KR101226494B1 - 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 노이즈 분산 추정 방법 - Google Patents

직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 노이즈 분산 추정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 OFDM (Orthogonal frequency division multiplexing, 직교 주파수 분할 다중화) 시스템의 수신기에서 비트 정보를 계산하는 방법에 대한 것으로, 더욱 상세하게는 임펄스 노이즈가 심한 통신 선로에서 수신 성능 향상을 얻을 수 있는 방법에 대한 것이다.
이를 위해 본 발명은 임펄스 노이즈와 같이 한정된 시간에 소수의 심볼에 영향을 미치는 노이즈의 경우 노이즈의 크기를 심볼별로 계산을 하여 빠르게 변하는 노이즈 특성을 LLR 계산에 이용하는 방안에 대하여 설명하였다. 즉, 긴 시간에 걸쳐 여러 개의 심볼을 이용하여 노이즈의 크기를 평균 내는 방안, 심볼별로 노이즈의 크기를 계산하여 반영하는 방안, 심볼별로 영향을 달리하는 노이즈의 spectral shape을 계산하여 반영하는 방안에 대해 알아보았다.

Description

직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 노이즈 분산 추정 방법{Method for noise variance estimation in OFDM system}
본 발명은 OFDM (Orthogonal frequency division multiplexing, 직교 주파수 분할 다중화) 시스템의 수신기에서 비트 정보를 계산하는 방법에 대한 것으로, 더욱 상세하게는 임펄스 노이즈가 심한 통신 선로에서 수신 성능 향상을 얻을 수 있는 방법에 대한 것이다.
전력선 통신 선로와 같은 경우에 선로에 연결된 다양한 전기기기에서 발생하는 임펄스 노이즈가 통신 성능 열화의 주요한 원인 중의 하나이다. 이와 같은 임펄스 노이즈는 임의의 길이를 갖으며, 전기기기에 따라 주기적이거나 또는 비 주기적으로 발생하는 특징이 있다. 임펄스 노이즈의 크기 또한 일정하지 않다. 이와 같은 임펄스 노이즈가 발생한 시점에 수신되는 신호에 실려 전송되는 데이터는 수신 오류가 발생할 가능성이 매우 높다 할 수 있다.
임의의 구간에 발생하는 다수의 비트 오류를 방지하기 위하여 보통 오류 정정 부호화기 (Forward Error Correction Code, FEC code)를 인터리버(interleaver)와 함께 사용한다. 대표적인 오류 정정 부호화기로는 Convolutional 코드가 있다. 인터리버는 짧은 구간에 발생한 다수의 비트 오류를 긴 구간에 걸쳐 분산시켜 오류 정정 부호화기에서의 오류 정정이 용이하게 하기 위하여 사용된다.
수신기에서의 비트 오류정정을 수행하는 디코더는 수신된 비트의 신뢰도 정보를 입력으로 하여 동작할 수 있다. 이 비트의 신뢰도 계산에 통신 선로의 특성, 즉 노이즈 크기와 같은 정보를 사용하면 오류 정정 성능을 높일 수 있다. 본 발명은 임펄스 노이즈 환경에서의 OFDM 수신기에서의 비트 신뢰도 계산에 대한 것으로, 노이즈 크기의 비를 매 심볼 단위로 계산을 하여 비트 신뢰도 계산에 사용하는 방법이다.
도 1은 일반적인 OFDM 수신기의 구조를 도시하고 있다. 다수의 부반송파 (sub-carrier)에 실려 전송된 변조 신호는 심볼 단위로 FFT (Fast Fourier Transform)를 이용하여 복조가 된다. 이렇게 복조된 신호에서 송신된 비트의 신뢰도 정보는 디맵퍼(demapper)에서 계산한다. 비트의 신뢰도는 보통 비트가 1일 확률과 비트가 0일 확률의 비를log scale로 표현하여 얻는다. 인접한 비트의 신뢰도 값들은 디인터리버(deinterleaver)를 통하여 긴 시간에 걸쳐 분산된다. 이와 같은 비트 신뢰도의 분산을 위해서는 송신단에서 반대의 동작, 즉 비트의 역 분산화가 수행되는 것을 가정한다. Forward Error Correction(FEC) 디코더(decoder)는 입력된 각 비트의 신뢰도를 이용하여 송신 비트를 복원한다.
FFT 블록에서 출력되는 k번째 심볼의 n번째 부반송파의 복조 신호
Figure 112011010908846-pat00001
는 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112011010908846-pat00002

