KR101347127B1 - 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 송신기 식별 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법은, 송신기를 식별하는 식별자 시퀀스가 삽입된 방송 신호를 수신하는 단계; 상기 수신한 방송 신호를 카사미 시퀀스(Kasami sequence)의 복수의 기본 코드 시퀀스와 순차적으로 상관(correlation)을 수행하는 단계; 및 상기 상관을 수행한 결과를 이용하여 상기 송신기를 식별하는 단계를 포함하되, 상기 카사미 시퀀스는, 제1 기본 코드 시퀀스, 제2 기본 코드 시퀀스 및 제3 기본 코드 시퀀스를 이용하여 생성된 것이고, 상기 상관을 수행하는 단계는, 상기 수신한 방송 신호를 상기 제1 기본 코드 시퀀스의 안티포덜(antipodal) 시퀀스와 곱한 후, 상기 제2 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터를 거쳐 상기 제3 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터를 통해 전달한다.

Description

디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR IDENTIFYING TRANSMITTER IN DIGITAL BROADCASTING SYSTEM}
본 발명은 송신기 식별 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 TV(Digital TV: 이하 'DTV'라고 함.) 송신기는 방송 사업자와 소비자 에게 제공되기 때문에 최근 DTV 방송의 발전과 함께 DTV 송신기들의 수는 새로운 방향으로 증가하고 있다. 이는 송신기 식별이 분산된 송신을 위한 ATSC 동기화 규격(ATSC synchronization standard)에서 중요한 특징으로 연구되어지고 있는 이유이다. 이러한 송신기 식별을 통해 방송 권한을 가진자 또는 운영자들은 간섭이 발생하는 곳(source)이나 어떤 특정 지역에서 불법적으로 운용되는 송신기를 식별할 수 있다.
U.S. Pat. Nos. 7,202,914(issued Apr.10, 2007 to Yiyan Wu et al) 및 7,307,666(issued Dec. 11, 2007 to Yiyan Wu et al)에는 송신기 식별 시스템에 관한 내용이 기재되어 있다. 그러나 앞서 말한 참조 특허에서는 식별기의 하드웨어 복잡도와 계산 복잡도 측면에서 더 효율적으로 TxID 시퀀스를 식별하기 위한 방법을 제공하고 있지 않다.
반면, U.S pat. Nos. 6,075,823(issued Jun. 13, 2000 to Hideki Sonoda); 6,128,337(issued Oct. 3, 2000 to Schipper et al); 6,304,299(issued Oct. 16, 2001 to Frey et al) 및 6,437,832(issued Aug. 20, to Orabb et al)에는 멀티패스 간섭을 완화시키는 다양한 방법이 기재되어 있다. 전술한 참조 특허에서는 송신된 DTV 신호들로부터 잡음을 제거하기 위해서 송신된 테스트 신호와 필터 구조를 사용한다. 하지만, 알려지지 않은 타이밍 오프셋을 완화하는 방법, 동기화 문제를 해결하는 방법, 효율적인 결합 방법에 대해서는 언급하고 있지 않다. 상기 기존의 연구에서는 네트워크를 조정하고, 수신기에 설치될 복잡한 필터링 회로를 필요로 하지만, 이는 비용적인 측면에서 효율적이지 않다.
