KR101145002B1 - Blind estimation method and apparatus for ofdm frequency offset - Google Patents

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Abstract

본 발명은 비정규 충격성 잡음 환경에서 정밀하게 OFDM 주파수 옵셋을 추정하기 위한 것이다. 본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법은 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호가 수신되는 S1 단계, S1 단계에서 수신된 OFDM 신호에 대한 코쉬 분포 우도 함수가 생성되는 S2 단계 및 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수를 이용하여 주파수 옵셋이 추정되는 S3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법은 비정규 충격성 잡음을 모형화하는데 알맞은 대칭 알파 안정 확률변수를 이용하여 실제 통신 환경에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 수행한다.The present invention is to accurately estimate the OFDM frequency offset in a non-normal shock noise environment. In the OFDM blind frequency offset estimation method according to the present invention, the Kosi distribution likelihood of the S2 stage and the S2 stage in which the Kosi distribution likelihood function is generated for the OFDM signal received in the S1 stage and the S1 stage in which the OFDM signal including the irregular shock noise is received. In step S3, the frequency offset is estimated using the function.
The OFDM blind frequency offset estimation method according to the present invention performs reliable data transmission in a real communication environment by using a symmetric alpha stable random variable suitable for modeling irregular shock noise.

Description

ＯＦＤＭ 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치{BLIND ESTIMATION METHOD AND APPARATUS FOR OFDM FREQUENCY OFFSET}ODMD blind frequency offset estimation method and apparatus {BLIND ESTIMATION METHOD AND APPARATUS FOR OFDM FREQUENCY OFFSET}

본 발명은 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 시스템에서 주파수 옵셋을 추정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 특히 본 발명은 코쉬 최대 우도 함수를 이용하여 비정규 충격성 잡음에 강한 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for estimating frequency offset in an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system. In particular, the present invention relates to a method and apparatus for estimating frequency offset that is resistant to irregular shock noise using the Kosch maximum likelihood function.

직교 주파수 분할 다중화 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing: OFDM) 시스템은 주파수를 효율적으로 사용하고, 임펄스 잡음 및 다중 경로 페이딩 환경에서도 신호전달을 효과적으로 수행한다.Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) systems use frequencies efficiently and efficiently perform signal propagation even in impulse noise and multipath fading environments.

OFDM 시스템은 무선 랜 (Wireless Local Area Networks: WLANs) 및 디지털 오디오 방송 (Digital Audio Broadcasting: DAB), 디지털 비디오 방송 (Digital Video Broadcasting: DVB), IEEE 802.11a, Hiper-LAN II 등 많은 통신 시스템의 표준으로 채택되어 왔으며, 최근에 다중 사용자 OFDM 기술이 IEEE 802.16 표준으로 채택되었다. 등 여러 무선 통신 표준 변조 방식으로 채택되어 사용되고 있다.OFDM systems are the standard for many communications systems, including Wireless Local Area Networks (WLANs) and Digital Audio Broadcasting (DAB), Digital Video Broadcasting (DVB), IEEE 802.11a, and Hiper-LAN II. In recent years, multi-user OFDM technology has been adopted as the IEEE 802.16 standard. Many wireless communication standards have been adopted and used as modulation methods.

그러나, OFDM 시스템의 성능은 송수신단 이동에 의한 도플러 효과에 의해 발생하는 주파수 옵셋(offset)에 매우 민감하다는 단점이 있다. 주파수 옵셋은 부반송파의 간격으로 정규화한 후 그 크기에 따라 정수 부분과 소수 부분으로 나눌 수 있다.However, the performance of the OFDM system is very sensitive to the frequency offset (offset) caused by the Doppler effect due to the movement of the transceiver. The frequency offset can be normalized to the interval of subcarriers and then divided into integer parts and fractional parts according to their size.

정수 주파수 옵셋은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)을 통해 복조된 OFDM 심볼의 부반송파 색인의 이동에 대한 간섭을 초래하고, 소수 주파수 옵셋은 부반송파 간 직교성을 파괴함으로써 부반송파 간 간섭을 (Intercarrier Interference: ICI) 초래한다. 이에 주파수 옵셋에 의한 OFDM 시스템의 심각한 성능 저하를 막기 위해 여러 심볼을 이용한 다양한 주파수 옵셋 추정 기법들이 제안되었다.Integer frequency offset results in interference to the shift of the subcarrier index of the demodulated OFDM symbol via the Fast Fourier Transform (FFT), and fractional frequency offset breaks the orthogonality between the subcarriers, thereby interfering subcarrier interference (Intercarrier Interference: ICI). Therefore, various frequency offset estimation techniques using multiple symbols have been proposed to prevent serious performance degradation of OFDM system due to frequency offset.

종래의 기법들은 간단하고 다루기 쉽다는 이유로 잡음을 정규 분포로 가정하고 개발하였다. 그러나 실제 통신 시스템에서 잡음은 대기 잡음 또는 인위적인 잡음 등에 의해 충격성을 띠는 비정규 분포를 따른다고 알려져 있다.  Conventional techniques have been developed assuming a normal distribution of noise because of its simplicity and ease of handling. However, in actual communication systems, noise is known to follow a nonnormal distribution that is shocked by atmospheric noise or artificial noise.

따라서, 종래의 주파수 옵셋 추정 기법들은 실제 환경에 가까운 비정규 충격성 잡음 환경에서 심각한 추정 성능 저하를 가져오는 문제점이 있었다.Therefore, the conventional frequency offset estimation techniques have a problem of serious estimation performance degradation in a non-normal shock noise environment close to the real environment.

본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치는 다음과 같은 해결과제를 목적으로 한다.An OFDM blind frequency offset estimation method and apparatus according to the present invention aims to solve the following problems.

첫째, OFDM 신호에 대한 옵셋을 정확하게 추정하여 OFDM 신호에 대한 신뢰성을 높이고자 한다.First, the offset of the OFDM signal is accurately estimated to increase the reliability of the OFDM signal.

둘째, 실제 통신환경에 해당하는 비정규 충격성 잡음을 고려한 주파수 옵셋을 추정하여 OFDM 신호에 대한 신뢰성을 높이고, 이용분야를 확대시키고자 한다.Second, the frequency offset considering the irregular impact noise corresponding to the actual communication environment is estimated to increase the reliability of the OFDM signal and to expand the field of use.

셋째, 주파수 옵셋 추정 방법 중 최대 우도(Maximum Likelihood) 기법을 사용하여 어떤 환경에서도 최적의 주파수 옵셋을 추정하고자 한다.Third, the optimal frequency offset is estimated in any environment using the maximum likelihood technique.

넷째, 우도 함수에서 시행값 집합을 사용하여 주파수 옵셋 추정 방법의 복잡도를 낮추고자 한다.Fourth, we attempt to reduce the complexity of the frequency offset estimation method by using the trial value set in the likelihood function.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.The solution to the problem of the present invention is not limited to those mentioned above, and other solutions not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법은 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호가 수신되는 S1 단계, S1 단계에서 수신된 OFDM 신호에 대한 코쉬 분포 우도 함수가 생성되는 S2 단계 및 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수를 이용하여 주파수 옵셋이 추정되는 S3 단계를 포함한다.In the OFDM blind frequency offset estimation method according to the present invention, the Kosi distribution likelihood of the S2 stage and the S2 stage in which the Kosi distribution likelihood function is generated for the OFDM signal received in the S1 stage and the S1 stage in which the OFDM signal including the irregular shock noise is received. In step S3, the frequency offset is estimated using the function.

본 발명에 따른 주파수 옵셋 추정은 소수 주파수 옵셋 추정인 것을 포함한다.Frequency offset estimation according to the present invention includes being a fractional frequency offset estimation.

본 발명에 따른 S1 단계에는 수신된 OFDM 신호에 대한 시간 동기화를 수행하는 단계를 포함하고, 시간 동기화 후 OFDM 신호의 k 번째 샘플은 아래의 수학식 2로 표현되는 것을 포함한다.In the step S1 according to the present invention, the step of performing time synchronization on the received OFDM signal includes the k-th sample of the OFDM signal after time synchronization, which is represented by Equation 2 below.

본 발명에 따른 S1 단계의 비정규 충격성 잡음은 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음으로서, 평균이 0인 두변량 등방 대칭 알파 안정(bivariate isotropic symmetric α stable:BISαS) 확률 밀도 함수를 갖는 것을 포함한다.The non-normal shock noise of step S1 according to the present invention is a complex additive white non-standard shock noise, which includes a bivariate isotropic symmetric α stable (BISαS) probability density function with a mean of zero.

본 발명에 따른 S2 단계는 OFDM 심볼에 삽입되는 CP(cyclic prefix)를 이용하여 우도 함수가 생성되는 것을 포함한다.Step S2 according to the present invention includes generating a likelihood function using a cyclic prefix (CP) inserted into an OFDM symbol.

