KR101174328B1 - 순환정적성을 이용한 모바일 스피드 및 도플러 주파수 추정 - Google Patents

순환정적성을 이용한 모바일 스피드 및 도플러 주파수 추정 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예들은 페이딩 채널들을 통해 전송되는, 선형 변조 신호들의 순환정적성 (cyclostationarity)을 이용하여, 강력한 블라인드 (blind) 및 DA (data-aided) 모바일 스피드 추정기들을 제공한다. 본 발명의 실시예들은 순환 상관 기반 및 순환 스펙트럼 기반 방법들인 적어도 두 방법들 및, 매크로셀들의 기지국에서의 시공간 스피드 추정으로의 확장을 활용한다. 배경 기술의 방법들과 비교할 대, 본 발명의 실시예들의 새 추정기들은 파일럿 톤들에 대한 아무런 필요성 없이 사용될 수 있고, 컬러나 분포의 부가적 정지 잡음이나 간섭에 대해 견고하다. 또, 본 발명의 실시예들은 마구잡이로 구현될 수 있고, 이것이 데이터 처리율을 향상시킨다. 본 발명의 실시예들에 따른 추정기들의 성능 결과들은 광범위한 몬테 카를로 시뮬레이션 결과들을 통해 보여진다.

Description

순환정적성을 이용한 모바일 스피드 및 도플러 주파수 추정{Mobile speed and doppler frequency estimation using cyclostationarity}
관련 출원에 대한 상호 참조
이 출원은 2006년 11월 23일 출원된 미국 가출원 번호 60/867,116과 2006년 11월 23일 출원된 미국 가출원 번호 60/867,119를 우선권 주장하는 정규출원이다.
본 발명의 실시예들은 일반적으로 모바일 통신 시스템과 관련될 수 있다. 더 상세히 말해, 본 발명의 실시예들은 모바일 통신 시스템 내 모바일 유닛들의 스피드 추정에 이용된다.
통신 네트워크 내에서 한 모바일 유닛의 스피드는 무선 모바일 채널 변동율과 관련될 수 있다. 궁극적으로, 누군가는 가령 핸드오프 (handoff), 적응적 변조, 적응적 등화, 전력 제어 등등과 같은 기능들을 지원하기 위해 모바일 유닛의 스피드 추정치를 얻을 수 있기를 바랄 수 있다.
스피드 추정은 모바일 유닛 및/또는 네트워크의 기지국 또는 다른 고정 스테이션에서 수신되는 신호들에 기초해 수행될 수 있다. 그러나, 수신된 신호들은 보통 잡음, 페이딩 (fading) 등등에 의해 훼손된다.
스피드 추정, 또는 그와 등가적인 것으로서 도플러 주파수 추정 (즉, 도플러 주파수가 스피드에 비례하므로)은, 예를 들어 크로싱 베이스 (crossing-based)의 방법들이나 공분산 (covariance) 베이스의 방법들을 이용할 수 있다. 그러나, 그와 같은 추정의 정확도는 잡음, 간섭, 페이딩 등등의 크기가 증가함에 따라 저하되기 십상이다. 또, 그러한 추정기들은 구현하기가 복잡하고 일반적으로 파일럿 심볼들 및/또는 신호들을 필요로 하는 경향이 있다.
*무선 모바일 채널 변동율을 반영하는 모바일 스피드의 정확한 추정이, 핸드오프, 적응적 변조 및 등화, 전력 제어 등과 같은 많은 어플리케이션들에 있어 중요하다. 스피드 추정에 대한 거의 모든 배경 기술의 방법들은 전송된 파일럿 톤 (tone)들을 기초로 한다.
본 발명의 일 실시예는 통신 시스템에서 이동국에 대응되는 도플러 주파수를 추정하기 위한 방법에 관한 것으로, 이 방법은 아무 파일럿 심볼들도 포함하지 않는 하나 이상의 수신 신호들을 상관시키는 단계를 포함하고, 상기 신호들은 자기 및/또는 상호 상관된다.
본 발명의 또 다른 실시예는 통신 시스템 내 이동국에 대응되는 도플러 주파수를 추정하는 방법에 관한 것으로, 이 방법은 하나 이상의 이동국들로부터 신호를 수신하는 단계; 수신 신호를 미분하는 단계; 수신 신호를 상관시키는 단계; 상기 미분된 수신 신호를 상관시키는 단계; 상기 상관된 수신 신호 및 상기 상관된 미분된 수신 신호를 프로세싱하는 단계; 및 상기 프로세싱된 신호들로부터 도플러 주파수 추정치를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예는 통신 시스템 내 한 이동국에 대응되는 도플러 주파수를 추정하는 방법에 관한 것으로, 이 방법은 하나 이상의 이동국들로부터 신호를 수신하는 단계; 상기 수신 신호를 상관시키는 단계; 상기 상관된 수신 신호를 윈도윙 (windowing) 및 이산 시간 푸리에 변환 (DTFT, discrete time Fourier Transform) 프로세싱하는 단계; 상기 윈도윙 및 (DTFT) 프로세싱된 상관된 수신 신호를 프로세싱하는 단계; 및 상기 프로세싱된 신호들로부터 도플러 주파수의 추정치를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예는 통신 시스템 내 한 이동국에 대응되는 도플러 주파수를 추정하는 방법에 관한 것으로, 이 방법은 다중 안테나들에서 하나 이상의 이동국들로부터 신호들을 수신하는 단계; 상기 다중 수신 신호들을 상호 상관 (cross-correlating)시키는 단계; 상기 상호 상관된 다중 수신 신호들의 위상을 산출하는 단계; 상기 상호 상관된 다중 수신 신호들의 산출된 위상을 프로세싱하는 단계; 상기 상호 상관된 다중 수신 신호들을 윈도윙 및 이산 시간 푸리에 변환 (DTFT) 프로세싱하는 단계; 상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 다중 수신 신호들의 크기의 arg max를 산출하는 단계; 상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 다중 수신 신호들의 크기의 상기 산출된 arg max와, 상기 DTFT 프로세싱된 다중 수신 신호들을 합하는 단계; 및 상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 다중 수신 신호들의 크기의 상기 산출된 arg max와 상기 DTFT 프로세싱된 다중 수신 신호들을 합한 것으로부터 도플러 주파수의 추정치를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예는 프로세서 실행형 코드를 포함하는 프로세서 판독가능 매체에 관한 것으로, 프로세서 실행형 코드는 프로세서에 의해 실행시, 상기 프로세서로 하여금, 하나 이상의 이동국들로부터 신호를 수신하는 단계; 수신 신호를 미분하는 단계; 수신 신호를 상관시키는 단계; 상기 미분된 수신 신호를 상관시키는 단계; 상기 상관된 수신 신호 및 상기 상관된 미분된 수신 신호를 프로세싱하는 단계; 및 상기 프로세싱된 신호들로부터 도플러 주파수 추정치를 생성하는 단계를 포함하는, 통신 시스템 내 하나 이상의 이동국에 대응되는 수신 신호의 도플러 주파수를 추정하는 방법을 구현하게 한다.