따라서 본 발명에서는 효율적인 하드웨어 구현(implementation)과 기존의 방법과 대비해서 적은 계산 복잡도를 제공하는 식별기를 사용하여 워터마크(watermark) 신호를 식별하는 송신기 식별 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 발명에서는 멀티패스 시나리오가 최악일 경우에도 DTV 수신 품질을 크게 향상시킬 수 있는 피크 결합 방법을 사용하여 멀티패스 문제를 해결하는 송신기 식별 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 발명에서는 알려지지 않은 타이밍 오프셋을 완화시키기 위한 방법을 사용하는 송신기 식별 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법은, 송신기를 식별하는 식별자 시퀀스가 삽입된 방송 신호를 수신하는 단계; 상기 수신한 방송 신호를 카사미 시퀀스(Kasami sequence)의 복수의 기본 코드 시퀀스와 순차적으로 상관(correlation)을 수행하는 단계; 및 상기 상관을 수행한 결과를 이용하여 상기 송신기를 식별하는 단계를 포함하되, 상기 카사미 시퀀스는, 제1 기본 코드 시퀀스, 제2 기본 코드 시퀀스 및 제3 기본 코드 시퀀스를 이용하여 생성된 것이고, 상기 상관을 수행하는 단계는, 상기 수신한 방송 신호를 상기 제1 기본 코드 시퀀스의 안티포덜(antipodal) 시퀀스와 곱한 후, 상기 제2 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터를 거쳐 상기 제3 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터를 통해 전달한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치는, 송신기를 식별하는 식별자 시퀀스가 삽입된 방송 신호를 수신하는 수신부; 상기 수신한 방송 신호를 카사미 시퀀스(Kasami sequence)의 복수의 기본 코드 시퀀스와 순차적으로 상관(correlation)을 수행하는 상관부; 및 상기 상관을 수행한 결과를 이용하여 상기 송신기를 식별하는 결정부를 포함하되, 상기 카사미 시퀀스는, 제1 기본 코드 시퀀스, 제2 기본 코드 시퀀스 및 제3 기본 코드 시퀀스를 이용하여 생성된 것이고, 상기 상관부는, 상기 수신한 방송 신호를 상기 제1 기본 코드 시퀀스의 안티포덜(antipodal) 시퀀스와 곱하는 제1단계 처리부; 및 상기 제1단계 처리부의 결과를 상기 제2 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터로 필터링한 후, 상기 제3 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터로 필터링하는 제2단계 처리부를 포함한다.
따라서 본 발명에 의하면, 송신기 식별에 있어서 효율적인 하드웨어 구현(implementation)과 기존의 방법과 대비해서 적은 계산 복잡도를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 피크 결합 방법을 사용하여 멀티패스 시나리오가 최악일 경우에도 DTV 수신 품질을 크게 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 알려지지 않은 타이밍 오프셋을 완화시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 송신기 식별 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 송신기 식별 장치의 블록 구성도이다.
도 3은 최적화 정합 필터와 본 발명에 따른 3단계 식별 방법의 하드웨어 복잡도를 비교하는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 송신기 식별 장치의 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 송신기 식별 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 극성 변조된 TxID 시퀀스(a)와 극성 변조된 TxID 시퀀스로부터의 상관 함수(b)를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 피크 결합기의 블록 구성도이다.
도 8은 이론적인 분석(theoretical analysis), 최적화 정합 필터(optimal matched filter) 및 3-단계 복조기(3-stage demodulator)에 대한 식별 에러율 비교 그래프이다.
도 9는 멀티패스 수에 따른 식별 에러율 비교 그래프이다.
도 10은 본 발명에 따른 피크 결합기를 사용한 경우의 식별 에러율 비교 그래프이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성 요소를 가리키는 것으로 사용된다.
본 발명은 미지의 타이밍 오프셋이 존재하는 환경에서 ATSC DTV를 위한 효율적인 송신기 식별 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 낮은 SNR로 로버스트한(robust) 데이터 스트림을 송신하고 DTV 네트워크를 위한 분산 전송을 제어하는데 사용되는 DTV 방송 애플리케이션에서 송신기를 식별하기 위한 송신기 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 TV(Digital TV) 송신기(transmitter)는 송신기 자신의 식별자(Transmitter Identification : TxID)를 DTV 신호에 삽입하여 송신한다. 이때, 식별자(TxID)는 의사 랜덤 시퀀스(pseudo-random sequence)의 형태로 삽입된다(embedded). 다시 말하면, 식별자(TxID)는 의사 랜덤 시퀀스의 패밀리 셋(a set of family)에서 선택되어, 각 DTV 신호에 삽입된다. 의사 랜덤 시퀀스는, 예를 들면 카사미(Kasami) 시퀀스일 수 있다.
i번째 송신기에 대해서, 의사 랜덤 시퀀스 xi(n)을 삽입하기 전의 DTV 신호를 si(n)이라고 하고, 삽입한 후의 신호를 s' i(n)이라고 가정하면, 의사 랜덤 시퀀스 xi(n)을 삽입한 후의 신호 s' i(n)은 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00001
여기서, β는 TxID 시퀀스의 삽입 레벨(embedding level)을 제어하는 이득 계수(gain coefficient)를 나타내는 것으로, 시스템 파라미터에 따라 송신기마다 다를 수 있다.
이와 같이 송신기에서 전송된 신호는 채널 hi를 통해 수신기에 수신된다. 이때, 수신된 신호는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00002
여기서, x" i는 수신기에서 수신된 워터마크(watermark) 신호를 말하며, wi(n)은 i번째 송신기에 대한 잡음(noise)을 나타낸다.