본 발명에 따른 S1 단계의 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호의 CP 부분과 그로부터 N만큼 떨어져 있는 신호 부분은 아래의 수학식 12로 표현되는 것을 포함한다.CP portion of the OFDM signal containing the non-standard shock noise of the step S1 according to the present invention and the signal portion separated by N from it includes that represented by the following equation (12).

본 발명에 따른 비정규 충격성 잡음에 대한 확률밀도함수는 BISαS 확률 변수 중 특성지수 α값이 1이고, 퍼짐 매개변수가 2

Figure 112010037640779-pat00001
인 코쉬 확률분포를 가지는 함수를 포함한다.Probability density function for non-standard shock noise according to the present invention has a characteristic index α value of 1 among BISαS random variables and a spreading parameter of 2
Figure 112010037640779-pat00001
Contains a function with an incoche probability distribution.

본 발명에 따른 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수는 아래의 수학식 13으로 표현되는 것을 포함한다.The Kosch distribution likelihood function of step S2 according to the present invention includes the following Equation (13).

본 발명에 따른 S3 단계는 아래의 수학식 14와 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 포함한다.Step S3 according to the present invention includes estimating an optimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation 14 below.

본 발명에 따른 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(

Figure 112010037640779-pat00002
)은 아래의 수학식 17로 표현되는 시행값 집합을 포함한다.Trial value applied to the Kosher distribution likelihood function of step S2 according to the present invention
Figure 112010037640779-pat00002
) Includes a trial value set represented by Equation 17 below.

본 발명에 따른 S3 단계는 아래의 수학식 18과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 준최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 포함한다.Step S3 according to the present invention includes estimating a suboptimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation 18 below.

본 발명에 따른 FDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치는 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호가 수신되는 수신부, 수신부에서 수신된 OFDM 신호에 대한 코쉬 분포 우도 함수가 생성되는 우도 함수 생성부 및 우도 함수 생성부에서 생성된 우도 함수를 이용하여 주파수 옵셋이 추정되는 옵셋 추정부를 포함한다.An apparatus for estimating blind frequency offset according to the present invention is generated by a likelihood function generator and a likelihood function generator in which an OFDM signal including irregular shock noise is received, a Kosher distribution likelihood function is generated for an OFDM signal received by the receiver. And an offset estimator for estimating a frequency offset using the likelihood function.

본 발명에 따른 수신부는 수신된 OFDM 신호에 대한 시간 동기화를 수행하는 시간 동기화부를 포함하고, 시간 동기화부에서 시간 동기화가 수행된 OFDM 신호의 k 번째 샘플은 아래의 수학식 2로 표현되는 것을 포함한다.The receiver according to the present invention includes a time synchronizer for performing time synchronization with respect to the received OFDM signal, and the k-th sample of the OFDM signal for which time synchronization has been performed in the time synchronizer includes expression represented by Equation 2 below. .

본 발명에 따른 우도 함수 생성부는 OFDM 심볼에 삽입되는 CP(cyclic prefix)를 이용하여 우도 함수가 생성되는 것을 포함한다.The likelihood function generation unit according to the present invention includes generating a likelihood function using a cyclic prefix (CP) inserted into an OFDM symbol.

본 발명에 따른 수신부에서 수신되는 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호의 CP 부분과 그로부터 N만큼 떨어져 있는 신호 부분은 아래의 수학식 12로 표현되는 것을 포함한다.The CP portion of the OFDM signal including the irregular shock noise received by the receiver according to the present invention and the signal portion separated by N from the include include the following Equation (12).

본 발명에 따른 우도 함수 생성부에서 생성되는 코쉬 분포 우도 함수는 아래의 수학식 13으로 표현되는 것을 포함한다.The Kosch distribution likelihood function generated by the likelihood function generating unit according to the present invention includes the one expressed by Equation 13 below.

본 발명에 따른 옵셋 추정부는 아래의 수학식 14와 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 포함한다.The offset estimator according to the present invention includes estimating an optimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation 14 below.

본 발명에 따른 우도 함수 생성부는 생성되는 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(

Figure 112010037640779-pat00003
)이 아래의 수학식 17로 표현되는 시행값 집합을 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(
Figure 112010037640779-pat00004
)으로 결정하는 시행값 결정부를 포함한다.Likelihood function generation unit according to the present invention the trial value (applied to the generated Kosher distribution likelihood function (
Figure 112010037640779-pat00003
) Is applied to the Kosher distribution likelihood function.
Figure 112010037640779-pat00004
It includes a trial value determination unit to determine).

본 발명에 따른 옵셋 추정부는 아래의 수학식 18과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 준최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 포함한다.The offset estimator according to the present invention includes estimating a suboptimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation 18 below.

본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치는 비정규 충격성 잡음을 모형화하는데 알맞은 대칭 알파 안정(symmetric α-stable) 확률변수를 이용하여 실제 통신 환경에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 수행한다.The OFDM blind frequency offset estimation method and apparatus according to the present invention perform reliable data transmission in a real communication environment by using a symmetric α-stable random variable suitable for modeling irregular shock noise.

본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치는 블라인드 코쉬 최대 우도 추정을 사용하여 신뢰성 있는 주파수 옵셋 추정이 가능하다.The OFDM blind frequency offset estimation method and apparatus according to the present invention enables reliable frequency offset estimation using blind coke maximum likelihood estimation.

본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치는 시행값 집합을 사용한 준최적 코쉬 최대우도 추정을 사용하여, 낮은 복잡도에서도 신뢰성 있는 주파수 옵셋을 추정이 가능하다.The OFDM blind frequency offset estimation method and apparatus according to the present invention can estimate reliable frequency offset even at low complexity by using suboptimal Kosch maximum likelihood estimation using a set of trial values.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법에 대한 개략적인 순서도이다.
도 2는

Figure 112010037640779-pat00005
= 1 일 때의 주변(marginal) 확률 밀도 함수의 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법에 대한 개략적인 순서도이다.
도 4는 본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치의 구성을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치의 구성을 도시한다.
도 6 내지 도 9는 비정규 충격성 잡음에서 G-SNR에 따른 종래 기법과 본 발명에 따른 기법을 비교한 주파수 옵셋 평균 제곱 오차(Mean Square Error:MSE)를 비교한 그래프이다.
도 10은 α값의 변화에 따른 종래 기법과 본 발명에 따른 기법의 MSE를 비교한 그래프이다.1 is a schematic flowchart of an OFDM blind frequency offset estimation method according to the present invention.
2 is
Figure 112010037640779-pat00005
This is a graph of the marginal probability density function when = 1.
3 is a schematic flowchart of an OFDM blind frequency offset estimation method according to an embodiment of the present invention.
4 illustrates a configuration of an OFDM blind frequency offset estimation apparatus according to the present invention.
5 shows a configuration of an OFDM blind frequency offset estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 to 9 are graphs comparing Mean Offset Square Error (MSE), which compares the conventional technique according to G-SNR and the technique according to the present invention, in non-standard shock noise.
Figure 10 is a graph comparing the MSE of the conventional technique according to the change of the α value and the technique according to the present invention.

이하에서는 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치에 관하여 구체적으로 설명하겠다.Hereinafter, an OFDM blind frequency offset estimation method and apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법에 대한 개략적인 순서를 도시한다.Figure 1 shows a schematic sequence for the OFDM blind frequency offset estimation method according to the present invention.

본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법은 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호가 수신되는 S1 단계, S1 단계에서 수신된 OFDM 신호에 대한 코쉬 분포 우도 함수가 생성되는 S2 단계 및 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수를 이용하여 주파수 옵셋이 추정되는 S3 단계를 포함한다.In the OFDM blind frequency offset estimation method according to the present invention, the Kosi distribution likelihood of the S2 stage and the S2 stage in which the Kosi distribution likelihood function is generated for the OFDM signal received in the S1 stage and the S1 stage in which the OFDM signal including the irregular shock noise is received. In step S3, the frequency offset is estimated using the function.

OFDM 신호는 위상 편이 방식 (phase shift keying: PSK) 혹은 직교 진폭 변조로 (quadrature amplitude modulation: QAM) 생성된 데이터를 역 고속 푸리에 변환(inverse fast Fourier transform: IFFT)을 통하여 얻어진다. 이러한 과정은 아래의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
The OFDM signal is obtained through inverse fast Fourier transform (IFFT) of data generated by phase shift keying (PSK) or quadrature amplitude modulation (QAM). This process can be expressed as Equation 1 below.

Figure 112010037640779-pat00006
Figure 112010037640779-pat00006

여기서 N은 IFFT의 크기를 나타내며, j는 허수이고, Xn는 n 번째 PSK 혹은 QAM 변조된 데이터이다. Where N represents the size of the IFFT, j is an imaginary number, and X n is the nth PSK or QAM modulated data.

