KR101268691B1 - 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를수신하는 장치 및 방법 - Google Patents

스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를수신하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 복수 개의 안테나를 이용하여 안테나 어레이를 구성하고, 상기 각 안테나 경로로 입력된 신호에 대해 가중치를 부여하여 빔 성형하는 스마트 안테나 시스템에 관한 것으로, 특히 상기 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치에 있어서, 상기 각 안테나로 수신된 신호를 고속 푸리에 변환하는 복수의 고속 푸리에 변환기들; 상기 각 고속 푸리에 변환기에서 출력된 주파수 영역의 신호를 복수의 부대역들로 구분하고, 상기 각 부대역별 빔 성형 가중치를 산출하는 복수의 부대역 어레이 처리부들; 상기 각 부대역별 주파수 영역의 신호를 해당 부대역에 대해 산출된 빔 성형 가중치와 곱하는 복수의 곱셈기들; 및 상기 복수의 곱셈기들로부터 출력된 가중치 반영 신호를 하나의 전체 대역으로 다중화하는 부대역 다중화기;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
스마트 안테나, 안테나 어레이, 빔 성형, 부대역, 가중치

Description

스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치 및 방법{Apparatus and method for receiving data by beamforming in a smart antenna system}
도 1은 일반적인 적응 어레이 안테나의 구조를 나타낸 도면.
도 2는 본 발명이 적용되는 무선 랜 표준의 프레임 구조를 나타낸 도면.
도 3은 상기 도 2의 전송 프레임을 주파수 영역에서 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 부대역 RLS 스마트 안테나 시스템의 수신기 구조를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 제p 부대역 어레이 처리부의 세부 구조를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 부대역 RLS 처리부에서의 세부 처리 절차를 나타낸 흐름도.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 부대역 RLS로 산출된 가중치 벡터의 빔 패턴을 나타낸 도면.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
101 : 안테나 어레이 102 : 입력 신호
103 : 어레이 프로세서 104 : 적응 알고리즘 처리부
105 : 트레이닝 신호 생성부 106, 1047, 108 : 가중치 팩터
109, 406 : 합산기 200 : 긴 프리앰블 신호
301, 302, 303, 304 : 부대역 401 : 안테나
402 : 전처리부 403 : FFT
404 : 부대역 어레이 처리부 405 : 가중치 연산부
407 : 부대역 다중화기 503 : 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부
504 : 트레이닝 데이터 생성부 505 : 제p 부대역 RLS 처리부
본 발명은 스마트 안테나 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 전체 대역을 복수의 부대역으로 구분하여 빔 성형을 수행하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
무선 인터넷에 대한 수요가 급증하고 있는 가운데 데이터 통신 기기 간에 무선으로 유선에 버금가는 고속으로 멀티미디어 통신을 할 수 있는 핵심 기술들이 날로 발전을 거듭하고 있다. 특히, 무선 LAN(Local Area Network)이 단순히 가정이나 사무실 영역에서 무선 네트워킹 기술로 사용되던 범주에서 벗어나 광대역 무선 인터넷 접속 수단으로써 더욱 고속화하면서 사용 영역을 확대할 수 있도록 하기 위한 방안에 대한 관심이 고조되고 있다.
그러나, 현재의 무선 LAN 시스템은 대부분 전방향(omni-directional) 안테나(이하, 'omni 안테나'라 한다)를 사용하고 있다. 일반적으로 무선 통신에서 거리가 멀어지면 이에 따라 수신 전파의 세기는 감소하게 되고 신호가 열화 되므로 데이터가 유실되거나 오류가 발생하게 된다. 따라서, 현재의 무선 LAN 시스템에서는 전송률 별로 서비스 가능 영역이 제한을 받게 된다.
이에 따라 고속 서비스 가능 영역을 확대하기 위해 스마트 안테나(smart antenna)기술을 활용할 필요성이 대두 되었다. 상기 스마트 안테나의 기본 원리는 간섭 신호 속에서 원하는 신호만을 추출해 내는 것으로, 원하는 신호의 방향으로는 큰 이득을 주고 다른 방향으로는 작은 이득을 주어서 동일한 전송 전력에 대해 송수신단이 더 많은 전력을 얻도록 하는 것이다.
즉, 원하는 가입자가 있는 곳에서는 보강 간섭이 일어나도록, 그리고 원치 않는 가입자는 간섭 신호로 작용하여 상쇄 간섭이 일어나도록 동작을 하는 방식인데 이러한 방식을 빔 성형(beamforming) 이라고 한다. 실제 스마트 안테나를 통해 데이터 통신이 이루어지는 시스템간에만 송신 혹은 수신 빔 성형을 통해 SNR(Singal-to-Noise Ratio)을 높여 줌으로써 데이터 송수신 성능을 크게 향상시킬 수가 있다.
한편, 상술한 스마트 안테나 기술의 장점은 다음과 같다.