여기에서
Figure 112011010908846-pat00003
는 n번째 부반송파의 채널 응답으로 심볼과 무관하게 일정하다고 가정하며,
Figure 112011010908846-pat00004
는 k번째 심볼의 n번째 부반송파의 변조 신호, 그리고
Figure 112011010908846-pat00005
은 해당 위치에서의 노이즈를 나타낸다.
노이즈가 가우시안(Gaussian) 분포를 갖고, 부반송파의 변조 방식이 BPSK (Binary Phase Shift Keying)에 따른다고 가정하면, 비트의 신뢰도 즉 log scale로 나타내는 비트가 1일 확률과 비트가 0일 확률의 비(Log-Likelihood Ratio, LLR)
Figure 112011010908846-pat00006
은 수학식 2와 같다.
[수학식 2]
Figure 112011010908846-pat00007

여기에서
Figure 112011010908846-pat00008
는 노이즈
Figure 112011010908846-pat00009
의 분산(variance)이고,
Figure 112011010908846-pat00010
는 채널 응답
Figure 112011010908846-pat00011
의 복소 공액(complex conjugate) 값이다. 채널 응답
Figure 112011010908846-pat00012
는 보통 별도의 채널 추정 과정을 거쳐 얻는다.
다른 기기로부터 간섭 신호가 없는 무선 통신의 경우, 수신되는 노이즈는 안테나에 연결되는 첫 번째 무선 주파수(RF) 소자인 신호 증폭기에서 발생하는 노이즈가 대부분을 차지한다. 이 노이즈는 백색 노이즈 (White Noise)와 같은 특징을 갖기 때문에 부반송파 간에 동일한 노이즈 특성을 보인다. 즉 수학식 2에서 노이즈의 variance
Figure 112011010908846-pat00013
가 부반송파와 심볼의 위치에 무관하게 일정하기 때문에
Figure 112011010908846-pat00014
를 1로 가정하여 계산에 포함하지 않을 수 있다. 하지만 백색 노이즈 특성과 차이를 보이는 경우에는 각 부반송파 별, 또는 각 심볼별로 노이즈 variance
Figure 112011010908846-pat00015
를 계산하여 활용하는 것이 수신 성능 향상을 위해 좋다. 특히 임펄스 노이즈와 같이 한정된 기간 동안 심볼의 노이즈 크기를 증가시키는 경우에는 노이즈 variance
Figure 112011010908846-pat00016
를 심볼 단위로 추정하여 사용한다면 수신기의 성능은 향상될 수 있을 것이다.
본 발명이 해결하려는 과제는 전력선 통신과 같이 임펄스 노이즈가 발생하는 통신 시스템에서 노이즈 분산을 추정하는 방안을 제안함에 있다.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는 전력선 통신과 같이 임펄스 노이즈가 발생하는 통신 시스템에서 수신 성능을 향상시키는 방안을 제안함에 있다.
본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 전력선 통신과 같이 임펄스 노이즈가 발생하는 통신 시스템에서 노이즈의 특성을 고려하여 LLR(우도비)을 산출하는 방안을 제안한다.
이를 위해 본 발명의 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템에서 임펄스 노이즈에 의한 노이즈 분산을 추정하는 방법은 복수의 부반송파에 실려 전송된 변조 신호를 수신하는 단계, 수신한 상기 변조 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하는 단계 및 상기 고속 푸리에 변환을 수행한 상기 변조 신호에 대해 하기 수학식을 이용하여 노이즈 분산을 추정하는 단계를 포함한다.
Figure 112011010908846-pat00017
L:심볼의 개수
Rk ,n; K번째 심볼의 n번째 부반송파
N: 부반송파의 개수
본 발명은 전력선 통신과 같이 임펄스 노이즈가 발생하는 통신 시스템에서 노이즈 분산을 추정하는 방안을 제안함으로써 수신 성능을 향상시킬 수 있다. 즉, 전력선 통신과 같이 임펄스 노이즈가 많이 발생하는 통신 선로에서 수신 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 OFDM 수신기의 구조를 도시한 블록도이며,
도 2 내지 도 4는 노이즈의 크기를 계산하기 위한 블록도이며,
도 5 내지 도 22는 본 발명의 일실시 예에 따른 수학식 3 내지 수학식 25를 구현하기 위한 블록도이다.
전술한, 그리고 추가적인 본 발명의 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명되는 바람직한 실시 예들을 통하여 더욱 명백해질 것이다. 이하에서는 본 발명의 이러한 실시 예를 통해 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 설명하기로 한다.
임펄스 노이즈는 제한된 개수의 심볼에서 큰 노이즈 분산(variance)을 갖는 특징이 있다. 이와 같은 노이즈가 존재하는 전력선 통신의 경우 비트 정보를 나타내는 수학식 2에서 보다 정확한
Figure 112011010908846-pat00018
를 계산에 이용하면 수신 성능의 향상을 얻을 수 있다.
도 2 내지 도 4는 노이즈의 크기를 계산하기 위한 블록도를 도시하고 있다. 도 2는 노이즈의 크기를 계산하기 위한 첫 번째 타입이며, 도 3은 노이즈의 크기를 계산하기 위한 두 번째 타입이며, 도 4는 노이즈의 크기를 계산하기 위한 세 번째 타입이다. 도 2 내지 도 4에 의하면, 입력된 복조 신호를 이용하여 해당 복조 신호의 노이즈 크기를 산출한다. 특히 도 3의
Figure 112011010908846-pat00019
와
Figure 112011010908846-pat00020
는 각각 채널 응답과 변조 신호의 추정치를 나타낸다. 이하 도 2 내지 도 4의 노이즈 크기를 이용하여 노이즈 분산을 계산하는 과정에 대해 알아보기로 한다.
부반송파별 차이를 반영하기 위한 노이즈 분산의 계산은 다수의 심볼을 이용하여 다음의 수학식 3과 같이 계산할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112011010908846-pat00021