시간 동기화가 완벽히 이루어졌음을 가정하면, 채널을 통과하여 수신된 신호의 k번째 샘플은 아래의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. 즉 S1 단계에는 수신된 OFDM 신호에 대한 시간 동기화를 수행하는 단계를 포함하고, 시간 동기화 후 OFDM 신호의 k 번째 샘플은 아래의 수학식 2로 표현된다.
Assuming time synchronization is completed, the k th sample of the signal received through the channel can be expressed as Equation 2 below. That is, the step S1 includes performing time synchronization on the received OFDM signal, and after the time synchronization, the k th sample of the OFDM signal is expressed by Equation 2 below.

Figure 112010037640779-pat00007
Figure 112010037640779-pat00007

여기서 h(

Figure 112010037640779-pat00008
)은 길이 L인 채널 임펄스 응답 (impulse response) 계수의
Figure 112010037640779-pat00009
번째 탭이며, v는 부반송파 간격으로 정규화된 주파수 옵셋, n(k)는 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음(complex additive white non-Gaussian impulsive noise)이다. 일반적으로 주파수 옵셋은 다음 수학식 3과 같이 정수 부분과 소수 부분으로 나눌 수 있다.
Where h (
Figure 112010037640779-pat00008
) Is the length of the channel impulse response coefficient
Figure 112010037640779-pat00009
Is the second tap, v is the frequency offset normalized to the subcarrier spacing, and n (k) is the complex additive white non-Gaussian impulsive noise. In general, the frequency offset may be divided into an integer part and a decimal part as shown in Equation 3 below.

Figure 112010037640779-pat00010
Figure 112010037640779-pat00010

여기서 m은 주파수 옵셋의 정수 부분으로 부반송파 간격의 정수배를 나타내고, ε은 소수 부분으로 부반송파 간격의 절반 이내이고 범위는

Figure 112010037640779-pat00011
이다. 소수 주파수 옵셋 ε을 추정하기 전에 정수 주파수 옵셋 m은 완벽하게 추정되어 보상되었다고 가정하고, 본 발명은 소수 주파수 옵셋 ε 추정에 초점을 맞추도록 한다.Where m is the integer part of the frequency offset and represents an integer multiple of the subcarrier spacing, ε is the fractional part and is within half of the subcarrier spacing and the range is
Figure 112010037640779-pat00011
to be. Before estimating the fractional frequency offset [epsilon], it is assumed that the integer frequency offset m has been perfectly estimated and compensated, and the present invention focuses on the fractional frequency offset [epsilon] estimation.

본 발명은 비정규 충격성 분포를 모형화 하는데 알맞다고 알려진 대칭 알파 안정 (symmetric α-stable: SαS) 분포를 이용하여 비정규 충격성 잡음을 모형화한다. 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음을 아래의 수학식 4와 같이 평균이 0 인 두변량 등방 대칭 알파 안정 (bivariate isotropic SαS: BISαS) 확률 밀도 함수를 갖는다고 가정한다.The present invention models irregular shock noise using a symmetric α-stable (SαS) distribution that is known to be suitable for modeling an irregular shock distribution. Suppose that a complex additive white irregular shock noise has a bivariate isotropic SαS (BISαS) probability density function with a mean of zero, as shown in Equation 4 below.

따라서 S1 단계의 비정규 충격성 잡음은 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음으로서, 아래의 수학식 4와 같이 평균이 0인 두변량 등방 대칭 알파 안정(bivariate isotropic symmetric α stable:BISαS) 확률 밀도 함수를 갖는다.
Therefore, the non-normal shock noise of the step S1 is a complex additive white non-standard shock noise, and has a bivariate isotropic symmetric α stable (BISαS) probability density function having an average of 0 as shown in Equation 4 below.

Figure 112010037640779-pat00012
Figure 112010037640779-pat00012

여기서 α와 는

Figure 112010037640779-pat00013
각각 특성지수와 퍼짐 매개변수이고,
Figure 112010037640779-pat00014
는 복소 BISαS 확률변수의 특성함수(characteristic function)이다. NI는 잡음의 실수이고, NQ는 잡음의 허수이며, w는 확률 밀도 함수에서 일반적으로 사용되는 변수로서, w1은 특성함수의 확률변수 1이고 w2는 특성함수의 확률변수 2라고 할 수 있다.Where α and are
Figure 112010037640779-pat00013
Are the characteristic indexes and the spread parameters,
Figure 112010037640779-pat00014
Is the characteristic function of the complex BISαS random variable. N I is the real number of noise, N Q is the imaginary number of noise, w is a variable commonly used in the probability density function, w 1 is the random variable 1 of the characteristic function and w 2 is the random variable 2 of the characteristic function. Can be.

도 2는

Figure 112010037640779-pat00015
= 1일 때의 주변(marginal) 확률 밀도 함수 fα,1(x1)의 그래프를 나타낸다. 특성지수 α의 범위는
Figure 112010037640779-pat00016
이고, 도 2에서 볼 수 있듯이 α의 값이 작을수록 확률밀도함수의 꼬리는 더 무겁고(heavy tailed), 이는 충격성이 더 심함을 의미한다.
Figure 112010037640779-pat00017
(
Figure 112010037640779-pat00018
>0)는 정규분포에서 분산과 비슷하게 확률밀도함수의 퍼짐을 나타낸다. 특성함수
Figure 112010037640779-pat00019
는 아래의 수학식 5와 같이 표현된다.
2 is
Figure 112010037640779-pat00015
The graph of the marginal probability density function f α, 1 (x 1 ) when = 1 is shown. The range of the characteristic index α is
Figure 112010037640779-pat00016
As shown in FIG. 2, the smaller the value of α is, the heavier tailed is the tail of the probability density function, which means that the impact is more severe.
Figure 112010037640779-pat00017
(
Figure 112010037640779-pat00018
> 0) shows the spread of the probability density function similar to the variance in the normal distribution. Characteristic Function
Figure 112010037640779-pat00019
Is expressed as in Equation 5 below.

Figure 112010037640779-pat00020
Figure 112010037640779-pat00020

여기서 E[ㆍ]과 Re[ㆍ]은 각각 통계적 평균과 실수 값을 취하는 연산자를 나타내고, *는 공액 복소수를 (complex conjugate) 나타낸다. 일반적인 BISαS 분포의 확률 밀도 함수는 닫힌 꼴로 존재하지 않지만, 예외적으로 α = 1 과 α = 2 일때 아래의 수학식 6과 같이 닫힌 꼴의 확률 밀도 함수로 표현된다.
Where E [·] and Re [·] represent operators taking a statistical mean and a real value, respectively, and * represents a complex conjugate. The probability density function of the general BISαS distribution does not exist in a closed form, except when α = 1 and α = 2, it is expressed as a closed density probability density function as shown in Equation 6 below.

Figure 112010037640779-pat00021
Figure 112010037640779-pat00021

여기서

Figure 112010037640779-pat00022
은
Figure 112010037640779-pat00023
이고 상기 식에서 볼 수 있듯이 BISαS 확률밀도함수는 특성지수 α가 1일 때 복소 코쉬 확률밀도함수이며, 특성지수 α가 2일 때 복소 정규 확률밀도함수이다.here
Figure 112010037640779-pat00022
silver
Figure 112010037640779-pat00023
As can be seen from the above equation, the BISαS probability density function is a complex Kosh probability density function when the characteristic index α is 1, and is a complex normal probability density function when the characteristic index α is 2.

본 발명에서는 OFDM 심볼의 뒷부분과 동일하게 삽입된 cyclic prefix를 (CP) 이용하여 주파수 옵셋을 추정한다. S2 단계는 OFDM 심볼에 삽입되는 CP(cyclic prefix)를 이용하여 우도 함수가 생성되는 것이다.In the present invention, the frequency offset is estimated using the cyclic prefix (CP) inserted in the same manner as the latter part of the OFDM symbol. In step S2, a likelihood function is generated using a cyclic prefix (CP) inserted into an OFDM symbol.

잡음 성분이 생략된 수신 신호 중 CP 부분의 NG개 샘플은 아래의 수학식 7로 표현될 수 있고, CP 부분과 동일한 OFDM 심볼 뒷부분의 NG개샘플은 아래의 수학식 8로 표현된다.
N G samples of the CP portion of the received signal from which the noise component is omitted may be represented by Equation 7 below, and the N G samples after the same OFDM symbol as the CP portion are represented by Equation 8 below.

Figure 112010037640779-pat00024
Figure 112010037640779-pat00024

Figure 112010037640779-pat00025
Figure 112010037640779-pat00025

상기 수학식 7과 수학식 8을 통해 아래의 수학식 9와 같은 관계식을 얻을 수 있다.
Through Equations 7 and 8, a relational expression as in Equation 9 below can be obtained.

