KR101238919B1

KR101238919B1 - 공간 다중화 다중안테나 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101238919B1
Application number: KR1020100003205A
Authority: KR
Inventors: 방승재
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2010-01-13
Filing date: 2010-01-13
Publication date: 2013-03-06
Also published as: KR20110083142A; US20110170586A1

Abstract

공간 다중화 다중안테나 시스템(Spatially Multiplexed Multiple Input Multiple Output, SM MIMO)의 수신기에서는 추정한 채널을 이용하여 SM MIMO 시스템을 복수의 가상 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템으로 분해하고, 상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림에 의해 발생하는 손실을 계산한 후, 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량과 손실을 이용하여 각 스트림의 SINR을 예측한다. 이렇게 예측한 각 스트림의 SINR을 이용하여 ML(Maximum Likelihood) 검출기 또는 ML(Maximum Likelihood) 검출 기법의 성능을 보이는 검출기의 성능을 예측할 수 있다.

Description

공간 다중화 다중안테나 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING ESTIMATING SINR IN SPATIALLY MULTIPLEXED MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT SYSTEM}

본 발명은 공간 다중화 다중안테나 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.

공간 다중화 다중안테나(Spatially Multiplexed Multiple Input Multiple Output, SM MIMO) 시스템의 전송 기법은 고속의 데이터 전송을 필요로 하는 멀티미디어 서비스 지원 및 무선 통신 시스템에서 요구되는 전송 속도를 충족시킬 수 있는 기법 중 하나로 간주되고 있다.

SM MIMO 시스템에서 송신부의 각 송신 안테나들은 추가적인 송신 전력이나 주파수 할당없이 서로 다른 데이터를 전송하여 전송량을 증가시키지만, 수신부에서는 공간적으로 다중화된 데이터를 검출하는 데 많은 노력이 필요하다.

수신부에서의 검출 기법으로 선형(Linear) 검출 기법, 최대 우도(Maximum Likelihood, ML) 검출 기법, 그리고 비선형(Non-Linear) 검출 기법인 OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation) 기법 등이 제안되고 있으며, 이 중에서도 ML 검출 기법이 최적의 검출 기법으로 알려져 있다.

ML 검출 기법은 최적의 송신 신호 벡터 검출을 위해 가능한 조합의 송신 신호 벡터 각각에 대해 ML 메트릭을 계산하여 가장 작은 ML 메트릭을 갖는 송신 신호 벡터를 찾는 기법이다. 이러한 ML 검출 기법은 송신 안테나의 수와 성상도의 크기 에 의해 연산 복잡도가 지수적으로 증가하기 때문에 하드웨어 구현이 매우 어렵다.

반면, 선형 검출 기법은 각 수신 안테나에서 특정 신호만을 검출하고 다른 신호들은 간섭 신호로 간주하여 제로 포싱(Zero Forcing, ZF)과 최소 평균 제곱 오류(Minimum Mean Square Error, MMSE) 기법으로 간섭 신호의 영향을 최소화시키는 기법으로, 낮은 복잡도를 가지고 있지만, 잡음 증폭에 의해 성능이 많이 저하된다.

또한, V-BLAST로 잘 알려진 OSIC 기법은 선형 검출 기법에 비해 연산 복잡도가 증가하지만 선형 검출 기법에 비해 향상된 성능을 가진다. 그러나 ML 검출 기법의 성능과 비교하면 현저히 저하된 성능을 가진다.

한편, SISO(Single Input Single Output), SIMO(Single Input Multiple Output) 및 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 선형 수신기(예를 들면, MMSE 검출기)를 사용하였을 때 유효 신호 대 간섭 및 잡음비(Effective Signal to Interference plus Noise Ratio, 유효 SINR)는 쉽게 계산되며, 이러한 유효 SINR을 통해 선형 수신기의 성능을 예측할 수 있었다. 또한, 이와 같이 계산된 유효 SINR은 기지국에 보고되어 스케줄링(Scheduling) 및 링크 적응(Link Adaptation) 등 다양한 용도로 사용이 가능하다.

최근 발달된 통신 신호 처리 기술들은 적은 복잡도를 가지며 ML 검출 기법의 성능을 보이는 다양한 방법을 제시하고 있다. 하나의 예로써 한국등록특허 제0808663호에 개시된 신호 검출 방법을 들 수 있다.