수학식 3은 L개의 심볼을 이용하여 각 부반송파에서의 노이즈의 분산을 추정하는 방법으로, 크기가 일정한 변조 신호를 갖는 PSK (Phase Shift Keying)에 적용할 수 있다. 도 5는 수학식 3을 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
변조 신호의 크기가 일정하지 않는 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 변조 방식의 경우에는 decision-directed 방식의 다음 수학식 4와 같이 노이즈 추정을 수행할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112011010908846-pat00022

여기에서
Figure 112011010908846-pat00023
와
Figure 112011010908846-pat00024
는 각각 채널 응답과 변조 신호의 추정치이다. 도 6은 수학식 4의 구현 예를 도시하고 있다.
일반적으로 사용하는 채널 추정 방식은 별도의 채널 추정을 위한 신호를 이용하는데, 사전에 정해진 변조 신호를 송신하게 하여 다음의 수학식 5와 같이 추정한다.
[수학식 5]
Figure 112011010908846-pat00025

여기에서 송신단의 변조 신호는 BPSK방식을 사용하는 것을 가정한다. 수신단은 채널 추정을 위해 사용되는 변조 신호
Figure 112011010908846-pat00026
을 알기 때문에
Figure 112011010908846-pat00027
의 값을 갖는 변조 신호를 수신 신호에 곱하여 채널 응답을 추정한다.
수학식 4의 변조 신호의 추정은 추정된 채널 응답과 수신 신호를 이용하여 다음의 수학식 6과 수학식 7과 같이 수행된다. 여기에서는 부반송파의 변조 방식은 16QAM이 사용되는 것을 가정한다.
[수학식 6]
Figure 112011010908846-pat00028

[수학식 7]
Figure 112011010908846-pat00029

도 7은 수학식 6과 수학식 7을 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
수학식 3과 수학식 4와 같이 추정된 노이즈 분산은 과거 L개의 심볼을 사용하여 얻어지기 때문에 임펄스 노이즈와 같이 하나나 두개의 심볼에만 영향을 미치는 다소 빠르게 변하는 노이즈의 분산 추정에는 적합하지 않을 수 있다. 빠르게 변하는 노이즈를 추적하기 위해서는 작은 값의 L을 사용할 수 있으나, 노이즈 추정의 정확도가 떨어지거나 임펄스에 의해 영향 받는 심볼의 개수가 많아지는 문제가 발생할 수 있다.
이를 해결할 수 있는 하나의 방안은 수학식 3과 수학식 4를 이용하여 각 부반송파 사이의 노이즈 차이를 추정하고, 심볼간의 차이는 별도의 부반송파 축으로의 노이즈 추정을 통하여 구분할 수 있다. 즉 다음의 수학식 8과 같은 방식을 이용하여 임펄스 노이즈 환경에서의 노이즈 분산 추정을 수행할 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112011010908846-pat00030