Figure 112010037640779-pat00026
Figure 112010037640779-pat00026

잡음 성분이 포함된 OFDM 수신 신호 중 잡음 성분이 포함된 CP 부분은 아래의 수학식 10과 같이 표현될 수 있다. 또한 CP 부분으로부터 N만큼 떨어져 있는 잡음 성분이 포함된 수신 신호 샘플은 아래의 수학식 11과 같이 표현된다.
The CP portion including the noise component among the OFDM received signals including the noise component may be expressed by Equation 10 below. In addition, a received signal sample including a noise component separated by N from the CP portion is expressed by Equation 11 below.

Figure 112010037640779-pat00027
Figure 112010037640779-pat00027

Figure 112010037640779-pat00028
Figure 112010037640779-pat00028

여기서 n(k)는 BISαS 확률변수 중 특성지수 α값이 1인 코쉬 확률분포를 가지는 충격성 잡음으로 가정한다. 수학식 11에 수학식 10을 대입하면 수신 신호 y(k+N)은 아래의 수학식 12와 같이 표현된다.
Here, n (k) is assumed to be a shock noise having a Kosh probability distribution having a characteristic index α value of 1 among BISαS random variables. Substituting Equation 10 into Equation 11, the received signal y (k + N) is expressed as Equation 12 below.

Figure 112010037640779-pat00029
Figure 112010037640779-pat00029

따라서 S1 단계의 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호의 CP 부분과 그로부터 N만큼 떨어져 있는 신호 부분은 상기 수학식 12와 같이 표현된다. 위 식에서 잡음 성분에 해당하는

Figure 112010037640779-pat00030
부분은 퍼짐 매개변수가 2
Figure 112010037640779-pat00031
인 코쉬 분포를 가진다.
Accordingly, the CP portion of the OFDM signal including the non-standard shock noise in step S1 and the signal portion separated by N from the same are expressed as in Equation 12. The noise component in the equation above
Figure 112010037640779-pat00030
Part has a spread parameter of 2
Figure 112010037640779-pat00031
It has an in Kosch distribution.

블라인드 blind 코쉬Kosh 최대 우도 추정 기법 Maximum Likelihood Estimation Technique

상기 수학식 12를 이용한 S2 단계의 코시 분포의 우도 함수는 (likelihood function) 아래의 수학식 13과 같다.
The likelihood function of the Kosi distribution in step S2 using Equation 12 is expressed by Equation 13 below.

Figure 112010037640779-pat00032
Figure 112010037640779-pat00032

여기서

Figure 112010037640779-pat00033
은 주파수 옵셋 ε의 시행값이고,
Figure 112010037640779-pat00034
의 범위는
Figure 112010037640779-pat00035
이다. 제안한 최대 우도(Maximum likelihood) 주파수 옵셋 추정 방법은 주파수 옵셋 시행값 중 위의 우도 함수가 최대가 되게 하는 값을 최적 주파수 옵셋 추정 값으로 정한다.here
Figure 112010037640779-pat00033
Is the trial of the frequency offset ε,
Figure 112010037640779-pat00034
The range of
Figure 112010037640779-pat00035
to be. In the proposed maximum likelihood frequency offset estimation method, the maximum likelihood function of the frequency offset trial value is determined as the optimal frequency offset estimation value.

S3 단계는 아래의 수학식 14와 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 주파수 옵셋 값이 추정되는 것이 바람직하다.
In the step S3, it is preferable to estimate a frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation 14 below.

Figure 112010037640779-pat00036
Figure 112010037640779-pat00036

본 발명에서는 상기 수학식 14로 표현되는 주파수 옵셋 추정을 블라인드 코쉬 최대 우도 추정이라고 (blind Cauchy maximum likelihood estimation: B-CMLE) 하겠다.
In the present invention, the frequency offset estimation represented by Equation 14 will be called blind Cauchy maximum likelihood estimation (B-CMLE).

블라인드 blind 준최적Suboptimal 코쉬Kosh 최우도Highest likelihood 추정 기법 Estimation technique

최대 우도 주파수 옵셋 추정 방법은 반송파 주파수(carrier frequency)와 채널응답에 대해 매우 높은 주파수 옵셋 추정 성능을 갖고 전영역의 주파수 옵셋을 추정할 수 있지만, 모든 값에 대해서 주파수 추정 옵셋 가능성을 조사하기 때문에 복잡도가 크다.The maximum likelihood frequency offset estimation method has a very high frequency offset estimation performance for carrier frequency and channel response, and can estimate the frequency offset of the entire domain, but because it investigates the possibility of frequency estimation offset for all values, the complexity Is large.

본 발명의 다른 실시예로서, 보다 효과적인 주파수 옵셋을 추정하기 위해 우도 함수에 적용되는 시행값 범위를 한정하고자 한다. 이를 위해 정규 확률 분포를 가지는 잡음에 대한 주파수 옵셋 추정을 간략하게 살펴본다.As another embodiment of the present invention, it is intended to limit the range of trial values applied to the likelihood function in order to estimate a more effective frequency offset. To do this, we briefly examine the frequency offset estimation for noise with a normal probability distribution.

수학식 10과 수학식 11에서의 n(k)가 BISαS 확률변수 중 특성지수 α가 2인 정규 확률 분포를 가지는 잡음이라고 가정하면 우도 함수

Figure 112010037640779-pat00037
는 아래의 수학식 15와 같이 표현된다.
Likelihood function assuming that n (k) in Equations 10 and 11 is a noise having a normal probability distribution with characteristic index α of 2 among BISαS random variables
Figure 112010037640779-pat00037
Is expressed by Equation 15 below.

Figure 112010037640779-pat00038
Figure 112010037640779-pat00038

수학식 14에

Figure 112010037640779-pat00039
대신
Figure 112010037640779-pat00040
를 대입하면 정규 분포 잡음하에서의 최대 우도 추정기가 된다. 상기 수학식 15를 이용하여 아래의 수학식 16과 같은 최우도 주파수 옵셋 추정기법이 유도될 수 있다. (J.-J. van de Beek, M. Sandell, and P. O. Borjesson, "ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems",IEEE Trans. Signal Processing, vol. 45, no. 7, pp. 1800-1805, July 1997 참조)
In equation (14)
Figure 112010037640779-pat00039
instead
Figure 112010037640779-pat00040
Substituting for gives the maximum likelihood estimator under normal distribution noise. The maximum likelihood frequency offset estimation technique may be derived using Equation 15 as shown in Equation 16 below. (J.-J. van de Beek, M. Sandell , and PO Borjesson, "ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems", IEEE Trans. Signal Processing , vol. 45, no. 7, pp. 1800-1805, July 1997)

Figure 112010037640779-pat00041
Figure 112010037640779-pat00041

이러한 추정기법을 블라인드 정규 최대 우도 추정으로 (blind Gaussian maximum likelihood estimation: B-GMLE) 이라고 하겠다. B-GMLE는 잡음을 정규 분포로 가정하였을 때의 최대 우도 함수를 기반으로 한 기법으로서 BISαS 잡음 분포 중 α값이 2일 때 우수한 성능을 갖지만 값이 작아질수록 성능이 나빠진다. This estimation technique is called blind Gaussian maximum likelihood estimation (B-GMLE). B-GMLE is a technique based on the maximum likelihood function when the noise is assumed to be a normal distribution. The B-GMLE has excellent performance when the α value is 2 in the BISαS noise distribution, but decreases as the value becomes smaller.

이에 비해 B-CMLE는 코쉬 잡음 분포에 알맞게 만들어진 추정기법이지만, α값 전 범위에 걸친 다양한 비정규 충격성 잡음 환경에서 B-GMLE에 비해 우수한 성능을 보인다.On the other hand, B-CMLE is a suitable estimation method for the Kosh noise distribution, but it shows better performance than B-GMLE in various irregular shock noise environments over the entire α value range.

B-CMLE는 탐색기반의 기법으로 주파수 옵셋 시행값을 주파수 옵셋 추정 범위에서 (

Figure 112010037640779-pat00042
) 얼마나 세밀하게 나누어 검사를 하느냐에 따라 성능이 좌우된다. 보다 정확한 주파수 옵셋 추정을 위해서 상대적으로 높은 복잡도가 요구된다. B-CMLE is a searcher-based technique that sets the frequency offset trial value within the frequency offset estimation range (
Figure 112010037640779-pat00042
The performance depends on how closely the inspection is done. Relatively high complexity is required for more accurate frequency offset estimation.

이러한 복잡도 측면의 문제를 해결하기 위해서 주파수 옵셋 시행값 집합의 크기를 줄여서 우도 함수를 생성하는 준최적 추정 기법이 바람직하다.In order to solve this problem of complexity, a suboptimal estimation technique that generates a likelihood function by reducing the size of the frequency offset trial set is preferable.