따라서, SM MIMO 시스템에서도 ML 검출 기법을 사용하는 ML 검출기 또는 ML검출 기법의 성능을 보이는 검출기의 성능을 간단하게 예측할 수 있는 방법이 필요하다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 공간 다중화 다중안테나 시스템에서 ML 검출 기법의 성능을 보이는 검출기의 성능을 간단하게 예측할 수 있는 공간 다중화 다중안테나 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 한 실시 예에 따르면, 공간 다중화 다중안테나 시스템(Spatially Multiplexed Multiple Input Multiple Output, SM MIMO)의 수신기에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)를 예측하는 방법이 제공된다. 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법은, 상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림을 이용하여 채널을 추정하는 단계, 추정한 상기 채널을 이용하여 상기 SM MIMO 시스템의 용량을 복수의 가상 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템의 용량으로 분해하는 단계, 상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림에 의해 발생하는 손실을 계산하는 단계, 그리고 상기 손실과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 이용하여 각 스트림의 SINR을 예측하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 한 실시 예에 따르면, 공간 다중화 다중안테나 시스템(Spatially Multiplexed Multiple Input Multiple Output, SM MIMO)에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)를 예측하는 장치가 제공된다. 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치는 시스템 용량 계산부, 손실 계산부, 스트림 용량 근사화부, 그리고 예측부를 포함한다. 시스템 용량 계산부는 상기 SM MIMO 시스템을 복수의 가상 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템으로 분해하고, 상기 SM MIMO 시스템과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 계산한다. 손실 계산부는 상기 SM MIMO 시스템과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 이용하여 상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림에 의해 발생하는 손실을 계산한다. 그리고 스트림 용량 근사화부는 상기 손실과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 이용하여 각 스트림의 용량을 근사화한다. 그리고 예측부는 상기 각 스트림의 용량을 이용하여 상기 각 스트림의 SINR을 예측한다.

본 발명의 실시 예에 의하면, 추정한 채널을 가지고 수신기(예를 들면, 단말)가 ML(Maximum Likelihood) 검출 기법의 성능을 보이는 검출기의 성능을 예측할 수 있으며, 수신기가 예측한 검출기의 성능을 기지국에 보고함으로써 송신기(예를 들면, 기지국)이 스케줄링(Scheduling)이나 링크 적응(Link adaptation)을 수행하기 위해 사용하는 등 다양한 용도로 사용이 가능하다.

도 1은 본 발명이 적용되는 공간 다중화 MIMO 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이고,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다중화 MIMO 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치의 구조를 개략적으로 나타낸 도면이고,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다중화 MIMO 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법을 나타낸 흐름도이고,
도 4는 2×2 공간 다중화 MIMO 시스템을 나타낸 도면이고,
도 5 및 도 6은 각각 가상 SIMO 시스템을 나타낸 도면이고,
도 7은 OFDMA 시스템에서 SINR과 심볼 정보간의 매핑 관계를 나타낸 도면이고,
도 8은 OFDMA 시스템에서 PBIR과 유효 SINR간의 관계를 나타낸 도면이고,
도 9는 유효 SINR을 이용한 모의실험 결과를 나타낸 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이제 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다중화 다중안테나 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명이 적용되는 공간 다중화 MIMO 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 공간 다중화 MIMO 시스템은 송신기(10) 및 수신기(20)를 포함한다. 송신기(10)는 복수의 송신 안테나(11)를 포함한다. 수신기(20)는 복수의 수신 안테나(21)를 포함한다.

송신기(10)는 송신 데이터를 신호 처리를 한 후, 송신 안테나(11)의 개수에 따른 저속의 스트림으로 나누어 각각의 송신 안테나(11)를 통해 동시에 전송한다.

수신기(20)는 복수의 수신 안테나(21)를 통하여 수신되는 스트림을 이용하여 송신 데이터를 결정하고, 결정한 송신 데이터를 신호 처리하여 원하는 수신 데이터를 얻는다.

본 발명의 실시 예에 따른 수신기(20)는 ML(Maximum Likelihood) 검출 기법을 사용하여 송신 데이터를 결정하는 ML 검출기(도시하지 않음) 또는 ML 검출 기법의 성능을 보이는 검출 기법을 사용하여 송신 데이터를 결정하는 검출기(도시하지 않음)를 포함한다. 이때, 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다중화 MIMO 시스템의 수신기(20)는 추정한 채널을 가지고 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)를 예측함으로써, ML 검출기 또는 ML 검출 기법의 성능을 보이는 검출기의 성능을 예측할 수 있다.

다음으로, 공간 다중화 MIMO 시스템에서 SINR을 예측하는 방법에 대해 도 2 내지 도 6을 참고로 하여 설명한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다중화 MIMO 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치의 구조를 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다중화 MIMO 시스템에서의 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 4는 2×2 공간 다중화 MIMO 시스템을 나타낸 도면이고, 도 5 및 도 6은 각각 가상 SIMO 시스템을 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치(200)는 채널 추정부(210), 시스템 용량 계산부(220), 손실 계산부(230), 스트림 용량 근사화부(240) 및 예측부(250)를 포함한다.