여기에서 N은 부반송파의 개수를 나타낸다. 수학식 8의 첫 번째 항은 수학식 3과 같이 L개의 심볼을 이용한 각 부반송파에서의 노이즈의 분산 추정 나타내며, 두 번째 항은 하나의 심볼에서의 노이즈 크기를 평균한 값이다. 이와 같이 하면 임펄스 노이즈와 같이 한정된 심볼에 영향을 미치는 노이즈의 크기를 해당 심볼에서 추정하여 이용할 수 있다. 수학식 8의 두 번째 항에서는 인접한 부반송파의 채널 응답 차이가 무시할 수 있을 정도로 작다는 것을 가정한다. 도 8은 수학식 8을 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
수학식 4의 노이즈 추정도 임펄스 노이즈 환경에서는 다음의 수학식 9와 같이 수정될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112011010908846-pat00031

도 9는 수학식 9를 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
수학식 3, 수학식 4, 수학식 8, 수학식 9에서 L개의 심볼을 사용하는 대신에 IIR(Infinite Impulse Response) 필터를 이용하여 다음의 수학식 10, 수학식 11, 수학식 12, 수학식 13과 같이 계산할 수도 있다.
[수학식 10]
Figure 112011010908846-pat00032
[수학식 11]
Figure 112011010908846-pat00033
[수학식 12]
Figure 112011010908846-pat00034
[수학식 13]
Figure 112011010908846-pat00035

여기에서 α는 1보다 작은 양수로 평균계산에 사용되는 심볼의 개수를 결정한다. 도 10 내지 도 13은 수학식 10 내지 수학식 13을 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
여기에서 제안된 방법 중 수학식 8, 수학식 9, 수학식 12, 수학식 13은 임펄스 노이즈에 의한 영향이 해당 심볼의 모든 부반송파에 동일하게 작용하는 것을 가정한 경우이다. 임펄스 노이즈의 길이가 짧으면 짧을수록 부반송파 사이의 노이즈 차이는 줄어들 수 있으나, 실제 관측되는 임펄스 노이즈의 길이는 한 샘플링 기간 보다 클 수 있기 때문에 부반송파 사이에 그 영향이 상이할 수 있다.
임펄스 노이즈간의 시간이 긴 경우, 즉 임펄스 노이즈 발생 빈도수가 낮은 경우에는 수학식 3, 수학식 4, 수학식 10, 수학식 11로부터 추정되는 노이즈 분산에 임펄스 노이즈의 영향이 반영이 되지 않아서 수학식 8, 수학식 9, 수학식 12, 수학식 13의 두 번째 항을 모든 부반송파에 동일하게 적용하는 것은 최적화된 방법이 아니다.
하지만 임펄스 발생 빈도수가 높은 경우에는 수학식 3, 수학식 4, 수학식 10, 수학식 11로부터 추정되는 노이즈 분산에 임펄스 노이즈의 영향이 충분히 반영이 되어서, 부반송파에 무관하게 수학식 8, 수학식 9, 수학식 12, 수학식 13과 같이 계산된 임펄스 노이즈 요소, 즉 두 번째 항을 적용할 수 있다.
임펄스 노이즈의 발생 빈도수가 낮은 경우 부반송파 별로 임펄스 노이즈 영향을 구분하기 위해서 노이즈 분산을 추정하는 수학식 8, 수학식 9, 수학식 12, 수학식 13은 다음의 수학식 14, 수학식 15, 수학식 16, 수학식 17과 같이 수정하여 수행할 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112011010908846-pat00036
[수학식 15]
Figure 112011010908846-pat00037
[수학식 16]
Figure 112011010908846-pat00038
[수학식 17]
Figure 112011010908846-pat00039