도 3은 본 발명의 블라인드 준최적 코쉬 최우도 추정 방법에 대한 개략적인 순서도이다.3 is a schematic flowchart of a blind suboptimal Kosh maximum likelihood estimation method of the present invention.

본 발명의 준최적 추정 기법은 앞서 언급한 B-GMLE의 기법을 이용할 것이다. B-GMLE의 기법은 수학식 16에서 보는 바와 같이 N만큼 떨어져 있는 두 샘플의 상관값인

Figure 112010037640779-pat00043
을 k가 -NG 부터 -1 까지 가산하는 과정이 수행된다. The suboptimal estimation technique of the present invention will use the aforementioned B-GMLE technique. The technique of B-GMLE is the correlation between two samples spaced apart by N, as shown in Eq.
Figure 112010037640779-pat00043
K is added from -N G to -1.

하지만 이 기법을 비정규 충격성 잡음 환경에 적용시키면 상대적으로 진폭이 큰 잡음이 포함된 샘플의 상관값을 더해주게 되는데, 이는 전체 주파수 옵셋 추정 성능을 저하시키는 요인이 된다. However, applying this technique to a non-normal impact noise environment adds correlation values for samples with relatively large amplitude noise, which degrades the overall frequency offset estimation performance.

이를 극복하기 위하여 본 발명에 따른 준최적 추정 기법은 상관값을 더하지 않고 아래의 수학식 17과 같이 상관값 각각을 이용한다. S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(

Figure 112010037640779-pat00044
)은 아래의 수학식 17로 표현되는 시행값 집합인 것이 바람직하다.
In order to overcome this, the suboptimal estimation method according to the present invention uses each of the correlation values as shown in Equation 17 below without adding correlation values. The trial value applied to the Kosher distribution likelihood function in step S2 (
Figure 112010037640779-pat00044
) Is preferably a set of trial values represented by Equation 17 below.

Figure 112010037640779-pat00045
Figure 112010037640779-pat00045

잡음이 없는 이상적인 환경에서는 수학식 17에서 구한

Figure 112010037640779-pat00046
값들은 모두 실제 주파수 옵셋 값이 된다. 아래의 수학식 18은 k값에 따른 NG개의
Figure 112010037640779-pat00047
을 준최적 추정을 위한 시행값 집합으로 정하고, 이 시행값
Figure 112010037640779-pat00048
을 B-CMLE에 적용한 것이다.In an ideal environment without noise, we can calculate
Figure 112010037640779-pat00046
The values are all actual frequency offset values. Equation 18 below is N G according to k values
Figure 112010037640779-pat00047
Is set as a set of trial values for sub-optimal estimation.
Figure 112010037640779-pat00048
Is applied to B-CMLE.

S3 단계는 아래의 수학식 18과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 준최적 주파수 옵셋 값으로 추정된다.
Step S3 is estimated as a suboptimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation 18 below.

Figure 112010037640779-pat00049
Figure 112010037640779-pat00049

상기 수학식 18로 표현되는 주파수 옵셋 추정을 블라인드 준최적 코쉬 최우도 추정(blind suboptimum CMLE: B-SubCMLE)이라고 명명한다. B-SubCMLE는 B-CMLE와 동일한 최대 우도 추정 기법을 사용하지만, 주파수 옵셋 시행값의 수를 NG개로 줄여 B-CMLE에 비해 복잡도를 줄일 수 있다. 동시에 B-SubCMLE는 주파수 옵셋 추정 구간을 세밀하게 나누어 더 많은 수의 시행값을 사용한 B-CMLE와 거의 동일한 성능을 갖는다.The frequency offset estimate represented by Equation 18 is called blind suboptimum CMLE (B-SubCMLE). B-SubCMLE uses the same maximum likelihood estimation technique as B-CMLE, but reduces the complexity compared to B-CMLE by reducing the number of frequency offset trials to N G. At the same time, B-SubCMLE has almost the same performance as B-CMLE using a larger number of trials by dividing the frequency offset estimation interval in detail.

이하 본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치에 대해 상세히 설명하고자 한다. 다만, OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법과 공통되는 설명은 생략하고 장치에 있어 핵심적인 구성을 중심으로 설명한다.Hereinafter, an OFDM blind frequency offset estimation apparatus according to the present invention will be described in detail. However, descriptions common to the OFDM blind frequency offset estimation method will be omitted, and the description will be given based on the essential configuration of the apparatus.

도 4는 본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치의 구성을 도시한다.4 illustrates a configuration of an OFDM blind frequency offset estimation apparatus according to the present invention.

본 발명에 따른 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치는 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호가 수신되는 수신부(10), 수신부에서 수신된 OFDM 신호에 대한 코쉬 분포 우도 함수가 생성되는 우도 함수 생성부(20) 및 우도 함수 생성부에서 생성된 우도 함수를 이용하여 주파수 옵셋이 추정되는 옵셋 추정부(30)를 포함한다.The OFDM blind frequency offset estimating apparatus according to the present invention includes a receiver 10 for receiving an OFDM signal including irregular shock noise, a likelihood function generator 20 for generating a Kosher distribution likelihood function for the OFDM signal received at the receiver and The offset estimator 30 estimates a frequency offset using the likelihood function generated by the likelihood function generator.

본 발명의 상기 주파수 옵셋 추정은 정수 주파수 옵셋은 추정되었다고 가정하고, 본 발명은 소수 주파수 옵셋 추정에 대한 것이다.The frequency offset estimation of the present invention assumes that an integer frequency offset is estimated, and the present invention is directed to fractional frequency offset estimation.

수신부(10)는 수신된 OFDM 신호에 대한 시간 동기화를 수행하는 시간 동기화부를 포함하고, 시간 동기화부에서 시간 동기화가 수행된 OFDM 신호의 k 번째 샘플은 상기 수학식 2와 같이 표현된다.The receiver 10 includes a time synchronizer for performing time synchronization with respect to the received OFDM signal, and the k-th sample of the OFDM signal for which time synchronization has been performed in the time synchronizer is expressed as in Equation 2 above.

비정규 충격성 잡음은 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음으로서, 상기 수학식 4와 같이 평균이 0인 두변량 등방 대칭 알파 안정(bivariate isotropic symmetric α stable:BISαS) 확률 밀도 함수를 갖는다.The non-normal shock noise is a complex additive white non-standard shock noise, and has a bivariate isotropic symmetric α stable (BISαS) probability density function having an average of 0 as shown in Equation 4 above.

우도 함수 생성부(20)는 OFDM 심볼에 삽입되는 CP(cyclic prefix)를 이용하여 우도 함수가 생성된다. CP는 보통 하나의 OFDM 심볼의 말미(end)와 동일한 것을 사용하며, 보호 구간(Gurad Interval)이라고 하기도 한다.The likelihood function generation unit 20 generates a likelihood function using a cyclic prefix (CP) inserted into an OFDM symbol. CP is usually the same as the end (end) of one OFDM symbol, also referred to as guard interval (Gurad Interval).

수신부(10)에서 수신되는 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호는 상기 수학식 12와 같은 식으로 표현될 수 있다. 나아가, 우도 함수 생성부(20)에서 생성되는 코쉬 분포 우도 함수는 상기 수학식 13과 같은 식으로 표현될 수 있다.An OFDM signal including irregular shock noise received by the receiver 10 may be expressed by Equation 12. Furthermore, the Kosch distribution likelihood function generated by the likelihood function generator 20 may be expressed by Equation (13).

옵셋 추정부(30)는 상기 수학식 14와 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 최적 주파수 옵셋 값으로 추정한다.The offset estimator 30 estimates the optimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation (14).

본 발명에 따른 주파수 옵셋 추정 장치도 상기 추정 방법과 같이, 우도 함수에 적용되는 시행값을 한정하여 복잡도를 줄이고자 한다.The frequency offset estimation apparatus according to the present invention also attempts to reduce the complexity by limiting the trial value applied to the likelihood function, as in the estimation method.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 OFDM 블라인드 준최적 코쉬 최우도 추정 장치의 구성을 도시한다.5 illustrates a configuration of an OFDM blind suboptimal Kosh maximum likelihood estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.

우도 함수 생성부(20)는 수학식 17로 표현되는 시행값 집합(

Figure 112010037640779-pat00050
)을 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(
Figure 112010037640779-pat00051
)으로 결정하는 시행값 결정부(25)를 포함하는 것이 바람직하다. Likelihood function generation unit 20 is a set of trial values represented by equation (17)
Figure 112010037640779-pat00050
) Is applied to the Kosher distribution likelihood function
Figure 112010037640779-pat00051
It is preferable to include the trial value determination part 25 determined by ().