첫째, 신호가 분산되지 않고 원하는 곳으로 모이므로 신호의 이득(Gain)을 증가시킬 수 있다. 이에 따라, 기지국 당 커버(cover)할 수 있는 영역을 늘어나게 할 수 있으며, 또한 이득이 증가함으로 인해 단말기의 전력 소비를 줄일 수 있어 배터리 사용시간도 늘어나게 된다. 둘째, 원하지 않는 방향의 신호는 효과적으로 제거되므로 간섭 신호의 제거가 가능하다. 셋째, 스마트 안테나는 공간적인 필터 효과도 아울러 수행하기 때문에 다중 경로(Multipath)의 효과를 많이 감소시킬 수 있다. 반면, 단점으로는 배열 안테나(array antenna)를 사용하기 때문에 시스템이 복잡해지고 구현시 비용이 많이 들게 된다.
이때, 상술한 빔 성형(beamforming) 방식에 근거한 스마트 안테나의 방식을 분류하면 고정빔 선택 방식(switched beam smart antenna)과 적응빔 방식(adaptive beam smart antenna)으로 분류할 수 있다. 상기 고정빔 선택 방식은 안테나의 빔 패턴이 고정되어 있는 것을 사용하는 방식으로, 안테나 패턴과 패턴 사이에 사용자가 위치하게 되면 성능이 감소하는 결과를 가지고 올 수도 있다.
반면, 적응빔 방식은 안테나의 패턴을 시간이나 혹은 주위 환경에 따라서 변하게 하는 것으로, 상기 고정빔에 비하여 좀더 지능적으로 환경에 적응하도록 하는 것이 가능하며, 사용자에게 직접 빔을 형성할 수 있는 장점이 있다.
상기 적응빔 방식의 알고리즘은 크게 3가지 알고리즘으로 접근할 수 있다. 첫째는, DOA(Direction of Arrival) 기반 알고리즘으로 이 방식에서는 먼저 신호의 입사 방향을 방향 탐지 알고리즘을 사용하여 찾고, 찾은 방향에 대하여 빔 성형을 수행하는 방식이다. 두 번째는, 트레이닝 시퀀스 기반 알고리즘(training sequence based algorithm)으로, 트레이닝 시퀀스(training sequence), 즉 사전에 미리 알고 있는 신호를 근거로 하여 빔 패턴(beam pattern)을 구하는 방식이다.
이러한 트레이닝 시퀀스 기반 알고리즘 방식에는 SMI(Sample Matrix Inversion), LMS(Least Means Square), RLS(Recursive Least Square) 등이 있으며, 상술한 바와 같이 트레이닝 시퀀스를 사용하므로 제한적이기는 하지만 구현이 비교적 용이한 장점이 있다.
세 번째는, 블라인드 스마트 안테나 알고리즘(blind smart antenna algorithm)으로, 트레이닝 시퀀스를 사용하지 않고 다만 신호의 특성만을 이용하여 빔 패턴을 결정하는 방식이다. 상기 블라인드 스마트 안테나 알고리즘은 트레이닝 시퀀스와 같은 오버헤드(overhead)나 제한조건이 없는 장점이 있으나 복잡하고 성능이 떨어지는 단점이 있다.
한편, 어레이 안테나 시스템에서 각 안테나를 배치하는 방식은 첫 번째로 등 간격 선형 배열(uniform linear array) 방식, 두 번째 원형 배열(circular array) 방식, 세 번째 2차원 배열(two dimensional array) 방식, 네 번째 3차원 배열(three dimensional array) 방식 등이 있다.
이하에서는 설명의 용이성을 위하여 어레이 안테나에서 안테나의 배치를 도 1에 도시된 바와 같은 등 간격 선형 배열 방식으로 하는 것을 예로 들어 설명하고, 적응 어레이 안테나 시스템을 수신단에 적용하는 것을 중심으로 설명한다.
도 1은 일반적인 적응 어레이 안테나의 구조를 나타낸 도면이다. 상기 도 1을 참조하면, 안테나 어레이(101)는 M개의 안테나들로 구성되어 있고, 상기 각 안테나는 간격 d 만큼 균등하게 위치하고 있으며, k번째 신호원에서 입사되는 신호의 입사각은 θk 이다.
한편, 적응 어레이 프로세서(Adaptive array processor; 103)의 입력 신호 [X1, X2, ..., XM](102)은 M개의 안테나 어레이로부터 수신되는 신호이다. 상기 적응 어레이 프로세서(103)는 입력 신호 [X1, X2, ..., XM](102)과 트레이닝 시퀀스 d(n)을 사용하고, 적응 알고리즘(Adaptive Algorithm) 처리부(104)에서 소정의 적응 알고리즘을 적용하며, 상기 각 입력 신호 [X1, X2, ..., XM](102)에 적절한 가중치 팩터(weighting factor) [W1, W2, ..., WM](106, 107, 108)를 곱하고, 이 결과를 합산기(109)에서 합산함으로써 최적의 빔 성형을 수행하도록 한다.
상기 적응 어레이 프로세서(103)의 전형적인 동작을 보다 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 전체 K개의 신호원으로부터 전송되는 신호가 안테나 어레이(101)의 M개의 안테나에서 m번째 안테나로 수신되는 신호 xm(t)는 하기 <수학식 1>과 같다.
