KR101248756B1 - 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한신호 검출 장치 및 방법 - Google Patents

다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한신호 검출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 후보 심볼 열의 개수와 브랜치 수를 결정하는 과정과, 상기 결정된 브랜치 수에 따라 트리 구조를 확장하면서 개선된 파노 알고리즘을 이용하여 상기 결정된 수의 후보 심볼 열을 검출하는 과정을 포함하여, 낮은 계산 복잡도를 가지고 ML에 근접한 성능을 얻는 효과를 얻을 수 있는 이점이 있다.
MIMO, 순차적 복호, 파노 알고리즘, 브랜치 메트릭

Description

다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING OF SIGNAL USING MODIFIED FANO ALGORITHM IN MULTI INPUT MULTI OUTPUT SYSTEM}
도 1은 본 발명에 따른 다중 안테나 시스템의 수신 장치를 도시한 블럭도,
도 2는 본 발명에 따른 다중 안테나 시스템의 수신 장치 중 검출기의 구성 장치를 도시한 블럭도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 방법의 절차를 도시한 흐름도,
도 4는 본 발명에 따른 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 방법을 도시한 예시도,
도 5는 본 발명에 따른 개선된 파노 알고리즘과 종래의 여러 비선형 알고리즘들의 비트 오율을 비교한 도면, 및
도 6은 본 발명에 따른 개선된 파노 알고리즘과 종래의 여러 비선형 알고리즘들의 복잡도를 비교한 도면.
본 발명은 다중 안테나 시스템에 관한 것으로서, 특히, 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 이동 통신 시스템에서 사용되고 있는 복호 기법에는 비터비 복호(Viterbi Decoding) 방법, 순차적 복호(Sequential Decoding) 방법, 메이저러티 복호(Majority Decoding) 방법 등이 있으며, 현재 가장 많이 사용되고 있는 복호 기법은 비터비 복호 방법이다. 상기 비터비 복호 방법은 성능이 우수하여 현 CDMA 시스템의 스펙으로 사용되고 있다. 하지만, 상기 비터비 복호 방법은 계산량 및 복잡도가 지수적으로 증가하므로 구속장이 10 이상인 경우에는 사용하기 어려운 문제점이 있다.
반면, 상기 순차적 복호 방법은 계산량이 선형적으로 증가하기 때문에 상기 순차적 복호 방법을 이용하여 구속장이 30 이상이 되는 고성능의 부호기를 구성할 수 있으며, 속도 또한 상기 비터비 방식에 비하여 빠른 장점이 있다. 상기 순차적 복호 방법으로 파노(FANO) 알고리즘과 스택(Stack) 알고리즘 등이 알려져 있으며, 상기 알고리즘들은 모두 각 가지의 메트릭을 계산하여 최적 경로를 도출하는 복호 방법이다.
먼저, 상기 스택 알고리즘은 모든 가능한 포워드(Forward) 노드들에 대한 메트릭을 계산한 후, 순서에 입각하여 최적 메트릭 및 경로를 스택의 최상위부터 저장한다. 그리고 그 경로로 이동하여 다시 모든 가능한 포워드 노드들에 대한 메트 릭을 계산하고 이를 스택에 재정리하는 방법이다. 상기 스택 알고리즘은 최적 메트릭을 가진 경로가 확장되어지는 방식이기 때문에 재방문하는 노드가 없으므로 계산량을 줄일 수 있다는 장점이 있으나 메모리가 증가하게 되는 문제점이 있다. 또한, 이를 해결하기 위해 메모리를 줄이게 된다면 그만큼 복호 오류가 발생할 확률이 높아지게 되는 문제점이 있다.
상기 파노 알고리즘은 R. M. FANO에 의해 제안된 순차적 복호 방법으로서, 메모리가 필요하지 않은 알고리즘이다. 상기 파노 알고리즘은 각 스테이트에서 경로 메트릭과 적절한 임계값을 비교하여 복호 위치기를 포워드로 움직일 것인지 백워드(backward)로 움직일 것인지를 결정한다. 만약, 그 스테이트에서 모든 경로가 검색되었음에도 불구하고 메트릭이 임계값 조건에 벗어난다면 임계값을 재설정하고 복호를 수행한다.