옵셋 추정부(30)는 상기 수학식 18과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 준최적 주파수 옵셋 값으로 주파수 옵셋 추정이 수행된다.
The offset estimator 30 performs frequency offset estimation as a sub-optimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in Equation 18 above.

본 발명에 따른 주파수 Frequency according to the invention 옵셋Offset 추정의 효과 Effect of Estimation

정규 잡음만을 가정하여 주파수 옵셋을 추정하는 B-GMLE(종래 기법)과 비정규 잡음까지 고려한 본 발명의 B-CMLE 및 B-SubCMLE 기법에 대한 효과를 비교해 본다.The effects of the B-CMLE and B-SubCMLE techniques of the present invention considering non-normal noise are compared with B-GMLE (a conventional technique) that assumes only normal noise.

이를 위해 종래의 기법과 본 발명에서 제안한 기법들을 다음과 같은 환경에서 모의실험 하였다. FFT 크기 N은 64이며, 보호구간의 길이는 16 샘플이고 훈련 심벌은 QPSK 변조된 의사잡음 (pseudorandom) 부호를 통해 생성하였다. 반송파 주파수는 2.4 GHz가 고려되었고, 채널 모형은 4경로 레일리 페이딩(Rayleigh fading)을 사용하였다. 레일리 페이딩 채널에서 각 경로는 0, 2, 4, 6 샘플의 시간 지연을 가지게 하였고, 채널의

Figure 112010037640779-pat00052
번째 경로 크기 Al은 지수적으로 감소하게 하였다.To this end, the conventional techniques and the techniques proposed by the present invention were simulated in the following environments. The FFT size N is 64, the guard interval is 16 samples and the training symbols are generated by QPSK modulated pseudorandom codes. The carrier frequency is considered 2.4 GHz, and the channel model uses four-path Rayleigh fading. In a Rayleigh fading channel, each path has a time delay of 0, 2, 4, 6 samples.
Figure 112010037640779-pat00052
The first path size A l was reduced exponentially.

또한, 첫 번째 경로와 마지막 경로의 전력 차이는 20dB이 되게 하였다(

Figure 112010037640779-pat00053
). 도플러 대역폭(Doppler bandwidth)은 0.0017이 사용되었으며 이는 단말기의 이동 속도가 120km/h인 경우에 해당한다. BISαS 잡음은 α가 2보다 작을 때 분산이 무한대이므로 일반적으로 사용되는 신호대잡음비는 (signal to noise ratio: SNR) 의미가 없다. 따라서 BISαS 잡음을 다룰 때는 SNR 대신 기하학적 신호대잡음비를 (geometric SNR: G-SNR) 사용한다. G-SNR은 정보를 가진 신호와 BISαS 잡음사이의 상대적 크기를 효과적으로 나타내며 아래의 수학식 19와 같이 정의된다.
In addition, the power difference between the first and last paths is 20 dB (
Figure 112010037640779-pat00053
). The Doppler bandwidth is 0.0017, which corresponds to the case where the moving speed of the terminal is 120 km / h. Since BISαS noise has infinite variance when α is less than 2, the commonly used signal-to-noise ratio (SNR) is meaningless. Therefore, when dealing with BISαS noise, we use geometric SNR (G-SNR) instead of SNR. G-SNR effectively represents the relative magnitude between the informational signal and the BISαS noise and is defined as in Equation 19 below.

Figure 112010037640779-pat00054
Figure 112010037640779-pat00054

여기서

Figure 112010037640779-pat00055
는 오일러 상수의 지수를 나타내며
Figure 112010037640779-pat00056
의 값을 가지고, A는 신호의 세기, S0는 BISαS 잡음의 기하학적 전력을 나타내고, S0는
Figure 112010037640779-pat00057
로 정의한다. 상기 G-SNR 식에서 정규화 상수
Figure 112010037640779-pat00058
는 α가 2인 정규 잡음일 때에는 표준 SNR과 동일하게 한다. 퍼짐 매개변수
Figure 112010037640779-pat00059
는 수신 신호의 표본 평균과 분산을 통해 쉽고 정확하게 추정할 수 있는 값이므로 알고 있는 값으로 볼 수 있다. 이 발명에서는
Figure 112010037640779-pat00060
= 1 로 설정하고 모의실험을 하였다. 모든 모의실험 결과는 20,000번 반복 수행되어 얻어진 값이다.here
Figure 112010037640779-pat00055
Represents the exponent of Euler's constant
Figure 112010037640779-pat00056
Where A is the strength of the signal and S 0 is Represents the geometric power of the BISαS noise, S 0
Figure 112010037640779-pat00057
. Normalization constant in the G-SNR equation
Figure 112010037640779-pat00058
Is equal to the standard SNR when α is 2 normal noise. Spread parameter
Figure 112010037640779-pat00059
Is a value that can be easily and accurately estimated through the sample mean and the variance of the received signal, so it can be regarded as a known value. In this invention
Figure 112010037640779-pat00060
It was set to = 1 and simulated. All simulation results were obtained after 20,000 repetitions.

도 6 내지 도 9는 비정규 충격성 잡음에서 G-SNR에 따른 종래 기법과 본 발명에 따른 기법을 비교한 주파수 옵셋 평균 제곱 오차(Mena Square Error:MSE)를 비교한 그래프이다.6 to 9 are graphs comparing a frequency offset mean square error (MSE) comparing a conventional technique according to G-SNR with a technique according to the present invention in non-standard shock noise.

도 6 내지 도 9는 레일리 페이딩 환경에서 각각 α값이 0.5, 1, 1.5, 2일 때 B-GMLE, B-CMLE, B-SubCMLE을 통해 얻어진 옵셋 추정 값의 평균 제곱 오차를 (mean squared error: MSE) G-SNR의 변화에 따라 나타낸 것이다. 여기서 B-CMLE는 주파수 옵셋 추정 시행값의 범위인 -0.5부터 0.5까지를 0.0001의 간격으로 나누어 탐색하였다. 따라서 B-CMLE에서 사용한 총 시행값의 개수는 약 10000개이지만, B-SubCMLE는 앞서 언급한 바와 같이 NG개의 고정된 시행값을 사용한다. 본 모의실험에서는 16개의 시행값을 이용하였다.6 to 9 illustrate mean squared errors of offset estimation values obtained through B-GMLE, B-CMLE, and B-SubCMLE when α values are 0.5, 1, 1.5, and 2 in a Rayleigh fading environment, respectively. MSE) is shown according to the change of G-SNR. In this case, B-CMLE was searched by dividing the range of trial offset value from -0.5 to 0.5 by 0.0001 interval. Therefore, the total number of trials used in B-CMLE is about 10,000, but B-SubCMLE uses N G fixed trials as mentioned above. In this simulation, 16 trials were used.

도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 α값이 0.5, 1인 비정규 충격성 잡음 환경에서는 제안한 B-CMLE와 B-SubCMLE의 주파수 옵셋 추정 성능이 B-GMLE 보다 월등히 우수함을 알 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이 α값이 1.5인 비정규 충격성 잡음 환경에서는 G-SNR이 -5 dB부터 15 dB까지는 제안한 기법들이 기존의 기법보다 약간 우수한 성능을 보이며, 15 dB 이후의 G-SNR에서는 거의 동일한 성능을 가짐을 확인 할 수 있다.As shown in FIGS. 6 and 7, it can be seen that the frequency offset estimation performance of the proposed B-CMLE and B-SubCMLE is significantly superior to that of B-GMLE in the non-normal shock noise environment having α values of 0.5 and 1. FIG. As shown in FIG. 8, in the non-standard shock noise environment with an α value of 1.5, the proposed techniques show slightly better performance than the conventional techniques in the G-SNR of -5 dB to 15 dB, and in the G-SNR after 15 dB. It can be confirmed that it has the same performance.

α값이 2인 정규 잡음 환경에서의 성능 비교를 나타내는 도 9는 정규 잡음을 기반으로 한 B-GMLE의 추정 성능이 제안한 기법보다 -10 dB부터 0 dB까지 다소 우수하지만, 코쉬 잡음을 고려한 B-CMLE와 B-SubCMLE의 성능도 0 dB 이후의 G-SNR에서는 B-GMLE와 동일한 성능을 보인다. 또한 모든 α값에서 B-SubCMLE 기법은 B-CMLE에 비해 적은 수의 시행값을 이용하지만, B-CMLE 기법과 거의 동일한 MSE 성능을 가짐을 알 수 있다.  Fig. 9 shows a comparison of performance in a normal noise environment with an α value of 2, while the estimated performance of B-GMLE based on normal noise is slightly better from -10 dB to 0 dB than the proposed method. The performance of CMLE and B-SubCMLE also shows the same performance as B-GMLE in G-SNR after 0 dB. In addition, the B-SubCMLE technique uses a smaller number of trials than the B-CMLE in all α values, but has almost the same MSE performance as the B-CMLE technique.