Figure 112006062747747-pat00001
상기 <수학식 1>에서 sk(t)는 k번째 신호원으로부터 전송된 신호이고, θk는 k번째 신호원으로부터 수신되는 신호의 입사각이며, vm(t)는 m번째 안테나에 가산된 백색잡음이다. 한편, 상기 <수학식 1>에서 안테나 사이의 간격 d를 d=λ/2 로 하면 하기 <수학식 2>와 같이 된다.
Figure 112006062747747-pat00002
이때, 상기 <수학식 1> 및 <수학식 2>를 K개의 신호원과 N개의 스냅샷(snapshot)에 대해서 행렬 형태로 나타내면 하기 <수학식 3>과 같이 된다.
Figure 112006062747747-pat00003
여기서, X는 어레이 안테나로 입력되는 신호행렬로 M×N 크기를, A는 스티어링(steering) 행렬로 M×K 크기를, S는 신호원의 전송 신호 행렬로 K×N크기를, V는 M×N크기의 잡음 행렬이다. 한편, 상기 <수학식 3>에서의 X, S 및 A는 각각 하기 <수학식 4>, <수학식 5> 및 <수학식 6>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006062747747-pat00004
Figure 112006062747747-pat00005
Figure 112006062747747-pat00006
여기서 X(n)은 n번째 배열(array) 안테나에 입력된 신호로 하기 <수학식 7> 과 같으며, Sk는 k번째 신호원의 전송신호로 하기 <수학식 8>과 같으며, Ak는 k번째 스티어링(steering) 벡터로 하기 <수학식 9>와 같다.
Figure 112006062747747-pat00007
Figure 112006062747747-pat00008
Figure 112006062747747-pat00009
상술한 적응 배열 안테나 시스템은 상기 <수학식 4>, <수학식 5> 및 <수학식 6>을 이용하여 최적의 해를 갖는 가중치 벡터(weghting vector)를 구하는 것으로 상기 도 1의 적응 어레이 프로세서(103)를 통하여 이를 실현하게 된다. 이때, 트레이닝 신호를 이용하여 해를 구하는 방법들 중 하나인 SMI(Sample Matrix Inversion) 방식은 "Wiener-Hopf" 수식에 대한 해로 하기 <수학식 10>과 같다.
Figure 112006062747747-pat00010
상기 <수학식 10>에서 가중치 벡터(가중치 벡터)
Figure 112006062747747-pat00011
는 하기 <수학식 11> 과 같이 정의된다. 또한, 상기
Figure 112006062747747-pat00012
은 추정되어진 공분산 행렬(covariance matrix)이고,
Figure 112006062747747-pat00013
는 추정되어진 상관(cross-correlation) 벡터값으로서, 각각의 추정 계산식은 하기 <수학식 12> 및 <수학식 13>과 같다.
Figure 112006062747747-pat00014
Figure 112006062747747-pat00015
Figure 112006062747747-pat00016
상기 <수학식 12> 및 <수학식 13>에서 K(n)은 슬라이딩 윈도우(sliding window) 내에서의 평균(average)된 샘플의 수이고, d(n)은 트레이닝(training) 데이터이다.
한편, 종래의 무선 LAN 수신 시스템은 2.4GHz ISM 또는 5GHz UNII 주파수 대역에서 증가하는 사용자(user)수와, 무선 전화(cordless phone) 또는 블루투스(bluetooth) 같은 응용 시스템간의 간섭과 채널용량 문제로 성능이 저하되었다. 이에 따라 차세대 응용 분야의 하나인 고속 멀티미디어 서비스(multimedia service)를 지원하는 시스템을 구현하는데 많은 제약조건이 있었다.
이러한 제약 조건들을 극복하는 시스템의 필요성은 갈수록 늘어가고 수요 또한 증가할 것으로 예상된다. 또한, 사업성을 고려할 때 기존 시스템과의 호환성을 고려한 성능증대 방법들이 절실히 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은 스마트 안테나 시스템에서 전송 대역을 복수의 부대역들로 구분하고, 상기 구분된 각 부대역별로 빔 성형 계수를 산출하여 빔 성형을 수행하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치 및 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 목적은 스마트 안테나 시스템에서 전송 대역을 복수의 부대역들로 구분하고, 상기 구분된 각 부대역 내의 주파수 빈에 해당하는 신호를 동작 모드에 따라 순차적 또는 재배열함으로써 빔 성형 계수를 산출하여 빔 성형을 수행하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는; 복수 개의 안테나를 이용하여 안테나 어레이를 구성하고, 상기 각 안테나 경로로 입력된 신호에 대해 가중치를 부여하여 빔 성형하는 스마트 안테나 시스템에서, 상기 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치에 있어서, 상기 각 안테나로 수신된 신호를 고속 푸리에 변환하는 복수의 고속 푸리에 변환기들; 상기 각 고속 푸리에 변환기에서 출력된 주파수 영역의 신호를 복수의 부대역들로 구분하고, 상기 각 부대역별 빔 성형 가중치를 산출하는 복수의 부대역 어레이 처리부들; 상기 각 부대역별 주파수 영역의 신호를 해당 부대역에 대해 산출된 빔 성형 가중치와 곱하는 복수의 곱셈기들; 및 상기 복수의 곱셈기들로부터 출력된 가중치 반영 신호를 하나의 전체 대역으로 다중화하는 부대역 다중화기;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 장치는, 상기 각 안테나로 수신된 신호에 대한 동기를 검출하는 복수의 전처리부들;을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 부대역 어레이 처리부는, 상기 부대역 어레이 처리부로 입력되는 각 부대역별 신호를 각 주파수 빈별로 입력받고, 상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 기설정된 모드에 따라 재배열하는 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부; 각 주파수 빈 별 트레이닝 데이터를 생성하여 상기 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부로 제공하는 트레이닝 데이터 생성부; 및 상기 트레이닝 시퀀스 배열부로부터 재배열되어 출력되는 신호로부터 소정의 방식에 의해 각 부대역별 가중치를 산출하여 출력하는 부대역 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는, 상기 각 주파수 빈의 순서에 따라 순차적으로 배열시키는 순차적 인덱스 모드인 것을 특징으로 한다.