한편, 다중 안테나(Multi-Input Multi-Output : 이하 'MIMO'라 칭함)-직교 주파수 분할 다중 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing : 이하 'OFDM'이라 칭함) 시스템을 기반으로 예를 들어 설명하면, 이동 통신 시스템에서 OFDM 기법을 기반으로 공간 분할 다중 접속(Space Division Multiplexing Access : 이하 'SDMA'라 칭함) 방식은 다수의 사용자를 효율적으로 지원하는데 그 목적이 있다. 상기와 같은 OFDM/SDMA 시스템과 관련해서 여러 신호 검출 기법들이 제안되었으며, 예를 들어, 제로 포싱(Zero Focing : 이하 'ZF'라 칭함) 및 최소 평균 제곱 오차(Minimum Mean Squares Error : 이하 'MMSE'라 칭함) 기법과 같은 선형 기법들이 있고, MMSE-OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation) 기법, 순차적 간 섭 제거(Successive Interference Cancellation : SIC) 기법, 병렬적 간섭 제거(Parallel Interference Cancellation : PIC) 기법, 그리고 최대 근사화(Maximum Likelihood : 이하 'ML'이라 칭함) 기법 등과 같은 비선형 알고리즘들이 있다.
상기 신호 복원 알고리즘은 서로 다른 성능과 계산 복잡도를 가지게 되는데, 그 중 상기 선형 기법으로 제안된 ZF 및 MMSE 기법은 사용자가 늘어나면서 성능 열화가 심해 다수의 사용자를 지원하기에는 한계점이 있다. 한편, 상기 여러 비선형 기법들 중 최적의 알고리즘으로 알려진 ML 기법은 그 성능이 우수하나 매우 높은 계산 복잡도 때문에 구현상의 문제점으로 제기되고 있다. 따라서, 저 복잡도의 고성능 신호 복원 알고리즘이 필요하다.
본 발명의 목적은 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 저 복잡도 고성능 신호 검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따르면, 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 방법은, 후보 심볼 열의 개수와 브랜치 수를 결정하는 과정과, 상기 결정된 브랜치 수에 따라 트리 구조를 확장하면서 개선된 파노 알고리즘을 이용하여 상기 결정된 수의 후보 심볼 열을 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따르면, 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 장치는, 기 결정된 브랜치 수에 따라 트리 구조를 확장하면서 개선된 파노 알고리즘을 이용하여 기 결정된 수의 후보 심볼 열을 검출하는 후보 심볼열 선택부와, 상기 선택된 후보 심볼 열을 이용하여 최소 조인트 최대 근사화 메트릭을 계산하고, 최소 조인트 최대 근사화 메트릭을 가지는 하나의 심볼 열을 선택하는 최적 심볼 열 선택부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
이하, 본 발명은 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 장치 및 방법에 대해 설명하기로 한다. 이하 본 발명은 단일 사용자 및 다수의 사용자를 고려한 MIMO 시스템, 스마트 안테나 개념을 응용한 SDMA 시스템, OFDM 시스템 등의 모든 경우에 적용 가능함은 물론이다.
도 1은 본 발명에 따른 다중 안테나 시스템의 수신 장치를 도시한 블럭도이 다.
상기 도 1을 참조하면, 하나의 안테나를 가지는 U명의 사용자, 즉 단말(100-1 ~ 100-U)은 각각 전송 신호를 IDFT 및 병렬/직렬 변환하여 기지국(110)으로 전송한다. 여기서, 상기 단말(100-1 ~ 100-U)은 각각 IDFT(101-1 ~ 101-U) 및 병렬/직렬 변환부(103-1 ~ 103-U)를 포함하여 구성된다. 먼저, 상기 IDFT(101-1 ~ 101-U)는 해당 단말의 N개의 전송 신호를 역 이산 푸리에 변환(Inverse Discrete Fourier Transform : 이하 'IDFT'라 칭함)하여 병렬/직렬 변환부(103-1 ~ 103-U)로 출력하며, 상기 병렬/직렬 변환부(103-1 ~ 103-U)는 상기 IDFT된 전송 신호를 직렬로 변환하여 안테나를 통해 상기 기지국으로 전송한다.
상기 기지국(110)은 다수의 사용자가 전송한 신호를 A개의 안테나를 통해 수신하고, 각 안테나별로 상기 수신 신호를 직렬/병렬 변환 및 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform : 이하 'DFT'라 칭함)하여 검출기(115-1 ~ 115-N)로 출력한다. 여기서, 상기 기지국(110)은 각 안테나별 직렬/병렬 변환부(111-1 ~ 111-A) 및 DFT(113-1 ~ 113-A)와 각 전송 신호별 검출기(115-1 ~ 115-N)를 포함하여 구성된다. 먼저, 상기 각 안테나별 직렬/병렬 변환부(111-1 ~ 111-A)는 각 안테나를 통해 수신된 신호를 병렬로 변환하여 해당 DFT(113-1 ~ 113-A)로 출력하며, 상기 DFT(113-1 ~ 113-A)는 상기 변환된 신호를 DFT하여 각 전송 신호별 검출기(115-1 ~ 115-N)로 출력한다. 상기 각 전송 신호별 검출기(115-1 ~ 115-N)는 FFT 사이즈만큼의 SDMA 블록을 통해 상기 A개의 DFT(113-1 ~ 113-A)로부터 수신되는 신호로부터 각 사용자로부터 전송된 신호를 복원한다.