의사 랜덤 시퀀스의 패밀리(family), 예를 들면 카사미(Kasami) 시퀀스의 라지 셋(large set)이 M개의 서로 다른 시퀀스를 포함한다면, 수신기는 수신된 신호에서 식별자 시퀀스 즉, x" i를 검출하기 위해 라이브러리(library) 안에 있는 모든 로컬(local) 의사 랜덤 시퀀스와 상관(correlation)시켜야 한다.
그리하여, 모든 상관(correlation) 중에서 가장 큰 상관 피크(correlation peak)를 기초로 식별자 시퀀스를 결정(decision)한다. 이는 식별자 시퀀스의 패밀리(family)가 충분히 큰 경우에 송신기 식별자를 검출하기 위해 많은 수의 상관기(correlator)가 필요하므로 구현 복잡도(implementation complexity)가 상당히 높아지는 것을 의미한다.
최적화 정합 필터(Optimal Matched Filter)를 사용하는 경우, 상관 검출기(correlation detector)의 개수를 M이라고 하면, 대응되는 하드웨어의 복잡도(hardware complexity)는 O(M)이 된다. 반면, 곱셈 요건(multiplication requirement) 측면에서의 계산 복잡도(computational complexity)는 수학식 3과 같다.
Figure 112010021353818-pat00003
여기서, M은 코드 셋(code set)의 크기(size)를 말하고, n은 카사미 시퀀스의 차수(degree)를 말한다.
도 1 및 도 2에 따른 본 발명의 송신기 식별 방법은 하드웨어 복잡도와 계산 복잡도가 상당히 줄어들어도, 기존의 최적화 정합 필터(optimal matched filter)를 사용하는 경우와 거의 비슷한 성능을 제공한다.
카사미 시퀀스의 라지 셋(large set)이 3개의 기본적인 코드(elementary code) 시퀀스의 배타적-OR(exclusive OR)의 결과인 것은 잘 알려져 있다. 우선, 이 3개의 시퀀스를 제1 기본 코드 시퀀스 u, 제2 기본 코드 시퀀스 C(u") 및 제3 기본 코드 시퀀스 S(u')라고 정의하면, u와 u'는 이진 m-시퀀스의 프리퍼드 페어(preferred pair)를 형성하고, S(u') 및 C(u")는 다음 수학식 4 및 수학식 5와 같이 정의된다.
Figure 112010021353818-pat00004
Figure 112010021353818-pat00005
수학식 4 및 수학식 5에서, 0L은 L만큼의 길이를 가지고 모든 원소가 0인 시퀀스를 나타낸다. ∪는 합집합(union of sets)을 나타낸다. 그리고 c=[c0,c1,...,cL1]은 u"의 2n/2+1번 반복을 나타내고, 여기서 u"는 L1=2n/2-1의 주기(period)를 가진다.
TxID 시퀀스를 결정하기 위해서, 즉 어떠한 시퀀스가 삽입되었는지 결정하기 위해서는 수신된 신호에서 S(u') 및 C(u")에 해당하는 성분을 찾아야 한다. 따라서 본 발명에 따른 송신기 식별 방법에서, 삽입된 식별자 시퀀스를 결정하기 위해 3개의 기본적인 코드 시퀀스는 수신된 시퀀스와 순차적으로(sequentially) 상관(correlation)된다.
이하, 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1은 송신기 식별 장치를 도시한 도면으로, 송신기 식별장치는 수신부(101), 상관부(107) 및 결정부(112)를 포함한다.
수신부(101)는 송신기를 식별하는 식별자 시퀀스가 삽입된 방송신호를 수신한다. 바람직하게는, 수신부(101)는 RF 프론트 엔드(RF front end:102), A/D 컨버터(A/D converter:104) 및 동기화부(Synchronization unit:106)를 포함할 수 있다.
RF 프론트 엔드(RF front end:102)가 송신기로부터 송신된 신호를 수신하면, A/D 컨버터(A/D converter:104)는 수신된 신호를 아날로그에서 디지털로 변환하고, 동기화부(Synchronization unit:106)에서는 동기화 처리를 수행한다.
상관부(107)는 수신부에서 수신된 신호를 의사 랜덤 시퀀스(pseudo random sequence)의 복수의 기본 코드 시퀀스와 순차적으로 상관(correlation)을 수행한다. 예를 들면, 카사미 시퀀스는 전술한 바와 같이, 3개의 기본적인 코드 시퀀스의 배타적-OR(exclusive OR)의 결과인 것은 잘 알려져 있다. 따라서 본 발명에서는 수신된 신호를 카사미 시퀀스의 3개의 기본 코드 시퀀스와 순차적으로 상관을 수행한다. 상관부(107)는 제1단계 처리부(108) 및 제2단계 처리부(110)를 포함할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 후술한다.