상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는, 상기 각 주파수 빈을 파일럿 주파수를 중심으로 호핑하여 배열시키는 호핑 인덱스 모드인 것을 특징으로 한다.
상기 부대역 처리부에서 부대역별 가중치를 산출하는 방법은, SMI, LMS 및 RLS 중에서 선택된 어느 하나의 방법인 것을 특징으로 한다.
상기 부대역 처리부는, 첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기 부대역 처리부는, 상기 첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 산출된 가중치 벡터를 초기치로 사용하여, 상기 첫 번째 트레이닝 데이터 및 두 번째 트레이닝 데이터의 합을 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 복수 개의 안테나를 이용하여 안테나 어레이를 구성하고, 상기 각 안테나 경로로 입력된 신호에 대해 가중치를 부여하여 빔 성형하는 스마트 안테나 시스템에서, 상기 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법에 있어서, 상기 각 안테나로 수신된 신호를 상기 각 안테나 신호별로 고속 푸리에 변환하는 단계; 상기 각 고속 푸리에 변환된 주파수 영역의 신호를 복수의 부대역들로 구분하는 단계; 상기 각 부대역들로 구분된 신호로부터 상기 각 부대역별 빔 성형 가중치를 산출하는 단계; 상기 각 부대역별 주파수 영역의 신호를 해당 부대역에 대해 산출된 상기 빔 성형 가중치와 곱하는 단계; 상기 빔 성형 가중치와 곱하여진 각 부대역별 신호를 하나의 전체 대역으로 다중화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 방법은, 상기 각 안테나로 수신된 신호에 대한 동기를 검출하는 전처리 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 각 부대역별 빔 성형 가중치를 산출하는 단계는, 상기 부대역 어레이 처리부로 입력되는 각 부대역별 신호를 각 주파수 빈별로 입력받고, 상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 기설정된 모드에 따라 재배열하는 단계; 상기 재배열되어 출력되는 신호로부터 소정의 방식에 의해 각 부대역별 가중치를 산출하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는, 상기 각 주파수 빈의 순서에 따라 순차적으로 배열시키는 순차적 인덱스 모드인 것을 특징으로 한다.
상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는, 상기 각 주파수 빈을 파일럿 주파수를 중심으로 호핑하여 배열시키는 호핑 인덱스 모드인 것을 특징으로 한다.
상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은, SMI, LMS 및 RLS 중에서 선택된 어느 하나의 방법인 것을 특징으로 한다.
상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은, 첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은, 상기 첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 산출된 가중치 벡터를 초기치로 사용하여, 상기 첫 번째 트레이닝 데이터 및 두 번째 트레이닝 데이터의 합을 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은, P 매트릭스를 단위 매트릭스로 초기화하는 단계; 기설정된 동작 모드에 따라 입력 신호를 재배열하는 단계; 상기 P 매트릭스에 의해 칼만 이득 값을 산출하는 단계; 에러 추정 값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 에러 추정 값을 반영하여 가중치 값을 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가중치 값을 갱신하는 단계 이후에, 상기 P 매트릭스 값을 갱신하는 단계; 수렴된 가중치 벡터를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 가중치 벡터로 데이터를 복조하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가중치 값의 갱신은 부대역의 마지막 주파수 빈 값에 도달할 때까지 반복하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명은 차세대 무선 LAN 시스템의 성능 향상을 위한 스마트 안테나 적용 구조에 관한 것이다. 이때, 스마트 안테나 프로세싱 구조로 빔 성형 방식이 고려되며, 본 발명에서는 넓은 신호 대역을 복수의 부대역(subband)들로 나누어 빔 성형 계수를 구하는 방법인 부대역 RLS(Subband RLS(recursive least-squares))(이하, 'S-RLS'라 한다.) 방식을 제안한다.