도 2는 본 발명에 따른 다중 안테나 시스템의 수신 장치 중 검출기의 구성 장치를 도시한 블럭도이다. 상기 검출기는 정렬부(201), 채널 추정기(203), QR 분해부(205), 잡음 추정기(207), D(R) 결정부(209), 후보 심볼 열 선택부(211), 최적 심볼 열 선택부(213)를 포함하여 구성된다.
상기 도 2를 참조하면, 상기 정렬부(201)는 수신 신호 y와 상기 채널 추정기(203)로부터 입력되는 추정된 채널 H를 상기 추정된 채널의 크기 순서대로 정렬하고, 상기 정렬된 수신 신호
Figure 112006041332317-pat00001
및 채널
Figure 112006041332317-pat00002
를 상기 QR 분해부(205)로 출력한다.
상기 채널 추정기(203)는 수신 신호의 프리앰블을 이용하여 채널을 추정하고, 상기 추정한 채널 값 H를 상기 정렬부(201)로 출력한다.
상기 QR 분해부(205)는 상기 잡음 추정기(207)로부터 입력되는 잡음 분산
Figure 112006041332317-pat00003
을 이용하여 상기 정렬부(201)로부터 입력되는 상기 정렬된 채널
Figure 112006041332317-pat00004
를 Q와 R로 분해하고, 상기 R을 상기 D(R) 결정부(209) 및 후보 심볼 열 선택부(211)로 출력한다. 또한, 상기 정렬부(201)로부터 입력되는 상기 정렬된
Figure 112006041332317-pat00005
와 상기 Q 및 R을 이용해 추정 신호
Figure 112006041332317-pat00006
를 상기 후보 심볼 열 선택부(211)로 출력한다.
상기 잡음 추정기(207)는 수신 신호의 잡음을 추정하고, 상기 추정한 잡음의 분산
Figure 112006041332317-pat00007
을 상기 QR 분해부(205)로 출력한다.
상기 D(R) 결정부(209)는 상기 QR 분해부(205)로부터 입력되는 R을 이용하여 채널 상태에 따른 후보 심볼 열 수를 결정하고, 상기 결정한 후보 심볼 열 수를 상기 후보 심볼 열 선택부(211)로 출력한다.
상기 후보 심볼 열 선택부(211)는 상기 QR 분해부(205)로부터 입력되는 추정 신호
Figure 112006041332317-pat00008
및 R을 이용하여 각 트리 레벨별 브랜치 메트릭을 계산하고, 상기 계산된 브랜치 메트릭과 상기 D(R) 결정부(209)로부터 입력되는 후보 심볼 열 수를 이용하여 트리 검색(Tree searching)에 따라 후보 심볼 열을 선택한다. 여기서, 상기 후보 심볼 열은 여러 개 선택할 수 있다. 다시 말해, 채널이 좋은 경우에는 하나의 노드만 선택하여 전송 심볼을 결정하고, 채널이 좋지 않은 경우엔 후보를 여러 개의 후보 심볼 열을 선택한 후 상기 최적 심볼 열 선택부(213)에 의해 그 중 하나의 심볼을 결정할 수 있다. 이후, 상기 선택된 후보 심볼 열의 집합
Figure 112006041332317-pat00009
을 상기 최적 심볼 열 선택부(213)로 출력한다.
상기 최적 심볼 열 선택부(213)는 상기 후보 심볼 열 선택부(211)로부터 입력되는 후보 심볼의 집합, 즉 후보자 셋을 이용하여 상기 후보 심볼의 집합에 속하는 송신 신호 백터 s에 대해서만 수신 신호 벡터 y와 채널 H를 이용하여 조인트 최대 근사화 메트릭 J(s)를 계산하고, 최소 조인트 최대 근사화 메트릭을 가지는 심 볼 열을 최적 심볼 열
Figure 112006041332317-pat00010
로 결정한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 방법의 절차를 도시한 흐름도이다.
상기 도 3을 참조하면, 기지국은 301단계에서 채널 정보를 최대 크기 순서로 정렬하고, 수신 신호 또한 같은 순서로 정렬하여 트리 구조를 형성한다.