여기에서 F(k,n)은 임펄스 노이즈의 스펙트럼 형상(spectral shape)이다. 도 14는 수학식 14 내지 수학식 17을 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
임펄스 노이즈의 스펙트럼 형상을 나타내는 함수 F(k,n)은 오프-라인(off-line) 관측을 통하여 얻어진 값을 사용하거나, 실시간 추정을 통하여 통신 선로의 특성에 따라 가변적으로 적용할 수 있다. 실시간 추정은 각 부반송파에서의 노이즈 분산이 평균값에서 크게 벗어난 값을 이용하여 수행할 수 있다. 즉 임펄스 노이즈가 발생된 경우에 해당 심볼에서의 노이즈가 증가하며, 장시간에 걸친 여러 개의 심볼 중에서 평균보다 월등히 큰 값을 갖는 노이즈 분산은 임펄스 노이즈로 인하여 발생될 가능성이 매우 높다. 이와 같이 큰 노이즈 분산을 평균하여 임펄스 노이즈의 스펙트럼 형상 F(k,n)으로 사용한다. 즉 스펙트럼 형상은 수학식 18과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 18]
Figure 112011010908846-pat00040
여기에서 A는 심볼의 노이즈 크기
Figure 112011010908846-pat00041
가 정해진 값보다 큰 경우의 심볼 인덱스의 집합이고,
Figure 112011010908846-pat00042
는 집합의 크기이다. 도 15는 수학식 18을 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
노이즈의 크기를 정해진 값과 비교하는 대신에 평균값과 비교할 수도 있으며, 이때의 평균 노이즈 크기는 다음의 수학식 19와 같이 계산될 수 있다.
[수학식 19]
Figure 112011010908846-pat00043

도 16은 수학식 19를 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
일정한 크기를 갖는 변조 신호가 아닌 QAM 변조의 경우, 수학식 18과 수학식 19는 decision-directed 방법을 이용하여 다음의 수학식 20과 수학식 21과 같이 계산될 수 있다.
[수학식 20]
Figure 112011010908846-pat00044
[수학식 21]
Figure 112011010908846-pat00045

도 17은 수학식 20을 구현하는 일 예를 도시하고 있으며, 도 18은 수학식 21을 구현하는 일 예를 도시하고 있다.
또한 IIR 필터를 이용한 평균값 계산을 수행하면 수학식 18 내지 수학식 21은 다음의 수학식 22 내지 수학식 25와 같이 구해질 수 있다.
[수학식 22]
Figure 112011010908846-pat00046
[수학식 23]
Figure 112011010908846-pat00047
[수학식 24]
Figure 112011010908846-pat00048
[수학식 25]
Figure 112011010908846-pat00049

도 19 내지 도 22는 수학식 22 내지 수학식 25를 구현하는 일 예를 도시하고 있다. 여기에서 β는 1보다 큰 임의의 상수이다.
노이즈 환경에서 통신 성능을 향상시키기 위한 방안으로, 보통 오류 정정 부호화기를 인터리버와 함께 사용한다. 오류 정정 부호화기의 입력으로는 비트의 LLR (log-likelihood ratio)를 사용하는데, 이 LLR 계산에 노이즈의 특성을 반영하면 수신 성능 향상을 얻을 수 있다.
여기에서는 특히 임펄스 노이즈와 같이 한정된 시간에 소수의 심볼에 영향을 미치는 노이즈의 경우 노이즈의 크기를 심볼별로 계산을 하여 빠르게 변하는 노이즈 특성을 LLR 계산에 이용하는 방안에 대하여 설명하였다. 긴 시간에 걸쳐 여러 개의 심볼을 이용하여 노이즈의 크기를 평균 내는 방안, 심볼별로 노이즈의 크기를 계산하여 반영하는 방안, 심볼별로 영향을 달리하는 노이즈의 spectral shape을 계산하여 반영하는 방안에 대하여 설명하였다.
제안된 방법은 전력선 통신과 같이 임펄스 노이즈가 많이 발생하는 통신 선로에서 수신 성능 향상을 위해 유용하며, 특히 OFDM 시스템에 적용 가능하다.
본 발명은 도면에 도시된 일실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

Claims (6)

  1. 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템에서 임펄스 노이즈에 의한 노이즈 분산을 추정하는 방법에 있어서,
    복수의 부반송파에 실려 전송된 PSK(Phase Shift Keying) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정한 변조 신호를 수신하는 단계;
    수신한 상기 변조 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하는 단계; 및
    상기 고속 푸리에 변환을 수행한 상기 변조 신호에 대해 하기 수학식 26을 이용하여 노이즈 분산을 산출하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 노이즈 분산 산출 방법.
    [수학식 26]
    Figure 112012046514355-pat00050