본 발명은 무선 LAN에 적용 가능한 스마트 안테나 프로세싱에 관한 것이다. 기존 무선 LAN 시스템은 파워와 주파수 대역의 제약 때문에 차세대 고속 통신 응용분야인 멀티미디어 지원이 용이하지 않고, 또한 2.4 GHz ISM 및 5 GHz UNII 주파수 대역의 심한 신호 간섭은 기존 시스템의 성능을 저하시킨다. 이러한 여러 가지 문제점들을 해결해줄 방법으로 기존 무선 LAN 표준과 호환성이 있는 스마트 안테나 프로세싱 방법을 제안한다. 제안된 빔 성형 방법은 채널 용량 증대와 간섭 효과를 감쇄할 수 있어 고속 서비스 영역을 확장할 수 있고 전파의 송신 및 수신 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명에서 제안하는 방법은 기존 무선 LAN 시스템과의 호환성을 고려한 방법으로서 네트워크의 진화 관점에서도 이음새 없는(seamless) 방법이고, 실시간 처리에 적합한 스마트 안테나 구조이다. 즉, 본 발명에서는 상술한 스마트 안테나 프로세싱의 장점을 시스템 구현시 사용할 수 있는 계산량이 적고 우수한 성능을 보이며 또한 실시간 처리에 적합한 S-RLS 빔 성형 방식 스마트 안테나 구조를 제안한다.
본 발명에서 제안하는 S-RLS 방식은 입력 신호와 트레이닝 신호의 특성을 이용하여 빔 성형 해를 구하는 것이다. 따라서, 먼저 도 2 및 도 3을 참조하여 전송 프레임의 주파수 및 시간 영역에서의 구조를 설명하기로 한다.
본 발명에서는 빔 성형 가중치 벡터를 구하기 위해 사용되는 수신 데이터와 트레이닝 시퀀스의 예로 도 2에 되된 바와 같은 IEEE 802.11a 무선 LAN 표준의 프레임 구조를 이용한다.
상기 도 1에 도시된 표준 프레임 구조는 16μs(micro second)의 프리앰블 부 분과 제어 목적으로 쓰이는 시그널(SIGNAL) 그리고 데이터(DATA) 부분으로 이루어져 있다.
또한, 상기 프리앰블 부분은 8μs(micro second)의 짧은 프리앰블(short preamble)과 8μs(micro second)의 긴 프리앰블(long preamble)(200)로 구성되어 있다. 상기 두 프리앰블 중 짧은 프리앰블은 주파수 서브캐리어(subcarrier)에 영(zero) 에너지의 경우가 많아 트레이닝 데이터로는 부적합하다. 따라서, 상기 도 2에 도시된 T1(201) 과 T2(202)에 해당하는 긴 프리앰블 데이터를 트레이닝 시퀀스로 사용한다. 한편, 상기 도 2의 프레임에 해당되는 주파수 영역의 구조는 도 3과 같다.
상기 도 3을 참조하면, 주파수 영역에서의 프레임 데이터는 64-포인트(point) FFT의 결과이고, 프레임 번호 2와 3에 해당되는 부분이 프레임 구조상 상기 도 2에서의 긴 프리앰블 T1(201)과 T2(202)에 해당되는 부분이다. 이때, L1은 T1에 해당하는 긴 프리앰블 주파수 대역 데이터이고, L2는 T2에 해당하는 긴 프리앰블 주파수 대역 데이터이다.
이때, 본 발명에 따라 전체 대역으로부터 복수의 부대역(subband)(301, 302, 303, 304)들로 구분되는 각 부분 주파수 대역(즉, 부대역)은 각 파일럿(pilot) 심볼의 위치에(주파수 빈 번호(bin number) -21, -7, 7, 21) 대칭하여 네 개의 등간격으로 분할될 수 있으며 각 분할 주파수 대역(즉, 부대역)(301, 302, 303, 304)은 13개의 서브 캐리어(subcarrier) 주파수로 이루어져 있다. 즉, 본 발명에서 제안하는 방법은 전체 신호 대역을 복수의 부대역(subband)로 나누고, 상기 주파수 영역 에서의 부대역(subband)의 정보와 L1과 L2의 주파수 영역의 트레이닝 데이터를 사용하여 각 부대역별로 빔 성형 가중치 벡터값을 구하는 것이다.
한편, 일반적인 RLS방식은 시간 영역 신호를 이용하게 되나, 본 발명에 따라 제안되는 S-RLS 방식에서는 각 부대역(subband) 내의 주파수 빈(bin)에 해당하는 신호를 순차적으로(sequentially) 또는 재배열하여 빔 성형 계수를 구한다. 후술하는 설명에서는 설명을 용이하게 하기 위하여 무선 LAN 표준의 프레임 구조에 따라 전체 대역을 4개의 부대역으로 나누어 각 부대역별로 빔 성형 계수를 구하는 방법을 예로 들었다.
이하, 도 4 내지 도 6을 참조하여 본 발명에서 제안하는 S-RLS 방식의 스마트 안테나의 구조와 동작을 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 S-RLS 스마트 안테나 시스템의 수신기 구조를 나타낸 도면이다.
상기 도 4를 참조하면, i-번째 안테나(401)를 통해 수신된 데이터 Xi는 전처리부(402)를 통해 동기화, 주파수 오프셋(offset) 보상과 같은 전처리(pre-processing) 작업을 수행한 후에 FFT부(403)에서 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; 이하, 'FFT'라 한다)을 수행한다. 상기 FFT 처리 후 출력 신호
Figure 112006062747747-pat00017
의 첨자 i는 부대역 번호(subband number)를, 첨자 j는 안테나 번호를 의미한다.