예를 들어, 1 안테나를 가진 사용자 수가 4이고, 4 안테나를 가진 기지국이 존재하며 2진 위상 편이 변조(Binary Phase Shift Keying : 이하 'BPSK'라 칭함) 변조를 사용하는 시스템을 고려하였을 시, 수신 신호 y는 하기 <수학식 1>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006041332317-pat00011
Figure 112006041332317-pat00012
여기서, 상기 y는 수신 신호이고, 상기 yi는 기지국의 i번째 수신 안테나가 수신한 신호이며, 상기 x는 송신 신호이고, 상기 xi는 i번째 사용자가 전송한 신호 이다. 여기서, 상기 BPSK 변조 방식을 사용하므로 상기 xi는 -1 또는 1이 된다. 또한, 상기 H는 채널이고, 상기 hij는 i번째 사용자의 안테나와 기지국 j번째 수신 안테나 사이의 채널 계수를 나타내며, 상기 hi는 i번째 사용자와 기지국 4개의 수신 안테나 사이의 채널 계수로 이루어진 행 벡터를 나타낸다. 마지막으로 상기 w는 잡음을 나타내며, 상기 wi는 i번째 수신 안테나에서의 잡음을 나타낸다.
여기서, 상기 채널 정보의 크기가 |h3|2 > |h2|2> |h1|2 > |h4|2 와 같은 순서를 가진다면, 상기 H와 y를 상기 순서로 정렬한 식은 하기 <수학식 2>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006041332317-pat00013
Figure 112006041332317-pat00014
Figure 112006041332317-pat00015
Figure 112006041332317-pat00016
,
Figure 112006041332317-pat00017
,
Figure 112006041332317-pat00018
이후, 상기 기지국은 303단계에서 QR 분해(decomposition) 방법을 사용하여 상기 <수학식 2>에서 정렬된 채널
Figure 112006041332317-pat00019
를 분해하고, 상기 분해로 출력되는 R을 이용하여 D(R)을 결정한다. 여기서, 상기 QR 분해는 MMSE를 기반으로 수행할 수 있다. 이후, 상기 기지국은 305단계에서 상기 D(R)을 이용해 후보 심볼의 수 NCS 및 브랜치 수 NB를 결정한다. 이렇게 결정된 후보 심볼 수에 의해 에러 전파(error propagation)를 줄일 수 있다.
여기서, 상기 QR 분해 방법을 이용한 채널 분해는 하기 <수학식 3>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006041332317-pat00020
여기서, 상기
Figure 112006041332317-pat00021
는 확장된 채널 행렬이고, 상기 Q는 유니터리 매트릭스로, 확장된 직교정렬 열로 이루어진 행렬이다. 여기서, QHQ는 I이며, 상기 (·)H는 전치 공액(transpose conjugate)을 의미한다. 또한, 상기 R은 상부 삼각 행렬을 나타내며, 상기
Figure 112006041332317-pat00022
은 잡음 분산을 나타낸다.
여기서, 결정함수 D(R)은 하기 <수학식 4>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006041332317-pat00023
여기서, 상기 all(diag(·))는 해당 행렬의 대각 성분들 모두를 나타내고, 상기 a와 b는 1에서 변조 차수(예, 16 QAM의 경우 변조 차수는 16)까지 값 중 하나를 가지며, 상기
Figure 112006041332317-pat00024
는 0보다 큰 실수 값을 나타낸다.
상기와 같은 초기화 과정(Initialization)을 거친 후, 상기 기지국은 상기 결정된 NCS 만큼 후보 심볼 열을 찾는다. 이때, 제한된 수 NB를 이용해서 트리 구조가 확장되면서 후보 심볼 열을 찾으며, 심볼로 이루어진 서로 다른 길이의 심볼 열에 대한 적절한 비교를 하고자 유클리드 거리(Euclidian distance)를 이용하여 브랜치 메트릭을 계산한다.
여기서, 송신 신호 백터 s와 채널 H의 곱으로 이루어진 신호 백터와 수신 신호 백터 y 간 최소 거리는 하기 <수학식 5>와 같이 잡음 분산으로 표현된다.
Figure 112006041332317-pat00025
또한, 수신 신호와 전송 신호 간 유클리드 거리는 하기 <수학식 6>과 같이 상부 삼각행렬의 대각 성분에 비례한다.
Figure 112006041332317-pat00026
Figure 112006041332317-pat00027
Figure 112006041332317-pat00028
여기서, 상기
Figure 112006041332317-pat00029
는 k번째 추정 신호를 나타내고, 상기 rk ,k는 상부 삼각 행렬의 (k, k) 원소를 나타내며, 상기 wk는 k번째 잡음 성분을 의미한다.
따라서, 개선된 파노 알고리즘을 위한 메트릭 바이어스(MFA metric bias)는 하기 <수학식 7>로 정의될 수 있다. 상기 메트릭 바이어스는 길이가 서로 다른 심볼열을 적절히 비교하는데 하나의 기준이 된다.
Figure 112006041332317-pat00030
따라서, 브랜치 메트릭은 하기 <수학식 8>에 의해 계산된다.