채널 추정부(210)는 수신 안테나(21)를 통하여 수신되는 신호를 이용하여 공간 다중화 MIMO 시스템의 무선통신 채널(

)을 추정한다(S310).

m개의 송신 안테나와 n개의 수신 안테나로 구성된 무선통신 채널(H)은 수학식 1과 같이 정의된다.

즉, 도 4에 도시한 바와 같이, 2개의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나로 구성된 공간 다중화 MIMO 시스템의 무선통신 채널(H)은 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.

여기서, h_i는 H의 i 번째 열을 의미한다.

시스템 용량 계산부(220)는 m×n 공간 다중화 MIMO 시스템을 m개의 가상 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템으로 분해하고(S320), 공간 다중화 MIMO 시스템의 용량[

]과 m개의 가상 SIMO 시스템의 용량[

,

]을 계산한다(S330). 이때, m≤n이다.

채널 추정부(210)에서 추정된 채널을

라 할 때, 공간 다중화 MIMO 시스템의 용량은 수학식 3과 같이 주어진다.

설명의 편의를 위해, 수학식 2을 이용하여 수학식 3을 전개하면, 2x2 공간 다중화 MIMO 시스템의 용량은 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

수학식 4에서,

는 도 5에 도시한 바와 같이 두 번째 송신 스트림(X₂)을 정확히 안다고 가정했을 경우의 SIMO 시스템과 동일하다.

는 도 6에 도시한 바와 같이 첫 번째 송신 스트림(X₁)을 정확히 안다고 가정했을 경우의 SIMO 시스템과 동일하다. 즉, 2×2 공간 다중화 MIMO 시스템은 2개의 가상 SIMO 시스템으로 분리가 가능해진다. 또한,

는 2x2 공간 다중화 MIMO 시스템이 도 5 및 도 6에 도시한 바와 같이 2개의 가상 SIMO 시스템으로 분리되었을 경우, 두 채널간 상관 관계(correlation)로 인한 손실을 의미한다. 즉,

는 2개의 스트림(x₁, x₂)이 서로 간에 주는 간섭의 양으로 해석이 가능하며, 항상 음의 값을 가짐을 알 수 있다.

손실 계산부(230)는 공간 다중화 MIMO 시스템의 용량[

]과 2개의 가상 SIMO 시스템의 용량[

,

]으로부터 송신 안테나의 개수에 따른 복수의 스트림 간의 간섭으로 인한 손실[

]을 계산한다(S340).

구체적으로, 수학식 4를 이용하면

는 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.

이때, 안테나 수가 3개 이상일 때 수학식 5의

는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.

수학식 6을 보면,

는 항상 음의 값을 갖는 것을 알 수 있다.

스트림 용량 근사화부(240)는 복수의 스트림 간의 간섭으로 인한 손실[

]을 이용하여 각 스트림의 용량(

)을 계산한다(S350). 이때, 스트림 용량 근사화부(240)는 샤논(Shannon)의 채널 용량식을 이용한다.

샤논(Shannon)의 채널 용량식은 수학식 7과 같다.

여기서,

은 n 번째 스트림의 용량이며,

은 n번째 스트림의 SINR이다.

수학식 7을 이용하면,

은 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.

일반적으로, 간섭 채널에서의

을 계산하는 방법은 아직까지 알려지지 않았고, 이에 따라 본 발명의 실시 예에서는 수학식 6을 통해 구해진

를 이용한 수학식 9의 근사화 방법을 사용한다.

여기서,

는 근사화로 인한 오류를 보정하기 위한 보정 파라미터로,

는 ML 검출기 또는 ML 검출 기법의 성능을 보이는 검출기의 용량이 수학식 3의 공간 다중화 MIMO 시스템의 최대 용량보다 작음을 반영하기도 한다. 이러한

는 시스템 모델에서의 시뮬레이션을 통해 얻어질 수 있다.

다음으로, 예측부(250)는 수학식 8 및 9를 이용하여 각 스트림의 SINR을 예측한다(S360). 즉, 수학식 8에 수학식 9를 통해 구해진 각 스트림의 용량(

)을 대입하면, 예측부(250)는 n번째 스트림의 을 얻을 수가 있다.

이와 같이 하여 구해진 SINR의 효율성을 검증하기 위한 예로서, OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에서 각 부반송파의

을 이용하여 유효 신호 대 간섭 및 잡음비(Effective SINR)를 계산하는 과정을 도 7 내지 도 9을 참조하여 설명한다.