상기
Figure 112006062747747-pat00018
는 후술할 도 5에 도시된 바와 같이 요소인
Figure 112006062747747-pat00019
로 이루어져 있고, 전체 v개의 요소로 이루어져 있다. 이때, 각 요소의 첨자 i는 부대역 번호(subband number)를 의미하고, j는 안테나 번호를 의미하며, k는 주파수 빈 번호(bin number)이다.
각 안테나 i당 FFT 처리한 후의 주파수 대역의 데이터는 L개의 부대역으로 나누어지고, 상기 각 FFT별 출력 신호는 (
Figure 112006062747747-pat00020
, ...,
Figure 112006062747747-pat00021
, ...,
Figure 112006062747747-pat00022
)와 같이 표현될 수 있다.
한편, 상기 각 부대역 당 v개의 주파수 빈(bin)들로 이루어진 데이터들은 재배열된 후, 제p 부대역 어레이 처리부(404)의 입력 신호가 된다. 이때, 상기 제p 부대역 어레이 처리부(404)의 입력 신호는
Figure 112006062747747-pat00023
,
Figure 112006062747747-pat00024
, ...,
Figure 112006062747747-pat00025
과 같이 표현될 수 있다.
이하, 상기 제p 부대역 어레이 처리부(404)의 세부적인 구조 및 동작을 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 제p 부대역 어레이 처리부(404)의 세부 구조를 나타낸 도면이다.
상기 제p 부대역 어레이 처리부(404)의 입력 신호
Figure 112006062747747-pat00026
의 요소인
Figure 112006062747747-pat00027
의 첨자 p는 부대역 번호를 의미하고, j는 안테나 번호를 의미하며, k는 주파수 빈(bin) 번호이다. 또한,
Figure 112006062747747-pat00028
는 v개의 주파수 빈(bin)들(501)로 이루어 져 있다). 이때, 상기 각 요소들은 각 주파수 빈(bin)별로 재배열되어
Figure 112006062747747-pat00029
(502)가 된다.
상기 각 주파수 빈(bin)별로 재배열된 상기
Figure 112006062747747-pat00030
는 전체 길이가 안테나 수 M이고 그 요소들은 Up ,1, Up ,2, ..., Up ,M 와 같이 표현될 수 있다. 이때, 상기 첨자 p는 부대역 번호를 의미한다. 이와 같이 상기 각 주파수 빈(bin)별로 재배열된 상기
Figure 112006062747747-pat00031
는 톤(tone) 및 트레이닝 시퀀스 배열부(503)로 입력된다.
상기 톤(Tone) 및 트레이닝 시퀀스 배열부(503)의 동작 구조는 다음과 같다. 상기 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부(304)의 입력 신호는 주파수 빈 k당 M개의 요소들로 이루어진
Figure 112006062747747-pat00032
이고, 전체 요소의 길이는 M×v개의 요소로 이루어져 있다.
또 다른 하나의 입력 신호는 트레이닝 데이터 생성부(504)로부터 제공되는 트레이닝 데이터이고, 상기 트레이닝 데이터는 부대역 p당
Figure 112006062747747-pat00033
v개의 요소로 이루어져 있다.
상기 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부(503)의 동작은 두 가지 동작 모드에 따라 순차적 인덱스(sequential index) 또는 호핑 인덱스(hopping index)로 재배열된 뒤 출력된다. 상기 순차적 인덱스(Sequential index) 동작 모드는 순차적으로 들어온 입력 신호를 배열하여 출력하는 방법이다. 다른 동작 모드인 호핑 인덱 스(hopping index) 동작 모드는 들어온 입력신호를
Figure 112006062747747-pat00034
로 재배열하여 출력한다. 이와 같이 각 동작 모드에 따라 출력된 신호는 제p 부대역 RLS 처리부(505)의 입력 신호가 된다.
상기 제p 부대역 RLS 처리부(505)에서는 도 6에 도시된 바와 같은 세부적인 처리 절차를 거치게 된다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 부대역 RLS 처리부에서의 세부 처리 절차를 나타낸 흐름도이다.
즉, 제p S-RLS의 처리 절차는 다음과 같다.
단계 1)(S601)
P 매트릭스(matrix)를 단위 매트릭스로 초기화하고 반복 횟수(iteration number) n을 1로 정한다. 이때, 가중치 벡터
Figure 112006062747747-pat00035
의 초기값은 영(zero) 혹은 트레이닝 데이터 L1의 수렴값을 사용한다.
상기 L1 트레이닝 데이터를 이용하여 가중치 벡터(weighting vector)를 갱신(update)하고 (L1+L2) 데이터를 사용해 순차적으로 가중치 벡터를 갱신할 때, 가중치 벡터
Figure 112006062747747-pat00036
의 초기값을 긴 트레이닝 시퀀스 L1을 이용하여 얻어진 수렴 값을 사용함으로서 빠른 수렴효과를 기대할 수 있다.
