (MIMO) signal
US9722730B1 (en) 2015-02-12 2017-08-01 Marvell International Ltd. Multi-stream demodulation schemes with progressive optimization
JP2016163078A (ja) * 2015-02-26 2016-09-05 富士通株式会社 復調装置および復調方法
KR102387182B1 (ko) 2015-10-21 2022-04-15 삼성전자주식회사 무선 통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법
US20170288933A1 (en) * 2016-03-30 2017-10-05 Intel IP Corporation Wireless signal receiver
US10355908B1 (en) * 2018-03-06 2019-07-16 Ibiquity Digital Corporation CSI estimation and LLR approximation for QAM demodulation in FM HD radio receivers
CN108833051B (zh) * 2018-04-26 2020-03-31 西安交通大学 基于最小化量化误差l1范数的对数似然比均匀量化方法
US11309992B2 (en) * 2018-07-17 2022-04-19 Qualcomm Incorporated Using lattice reduction for reduced decoder complexity
WO2023159547A1 (en) * 2022-02-28 2023-08-31 Qualcomm Incorporated Parameters for lattice reduction

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060148506A1 (en) * 2004-12-31 2006-07-06 Broadcom Corporation Adaptive detector for multiple-data-path systems

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5363413A (en) * 1993-05-20 1994-11-08 Motorola, Inc. Data decoder and method for use therein using a dynamically indexed channel state metric
US5852630A (en) * 1997-07-17 1998-12-22 Globespan Semiconductor, Inc. Method and apparatus for a RADSL transceiver warm start activation procedure with precoding
EP1521414B1 (en) * 2003-10-03 2008-10-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and apparatus for sphere decoding
US7701917B2 (en) 2004-02-05 2010-04-20 Qualcomm Incorporated Channel estimation for a wireless communication system with multiple parallel data streams
US7421041B2 (en) 2004-03-01 2008-09-02 Qualcomm, Incorporated Iterative channel and interference estimation and decoding
US7489746B1 (en) * 2004-04-22 2009-02-10 Qualcomm, Inc. MIMO receiver using maximum likelihood detector in combination with QR decomposition
JP4536539B2 (ja) * 2004-06-28 2010-09-01 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ ビット列候補削減型受信機および受信処理方法
JP4536495B2 (ja) * 2004-11-29 2010-09-01 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 信号分離装置及び信号分離方法
US7702026B2 (en) * 2005-04-28 2010-04-20 Broadcom Corporation Efficient optimal ML detector
US7751506B2 (en) * 2005-12-01 2010-07-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for the soft bit metric calculation with linear MIMO detection for LDPC codes
US7817740B2 (en) * 2006-02-09 2010-10-19 Broadcom Corporation Method and system for minimum mean squared error soft interference cancellation (MMSE-SIC) based suboptimal maximum likelihood (ML) detection for multiple input multiple output (MIMO) wireless system
RU2303330C1 (ru) 2006-02-13 2007-07-20 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ приема сигнала в системе связи с несколькими каналами передачи и приема
US8699554B2 (en) * 2006-12-08 2014-04-15 Texas Instruments Incorporated Scaling to reduce wireless signal detection complexity
US8532202B2 (en) * 2008-12-12 2013-09-10 Qualcomm Incorporated Near soft-output maximum likelihood detection for multiple-input multiple-output systems using reduced list detection

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060148506A1 (en) * 2004-12-31 2006-07-06 Broadcom Corporation Adaptive detector for multiple-data-path systems

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SCHENK T C W ET AL: "Implementation of a MIMO OFDM-Based Wireless LAN System" IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING IEEE SERVICE CENTER, NEW YORK, NY, US, vol.52, no.2 , (2004-02-01) *

Also Published As

Publication number Publication date
CA2695206A1 (en) 2009-03-05
CN101790854A (zh) 2010-07-28
US20090060078A1 (en) 2009-03-05
JP2010538546A (ja) 2010-12-09
EP2195938A1 (en) 2010-06-16
TW200917698A (en) 2009-04-16
US8462867B2 (en) 2013-06-11
RU2010112397A (ru) 2011-10-20
KR20100054847A (ko) 2010-05-25
BRPI0815790A2 (pt) 2015-02-24
RU2459358C2 (ru) 2012-08-20
CN101790854B (zh) 2013-11-06
TWI377801B (en) 2012-11-21
JP5318872B2 (ja) 2013-10-16
WO2009029730A1 (en) 2009-03-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101136680B1 (ko) 다중-입력 다중-출력 시스템들을 위한 근사적 소프트-출력 최대-우도 검출
US8693588B2 (en) Two-step joint demapping algorithm for LLR computation of MIMO signal based on sphere decoding
JP5479430B2 (ja) Ｍｉｍｏ通信の球検出及びレート選択
US8064548B2 (en) Adaptive MaxLogMAP-type receiver structures
US20080056396A1 (en) Method and apparatus for qr decomposition-based mimo detection and soft bit generation
US20060203943A1 (en) Single antenna interference suppression in a wireless receiver
US20090154599A1 (en) Apparatus and method for detecting communications from multiple sources
US8588322B2 (en) Method and device for soft-output detection in multiple antenna communication systems
WO2005086440A1 (en) Iterative channel and interference estimation and decoding
KR20120064100A (ko) 조인트 ｌｌｒ 추출 및 연역적인 확률을 사용하는 단일화된 반복 디코딩 아키텍처
WO2010068772A2 (en) Near soft-output maximum likelihood detection for multiple-input multiple-output systems using reduced list detection
EP2149241A1 (en) Adaptive soft output m-algorithm receiver structures
US7907688B2 (en) Open loop MIMO receiver and method using hard decision feedback
US9160578B2 (en) Turbo equalisation
CN115298979A (zh) 具有连续传输层检测和软干扰消除的多输入多输出检测装置和方法
WO2009091128A2 (en) Apparatus and method for receiving signal in a communication system
CN105122670B (zh) 用于用最大对数map(mlm)进行联合解调的方法和装置
Tomashevich et al. Detection performance of MIMO unique word OFDM

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
J201 Request for trial against refusal decision
B701 Decision to grant
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160330

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170330

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180329

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190327

Year of fee payment: 8