제3단계 처리부(112)의 결정부는 상관부(107)에서 수행한 상관 결과를 이용하여 송신기를 식별한다.
이와 같이 송신기 식별장치는 제1단계 처리부(108), 제2단계 처리부(110) 및 제3단계 처리부(112)를 이용하여 수신부에서 수신된 신호에서 송신기의 식별자를 식별한다. 즉, 본 발명은 3단계(108,110,112)를 거쳐 송신기 식별자를 식별하고 복조하는 3단계 복조기(3 stage demodulator)에 관한 것이다. 여기서, 송신기 식별 장치는, 예를 들면 DTV 방송 수신기일 수 있다.
도 1을 참조하면, r=[r0,r1,...,rL-1]은 수신된 시퀀스 벡터를 나타내며, 오리지널(original) DTV 신호 및 잡음으로부터의 간섭(inteference)을 포함한다.
먼저, 제1단계 처리부(108)에서, 수신된 시퀀스 벡터 r은 기본 시퀀스(basic sequence)의 안티포덜(antipodal) 버전인 χ(u)와 곱해진다. 이는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00006
그 다음, 제2단계 처리부(110)에서, 벡터 y는 Sc=L1+1 개의 병렬(parallel) α-정합 필터(matched filter)로 전달되고, 각 α-정합 필터는 기본적인 코드 시퀀스 C(u")에 대응한다. j번째 α-정합 필터에서, 벡터 y는 각 성분마다(element-by-element) χ(cj)와 곱해지고, 그 결과 시퀀스는 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00007
그 다음, zj와 χ(Sm)(여기서, m=0,…,L)의 각 성분 사이의 상관을 평가하기 위해 zj는 u'에 대응되는 정합 필터를 통해 전달되며, 그 대응되는 출력은 μj,m으로 나타낸다. 더 나아가, 각 α-정합 필터는 μj,m(여기서, m=0,…,L) 중에서 로컬 최대치(local maximum)를 선택하고, μj파라미터 및 그와 관련된 변수 mj를 제3단계 처리부(112)로 전달한다.
제3단계 처리부(112)에서는, μj(여기서, j=0,…,L1) 중에서 글로벌 최대치(global maximum)가 결정된다. 식별자 시퀀스는 대응되는 배타적-OR 연산을 이용하여 변수 j 및 그와 관련된 mj에 따라 결정된다.
따라서 본 발명에 따른 송신기 식별자 식별 방법은 상당히 감소된 하드웨어 복잡도로, 송신기 식별자 시퀀스를 식별하고 복조하는 것이 가능하다. 전술한 바와 같이, 기존의 최적화 정합 필터의 복잡도가 O(M)이라면, 본 발명에 따른 식별 방법은 O(M1/3)의 하드웨어 복잡도로 구성되며, 계산 복잡도는 다음의 수학식 8과 같다.
Figure 112010021353818-pat00008
여기서, Sc는 α-정합 필터의 개수를 나타낸다.
예를 들어, n=16이면 기존의 최적화 정합 필터는 16,777,216 개의 정합 필터를 필요로 한다. 반면, 본 발명에 따른 식별 방법은 삽입된 동일한 식별자 시퀀스를 식별하기 위해 단지 256개의 정합 필터를 필요로 한다. 도 3은 최적화 정합 필터와 본 발명에 따른 3단계 식별 장치의 하드웨어 복잡도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따라 멀티패스를 고려한 송신기 식별 장치를 도시한 도면으로, 도 1에서 설명한 동일한 구성요소에 대한 설명은 생략하기로 한다. 송신기 식별장치는 수신부(201), 상관부(211) 및 결정부(216)를 포함한다.
수신부(101)는 RF 프론트 엔드(204), A/D 컨버터(206) 및 동기화부(208)에 더하여 채널추정부(202) 및 지연 선택부(210)를 더 포함할 수 있다. 이때, RF 프론트 엔드(204)와 채널추정부(202)는 그 순서를 변경할 수 있다.