도 1은 SNR = 10 dB인 등방성 Rayleigh 페이딩시 RMSE (Root Mean Square Error) 대 fDT의 곡선 예이다.
도 2는 등방성 Rayleigh 페이딩시 fDT=0.1에서, RMSE 대 fDT의 곡선 예이다.
도 3은 fDT=0.1, SNR = 10 dB,
Figure 112011065526538-pat00001
에서, Rayleigh 페이딩시 RMSE 대 비등방성 스캐터링 (scattering) 파라미터
Figure 112011065526538-pat00002
의 곡선 예이다.
도 4는 fDT=0.1, SNR = 10 dB,
Figure 112011065526538-pat00003
에서, Rayleigh 페이딩시 RMSE 대 평균 (mean) AOA
Figure 112011065526538-pat00004
의 곡선 예이다.
도 5는 fDT=0.1, SNR = 10 dB,
Figure 112011065526538-pat00005
에서, Rician 등방성 페이딩시 RMSE 대 Rician 팩터 K의 곡선 예이다.
도 6은 fDT=0.1, SNR = 10 dB, K=5에서, Rician 등방성 페이딩시 RMSE 대 LOS AOS
Figure 112011065526538-pat00006
의 곡선 예이다.
도 7은 fDT=0.1, SNR = 10 dB,
Figure 112011065526538-pat00007
, L=4,
Figure 112011065526538-pat00008
및
Figure 112011065526538-pat00009
에서, Rayleigh 페이딩시 RMSE 대 fDT의 곡선 예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 해당하는 개념 블록도의 예를 보인 것이다.
도 9a는 본 발명의 다른 실시예의 일부에 해당하는 개념 블록도의 예를 도시한 것이다.
도 9b는 도 9a에 도시된 블록도를 포함할 수 있는 개념 블록도의 예를 도시한 것이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예들을 구현하는데 사용될 수 있는 방법들을 포함하는 흐름도의 예를 도시한 것이다.
도 11은 본 발명의 실시예들의 여러 형태들 및/또는 부분들을 구현하는데 사용될 수 있는 시스템의 예를 도시한 것이다.
본 발명의 다양한 실시예들은 블라인드 사이클로스테이셔너리 (blind cyclostationary) 추정 기술에 기반하여 이동국 스피드를 추정할 수 있다. 이것은 하드에어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어로써 구현될 수 있고/있거나 그것이 네트워크의 이동 스테이션 및/또는 고정 스테이션 안에 포함될 수 있다.
본 발명의 실시예들은 선형 변조 신호들의 순환정적성 (cyclostationarity)을 적극 이용하는 스피드 추정기들을 제공한다. 트레이닝 (training) 심볼들의 사용 없이 새 추정기들이 마구잡이로 적용될 수 있고, 이것이 데이터 처리율 (throughput)을 개선시키게 된다. 한편, 파일럿 심볼들이 사용 가능한 경우, 본 발명의 실시예들은 블라인드 방법들과 비교해 더 정확한 추정치들을 제공하는 추정기들에 해당한다. 본래, 사이클로스테이셔너리 기반 추정기들은, 파일럿-톤-베이스의 (pilot-tone-based) 접근 방식들에 영향을 미친다고 알려진, 어떤 컬러나 분포의 부가적 정지 잡음이나 간섭에 민감하지 않다. 비등방성 스캐터링 (non-isotropic scattering) 및 가시 라인 (LOS, line-of-sight)의 변동에 대한 새 추정기들의 견고성 역시 조사된다. 새 추정기들의 성능을 나타내기 위해 광범위한 몬테 카를로 시뮬레이션들이 수행된다.
이하의 문단들은 본 발명의 실시예들에 사용되는 신호, 채널 및 잡음 모델들에 대한 상세한 설명을 제공한다. 특히, 주파수-플랫 (frequency-flat) 페이딩 채널을 통해 전송되어 수신된 선형 변조 신호의 로우패스 (lowpass) 복소 포락선 (complex envelope)이 아래의 식 (1)과 같이 표현될 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00010
Figure 112011065526538-pat00011
이며, 다음과 같은 정의를 얻는다.
●
Figure 112011065526538-pat00012
페이딩 채널,
●
Figure 112011065526538-pat00013
유한-알파벳 복소 배치도 (complex constellation)로부터 선택된 전송 심볼들의 고정 랜덤 시퀀스 (stationary random sequence),
●
Figure 112011065526538-pat00014
전송기의 시그날링 펄스 및, 일반성의 상실없이 롤오프 계수 (rolloff factor)
Figure 112011065526538-pat00015
를 갖는 상승 코사인 (raised cosine)인 수신기 필터의 컨볼루션 (convolution),
●
Figure 112011065526538-pat00016
Figure 112011065526538-pat00017
및
Figure 112011065526538-pat00018
와 무관한 잡음 및 간섭의 합을 나타내는 복소 정지 프로세스 (complex stationary process),
● T 심볼 주기
단위 전력 (unit-power) 페이딩 프로세스
Figure 112011065526538-pat00019
는 아래의 식 (2)에 보이는 바와 같이, 랜덤 디퓨즈 (radom diffuse) 성분
Figure 112011065526538-pat00020
및 결정론적 (deterministic) LOS 성분을 포함한다:
Figure 112011065526538-pat00021
식 (2)에서,
Figure 112011065526538-pat00022
는 제로-민 (zero-mean) 단위-편차 (unit-variance) 고정 복소 가우시안 (stationary complex Gaussian) 프로세스이고, 리시안 (Rician) 계수 K는 LOS 파워 대 디퓨즈 파워의 비율이다. LOS 성분 안에 Hz 단위의 최대 도플러 주파수인
Figure 112011065526538-pat00023
가 포함되고,
Figure 112011065526538-pat00024
는 모바일 스피드,
Figure 112011065526538-pat00025
는 파장,
Figure 112011065526538-pat00026
는 캐리어 주파수, 그리고 c는 광속이다. 또,
Figure 112011065526538-pat00027
이고,
Figure 112011065526538-pat00028
및
Figure 112011065526538-pat00029
는 각각 수신기에서의 AOA (angle-of-arrial) 및 LOS 성분의 위상 (phase)을 의미한다.
AOA의 폰 미제스 분포 (von Mises distribution)를 이용해,
Figure 112011065526538-pat00030
로 정의되는
Figure 112011065526538-pat00031
의 자기상관 (autocorrelation) 함수 (
Figure 112011065526538-pat00032
및 *이 각각 수학적 기대치 및 켤레 복소수를 나타냄)가 식 (3)에 주어진다:
Figure 112011065526538-pat00033
Figure 112011065526538-pat00034
는 디퓨즈 성분의 평균 (mean) AOA이고,
Figure 112011065526538-pat00035
이 디퓨즈 성분 AOA의 폭을 조정하고,
Figure 112011065526538-pat00036
는 제1종 영차 변형 베셀 함수 (zero-order modified Bessel function of the first kind)이다. 식 (3)은 경험적으로 검증된,잘 알려져 있는 클라크스 (Clarkes) 모델의 확장버전이다.