단계 2)(S602)
동작 모드에 따라 순차적(sequential) 인덱스 또는 호핑(hoping) 인덱스로 재배열된 입력 신호를 사용한다. 동작 모드 순차적 인덱스의 입력 신호 및 호핑 인덱스 모드의 입력 신호는 상기 도 5의 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부(503)의 출력 신호와 같다.
상기 동작 모드 호핑 인덱스와 같이 재배열된 입력 신호를 사용함으로써 파일럿 심볼(pilot symbol_의 위치에서 수렴된 해를 구할 수 있고, 이 심볼을 사용하여 채널 변화를 추정할 수 있는 장점이 있다.
단계 3)(S603)
반복 횟수 n을 증가시킨다. : n=n+1
단계 4)(S604)
칼만(Kalman) 이득 값을 구한다. 상기 칼만 이득 값은 하기 <수학식 14>와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112006062747747-pat00037
단계 5)(S605)
에러 추정 값을 구한다. 상기 에러 추정 값은 하기 <수학식 15>와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112006062747747-pat00038
단계 6)(S606)
계산되어진 가중치(weight) 값을 하기 <수학식 16>과 같이 갱신한다.
Figure 112006062747747-pat00039
단계 7)(S607)
P 매트릭스 값을 하기 <수학식 17>과 같이 갱신한다.
Figure 112006062747747-pat00040
단계 8)(S608)
반복 횟수(Iteration number) n이 부대역(subband)의 마지막 값 v에 도달하면 반복을 끝내고, 그렇지 않으면 상술한 단계 3을 반복하여 수행한다.
단계 9)(S609)
수렴된 가중치 벡터
Figure 112006062747747-pat00041
를 계산하고, 상기 계산된 가중치 벡터로 데이터를 복조한다.
이와 같이 상기 각 부대역 RLS 처리 후 얻어진 가중치 벡터는 제p 부대역 어레이 처리부(404)의 입력 신호
Figure 112006062747747-pat00042
와 곱셈기(405)를 통해 각각 곱해지고 합산기(406)에서 합산된 뒤 부대역 다중화기(subband to oneband multiplexer; 407)의 입력 신호가 된다.
상기 부대역 다중화기(407)의 입력 신호는 (
Figure 112006062747747-pat00043
)와 같이 표현될 수 있다. 이때, 상기 입력 신호의 각 요소
Figure 112006062747747-pat00044
는 제p 부대역의 출력으로 v개의 주파수 빈(bin)들로 이루어져 있다. 한편, 상기 부대역 다중화기(407)의 출력 신호는 v×L개의 크기로 이루어진다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 부대역 RLS로 산출된 가중치 벡터의 빔 패턴을 나타낸 도면이다.
상기 도 7을 참조하면, 두 사용자(two user)의 간섭 시그널이 각각 35도(degree) 및 135도(degree)로 입사되고, 원하는 시그널은 70도(degree)로 입사되었을때의 빔 패턴(Beam pattern)을 알 수 있다. 한편, 상기 도 7에서 사용된 안테 나의 수는 네 개이고, 어레이 방식은 등간격 선형 배열(uniform linear array)이다.
상기 도 7에 도시된 바와 같이 빔(Beam)이 원하는 방향으로 피크(peak)가 형성되어 있고, 간섭 시그널 방향으로는 널(Null)이 형성되는 것을 알 수 있다. 이때, 상기 도 7은 4개의 부대역 빔 패턴(subband beam pattern)을 동시에 그린 것이다.
상기 도시된 예에서와 같이 제안된 방법은 간섭 시그널이 있는 상황에서도 원하는 신호 방향으로는 강한 파워가 전달되고, 간섭 신호 방향으로는 널(Null)을 형성함으로써 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 이점이 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 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 발명에서 제안하는 부대역 RLS 방식의 스마트 안테나 방법은 처리할 주파수 영역을 파일럿 심볼에 대하여 대칭적으로 균등하게 나누어 사용하므로, 하드웨어 연산량이 전체 주파수 밴드를 사용할 때보다 적고, 각 부대역별로 순차적인 연산이 가능하도록 설계할 경우 하드웨어를 공유할 수 있는 이점이 있다.
또한, 하나의 주파수 밴드에 하나의 가중치 해를 적용시키는 방법보다 채널 보상에 이득이 있고, 수렴된 해가 파일럿 심볼에서 구해지므로, 무선 채널 변화시 적응적으로(adaptively) 채널을 갱신할 수 있는 이점이 있다.
아울러, 다른 대표적인 빔 성형 방법인 SMI 방법은 반드시 공분산 행렬( covariance matrix)의 역행렬(inversion) 해가 존재해야 하고, 존재하지 않을 경우 시스템이 불안정해지고 오동작률이 커지나, 제안된 방법은 역행렬(inversion)을 산출하지 않고 해를 구함으로써 시스템 구현시 장점이 있다.