지연 선택부(210)는 채널추정부(202)에서 추정한 채널 추정 정보(202)를 이용하여 지연 신호를 선택하여 각각의 멀티패스를 출력한다. 그 후, 각각의 멀티패스에 대해 도 1에서 설명한 1단계 및 2단계를 수행한다. 그리고 각 멀티패스에 대한 2 단계의 결과치에 가중치를 부여한 후, 동일한 j번째 성분끼리 합산하여 3단계를 수행한다(216). 3단계는 도 1에서 설명한 바와 같다.
도 4는 도 2와 달리 멀티패스(multipath)가 3단계 복조기 시작 부분(beginning)에서 결합(412)된 경우를 나타낸다. 이러한 경우에는 다른 멀티패스로부터 더 많은 간섭을 받게 되어 식별자를 식별하는 결정에 오류가 생기기 쉬울 수 있다.
도 5를 참조하면, 낮은 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio: 이하 'SNR')에서는 송신기와 수신기 사이에 타이밍 옵셋(timing offset)을 알지 못하기 때문에, 각 TxID 시퀀스의 시작점(starting point)을 알 수 없다. 그러므로 로컬(local) 신호와의 상관(correlation)을 위해 선택된, 수신된 각 TxID 시퀀스는 오리지널 시퀀스의 길이와 동일한 시간 영역(time domain) 시퀀스 기간(duration)을 가지게 되지만, 타이밍 옵셋을 알지 못한다. 결과적으로, 선택된 각 TxID 시퀀스는 인접(adjacent) TxID 시퀀스의 일 부분을 포함할 수 있다. 이때, 변조된 시퀀스와 변조되지 않은 시퀀스에 따라 결정 기준(decision criteria)에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 낮은 SNR에서 미지의 타이밍 옵셋(unknown timing offset)을 완화(alleviation)시키는 방법이 요구된다.
수학식 2에서 x"i는 수신기에서 수신된 워터마크 신호이다. 확실히, 낮은 SNR에서는 이 시퀀스가 식별을 위해 수신기에서 선택될 때, 타이밍 옵셋이 존재할 수 있다. 도 5를 참조하면, 수신된 TxID 시퀀스를 동기화시킨(502) 후에도 낮은 SNR에서는 타이밍 옵셋이 존재할 수 있다.
잡음의 효과를 완화시키기 위해, 동일한 시퀀스를 충분한 수만큼 선택하여(select:504), 모든 선택(selection)에 대해 평균을 구한다(506). 대수의 법칙(the law of large numbers)에 따르면, 충분한 수만큼 선택(selection)을 취하면, 원래의(original) 시퀀스와 거의 동일한 분포(distribution)를 가지는 시퀀스를 얻을 수 있다. TxID 시퀀스는 원래의 TxID 시퀀스 길이와 동일한 기간(duration)을 가지나, 미지의 타이밍 옵셋이 포함되어 선택된다. 그러므로 미지의 타이밍 옵셋이 포함되어 있는 다중 선택(multiple selections)에 대해 평균을 구하면 다음 수학식 9와 같다.
Figure 112010021353818-pat00009
여기서,
Figure 112013072962273-pat00010
은 수신기에서 선택된 TxID 시퀀스로서 미지의 타이밍 옵셋을 포함하고 있다. 각 송신기 식별자를 찾기 위해, 수신된 신호를 로컬 의사 랜덤 시퀀스와 상관시켜야 한다. 그러나 이 경우에는, 미지의 타이밍 옵셋의 효과를 용이하게 경감시키도록 주파수 영역(frequency domain) 상관을 수행한다. 따라서 N-point DFT를 수행하여(508) 수학식 10을 얻을 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00011
이 단계에서 식별자 시퀀스와 채널의 길이를 기초로 다음과 같이 가정한다. 시퀀스는 매우 길고, 채널 길이는 그 시퀀스 길이와 비교하여 충분히 짧기 때문에 선형 컨볼루션(linear convolution)은 회전 컨볼루션(circular convolution)으로 근사화할 수 있다. 그러므로 주파수 영역에서는 곱의 형태(product form)로 나타낼 수 있다. 이러한 가정을 기초로, 수학식 10은 다음 수학식 11과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00012
Figure 112010021353818-pat00013
을 로컬 신호
Figure 112010021353818-pat00014
과 상관시키면(510) 수학식 12와 같다. 여기서, Rj(n) 또한, 주파수 영역으로 표현된다.
Figure 112010021353818-pat00015
따라서 j=i인 경우 정규화된(normalized) 자기 상관(autocorrelation) 함수를 얻을 수 있다. 그러므로
Figure 112013072962273-pat00016
의 크기(magnitude)를 취하면(512), 교정되지 않은 타이밍 옵셋의 영향 없이 피크(peak)를 얻을 수 있고, 이 피크를 기초로 각 송신기를 식별하는 결정(decision)을 수행할 수 있다.