다음 문단들은 본 발명의 실시예들에 사용되는 수신신호의 순환정적성 (cyclostationarity)에 대한 상세한 설명들을 제공한다. 특히,
Figure 112011065526538-pat00037
로 정의되는, 시간 가변의 수신 신호
Figure 112011065526538-pat00038
의 자기상관이 식 (4)에 다음과 같이 보여질 수 있다.
Figure 112011065526538-pat00039
Figure 112011065526538-pat00040
여기서,
Figure 112011065526538-pat00041
이다.
Figure 112011065526538-pat00042
가 t에 있어 주기 T를 가지면서 주기적이기 때문에
Figure 112011065526538-pat00043
가 사이클로스테이셔너리 (cyclostationary) 랜덤 프로세스라는 것이 잘 알려져 있다. 결국,
Figure 112011065526538-pat00044
를 갖게 되고, 이것은
Figure 112011065526538-pat00045
역시 같은 주기 T를 가지며 사이클로스테이셔너리하다는 것을 나타낸다.
순환 주파수들
Figure 112011065526538-pat00046
에 대한
Figure 112011065526538-pat00047
의 푸리에 계수들인 순환 상관 (cyclic correlations)이 식 (6)에 의해 주어진다.
Figure 112011065526538-pat00048
Figure 112011065526538-pat00049
는 크로네커 (Kronecker) 델타 함수이며, k=0일 때 1이고 그 이외의 경우 0이 된다. 또,
Figure 112011065526538-pat00050
는 s(t)의 순환 상관으로, 이것은 s(t)의 순환 스펙트럼
Figure 112011065526538-pat00051
의 역푸리에 변환이며 식 (7)에 의해 주어진다.
Figure 112011065526538-pat00052
Figure 112011065526538-pat00053
는 g(t)의 푸리에 변환식이고
Figure 112011065526538-pat00054
는 전송된 심볼들의 시퀀스
Figure 112011065526538-pat00055
에 대한 파워 스펙트럼으로 이 역시
Figure 112011065526538-pat00056
의 푸리에 변환식이다.
이하의 문단들에서는 본 발명의 실시예들에서 사용되는 사이클로스테이셔너리 기반 추정기들의 상세한 설명을 제공한다. 특히, 임의의 알맞은 복소 프로세스 z(t)에 있어서,
Figure 112011065526538-pat00057
가 알려져 있는데, 여기서 도트 (dot)는 시간 t에 대한 미분을 나타낸다. 식 (4)에 따라 다음과 같은 식을 가지게 된다.
Figure 112011065526538-pat00058
여기서,
Figure 112011065526538-pat00059
Figure 112011065526538-pat00060
이며,
Figure 112011065526538-pat00061
Figure 112011065526538-pat00062
와
Figure 112011065526538-pat00063
가 주기 T를 가지고 시간 상에서 주기적이라는 것을 보이는 것은 쉽다. 따라서
Figure 112011065526538-pat00064
역시 사이클로스테이셔너리하며, 같은 주기 T를 가진다. 등방성 스캐터링 (isotropic scattering) 및 비 (no) LOS라는 전제를 가지고, 즉
Figure 112011065526538-pat00065
(
Figure 112011065526538-pat00066
는 제1종 영차 베셀 함수)라는 전제를 가지고,
Figure 112011065526538-pat00067
과
Figure 112011065526538-pat00068
을 얻게 되는데, 여기서 프라임 기호는
Figure 112011065526538-pat00069
에 대한 미분을 나타낸다. 따라서,
Figure 112011065526538-pat00070
에서의
Figure 112011065526538-pat00071
의 순환 상관값은, t에 대한 식 (8)의 k 번째 푸리에 계수들을 산출함으로써 얻을 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00072
Figure 112011065526538-pat00073
및
Figure 112011065526538-pat00074
는 각각 식 (5) 및 식 (9)의 k 번째 푸리에 계수들이다.
Figure 112011065526538-pat00075
에 대한 무잡음 추정기를 얻기 위해,
Figure 112011065526538-pat00076
를 선택하고 식 (10)의
Figure 112011065526538-pat00077
를 식 (6)의
Figure 112011065526538-pat00078
로 나누는데, 식들을 재구성해서 다음과 같은 식을 얻는다.
Figure 112011065526538-pat00079
z(t)의 순환 상관값은 z(t)의 이산-시간-버전 (discrete-time-version) 신호로부터 추정되고, P/T 비율로 오버샘플링되어 식 (12)의
Figure 112011065526538-pat00080
에 의해 나타내질 수 있다.
Figure 112011065526538-pat00081
여기서,
Figure 112011065526538-pat00082
이다.
Figure 112011065526538-pat00083
의 순환 상관값을 추정하기 위해, 먼저
Figure 112011065526538-pat00084
가 유한 차분 근사법 (finite difference approximations)을 통해 z(t)의 오버샘플링된 버전으로부터 추정될 수 있고, 그것이
Figure 112011065526538-pat00085
를 산출한다. 이제, 식 (12)와 마찬가지로 식 (13)을 얻게 된다:
Figure 112011065526538-pat00086
식 (11)의
Figure 112011065526538-pat00087
와
Figure 112011065526538-pat00088
는 심볼들
Figure 112011065526538-pat00089
의 통계 및 펄스 모양에 좌우된다.
전송된 데이터 심볼 시퀀스
Figure 112011065526538-pat00090
가 화이트 (white) 및 제로-민 (zero-mean)이라고 가정할 때, 식 (7)은 다음과 같이 단순화된다:
Figure 112011065526538-pat00091
Figure 112011065526538-pat00092
는 그 시퀀스의 평균 파워다. g(t)가 상승 코사인 (raised cosine)일 때,
Figure 112011065526538-pat00093
임을 쉽게 알게된다. 식 (14)에 역 푸리에 변환을 취하여, 식 (15)가 됨을 보일 수 있고, 식 (15)는 식 (16)으로 귀결된다.
Figure 112011065526538-pat00094
식 (9) 및 식 (14)에 기초해,
Figure 112011065526538-pat00095
를 얻게 되고, 여기서
Figure 112011065526538-pat00096
이다. 식 (15)와 마찬가지로, 다음과 같은 식 (17)을 얻는다:
Figure 112011065526538-pat00097
이것은 식 (18)을 제공한다.
Figure 112011065526538-pat00098
식 (16) 및 식 (18)을 식 (11)로 대입함으로써, 블라인드 스피드 추정기가 아래와 같은 식 (19)로써 표시될 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00099
여기서
Figure 112011065526538-pat00100
은 식 (16) 및 식 (18)로부터 얻어진다.
만약 고정 트레이닝 시퀀스
Figure 112011065526538-pat00101
를 선택하게 되면, 식 (21) 및 식 (22)에서, DA (Data-Aided) 스피드 추정기에 대해 흥미롭게도 롤오프 계수
Figure 112011065526538-pat00102
에 좌우되지 않는 결과를 볼 수 있다.