    L:심볼의 개수
    Rk,n; K번째 심볼의 n번째 부반송파
  2. 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템에서 임펄스 노이즈에 의한 노이즈 분산을 추정하는 방법에 있어서,
    복수의 부반송파에 실려 전송된 QAM(Quadrature Amplitude
    Modulation) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정하지 않은 변조 신호를 수신하는 단계;
    수신한 상기 변조 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하는 단계; 및
    상기 고속 푸리에 변환을 수행한 상기 변조 신호에 대해 하기 수학식 27을 이용하여 노이즈 분산을 추정하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 노이즈 분산 추정 방법.
    [수학식 27]
    Figure 112012046514355-pat00051

    L:심볼의 개수
    Rk,n: K번째 심볼의 n번째 부반송파
    Figure 112012046514355-pat00052
    : 채널 응답의 추정치
    Figure 112012046514355-pat00053
    : 변조 신호의 추정치
  3. 제 2항에 있어서, 상기
    Figure 112011010908846-pat00054
    는 하기 수학식 28을 이용하여 추정함을 특징으로 하는 노이즈 분산 추정 방법.
    [수학식 28]
    Figure 112011010908846-pat00055

    Figure 112011010908846-pat00056
    : 변조 신호(
    Figure 112011010908846-pat00057
    )의 복소 공액
  4. 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템에서 임펄스 노이즈에 의한 노이즈 분산을 추정하는 방법에 있어서,
    복수의 부반송파에 실려 전송된 PSK(Phase Shift Keying) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정한 변조 신호 또는 QAM(Quadrature Amplitude
    Modulation) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정하지 않은 변조 신호를 수신하는 단계;
    수신한 상기 변조 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하는 단계; 및
    상기 고속 푸리에 변환을 수행한 상기 변조 신호에 대해 하기 수학식 29를 이용하여 노이즈 분산을 추정하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 노이즈 분산 추정 방법.
    [수학식 29]
    Figure 112012046514355-pat00058

    L:심볼의 개수
    Rk,n: K번째 심볼의 n번째 부반송파
    N: 부반송파의 개수
  5. 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템에서 임펄스 노이즈에 의한 노이즈 분산을 추정하는 방법에 있어서,
    복수의 부반송파에 실려 전송된 PSK(Phase Shift Keying) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정한 변조 신호 또는 QAM(Quadrature Amplitude
    Modulation) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정하지 않은 변조 신호를 수신하는 단계;
    수신한 상기 변조 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하는 단계; 및
    상기 고속 푸리에 변환을 수행한 상기 변조 신호에 대해 하기 수학식 30을 이용하여 노이즈 분산을 추정하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 노이즈 분산 추정 방법.
    [수학식 30]
    Figure 112012046514355-pat00059

    L:심볼의 개수
    Rk,n: K번째 심볼의 n번째 부반송파
    N: 부반송파의 개수
    Figure 112012046514355-pat00060
    : 채널 응답의 추정치
    Figure 112012046514355-pat00061
    : 변조 신호의 추정치
  6. 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템에서 임펄스 노이즈에 의한 노이즈 분산을 추정하는 방법에 있어서,
    복수의 부반송파에 실려 전송된 PSK(Phase Shift Keying) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정한 변조 신호 또는 QAM(Quadrature Amplitude
    Modulation) 변조 방식에 의해 변조된 크기가 일정하지 않은 변조 신호를 수신하는 단계;
    수신한 상기 변조 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하는 단계; 및
    상기 고속 푸리에 변환을 수행한 상기 변조 신호에 대해 하기 수학식 31 내지 수학식 34 중 어느 하나를 이용하여 노이즈 분산을 추정하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 노이즈 분산 추정 방법.
    [수학식 31]
    Figure 112012046514355-pat00062

    [수학식 32]
    Figure 112012046514355-pat00063

    [수학식 33]
    Figure 112012046514355-pat00064

    [수학식 34]
    Figure 112012046514355-pat00065

    L:심볼의 개수
    Rk,n: K번째 심볼의 n번째 부반송파
    N: 부반송파의 개수
    Figure 112012046514355-pat00066
    : 채널 응답의 추정치
    Figure 112012046514355-pat00067
    : 변조 신호의 추정치
    α: 1보다 작은 양수
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