Figure 112006041332317-pat00031
여기서, 상기 BMi ,k는 k번째 트리 레벨에서 i번째 바이어스된 브랜치 메트릭을 의미하고, 상기 ci는 신호 성상도의 한 원소를 의미한다.
상기와 같은 후보 심볼 열 찾기 과정을 자세히 살펴보면, 상기 기지국은 307단계에서 반복 횟수가 상기 NCS 와 같은지 여부를 검사한다.
상기 반복 횟수가 상기 NCS 와 같지 않을 시, 상기 기지국은 309단계에서 메트릭 M을 0으로 초기화하고, 임계값 T를 ∞로 초기화한다. 311단계로 진행하여 상기 트리 구조의 복호 시작점에서 최적의 노드를 바라본다. 이후, 상기 기지국은 313단계에서 현재 검사중인 노드에서 앞을 봤을 때의 메트릭 MF를 계산하고, 상기 포워드 노드(Forward node)에 대한 메트릭 MF가 상기 T보다 작거나 같은지 여부를 검사한다.
상기 313단계에서 상기 MF가 상기 T보다 작거나 같을 시, 상기 기지국은 315단계에서 앞의 노드로 이동하고, 즉 복호 위치를 상기 포워드 노드로 이동시키고, 317단계에서 상기 NB를 이용하여 상기 이동한 노드가 상기 트리 구조의 끝인지 여부를 검사한다. 상기 이동한 노드가 상기 트리 구조의 끝이 아닐 시, 상기 기지국은 319단계로 진행하여 상기 노드가 처음 방문한 노드인지를 검사한다. 상기 노드가 처음 방문한 노드일 시, 상기 기지국은 메트릭 임계값 T를 조임(Tight)으로써 복호가 잘못될 확률을 줄인 후, 상기 311단계로 돌아간다. 반면, 상기 노드가 처음 방문한 노드가 아닐 시, 상기 기지국은 상기 311단계로 바로 돌아간다.
상기 313단계에서 상기 MF가 상기 T보다 클 시, 상기 기지국은 323단계에서 현재 검사중인 노드에서 뒤를 바라본다. 이후, 상기 기지국은 325단계에서 현재 검사중인 노드에서 뒤를 봤을 때의 메트릭 MB를 계산하고, 상기 백워드 노드(backward node)에 대한 메트릭 MB가 상기 T보다 작거나 같은지 여부를 검사한다. 상기 325단계에서 상기 MB가 상기 T보다 클 시, 상기 기지국은 327단계에서 상기 임계값 T를 상기 임계값 T에 소정 값 △을 더한 수로 갱신하고, 상기 311단계로 돌아간다.
반면, 상기 325단계에서 상기 MB가 상기 T보다 작거나 같을 시, 상기 기지국은 329단계에서 뒤의 노드로 이동하고, 즉 복호 위치를 상기 백워드 노드로 이동시 키고, 331단계에서 가장 나쁜 노드로부터 이동해 왔는지 여부를 검사한다. 가장 나쁜 노드로부터 이동해 왔을 시, 상기 기지국은 323단계로 돌아간다. 반면, 가장 나쁜 노드로부터 이동해 오지 않았을 시, 상기 기지국은 333단계로 진행하여 다음 최적의 노드를 바라본 후, 상기 313단계로 돌아간다.
한편, 상기 317 단계에서 상기 이동한 노드가 상기 트리 구조의 끝일 시, 상기 기지국은 335단계에서 상기 메트릭이 최소 조인트 최대 근사화 메트릭인지 여부를 검사한다. 상기 메트릭이 최소 조인트 최대 근사화 메트릭이 아닐 시, 상기 기지국은 상기 307단계로 돌아간다. 반면, 상기 메트릭이 최소 조인트 최대 근사화 메트릭일 시, 상기 기지국은 337단계에서 해당 심볼 열을 최적 심볼 열로 결정한 후, 본 발명에 따른 알고리즘을 종료한다.
여기서, 상기 조인트 최대 근사화 메트릭은 하기 <수학식 9>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006041332317-pat00032
Figure 112006041332317-pat00033
Figure 112006041332317-pat00034
여기서, 상기 최소 조인트 최대 근사화 메트릭은 하기 <수학식 10>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006041332317-pat00035
여기서, 상기
Figure 112006041332317-pat00036
는 후보 심볼의 집합을 의미하며, 상기 집합에 대해서만 J(s)를 계산한다. 다시 말해, 상기 후보 심볼 S에 속하는 s에 대해서만 J(s)를 계산한다.
한편, 상기 307단계에서 반복 횟수가 상기 NCS 와 같을 시, 상기 기지국은 상기 337단계로 바로 진행하여 상기 과정을 통해 찾은 후보 심볼 열 중 최적 심볼 열을 찾은 후, 본 발명에 따른 알고리즘을 종료한다.