Figure 112011065526538-pat00103
식 (19) 및 식 (20)으로 귀결되는 동일 접근법을 따르면, DA 스피드 추정기가 식 (23)에서와 같이 도출될 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00104

Figure 112011065526538-pat00105
에 대해,
Figure 112011065526538-pat00106
에 대한 식 (6)의 푸리에 변환을 취함으로써, 식 (24)를 얻을 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00107
Figure 112011065526538-pat00108
은 컨볼루션 (convolution)을 나타낸다.
Figure 112011065526538-pat00109
을 선택함으로써 잡음의 효과가 사라진다는 것을 알아야 한다. 이제 문제는
Figure 112011065526538-pat00110
의 추정치로부터
Figure 112011065526538-pat00111
를 얻는 것이다. 식 (12)의
Figure 112011065526538-pat00112
를
Figure 112011065526538-pat00113
에 걸쳐 규정되는 윈도우
Figure 112011065526538-pat00114
를 가지고 윈도윙함으로써, 일관된 순환 스펙트럼 추정치를 얻고 식 (25)를 제공한다.
Figure 112011065526538-pat00115
DA 스피드 추정기에 있어서, 식 (21)에 기초하면,
Figure 112011065526538-pat00116
는
Figure 112011065526538-pat00117
에서의 임펄스가 된다. 따라서,
Figure 112011065526538-pat00118
는 단순히
Figure 112011065526538-pat00119
에서
Figure 112011065526538-pat00120
으로 쉬프트된 도플러 스펙트럼
Figure 112011065526538-pat00121
이다. 그에 따라, 같은 기법을 사용해
Figure 112011065526538-pat00122
를 추정할 수 있다, 즉 식 (26)을 얻을 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00123
이 섹션에서, 본 발명의 실시예들은 성능 향상을 위해 다중 안테나 사이클로스테이셔너리 기반 추정기를 고려한 시스템으로 확장되었다. d 간격으로 떨어진 L 개의 전방향 (omnidirectional) 단위-이득 엘리먼트들로 이뤄진 매크로 셀의 한 높은 (elevated) 기지국 (BS)에서 균일한 선형 안테나 어레이를 고려할 수 있다. BS는 로컬 스캐터링을 경험하지 않는 반면에, 단일 안테나형 이동국 (MS)은 로컬 스캐터들로 둘러싸여 있다.
Figure 112011065526538-pat00124
번째 엘리먼트에서 수신된 신호들을
Figure 112011065526538-pat00125
라 할 수 있으며, 이것은 식 (1)과 유사하다.
그러면
Figure 112011065526538-pat00126
와
Figure 112011065526538-pat00127
사이에서 (
Figure 112011065526538-pat00128
),
Figure 112011065526538-pat00129
이 되도록
Figure 112011065526538-pat00130
로 정의되는 시간 가변 시공간 교차상관 함수가 식 (27)과 같이 주어진다:
Figure 112011065526538-pat00131
Figure 112011065526538-pat00132
로 정의되는, 시공간 채널 상호 상관은 식 (28)과 같이 주어진다:
Figure 112011065526538-pat00133
Figure 112011065526538-pat00134
이고,
Figure 112011065526538-pat00135
이다. 각각의 엘리먼트에서 동일한 리시안 (Rician) 계수 K 및 단위 채널 파워
Figure 112011065526538-pat00136
를 전제할 수 있다. 잡음 성분들은 다른 엘리먼트들에서 독자적이며, 동일한 파워
Figure 112011065526538-pat00137
를 가진다. BS에서의 각도 퍼짐 (angle spread)은 일반적으로 도시지역, 교외지역 및 시골의 매크로셀들에 있어 대개는
Figure 112011065526538-pat00138
에 해당하는
Figure 112011065526538-pat00139
미만의 소규모이다. 그러한 조건들에서, 공간적 채널 교차-상관 함수
Figure 112011065526538-pat00140
가 식 (29)에서와 같이 정밀하게 근사화될 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00141
식 (29)에서, BS에서의 소규모 각도 퍼짐 탓에
Figure 112011065526538-pat00142
라고 전제됨을 주지한다. 식 (27)에서
Figure 112011065526538-pat00143
과
Figure 112011065526538-pat00144
를 이용하면, 식 (27)의 시간 가변 공간 교차-상관 함수가 식 (30)에서와 같이 작성될 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00145
여기서 매크로셀들에 대한
Figure 112011065526538-pat00146
는 식 (29)에 주어지고
Figure 112011065526538-pat00147
는 식 (5)로부터 얻어질 수 있다. 서로 다른 엘리먼트들의 잡음 성분들이 독자적이기 때문에, 잡음의 영향은
Figure 112011065526538-pat00148
로서 식 (30)에서 나타나지 않는다. 나중에 식 (31)에서 알 수 있는 바와 같이, 식 (29)의 특수한 형태의
Figure 112011065526538-pat00149
로 인해, 그리고 또한 식 (30)의
Figure 112011065526538-pat00150
가 양의 실수이기 때문에, 식 (30)의
Figure 112011065526538-pat00151
의 위상을 보고
Figure 112011065526538-pat00152
가 추정될 수 있다.
BS가 그러한 과중한 비등방성 스캐터링
Figure 112011065526538-pat00153
을 경험할 때, LOS가 존재하지 않더라도
Figure 112011065526538-pat00154
에서 각 브랜치
Figure 112011065526538-pat00155
의 파워 스펙트럼에 강력한 피크 (peak)가 존재한다는 것을 증명하는 일은 수월하다. 한편, 식 (14)에 기초하여, 제로-민 i.i.d. 시퀀스
Figure 112011065526538-pat00156
에 대해
Figure 112011065526538-pat00157
가
Figure 112011065526538-pat00158
에 중심을 가진
Figure 112011065526538-pat00159
의 대역폭을 가진 단봉 (unimodal) 스펙트럼이라는 것을 알 수 있다. 또, 트레이닝 시퀀스
Figure 112011065526538-pat00160
에 있어서, 식 (21)로부터
Figure 112011065526538-pat00161
가 역시
Figure 112011065526538-pat00162
에서 임펄스임을 알 수 있다. 따라서, 식 (24)에 따르고
Figure 112011065526538-pat00163
가 클 때의
Figure 112011065526538-pat00164
의 임펄스 형태로 인해, 각 브랜치의
Figure 112011065526538-pat00165
의 피크는
Figure 112011065526538-pat00166
에서 생긴다고 결론짓는다. 이제 다중 안테나들에 의해 주어지는 공간 정보 및 순환 스펙트럼 둘 모두에 의존해, 다음과 같은 시공간 추정기를 제안한다.
식 (30)에 기초해,
Figure 112011065526538-pat00167
을 통해
Figure 112011065526538-pat00168
를 추정할 수 있으며, 여기서
Figure 112011065526538-pat00169
는 복소수 (complex number)의 위상을 나타내고
Figure 112011065526538-pat00170
는
Figure 112011065526538-pat00171
의 추정치이며,
Figure 112011065526538-pat00172
이고
Figure 112011065526538-pat00173
이다.