도 10은 레일리 페이딩 환경의 몇몇의 특정 G-SNR 값에서 B-GMLE, B-CMLE를 통해 얻어진 주파수 옵셋 추정 값의 MSE를 값의 변화에 따라 나타낸 것이다. GMLE의 경우 α값을 0.5부터 2까지 변화시킴에 따라 MSE 성능의 변화가 심하며, α값이 작아질수록 성능이 저하되는 경향을 보인다. 이에 비해 CMLE는 α값의 변화에 강인할 뿐 아니라 α값 전 범위에 걸친 다양한 비정규 충격성 잡음 환경에서 기존 기법보다 좋은 MSE 성능을 가짐을 알 수 있다.FIG. 10 shows the MSE of the frequency offset estimation values obtained through B-GMLE and B-CMLE at several specific G-SNR values in a Rayleigh fading environment according to the change of the values. In the case of GMLE, the MSE performance changes as the α value is changed from 0.5 to 2, and the performance tends to decrease as the α value decreases. On the other hand, CMLE is not only robust to changes in α value, but also has better MSE performance than conventional techniques in various irregular impact noise environments over the entire α value range.

본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
The embodiments and drawings attached to this specification are merely to clearly show some of the technical ideas included in the present invention, and those skilled in the art can easily infer within the scope of the technical ideas included in the specification and drawings of the present invention. Modifications that can be made and specific embodiments will be apparent that both are included in the scope of the invention.

100 : OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치
10: 수신부 20: 우도 함수 생성부
25: 시행값 결정부 30: 옵셋 추정부100: OFDM blind frequency offset estimation device
10: receiver 20: likelihood function generator
25: trial value determination unit 30: offset estimation unit

Claims (22)

우도 함수를 사용하는 OFDM 주파수 옵셋 추정 방법에 있어서,
비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호가 수신되는 S1 단계;
상기 S1 단계에서 수신된 OFDM 신호에 대한 코쉬 분포 우도 함수가 생성되는 S2 단계; 및
상기 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수를 이용하여 주파수 옵셋이 추정되는 S3 단계를 포함하되,
상기 S1 단계는 상기 수신된 OFDM 신호에 대한 시간 동기화를 수행하는 단계를 포함하고, 시간 동기화 후 OFDM 신호의 k 번째 샘플은 아래의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.
Figure 112011063389959-pat00061

(여기서 h(
Figure 112011063389959-pat00062
)은 길이 L인 채널 임펄스 응답 계수의
Figure 112011063389959-pat00063
번째 탭이며, v는 부반송파 간격으로 정규화된 주파수 옵셋, j는 허수, n(k)는 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음이고
Figure 112011063389959-pat00064
로 표현되는 OFDM 신호이고, 여기서 N은 IFFT의 크기를 나타내며, Xn는 n 번째 PSK 혹은 QAM 변조된 데이터, j는 허수임)In the OFDM frequency offset estimation method using the likelihood function,
An S1 step of receiving an OFDM signal including irregular shock noise;
Step S2 of generating a Kosher distribution likelihood function for the OFDM signal received in step S1; And
And a step S3 in which a frequency offset is estimated using the Kosh distribution likelihood function of the step S2,
The step S1 includes performing time synchronization on the received OFDM signal, wherein the k-th sample of the OFDM signal after time synchronization is represented by the following equation.
Figure 112011063389959-pat00061

(Where h (
Figure 112011063389959-pat00062
) Is the length of the channel impulse response
Figure 112011063389959-pat00063
Is the second tap, v is the frequency offset normalized to the subcarrier spacing, j is an imaginary number, n (k) is a complex additive white irregular shock noise,
Figure 112011063389959-pat00064
Where N denotes the size of the IFFT, X n denotes the nth PSK or QAM modulated data, and j is an imaginary number). 제1항에 있어서,
상기 주파수 옵셋 추정은 소수 주파수 옵셋 추정인 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.The method of claim 1,
And the frequency offset estimation is a fractional frequency offset estimation. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 S1 단계의 비정규 충격성 잡음은 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음으로서, 아래의 식과 같이 평균이 0인 두변량 등방 대칭 알파 안정(bivariate isotropic symmetric α stable:BISαS) 확률 밀도 함수를 갖는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.
Figure 112010037640779-pat00065

(여기서 α와 는
Figure 112010037640779-pat00066
각각 특성지수와 퍼짐 매개변수,
Figure 112010037640779-pat00067
는 복소 BISαS 확률변수의 특성함수, NI는 잡음의 실수, NQ는 잡음의 허수, w1는 ,w2는 이고,
특성함수는
Figure 112010037640779-pat00068
로 표현되고, 여기서 E[ㆍ]과 Re[ㆍ]은 각각 통계적 평균과 실수 값을 취하는 연산자, j는 허수, *는 공액 복소수임)The method of claim 1,
The non-normal shock noise in the step S1 is a complex addition white non-standard shock noise, OFDM characterized in that it has a bivariate isotropic symmetric α stable (BISαS) probability density function with an average of 0 as shown below. Blind frequency offset estimation method.
Figure 112010037640779-pat00065

Where α and
Figure 112010037640779-pat00066
Characteristic index and spread parameters,
Figure 112010037640779-pat00067
Is the characteristic function of complex BISαS random variable, N I is the real number of noise, N Q is the imaginary number of noise, w 1 is, w 2 is
The characteristic function
Figure 112010037640779-pat00068
Where E [·] and Re [·] are operators that take statistical mean and real value, respectively, j is an imaginary number and * is a conjugate complex number) 제1항에 있어서,
상기 S2 단계는 OFDM 심볼에 삽입되는 CP(cyclic prefix)를 이용하여 우도 함수가 생성되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.The method of claim 1,
The method of claim 2, wherein the likelihood function is generated using a cyclic prefix (CP) inserted into an OFDM symbol. 제1항에 있어서,
상기 S1 단계의 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호의 CP 부분과 그로부터 N만큼 떨어져 있는 신호 부분은 아래의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.
Figure 112010037640779-pat00069

(여기서 n(k)는 BISαS 확률변수 중 특성지수 α값이 1인 코쉬 확률분포를 가지는 충격성 잡음, ε는 소수 주파수 옵셋, j는 허수, NG는 CP의 개수, k+N은 k번째 샘플에서 N만큼 떨어진 샘플에 대한 신호를 의미함)The method of claim 1,
The CP portion of the OFDM signal containing the non-standard shock noise of the step S1 and the signal portion separated by N from the OFDM blind frequency offset estimation method, characterized in that the following equation.
Figure 112010037640779-pat00069

Where n (k) is the impact noise with a Kosh probability distribution with the characteristic index α of 1 among the BISαS random variables, ε is a fractional frequency offset, j is an imaginary number, N G is the number of CPs, and k + N is the kth sample Implies the signal for a sample that is N apart from 제6항에 있어서,
n(k)는 BISαS 확률 변수 중 특성지수 α값이 1이고, 퍼짐 매개변수가 2
Figure 112010037640779-pat00070
인 코쉬 확률분포를 가지는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.The method of claim 6,
n (k) is the characteristic index α value of 1 among BISαS random variables, and the spreading parameter is 2
Figure 112010037640779-pat00070
OFDM blind frequency offset estimation method characterized in that it has an incoche probability distribution. 제7항에 있어서,
상기 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수는 아래의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.
Figure 112010037640779-pat00071

(여기서
Figure 112010037640779-pat00072
은 주파수 옵셋 ε의 시행값이고,
Figure 112010037640779-pat00073
의 범위는
Figure 112010037640779-pat00074
임)The method of claim 7, wherein
The OFDM distribution frequency offset estimation method of the step S2 is represented by the following equation.
Figure 112010037640779-pat00071

(here
Figure 112010037640779-pat00072
Is the trial of the frequency offset ε,
Figure 112010037640779-pat00073
The range of
Figure 112010037640779-pat00074
being) 제8항에 있어서,
상기 S3 단계는 아래의 식과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.
Figure 112010037640779-pat00075
The method of claim 8,
The method of step S3 is estimated as the optimal frequency offset value that maximizes the likelihood function of the frequency offset trial value as shown in the following equation.
Figure 112010037640779-pat00075
 제8항에 있어서,
상기 S2 단계의 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(
Figure 112010037640779-pat00076
)은 아래의 식으로 표현되는 시행값 집합인 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.
Figure 112010037640779-pat00077

(여기서
Figure 112010037640779-pat00078
는 N만큼 떨어져 있는 두 샘플의 상관값, NG는 CP의 개수임)The method of claim 8,
The trial value applied to the Kosher distribution likelihood function of step S2 (
Figure 112010037640779-pat00076
) Is a set of trial values represented by the following equation.
Figure 112010037640779-pat00077