도 4는 본 발명에 따른 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 방법을 도시한 예시도이다.
상기 도 4를 참조하면, 초기 노드 0(401)에서 상기 임계값 T를 ∞로 초기화하고, 소정 값 △를 2로 초기화한 후, 최적의 노드 1(403)을 바라본다. 이때, 상기 노드 0(401)의 MF는 1.2이고, MB는 0이다. 상기 노드 0(401)의 MF가 T보다 작으므로, 상기 기지국은 복호 위치를 상기 노드 1(403)로 이동시킨다. 여기서, 상기 노드 1(403)은 첫 방문이므로 임계값을 조이고, 최적의 노드 4(407)를 바라본다. 여기서, T-△ < MF < T이므로 상기 임계값 T는 2로 조인다. 이때, 상기 노드 1(403)의 MF는 2.3이고, MB는 1.2이다. 상기 MF가 상기 T보다 크고, 상기 MB가 상기 T보다 작으므로 상기 노드 0(401)으로 돌아가 차선의 노드 2(405)를 바라본다.
상기 노드 0(401)에서 MF는 1.5이고, MB는 0이다. 상기 노드 0(401)의 MF가 T보다 작으므로, 상기 기지국은 복호 위치를 상기 노드 2(405)로 이동시킨다. 여기서, 상기 노드 2(405)은 첫 방문이므로 임계값을 조이고, 최적의 노드 5(411)를 바라본다. 여기서, T-△ < MF < T이므로 상기 임계값 T는 2로 조인다. 이때, 상기 노드 2(405)의 MF는 2.1이고, MB는 1.5이다. 상기 MF가 상기 T보다 크고, 상기 MB가 상기 T보다 작으므로 상기 노드 0(401)으로 돌아간다. 이때, 상기 기지국은 둘 중 나쁜 노드로부터 이동해왔고, 상기 노드 0(401)의 MB가 상기 T보다 작으므로 상기 T를 T+△, 즉 4로 갱신한 후, 최적의 노드 1(403)을 바라본다.
이때, 이때, 상기 노드 1(403)의 MF는 2.3이고, MB는 1.2이다. 상기 MF가 상기 T보다 작으므로, 상기 기지국은 복호 위치를 상기 노드 4(407)로 이동시킨다. 여기서, 상기 노드 4(407)는 첫 방문이므로 임계값을 조이고, 최적의 노드 10(409)를 바라본다. 여기서, T-△ < MF < T이므로 상기 임계값 T는 4로 조인다. 이때, 상기 노드 4(407)의 MF는 3.6이고, MB는 2.3이다. 상기 MF가 상기 T보다 작으므로, 상기 기지국은 복호 위치를 상기 노드 10(409)으로 이동시킨다. 여기서, 상기 노드 10(409)은 첫 방문이므로 임계값을 조이고, 최적의 노드 22를 바라본다. 여기서, T-△ < MF < T이므로 상기 임계값 T는 4로 조인다.
이때, 상기 노드 10(409)의 MF는 4.9이고, MB는 3.6이다. 상기 MF가 상기 T보다 크고, 상기 MB가 상기 T보다 작으므로 상기 노드 4(407)으로 돌아가 차선의 노드 9를 바라본다. 이때, 상기 노드 4(407)의 MF는 4.8이고, MB는 2.3이다. 상기 MF가 상기 T보다 크고, 상기 MB가 상기 T보다 작으므로 상기 노드 1(403)로 돌아가 차선의 노드 3을 바라본다. 이때, 상기 노드 1(403)의 MF는 5.5이고, MB는 1.2이다. 상기 MF가 상기 T보다 크고, 상기 MB가 상기 T보다 작으므로 상기 노드 0(401)으로 돌아가 차선의 노드 2(405)를 바라본다.
이때, 상기 노드 0(401)의 MF는 1.5이고, MB는 0이다. 상기 노드 0(401)의 MF가 T보다 작으므로, 상기 기지국은 복호 위치를 상기 노드 2(405)로 이동시키고, 최적의 노드 5(411)를 바라본다. 이때, 상기 노드 2(405)의 MF는 2.1이고, MB는 1.5이다. 상기 MF가 상기 T보다 작으므로 상기 기지국은 복호 위치를 상기 노드 5(411)로 이동시킨다. 여기서, 상기 노드 5(411)는 첫 방문이므로 임계값을 조이고, 최적의 노드 12(413)를 바라본다. 여기서, T-△ < MF < T이므로 상기 임계값 T는 4로 조인다.