Figure 112011065526538-pat00174
또한 얻을 수 있는데, 여기서
Figure 112011065526538-pat00175
Figure 112011065526538-pat00176
는
Figure 112011065526538-pat00177
의
Figure 112011065526538-pat00178
번째 인접-안테나-쌍 추정치이다. 잡음 성분들
Figure 112011065526538-pat00179
이 공간적으로 상관되면,
Figure 112011065526538-pat00180
의 무잡음 추정치를 얻을 수 있도록 식 (31)의
Figure 112011065526538-pat00181
을
Figure 112011065526538-pat00182
로 대체해야 한다는 것을 강조할 가치가 있다. 마지막으로,
Figure 112011065526538-pat00183
는 식 (32)를 통해 추정될 수 있다:
Figure 112011065526538-pat00184
Figure 112011065526538-pat00185
는 식 (25)를 통해 얻을 수 있다. 식 (32)의 순환-스펙트럼-기반 추정기는 맹목적으로 적용되거나, 트레이닝 시퀀스
Figure 112011065526538-pat00186
의 도움을 빌려 적용될 수 있다는 것을 알아야 한다.
이 섹션에서는, 우선 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 제안된 단일 안테나 추정기들의 성능을 평가하고, 다음으로 잡음 효과, 비등방성 스캐터링, 및 LOS를 고찰한다. 그런 다음 우리의 시공간 추정기의 성능을 보인다. 페이딩 채널이 배경 기술에서의 스펙트럼 방식을 이용해 생성된다. 자기상관 함수
Figure 112011065526538-pat00187
를 가진 대역 제한된 가우스 잡음
Figure 112011065526538-pat00188
이 같은 방법을 통해 시뮬레이션된다. 우리 알고리즘은 페이딩 프로세스 및 잡음 둘 모두의 분포에 대한 어떠한 제약도 부과하지 않으나, 다만 시뮬레이션 목적을 위해 이들을 복소 가우시안 프로세스들로서 생성한다는 것을 알아야 한다. 신호대 잡음비
Figure 112011065526538-pat00189
를 정의한다. 추정기의 성능은 RMSE (root mean square error) 기준
Figure 112011065526538-pat00190
을 사용해 계측된다.
할 수 있는 모든 시뮬레이션들에서, 롤오프 계수
Figure 112011065526538-pat00191
이고, 오버샘플링 레이트
Figure 112011065526538-pat00192
이고, 심볼 듀레이션
Figure 112011065526538-pat00193
초이다. 각각의 DA (data-aided) 추정이 M=256 개의 심볼들 및 200 개의 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하는 반면, 블라인드 (blind) 알고리즘들은 M=512 개의 4-QAM i.i.d. 심볼들 400 개의 몬테 카를로 시뮬레이션들을 이용한다. 도면의 DA, NDA, CC, 및 CS라는 약어들은 차례로 data aided, non-data aided (blind), cyclic correlation (순환 상관), 및 cyclic spectrum (순환 스펙트럼)에 해당한다. 예를 들어, 레전드 박스 (legend box) 내 DA-CC는 data-aided 순환 상관 기반 스피드 추정기를 나타낸다.
먼저 도 1-도 6에서 예시된 단일 안테나 추정기들의 성능을 고찰한다. 도 1은 채널이 등방성이고,
Figure 112011065526538-pat00194
이고, SNR = 10 dB의 Rayleigh 페이딩일 때 세 가지 추정기들인 DA-CC, NDA-CC, 그리고 DACS의 성능을 보인다. DA-CS가 가장 우수하고, DA-CC와 NDA-CC는 작은 도플러들에서 필적가능한 추정 에러들을 가지지만 큰 도플러들에서는 DA-CC가 NDA-CC보다 우수하다는 것을 잘 알 수 있다. 이들 추정치들의 잡음에 대한 견고성은, 고정된
Figure 112011065526538-pat00195
의 등방성 Rayleigh 페이딩시의 도 2에 보여진다. 다시, DA-CS가 가장 우수한 성능을 보인다. 도 3 및 도 4는 비등방성 스캐터링 파라미터들
Figure 112011065526538-pat00196
및
Figure 112011065526538-pat00197
의 효과를 보인다. 누구나 알 수 있듯이, CS-기반 방식은 CC-기반 기술들보다 덜 민감하지만
Figure 112011065526538-pat00198
에 대해서는 더 민감하다. 도 5 및 도 6에 기초해, LOS 파라미터들인
Figure 112011065526538-pat00199
및
Figure 112011065526538-pat00200
의 효과에 대한 비슷한 관측을 얻을 수 있다. 도 3-도 6의 모든 곡선들에 있어서,
Figure 112011065526538-pat00201
이고
Figure 112011065526538-pat00202
라는 것을 알아야 한다.
이제 식 (32)의 시공간 CS-기반 추정기의 성능을 평가한다. 시뮬레이션시,
Figure 112011065526538-pat00203
이고
Figure 112011065526538-pat00204
의 매트로셀 스캐터링 환경에 대한 L=4 개의 시공간 상관 복소 가우시안 프로세스들이 생성되고,
Figure 112011065526538-pat00205
이다. 각각의 브랜치에 대해, 잡음 파워는 단일 안테나의 경우와 동일하며, 브랜치 마다
Figure 112011065526538-pat00206
이다.
도 7은 DA 및 NDA 접근방식들 모두에 대한 추정 에러를 도시한 것이다. 보다시피, DA-CS 방법이 넓은 범위의 도플러들에 걸쳐 탁월한 성능을 제공한다. L=1에 대한 DA-CS 방법의 곡선도 도 7에 보여지는데, 이것은 둘 이상의 안테나를 사용함에 있어서의 이점을 확실히 알려준다. LOS의 존재가 성능을 더 향상할 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 해당하는 개념 블록도의 예를 보인 것이다. 특히, 도 8은 수신된 시간 도메인 신호 z(t)를 출력하는 수신기(81)를 제공하는 안테나를 개시한다. 수신된 시간 도메인 신호 z(t)는 미분기(82)로 보내지고, 미분기(82)가 그 수신된 시간 도메인 신호의 미분 버전
Figure 112011065526538-pat00207
을 출력한다. 도 8에서 보여지듯이, z(t)와
Figure 112011065526538-pat00208
는 각자 샘플링되어 z(n)과
Figure 112011065526538-pat00209
을 도출한다. 샘플링된 버전의 신호들 z[n]과
Figure 112011065526538-pat00210
은 상관기(83) 및 상관기(84)로 각각 보내진다. 상관기들(83, 84)의 출력들은 디바이더(85)로 보내지고, 디바이더(85)의 출력은 합산기(86)로 보내져서 그 출력 결과에 추가 계수가 더해지게 된다. 제곱근 함수(87)가 합산기(85)의 출력에 적용되고, 그 결과가 곱셈기(88)로 보내져 거기서 추가 요소와 곱해진다. 곱셈기의 출력은 위의 식 (23)에 의해 제시된 기술을 이용해 도플러 주파수의 추정치
Figure 112011065526538-pat00211
를 제공한다. 도 8 뿐 아니라 도 9a 및 도 9b에 도시된 수신기들은 수신된 신호들의 로우패스 복소 포락선들 (complex envelopes)을 얻기 위해 사용될 수 있다는 것을 알아야 한다.