도 7은 OFDMA 시스템에서 SINR과 심볼 정보간의 매핑 관계를 나타낸 도면이고, 도 8은 OFDMA 시스템에서 PBIR과 유효 SINR간의 관계를 나타낸 도면이다.

먼저, OFDMA 시스템에서 하나의 코드블록(N의 크기)에 해당하는 각각의 부반송파에서

이 구해지면, OFDMA 시스템의 수신기는 도 7에 도시한 매핑 관계를 이용하여

을 심볼 정보(Symbol Information, SI)로 변환한다.

OFDMA 시스템의 수신기는 심볼 정보를 이용하여 RBIR(Received Bit Information Rate)을 계산한다. RBIR은 수학식 10과 같이 계산될 수 있다.

여기서,

은 각 부반송파의 변조 차수(Modulation order)이다.

도 9는 유효 SINR을 이용한 모의실험 결과를 나타낸 도면이다. 도 9에서는 IEEE 802.16m에 코드율 1/3인 CTC 코드를 사용하였으며, 소스가 40 바이트(byte) 크기인 코드 블록을 고려하였다. 또한, QPSK와 16-QAM 변조 방법을 적용하였고, 보정 파라미터

는 0.9의 값을 사용하였다. 도 9에서, 실선은 AWGN에서의 소스가 40 바이트(byte) 크기인 코드 블록의 성능을 나타낸 것이며, "*"는 OFDMA 시스템에서 각 부반송파의

을 이용하여 구해진 유효 SINR(SINR_eff)을 나타낸다.

도 9를 참조하면, OFDMA 시스템에서 각 부반송파의

을 이용하여 구해진 유효 SINR(SINR_eff)은 실선에 거의 근접해 있음을 알 수 있다. 즉, 본 발명의 실시 예와 같이 예측된 SINR을 이용하여 ML 검출기 또는 ML 검출 기법의 성능을 보이는 검출기의 성능을 보다 정확하게 예측할 수가 있다.

본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims

공간 다중화 다중안테나 시스템(Spatially Multiplexed Multiple Input Multiple Output, SM MIMO)의 수신기에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)를 예측하는 방법에 있어서,
상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림을 이용하여 채널을 추정하는 단계,
추정한 상기 채널을 이용하여 상기 SM MIMO 시스템의 용량을 복수의 가상 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템의 용량으로 분해하는 단계,
상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림에 의해 발생하는 손실을 계산하는 단계, 그리고
상기 손실과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 이용하여 각 스트림의 SINR을 예측하는 단계
를 포함하는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 예측하는 단계는,
상기 손실과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 이용하여 각 스트림의 용량을 근사화하는 단계, 그리고
상기 각 스트림의 용량을 이용하여 상기 SINR을 구하는 단계
를 포함하는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법.
제2항에 있어서,
상기 구하는 단계는,
샤논(shannon)의 채널 용량식에 상기 각 스트림을 용량을 대입함으로서 상기 SINR을 구하는 단계를 포함하는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 계산하는 단계는,
상기 SM MIMO 시스템의 용량과 상기 복수의 가상 SIMO의 용량을 이용하여 상기 손실을 계산하는 단계를 포함하는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 개수는 상기 SM MIMO 시스템의 송신 안테나의 수에 의해 결정되는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 SM MIMO 시스템에서 송신 안테나의 수는 수신 안테나의 수보다 작거나 동일한 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 방법.
공간 다중화 다중안테나 시스템(Spatially Multiplexed Multiple Input Multiple Output, SM MIMO)에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)를 예측하는 장치에 있어서,
상기 SM MIMO 시스템을 복수의 가상 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템으로 분해하고, 상기 SM MIMO 시스템과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 계산하는 시스템 용량 계산부,
상기 SM MIMO 시스템과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 이용하여 상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림에 의해 발생하는 손실을 계산하는 손실 계산부,
상기 손실과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 이용하여 각 스트림의 용량을 근사화하는 스트림 용량 근사화부, 그리고
상기 각 스트림의 용량을 이용하여 상기 각 스트림의 SINR을 예측하는 예측부
를 포함하는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치.
제7항에 있어서,
상기 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 복수의 스트림을 이용하여 채널을 추정하는 채널 추정부
를 더 포함하며,
상기 시스템 용량 계산부는 추정한 상기 채널을 이용하여 상기 SM MIMO 시스템과 상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 용량을 계산하는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치.
제7항에 있어서,
상기 예측부는 샤논(shannon)의 채널 용량식을 이용하는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치.
제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 복수의 가상 SIMO 시스템의 수는 상기 SM MIMO 시스템의 송신 안테나의 수에 의해 결정되는 신호 대 간섭 및 잡음비 예측 장치.