이때, 상기 노드 5(411)의 MF는 3.1이고, MB는 2.1이다. 상기 MF가 상기 T보 다 작으므로 상기 기지국은 복호 위치를 상기 12(413)로 이동시킨다. 여기서, 상기 노드 12(413)는 첫 방문이므로 임계값을 조이고, 최적의 노드 25(415)를 바라본다. 여기서, T-△ < MF < T이므로 상기 임계값 T는 4로 조인다. 이때, 상기 노드 12(413)의 MF는 3.9이고, MB는 3.1이다. 상기 MF가 상기 T보다 작으므로 상기 기지국은 복호 위치를 상기 노드 25(415)로 이동시킨 후 최적 심볼 열로 결정한다.
도 5는 본 발명에 따른 개선된 파노 알고리즘과 종래의 여러 비선형 알고리즘들의 비트 오율을 비교한 도면이다. 여기서, 사용자의 수 U는 4이고, 기지국의 수신 안테나 수는 4이며, 16QAM을 사용하는 시스템을 가정한다. 상기 도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 개선된 파노 알고리즘이 비선형 기법들 중 최적의 기법으로 알려져 있는 ML 기법에 근접한 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 개선된 파노 알고리즘과 종래의 여러 비선형 알고리즘들의 복잡도를 비교한 도면이다. 여기서, 사용자의 수 U는 4이고, 기지국의 수신 안테나 수는 4이며, 16QAM을 사용하는 시스템을 가정한다. 상기 도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 개선된 파노 알고리즘이 비선형 기법들 중 최적의 기법으로 알려져 있는 ML 기법의 제약조건인 계산 복잡도를 효과적으로 줄인 것을 알 수 있다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 저 복잡도 고성능 신호 검출 장치 및 방법을 제공함으로써, 기존의 ZF 및 MMSE 기법과 같은 선형 기법이 갖는 안테나 간 간섭에 의한 성능 열화를 극복하여 성능을 개선 시킬 수 있고, 비선형 기법들 중에서 최적의 기법으로 알려져 있는 ML 기법의 제약조건인 계산 복잡도를 효과적으로 줄일 수 있는 이점이 있다. 다시 말해, 낮은 계산 복잡도를 가지고 ML에 근접한 성능을 얻는 효과를 얻을 수 있는 이점이 있다.

Claims (10)

  1. 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 방법에 있어서,
    후보 심볼 열의 개수와 브랜치 수를 결정하는 과정과,
    상기 결정된 브랜치 수에 따라 트리 구조를 확장하면서 개선된 파노 알고리즘을 이용하여 상기 결정된 수의 후보 심볼 열을 검출하는 과정과,
    상기 검출한 후보 심볼 열을 이용하여 조인트 최대 근사화 메트릭을 계산하는 과정과,
    최소 조인트 최대 근사화 메트릭을 가지는 후보 심볼 열을 최적 심볼 열로 선택하는 과정을 포함하고,
    상기 후보 심볼 열의 개수와 브랜치 수를 결정하는 과정은;
    수신 신호 및 채널 정보를 최대 크기 순서로 정렬하여 상기 트리 구조를 형성하는 과정,
    상기 정렬된 수신 신호 및 채널 정보를 QR 분해하여 결정함수 D(R)을 결정하는 과정, 및
    상기 결정함수를 이용하여 상기 후보 심볼 열의 개수와 브랜치 수를 결정하는 과정을 포함하고,
    상기 후보 심볼 열을 검출하는 과정은;
    상기 트리 구조의 제1 노드에서 최적의 노드를 바라보면서 포워드 매트릭(forward metric)을 계산하는 (a)과정,
    상기 계산된 포워드 매트릭이 임계값 T보다 작거나 같을 시, 복호 위치를 상기 제1 노드 다음의 포워드 노드로 이동하는 (b)과정,
    상기 이동한 포워드 노드가 트리의 끝 노드일 시, 상기 조인트 최대 근사화 메트릭을 계산하는 과정으로 진행하는 (c)과정,
    상기 이동한 포워드 노드가 트리의 끝 노드가 아닐 시, 상기 이동한 포워드 노드에 처음으로 방문하였는지 여부를 검사하고, 첫 방문일 시, 상기 임계값 T를 조인 후 상기 (a)과정으로 진행하는 (d)과정,
    상기 계산된 포워드 매트릭이 상기 임계값 T보다 클 시, 상기 제1 노드에서 뒤를 바라보면서 백워드 매트릭(backward metric)을 계산하는 (e)과정,