도 9a는 본 발명의 다른 실시예의 일부에 해당하는 개념 블록도의 예를 보인다. 특히, 도 9a는 수신된 시간 도메인 신호 z(t)를 출력하는 수신기(90)를 제공하는 안테나를 개시한다. 수신된 시간 도메인 신호 z(t)는 샘플링되어 상관기(92)로 보내지는 z[n]을 생성한다. 상관기(92)의 출력들은 윈도윙 (Windowing) 이산 시간 푸리에 변환 (DTFT)(93)으로 보내진다. Windowing DTFT(93)의 크기의 최대 값은 함수 블록(94)에 의해 결정된다. 함수 블록(94)의 출력은, 그 출력 결과에 소정 계수 (가령, 1/2T)가 합해지는 합산기(86)로 보내진다. 크기 함수 블록(96)이 합산기 출력에 인가되고, 그 결과가 곱셈기(98)로 보내져서, 거기서 추가 계수 (가령, P/T)와 곱해진다. 이 실시예 부분은 추정기의 개별 성분들을 산출하는데 사용될 수 있고, 여기서 개별 성분들은 다중 안테나들에 의해 수신된 신호들에 대응한다.
도 9b는 도 9a에 도시된 블록도를 포함할 수 있는 개념 블록도의 예를 보인 것이다. 위에서 주지했다시피, 다중 안테나들이 사용되어 도플러 주파수의 추정치
Figure 112011065526538-pat00212
를 제공할 수 있다. 예로서, 도 9b는 두 수신기들(91A, 91B)에 급전하는 두 안테나를 보인다. 그러나, 본 발명이 거기에 한정되는 것은 아니다. 식 (32)에 의해 제안된 추정치를 산출하는데 사용될 수 있는 이 실시예에서, 각각의 개별 신호 (또는 로우패스 복소 포락선)는, 식 (25)에 나타낸 바와 같이 개별 성분들을 산출할 수 있고 가령 도 9a에서처럼 구현될 수 있는 장치를 지날 수 있다.
또, 신호들 가운데 적어도 두 신호 (도 9b에 도시된 것과 같은 신호들 (
Figure 112011065526538-pat00213
및
Figure 112011065526538-pat00214
)-본 발명이 여기 국한되는 것은 아님)가 상관기(93)에서 쌍으로 상관될 수 있고 추가 프로세스되어 (즉, 위상 각 함수(97), 역 함수(99), 곱셈기들 및 가산기들에 의해), 도플러 주파수의 추정치
Figure 112011065526538-pat00215
를 얻기 위한 도 9a의 장치를 사용해 산출될 수 있는 개별 성분들의 합을 곱하는데 사용되는 곱셈기의 계수 (factor) 추정치를 얻도록 한다.
도 10은 상술한 식들에 의해 나타낸 다양한 방법들을 포함하는 흐름도의 예를 보인다. 이하의 문단들에서는 도 8, 9a, 및 9b에 도시된 본 발명의 실시예들을 구현하기 위해 도 10의 여러 방법들을 어떻게 결합할지를 논의한다. 또, 도 10에 도시된 여러 방법들 대부분은, 프로세서에 의해 실행될 때 그 프로세서가 그 여러 방법들을 구현하게 만드는 프로세서 실행 코드를 포함하는 프로세서 판독가능 매체를 통해 구현될 수 있다.
비한정적 성격의 예에서, 도 8의 개념 블록도는 도 10에 도시된 방법의 단계들을 따름으로써 구현될 수 있다. 도 10의 100 단계에서, 신호(들)가 도 8의 수신기(81)에서 수신된다. 수신(된) 신호들은 101 단계에서 미분되고, 102 단계에서 상관기들(83, 84)이 수신 신호 및 미분된 수신 신호 둘 모두의 샘플링 버전들에 대해 상관을 수행한다. 104 단계에서 수신 신호 및 미분된 수신 신호의 두 상관치들이 디바이더 (제산기)(85)로 제공된다. 도 10의 107 단계에서: (1) 나눠진 상관값들에 한 계수가 더해짐으로써 합산 값이 산출된다; (2) 그 합산 값의 제곱근이 산출되고 그에 따른 제곱근은 추가 계수와 곱해져서 도플러 주파수의 추정치
Figure 112011065526538-pat00216
를 생성하도록 된다.
또 다른 비한정적 예에서, 도 9a의 개념 블록도는 도 10에 도시된 이하의 방법의 단계들에 의해 구현될 수 있다. 도 10의 100 단계에서, 신호(들)이 도 9a의 수신기(90)에서 수신된다. 102 단계에서, 수신(된) 신호(들)은 샘플링되고, 상관기(92)에 의해, 수신 신호의 샘플링된 버전에 대한 상관들이 수행된다. 105 단계에서 그 상관된 신호들에 대해 윈도윙 DTFT가 수행된다. 108 단계는 윈도윙 DTFT의 크기의 최대치 변수인 출력을 산출한다. 도 10의 110 단계에서: (1) 합산 함수에서 한 계수를 상기 출력에 더함으로써 합산 값이 계산된다; (2) 크기 (magnitude) 함수 (96)에 의해 크기 값이 산출된다; 산출된 크기 값은 곱셈기(98)에서 제2계수와 곱해진다.
또 다른 비한정적 예에서, 도 9b의 개념 블록도는 도 10에 도시된 방법의 단계들을 따라 구현될 수 있다. 도 10의 100 단계에서, 신호(들)이 도 9b의 수신기들(91a, 91b)에서 수신된다. 수신된 신호들은 103 단계에서 샘플링되고 상관기(93)에 의해 교차-상관된다. 도 10의 109 단계에서: (1) 위상 함수(97)에 의해 위상 각이 산출되고 계수와 곱해진다; (2) 역 함수(99)가 그 곱해진 위상 각을 반전시킨다; (3) 곱해져서 반전된 위상 각은 다른 계수와 곱해져서 곱셈기 출력을 제공한다. 112 단계에서, 성분 값들의 합이 산출되고 곱셈기 출력과 곱해져서, 도플러 주파수의 추정치
Figure 112011065526538-pat00217
를 생성하도록 한다.
위에서 주지한 바와 같이, 본 발명의 다양한 실시예들은 하드웨어, 소프트웨어, 컴퓨터 판독가능 매체 및/또는 펌웨어를 포함할 수 있다. 도 11은 본 발명의 실시예들의 여러 형태들 및/또는 부분들을 구현하는데 사용될 수 있는 시스템의 예를 보인다. 도시된 바와 같이, 그 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 프로세서들(114)을 포함할 수 있으며, 그들은 하나 이상의 시스템 메모리들(113)과 연결될 수 있다. 이 시스템 메모리(113)는 RAM, ROM, 또는 다른 어떤 기계-판독가능 매체 등을 포함할 수 있으며, 시스템 메모리(113)는 베이직 I/O 시스템 (BIOS), 운영 시스템, 프로세서(114)에 의한 실행 명령들 등을 포함하도록 쓰일 수 있다.