Claims (19)

  1. 복수 개의 안테나를 이용하여 안테나 어레이를 구성하고, 상기 각 안테나 경로로 입력된 신호에 대해 가중치를 부여하여 빔 성형하는 스마트 안테나 시스템에서, 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치에 있어서,
    상기 각 안테나로 수신된 신호를 고속 푸리에 변환하는 복수의 고속 푸리에 변환기들;
    상기 각 고속 푸리에 변환기에서 출력된 주파수 영역의 신호를 복수의 부대역들로 구분하고, 상기 각 부대역별 빔 성형 가중치를 산출하는 복수의 부대역 어레이 처리부들;
    상기 각 부대역별 주파수 영역의 신호를 해당 부대역에 대해 산출된 빔 성형 가중치와 곱하는 복수의 곱셈기들; 및
    상기 복수의 곱셈기들로부터 출력된 가중치 반영 신호를 하나의 전체 대역으로 다중화하는 부대역 다중화기를 포함하고,
    상기 부대역 어레이 처리부는,
    상기 부대역 어레이 처리부로 입력되는 각 부대역별 신호를 각 주파수 빈별로 입력받고, 상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 기설정된 모드에 따라 재배열하는 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부;
    각 주파수 빈 별 트레이닝 데이터를 생성하여 상기 톤 및 트레이닝 시퀀스 배열부로 제공하는 트레이닝 데이터 생성부; 및
    상기 트레이닝 시퀀스 배열부로부터 재배열되어 출력되는 신호로부터 소정의 방식에 의해 각 부대역별 가중치를 산출하여 출력하는 부대역 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 장치는,
    상기 각 안테나로 수신된 신호에 대한 동기를 검출하는 복수의 전처리부들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는,
    상기 각 주파수 빈의 순서에 따라 순차적으로 배열시키는 순차적 인덱스 모드인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는,
    상기 각 주파수 빈을 파일럿 주파수를 중심으로 호핑하여 배열시키는 호핑 인덱스 모드인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 부대역 처리부에서 부대역별 가중치를 산출하는 방법은,
    SMI, LMS 및 RLS 중에서 선택된 어느 하나의 방법인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 부대역 처리부는,
    첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 부대역 처리부는,
    상기 첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 산출된 가중치 벡터를 초기치로 사용하여, 상기 첫 번째 트레이닝 데이터 및 두 번째 트레이닝 데이터의 합을 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 장치.
  9. 복수 개의 안테나를 이용하여 안테나 어레이를 구성하고, 상기 각 안테나 경로로 입력된 신호에 대해 가중치를 부여하여 빔 성형하는 스마트 안테나 시스템에서, 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법에 있어서,
    상기 각 안테나로 수신된 신호를 상기 각 안테나 신호별로 고속 푸리에 변환하는 단계;
    상기 각 고속 푸리에 변환된 주파수 영역의 신호를 복수의 부대역들로 구분하는 단계;
    상기 각 부대역들로 구분된 신호로부터 상기 각 부대역별 빔 성형 가중치를 산출하는 단계;
    상기 각 부대역별 주파수 영역의 신호를 해당 부대역에 대해 산출된 상기 빔 성형 가중치와 곱하는 단계;
    상기 빔 성형 가중치와 곱하여진 각 부대역별 신호를 하나의 전체 대역으로 다중화하는 단계를 포함하고,
    상기 각 부대역별 빔 성형 가중치를 산출하는 단계는,
    상기 부대역 어레이 처리부로 입력되는 각 부대역별 신호를 각 주파수 빈별로 입력받고, 상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 기설정된 모드에 따라 재배열하는 단계;
    상기 재배열되어 출력되는 신호로부터 소정의 방식에 의해 각 부대역별 가중치를 산출하여 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 각 안테나로 수신된 신호에 대한 동기를 검출하는 전처리 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  11. 삭제
  12. 제9항에 있어서,
    상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는,
    상기 각 주파수 빈의 순서에 따라 순차적으로 배열시키는 순차적 인덱스 모드인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 각 주파수 빈별로 입력된 신호를 재배열하는 모드는,
    상기 각 주파수 빈을 파일럿 주파수를 중심으로 호핑하여 배열시키는 호핑 인덱스 모드인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은,
    SMI, LMS 및 RLS 중에서 선택된 어느 하나의 방법인 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은,
    첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은,
    상기 첫 번째 트레이닝 데이터를 이용하여 산출된 가중치 벡터를 초기치로 사용하여, 상기 첫 번째 트레이닝 데이터 및 두 번째 트레이닝 데이터의 합을 이용하여 가중치 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  17. 제9항에 있어서,
    상기 부대역별 가중치를 산출하는 방법은,
    P 매트릭스를 단위 매트릭스로 초기화하는 단계;
    기설정된 동작 모드에 따라 입력 신호를 재배열하는 단계;
    상기 P 매트릭스에 의해 칼만 이득 값을 산출하는 단계;
    에러 추정 값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 에러 추정 값을 반영하여 가중치 값을 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 가중치 값을 갱신하는 단계 이후에,
    상기 P 매트릭스 값을 갱신하는 단계;
    수렴된 가중치 벡터를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 가중치 벡터로 데이터를 복조하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 가중치 값의 갱신은 부대역의 마지막 주파수 빈 값에 도달할 때까지 반복하여 수행하는 것을 특징으로 하는 스마트 안테나 시스템에서 빔 성형에 의해 데이터를 수신하는 방법.
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