    상기 계산된 백워드 매트릭이 상기 임계값 T보다 클 시, 상기 임계값 T를 늘인 후 상기 (a)과정으로 진행하는 (f)과정,
    상기 백워드 매트릭이 상기 임계값 T보다 작거나 같을 시, 복호 위치를 상기 제1 노드 이전의 백워드 노드로 이동하는 (g)과정,
    상기 백워드 노드로 이동하였을 시, 가장 나쁜 노드로부터 이동하였는지 여부를 검사하는 (h)과정,상기 가장 나쁜 노드로부터 이동하였을 시, 상기 (e)과정으로 진행하는 (i)과정, 및
    상기 가장 나쁜 노드로부터 이동하지 않았을 시, 상기 최적의 노드 다음의 최적 노드를 바라보면서 포워드 메트릭을 계산하는 (j)과정을 포함하고,
    상기 후보 심볼 열을 검출하는 과정은;
    상기 결정된 브랜치 수를 이용하여 상기 트리 구조를 확장시켜가면서 상기 (a)과정 내지 (j)과정을 반복적으로 수행하여 브랜치 메트릭을 계산하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 다중 안테나 시스템에서 개선된 파노 알고리즘을 이용한 신호 검출 장치에 있어서,
    수신 신호의 프리앰블을 이용하여 채널을 추정하고, 상기 추정한 채널 값을 출력하는 채널 추정기와,
    수신 신호와 상기 추정 채널을 상기 추정된 채널의 크기 순서대로 정렬하고, 상기 정렬된 수신 신호 및 채널을 출력하는 정렬부와,
    수신 신호의 잡음을 추정하고, 상기 추정한 잡음의 분산을 출력하는 잡음 추정기와,
    상기 잡음 분산을 이용하여 상기 정렬된 채널을 QR 분해하고, 상기 분해된 값을 출력하며, 상기 정렬된 수신 신호와 상기 분해된 값을 이용하여 추정 신호를 출력하는 QR 분해부와,
    상기 분해된 값을 이용하여 채널 상태에 따른 후보 심볼 열 수를 결정하는 D(R) 결정부와,
    기 결정된 브랜치 수에 따라 트리 구조를 확장하면서 개선된 파노 알고리즘을 이용하여 상기 결정된 후보 심볼 열 수의 후보 심볼 열을 검출하는 후보 심볼열 선택부와,
    상기 선택된 후보 심볼 열을 이용하여 최소 조인트 최대 근사화 메트릭을 계산하고, 최소 조인트 최대 근사화 메트릭을 가지는 하나의 심볼 열을 선택하는 최적 심볼 열 선택부를 포함하고,
    상기 후보 심볼열 선택부는,
    상기 추정 신호 및 분해된 값을 이용하여 각 트리 레벨별 브랜치 메트릭을 계산하고, 상기 계산된 브랜치 메트릭과 상기 후보 심볼 열 수를 이용하여 트리 검색(Tree searching) 방식에 따라 후보 심볼 열을 선택하고,
    상기 트리 검색 방식은,
    상기 트리 구조의 제1 노드에서 최적의 노드를 바라보면서 포워드 매트릭(forward metric)을 계산하는 (a)과정,
    상기 계산된 포워드 매트릭이 임계값 T보다 작거나 같을 시, 복호 위치를 상기 제1 노드 다음의 포워드 노드로 이동하는 (b)과정,
    상기 이동한 포워드 노드가 트리의 끝 노드일 시, 상기 조인트 최대 근사화 메트릭을 계산하는 과정으로 진행하는 (c)과정,
    상기 이동한 포워드 노드가 트리의 끝 노드가 아닐 시, 상기 이동한 포워드 노드에 처음으로 방문하였는지 여부를 검사하고, 첫 방문일 시, 상기 임계값 T를 조인 후 상기 (a)과정으로 진행하는 (d)과정,
    상기 계산된 포워드 매트릭이 상기 임계값 T보다 클 시, 상기 제1 노드에서 뒤를 바라보면서 백워드 매트릭(backward metric)을 계산하는 (e)과정,
    상기 계산된 백워드 매트릭이 상기 임계값 T보다 클 시, 상기 임계값 T를 늘인 후 상기 (a)과정으로 진행하는 (f)과정,
    상기 백워드 매트릭이 상기 임계값 T보다 작거나 같을 시, 복호 위치를 상기 제1 노드 이전의 백워드 노드로 이동하는 (g)과정,
    상기 백워드 노드로 이동하였을 시, 가장 나쁜 노드로부터 이동하였는지 여부를 검사하는 (h)과정,상기 가장 나쁜 노드로부터 이동하였을 시, 상기 (e)과정으로 진행하는 (i)과정, 및
    상기 가장 나쁜 노드로부터 이동하지 않았을 시, 상기 최적의 노드 다음의 최적 노드를 바라보면서 포워드 메트릭을 계산하는 (j)과정의 순서로 상기 결정된 브랜치 수를 이용하여 상기 트리 구조를 확장시켜가면서 브랜치 메트릭을 계산하는 것을 특징으로 하는 장치.
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