시스템은 추가 RAM, ROM, 하드 디스크 드라이브들 또는 다른 프로세서-판독가능 매체 같은 다른 메모리(115) 또한 포함할 수 있다. 프로세서(114)는 또 적어도 하나의 입/출력 (I/O) 인터페이스(116)와 연결될 수 있다. I/O 인터페이스(116)는 하나 이상의 사용자 인터페이스들 뿐 아니라, 소프트웨어 코드가 획득될 수 있는, 다양한 종류의 저장 매체 판독기 및/또는 하나 이상의 통신 네트워크로의 접속부 (가령 통신 인터페이스 및/또는 모뎀)를 포함할 수도 있다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 예를 들어 변환 (translation) 소프트웨어를 구동하고/거나 에뮬레이션 시스템을 제어하거나 하우징하거나 인터페이스하는 플랫폼으로서 사용될 수 있다. 또, 다른 기기들/매체들 역시 도 11에 도시된 시스템과 연결 및/또는 상호동작할 수 있다.
출원인은 개시된 주제에 대해 합리적으로 예상할 수 있는 모든 실시예들 및 어플리케이션들을 개시하고자 하였다. 그러나, 예상가능하지 않고 비현실적인 변형 형태들이라도 그에 상응하는 것으로서 남아 있을 수 있다. 본 발명은 특정된 전형적 실시예들과 함께 기술되었지만, 본 개시의 사상과 범위에서 벗어나지 않은 채 다른 여러 치환, 변형 및 변동이 이뤄질 수 있다는 것을 당업자라면 당연히 알 수 있을 것이다. 그에 따라, 본 개시는 상기 상세 내용의 치환, 변형 및 변동들 모두를 포괄하도록 의도된다.
특정 실시예들에 대해서만 기술되었지만 청구하는 주제의 범위가 특정 실시예나 구성에 국한되지 않는다는 것을 당연히 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 한 실시예가 가령 장치나 조합된 장치들 상에서 작동되도록 구현되는 것처럼 하드웨어 안에서 수행될 수 있는 반면, 또 다른 실시예는 소프트웨어를 통해 수행될 수 있다. 마찬가지로, 일 실시예는 펌웨어나, 가령 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 임의 조합으로서 구현될 수도 있다. 마찬가지로, 일 실시예는 저장 매체나 저장 매체들 같은 하나 이상의 항목들을 포함할 수 있으나, 청구하는 주제의 범위가 이러한 점에 한정되는 것은 아니다. CD-ROM 및/또는 디스크 등과 같은 그러한 저장 매체는, 컴퓨터 시스템, 컴퓨팅 플랫폼, 또는 다른 시스템 등과 같은 시스템에 의해 구현될 때, 가령 앞서 기술된 실시예들 중 한 실시예 같이 실행되는 청구 주제에 따른 방법이나 장치의 실시예로서 귀결될 수 있는 명령들이 저장되어 있을 수 있다.
가능한 한 예로서, 컴퓨팅 플랫폼은 하나 이상의 프로세싱 유닛들이나 프로세서들, 디스플레이, 키보드 및/또는 마우스 같은 하나 이상의 입/출력 장치들, 및/또는 스테틱 램, 다이내믹 램, 플래시 메모리, 및/또는 하드 드라이브같은 하나 이상의 메모리들, 및 하나 이상의 라우터들이나 방화벽을 구현하기 위한 장치나 수단을 포함할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이는 상호관련될 수 잇는 것들 같은 하나 이상의 커리들 (queries), 및 하나 이상의 트리 표현들을 디스플레이하는데 사용될 수 있으나, 청구 주제의 범위가 이 예에 한정되는 것은 아니라는 것을 다시 한번 반복한다. 마찬가지로, 일 실시예가 시스템이나, 컴퓨터 시스템들 및 컴퓨터 시스템들 (그에 한정되지 않고 라우터들, 방화벽들 등등)로의 인터페이스들 같은 컴포넌트들의 임의 조합, 모바일 및/또는 다른 유형의 통신 시스템들과 다른 잘 알려진 전자 시스템들로서 구현될 수 있다.
앞의 내용에서, 청구 주제의 여러가지 양상이 기술되었다. 설명할 목적의 특정 넘버들, 시스템 및/또는 구성들이 기술되어 청구 주제에 대한 철저한 이해를 지원하였다. 그러나, 이 개시내용의 이익을 공유하는 당업자라면, 청구 주제가 그러한 구체적 세부사항들 없이도 실시될 수 있다는 것을 잘 알 수 있을 것이다. 기타의 경우들에서, 청구 주제를 모호하게 만들지 않기 위해, 잘 알려진 특징들은 생략 및/또는 간략화되었다. 소정 특징들이 이 명세서에서 예시 및/또는 기술되었지만, 당업자에 있어 수 많은 변형들, 치환들, 변경들 및/또는 등가형태들이 있을 수 있을 것이다. 따라서, 첨부된 청구항들은 그러한 모든 변형들 및/또는 변경사항들을 청구된 주제의 진정한 범위 안에 들어오는 것으로서 포괄하도록 의도된다.

Claims (25)

  1. 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수를 추정하는 방법에 있어서,
    하나 이상의 모바일 스테이션들로부터 수신된 하나 이상의 성분들을 포함하는 수신된 신호를 상관시키는 단계;
    상기 상관된 수신 신호를 윈도윙 (windowing) 및 DTFT (discrete time Fourier transform) 프로세싱하는 단계;
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상관된 수신 신호를 프로세싱하는 단계; 및
    상기 프로세싱된 신호들로부터 도플러 주파수 추정치를 생성하는 단계를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상관된 수신 신호를 프로세싱하는 단계는,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 수신 신호의 크기 (magnitude)의 arg max를 산출하는 단계;
    상기 산출된 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 수신 신호의 크기의 arg max에 제1상수를 합산하여 합산된 출력을 도출하는 단계; 및
    상기 합산된 출력의 크기를 산출하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 도플러 주파수 추정치를 생성하는 단계는,
    상기 합산된 출력의 크기에 제2상수를 곱하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1상수는 (-1/(2T))이고 상기 제2상수는 (P/T)이며, T는 심볼 주기를 나타내고 P는 오버샘플링 레이트를 나타냄을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 수신 신호를 상관시키는 단계는, 다중 안테나들에서 수신된 다중 수신 신호들을 상호 상관시키는 단계를 포함하고;
    상기 상관된 수신 신호를 윈도윙 및 DTFT 프로세싱하는 단계는, 상기 상호 상관된 다중 수신 신호들을 윈도윙 및 DTFT 프로세싱하는 단계를 포함하고;
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상관된 수신 신호를 프로세싱하는 단계는, 상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상호 상관된 다중 수신 신호를 프로세싱하는 단계를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상호 상관된 수신 신호들을 프로세싱하는 단계는,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 다중 수신 신호들 각각의 크기의 arg max를 산출하여 각각의 최고치들을 구하는 단계; 및
    상기 산출된 최고치들을 합산하여 최고치들의 합을 구하는 단계를 포함하고,
    상기 프로세싱된 수신 신호들로부퍼 도플러 주파수의 추정치를 생성하는 단계는, 상기 최고치들의 합으로부터 도플러 주파수의 추정치를 생성하는 단계를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들 각각에 대한 위상을 산출하는 단계; 및
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들에 대해 상기 산출된 위상들을 프로세싱하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들에 대해 상기 산출된 위상들을 프로세싱하는 단계는,
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들 각각에 대해 상기 산출된 위상에, 제1계수를 곱하여 제1곱을 도출하는 단계;
    확산 (diffuse) 신호 성분의 평균 AOA (angle of arrival)의 추정치인
    Figure 112011065526538-pat00218
    를 반전시켜 상기 제1곱과 곱하는 단계; 및
    상기 제1곱에 제2계수를 곱하는 단계를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제1계수는
    Figure 112011065526538-pat00219
    이고, 상기 제2계수는
    Figure 112011065526538-pat00220
    이고,
    Figure 112011065526538-pat00221
    는 파장
    Figure 112011065526538-pat00222
    로 나눠지는 d 간격 안테나 엘리먼트에 해당하고, P는 오버샘플링 계수이고, L은 안테나 엘리먼트들의 개수이고, T는 심볼 주기임을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  10. 제4항 또는 제9항에 있어서,
    상기 수신 신호는 트레이닝 시퀀스를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 방법.