(here
Figure 112010037640779-pat00078
Is the correlation of two samples separated by N, where N G is the number of CPs) 제10항에 있어서,
상기 S3 단계는 아래의 식과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 준최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법.
Figure 112010037640779-pat00079
The method of claim 10,
In step S3, the OFDM blind frequency offset estimation method is estimated as a suboptimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in the following equation.
Figure 112010037640779-pat00079
 우도 함수를 사용하는 OFDM 주파수 옵셋 추정 장치에 있어서,
비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호가 수신되는 수신부;
상기 수신부에서 수신된 OFDM 신호에 대한 코쉬 분포 우도 함수가 생성되는 우도 함수 생성부; 및
상기 우도 함수 생성부에서 생성된 우도 함수를 이용하여 주파수 옵셋이 추정되는 옵셋 추정부를 포함하되,
상기 수신부는 상기 수신된 OFDM 신호에 대한 시간 동기화를 수행하는 시간 동기화부를 포함하고, 상기 시간 동기화부에서 시간 동기화가 수행된 OFDM 신호의 k 번째 샘플은 아래의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.
Figure 112011063389959-pat00080

(여기서 h(
Figure 112011063389959-pat00081
)은 길이 L인 채널 임펄스 응답 (impulse response) 계수의
Figure 112011063389959-pat00082
번째 탭이며, v는 부반송파 간격으로 정규화된 주파수 옵셋, n(k)는 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음이고,
Figure 112011063389959-pat00083
로 표현되는 OFDM 신호이고, 여기서 N은 IFFT의 크기를 나타내며, Xn는 n 번째 PSK 혹은 QAM 변조된 데이터, j는 허수임)In the OFDM frequency offset estimation apparatus using the likelihood function,
A receiver for receiving an OFDM signal including irregular impact noise;
A likelihood function generator for generating a Kosher distribution likelihood function for the OFDM signal received by the receiver; And
An offset estimator configured to estimate a frequency offset using a likelihood function generated by the likelihood function generator;
The receiving unit includes a time synchronization unit for performing time synchronization on the received OFDM signal, wherein the k-th sample of the OFDM signal on which time synchronization is performed in the time synchronization unit is represented by the following equation Frequency offset estimation device.
Figure 112011063389959-pat00080

(Where h (
Figure 112011063389959-pat00081
) Is the length of the channel impulse response coefficient
Figure 112011063389959-pat00082
Is the second tap, v is the frequency offset normalized to the subcarrier spacing, n (k) is the complex additive white irregular shock noise,
Figure 112011063389959-pat00083
Where N denotes the size of the IFFT, X n denotes the nth PSK or QAM modulated data, and j is an imaginary number). 제12항에 있어서,
상기 주파수 옵셋 추정은 소수 주파수 옵셋 추정인 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.The method of claim 12,
And the frequency offset estimation is a fractional frequency offset estimation. 삭제delete 제12항에 있어서,
상기 비정규 충격성 잡음은 복소 덧셈꼴 백색 비정규 충격성 잡음으로서, 아래의 식과 같이 평균이 0인 두변량 등방 대칭 알파 안정(bivariate isotropic symmetric α stable:BISαS) 확률 밀도 함수를 갖는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.
Figure 112010037640779-pat00084

(여기서 α와 는
Figure 112010037640779-pat00085
각각 특성지수와 퍼짐 매개변수,
Figure 112010037640779-pat00086
는 복소 BISαS 확률변수의 특성함수, NI는 잡음의 실수, NQ는 잡음의 허수, w1는 ,w2는 이고,
특성함수는
Figure 112010037640779-pat00087
로 표현되고, 여기서 E[ㆍ]과 Re[ㆍ]은 각각 통계적 평균과 실수 값을 취하는 연산자, j는 허수, *는 공액 복소수임)The method of claim 12,
The non-normal shock noise is a complex additive white non-standard shock noise, OFDM blind frequency offset, characterized in that it has a bivariate isotropic symmetric α stable (BISαS) probability density function with an average of 0 as shown in the following equation Estimation device.
Figure 112010037640779-pat00084

Where α and
Figure 112010037640779-pat00085
Characteristic index and spread parameters,
Figure 112010037640779-pat00086
Is the characteristic function of complex BISαS random variable, N I is the real number of noise, N Q is the imaginary number of noise, w 1 is, w 2 is
The characteristic function
Figure 112010037640779-pat00087
Where E [·] and Re [·] are operators that take statistical mean and real value, respectively, j is an imaginary number and * is a conjugate complex number) 제12항에 있어서,
상기 우도 함수 생성부는 OFDM 심볼에 삽입되는 CP(cyclic prefix)를 이용하여 우도 함수가 생성되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.The method of claim 12,
And the likelihood function generator generates a likelihood function using a cyclic prefix (CP) inserted into an OFDM symbol. 제12항에 있어서,
상기 수신부에서 수신되는 비정규 충격성 잡음이 포함된 OFDM 신호의 CP 부분과 그로부터 N만큼 떨어져 있는 신호 부분은 아래의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.
Figure 112010037640779-pat00088

(여기서 n(k)는 BISαS 확률변수 중 특성지수 α값이 1인 코쉬 확률분포를 가지는 충격성 잡음, ε는 소수 주파수 옵셋, j는 허수, NG는 CP의 개수, k+N은 k번째 샘플에서 N만큼 떨어진 샘플에 대한 신호를 의미함)The method of claim 12,
The CP portion of the OFDM signal containing the non-standard shock noise received by the receiving unit and the signal portion separated by N from the OFDM blind frequency offset estimation apparatus, characterized in that the following equation.
Figure 112010037640779-pat00088

Where n (k) is the impact noise with a Kosh probability distribution with the characteristic index α of 1 among the BISαS random variables, ε is a fractional frequency offset, j is an imaginary number, N G is the number of CPs, and k + N is the kth sample Implies the signal for a sample that is N apart from 제17항에 있어서,
n(k)는 BISαS 확률 변수 중 특성지수 α값이 1이고, 퍼짐 매개변수가 2
Figure 112010037640779-pat00089
인 코쉬 확률분포를 가지는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.The method of claim 17,
n (k) is the characteristic index α value of 1 among BISαS random variables, and the spreading parameter is 2
Figure 112010037640779-pat00089
OFDM blind frequency offset estimation apparatus having an in-coch probability distribution. 제18항에 있어서,
상기 우도 함수 생성부에서 생성되는 코쉬 분포 우도 함수는 아래의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.
Figure 112010037640779-pat00090

(여기서
Figure 112010037640779-pat00091
은 주파수 옵셋 ε의 시행값이고,
Figure 112010037640779-pat00092
의 범위는
Figure 112010037640779-pat00093
임)The method of claim 18,
An OFDM blind frequency offset estimator, wherein the Kosch distribution likelihood function generated by the likelihood function generator is expressed by the following equation.
Figure 112010037640779-pat00090

(here
Figure 112010037640779-pat00091
Is the trial of the frequency offset ε,
Figure 112010037640779-pat00092
The range of
Figure 112010037640779-pat00093
being) 제19항에 있어서,
상기 옵셋 추정부는 아래의 식과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.
Figure 112010037640779-pat00094
20. The method of claim 19,
And the offset estimating unit estimates an optimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among frequency offset trial values as shown in the following equation.
Figure 112010037640779-pat00094
 제18항에 있어서,
상기 우도 함수 생성부는
생성되는 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(
Figure 112010037640779-pat00095
)이 아래의 식으로 표현되는 시행값 집합을 코쉬 분포 우도 함수에 적용되는 시행값(
Figure 112010037640779-pat00096
)으로 결정하는 시행값 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.
Figure 112010037640779-pat00097

(여기서
Figure 112010037640779-pat00098
는 N만큼 떨어져 있는 두 샘플의 상관값, NG는 CP의 개수임)The method of claim 18,
The likelihood function generation unit
Trial value applied to the generated Kosher distribution likelihood function (
Figure 112010037640779-pat00095
) Is a set of trial values that are applied to the Kosher distribution likelihood function.
Figure 112010037640779-pat00096
OFDM blind frequency offset estimating apparatus comprising a trial value determining unit for determining.
Figure 112010037640779-pat00097

(here
Figure 112010037640779-pat00098
Is the correlation of two samples separated by N, where N G is the number of CPs) 제21항에 있어서,
상기 옵셋 추정부는 아래의 식과 같이 주파수 옵셋 시행값 중 우도 함수가 최대가 되게 하는 준최적 주파수 옵셋 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 OFDM 블라인드 주파수 옵셋 추정 장치.
Figure 112010037640779-pat00099
The method of claim 21,
And the offset estimating unit estimates a suboptimal frequency offset value that maximizes the likelihood function among the frequency offset trial values as shown in the following equation.
Figure 112010037640779-pat00099
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