  11. 프로세서 실행형 코드를 포함하여, 프로세서에 의해 실행시 상기 프로세서로 하여금, 통신 시스템 내 하나 이상의 모바일 스테이션들에 대응되는 수신 신호의 도플러 주파수를 추정하는 방법을 구현하게 하는 프로세서 판독가능 저장 매체에 있어서,
    하나 이상의 모바일 스테이션들로부터 수신된 하나 이상의 성분들을 포함하는 수신된 신호를 상관시키는 단계;
    상기 상관된 수신 신호를 윈도윙 및 DTFT 프로세싱하는 단계;
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상관된 수신 신호를 프로세싱하는 단계; 및
    상기 프로세싱된 신호들로부터 도플러 주파수의 추정치를 생성하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 프로세서 판독가능 저장 매체.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상관된 수신 신호를 프로세싱하는 단계는,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 수신 신호의 크기의 arg max를 산출하는 단계;
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 수신 신호의 크기의 상기 산출된 arg max와 제1상수를 합산하여 합산 출력을 도출하는 단계; 및
    상기 합산 출력의 크기 (magnitude)를 산출하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 프로세서 판독가능 저장 매체.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 도플러 주파수 추정치를 생성하는 단계는, 상기 합산 출력의 상기 크기에 제2상수를 곱하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 프로세서 판독가능 저장 매체.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 수신 신호를 상관시키는 단계는, 다중 안테나들에서 수신된 다중 수신 신호들을 상호 상관시키는 단계를 포함하고;
    상기 상관된 수신 신호를 윈도윙 및 DTFT 프로세싱하는 단계는, 상기 상호 상관된 다중 수신 신호들을 윈도윙 및 DTFT 프로세싱하는 단계를 포함하고;
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상관된 수신 신호를 프로세싱하는 단계는, 상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상호 상관된 다중 수신 신호를 프로세싱하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 프로세서 판독가능 저장 매체.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 상호 상관된 수신 신호들을 프로세싱하는 단계는,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 다중 수신 신호들 각각의 크기의 arg max를 산출하여 각각의 최고치들을 구하는 단계; 및
    상기 산출된 최고치들을 합산하여 최고치들의 합을 구하는 단계를 포함하고,
    상기 프로세싱된 수신 신호들로부퍼 도플러 주파수의 추정치를 생성하는 단계는, 상기 최고치들의 합으로부터 도플러 주파수의 추정치를 생성하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 프로세서 판독가능 저장 매체.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들 각각에 대한 위상을 산출하는 단계; 및
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들에 대해 상기 산출된 위상들을 프로세싱하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 프로세서 판독가능 저장 매체.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들에 대해 상기 산출된 위상들을 프로세싱하는 단계는,
    상기 상호 상관된 다중 수신 신호들 각각에 대해 상기 산출된 위상에, 제1계수를 곱하여 제1곱을 도출하는 단계;
    확산 (diffuse) 신호 성분의 평균 AOA (angle of arrival)의 추정치인
    Figure 112011065526538-pat00223
    를 반전시켜 상기 제1곱과 곱하는 단계; 및
    상기 제1곱에 제2계수를 곱하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 프로세서 판독가능 저장 매체.
  18. 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수를 추정하는 장치에 있어서,
    통신 네트워크의 하나 이상의 모바일 스테이션들로부터 수신된 하나 이상의 성분들을 포함하는 신호를 수신하는 적어도 한 개의 수신기;
    상기 수신 신호를 상관시켜 상관치를 얻는 적어도 한 개의 상관기;
    윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 신호를 얻기 위한 적어도 한 개의 윈도윙 및 DTFT 블록; 및
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 신호를 프로세싱하여 상기 수신 신호의 도플러 주파수 추정치를 얻도록 하는 적어도 한 회로를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 신호를 프로세싱하는 적어도 한 회로는,
    상기 윈도윙 및 DTFT 프로세싱된 신호의 크기의 최대 변수 (arg max)를 구하기 위한 arg max 기기;
    상기 최대 변수에 제1상수를 합산하여 중간 합을 구하는 가산기;
    상기 중간 합의 크기 (magnitude)를 구하는 크기 블록; 및
    상기 중간 합의 크기에 제2상수를 곱하는 곱셈기를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 적어도 한 개의 수신기는 다중 안테나들과 연결된 다중 수신기들을 포함하고, 상기 적어도 한 개의 상관기는 상기 다중 수신기들의 개수에 상응하는 개수의 상관기들을 포함하고, 상기 적어도 한 개의 윈도윙 및 DTFT 프로세싱 블록은 상기 다중 수신기들의 개수에 상응하는 개수의 윈도윙 및 DTFT 프로세싱 블록들을 포함하고, 상기 상관기들 각각은 각자의 수신기 출력을 수신하고 각자의 윈도윙 및 DTFT 프로세싱 블록으로 입력을 제공하도록 연결되어 있음을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 적어도 한 회로는 상기 수신기들의 개수에 상응하는 개수의 회로들을 포함하고, 상기 각 회로는 각자의 윈도윙 및 DTFT 프로세싱 블록의 출력을 수신하도록 연결되어 있음을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 상관기들 각각은 상기 수신기들 중 두 개로부터 나온 출력들을 수신해 상관시키도록 결합된 상호 상관기를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 상호 상관기 출력들 중 적어도 하나의 위상을 구하는 회로; 및
    상기 위상에 기반해 출력을 얻는 회로를 더 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 위상에 기반해 출력을 얻는 회로는,
    상기 위상을 제1상수와 곱하는 제1곱셈기;
    상기 곱셈기의 출력을 반전시키는 인버터; 및
    상기 인버터의 출력을 제2상수와 곱하는 제2곱셈기를 포함함을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 적어도 한 회로는 상기 위상에 기반한 출력을 배수값 (multiplicative quantity)으로서 사용해 도플러 주파수 추정치를 얻도록 구성됨을 특징으로 하는, 통신 시스템 내 모바일 스테이션에 대응되는 도플러 주파수 추정 장치.
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