대부분의 경우 동기화(synchronization)를 달성할 수 없기 때문에 인접 TxID 시퀀스의 일부가 선택된다. 이 상황은 특히 인접 TxID 시퀀스로부터의 시퀀스가 의도한 TxID 시퀀스의 극성(polarity)과 반대의 극성을 가지는 경우, 상관 피크의 크기가 감소될 수 있다.
시퀀스가 완전하게 선택되면, 상관 피크의 첫번째 샘플은 k=0일 때 수학식 12로부터 획득할 수 있으나, 의도한 TxID 시퀀스의 1/4이 의도한 TxID 시퀀스의 극성과 반대 극성을 가지는 인접 시퀀스로부터 선택되고, 인접 시퀀스의 1/4로부터 기인한 첫번째 상관 피크가 l인 경우에는, 즉 1/4 부분이 인접 TxID 시퀀스로부터 선택될 때에는, 결정 피크(decision peak)는 수학식 13과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00017
도 6에 도시된 바에서 알 수 있듯이, TxID 시퀀스가 서로 연속적으로 반대 극성을 가지는, TxID의 극성 변조(polarity modulation)는 결정 절차(decision procedure)에서 중대한 영향을 미칠 수 있다. 그러나 이로써 높은 차수(higher order)의 변조 기술로 DTV 송신기 커버리지 영역을 증가시킬 수 있으며, 로버스트한(robust) 데이터 전송이 가능해 진다.
상관 과정(correlation process)을 멀티패스(multipath) 상황에 탄력적으로 만들기 위해서, 멀티패스 영향에 기인한 멀티패스 상관 피크를 결합시킨다(combine). 여기서, 각각의 패스는 가중치가 부여될 수 있다.
λ개의 탭(tap)을 가지는 멀태패스 채널 h=[h0, h1, …, hλ-1]T를 고려한다. 시퀀스 검출을 위한 직접적인 방법(straightforward way)은 가장 강한 패스에 따른 상관 피크를 이용하는 것이다. 다른 멀티패스로부터의 신호 성분은 검출(detection) 과정에서 간섭(interference)이 되므로, m번째 피크에 대한 잡음 성분의 분산(variance)은 수학식 14와 같다.
Figure 112010021353818-pat00018
여기서, σ2 w, σ2 s 및 σ2 DTV는 각각 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 잡음, 식별자 신호 및 DTV 신호의 분산을 나타낸다.
도 7을 참조하면, TxID 시퀀스가 채널을 거쳐 수신되면, 수신기는 SNR을 추정하고(702) 채널을 추정한 후(704), 이를 통해 획득한 SNR 정보 및 채널 정보(예:멀티패스 정보 등)를 이용하여 피크 결합기(peak combiner:706)에서 피크를 결합한다. 피크 결합기(706)에서는, 채널 정보부터 추출된 지연 정보(708)를 이용하여, 수신된 멀티패스 신호를 지연시켜(710) 피크를 결합한다(712).
도 7에 따른 피크 결합(peak combining)에서, 각각의 상관 피크(correlation peak)는 수학식 15와 같이 가중치가 부여될 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00019
여기서, 삽입된 k번째 시퀀스(TxID)를 대해 ρk,m은 각각의 상관 피크의 크기(amplitude)이고, am은 대응되는 결합 가중치(the corresponding combining weight)를 나타낸다.
피크 결합을 위한 직접적인 기준을 얻기 위해, 수학식 14에서의 σ' n,m을 이용하여, 각각의 상관 피크에 대한 잡음 및 간섭의 분산은 정규화된다.
a' m = am /σ' n,m로 표시하면, 결합된 피크(combined peak)에서 대응되는 잡음 전력(noise power)은 수학식 16과 같다.
Figure 112010021353818-pat00020
그러므로 각 멀티패스에 가중치를 부여한 후, 결합된 SNR은 수학식 17과 같다.
Figure 112010021353818-pat00021
결합된 SNR γ'[k]는 a' m = ρm/Nm에 대해서 최대가 됨을 알 수 있다.
결합 과정(combining process)에 포함되는 상관 피크를 선택하기 위해서는 반복된 서치(search)가 필요하다. 이를 위한 첫번째 단계는, SNR의 순서대로 순차적으로 상관 피크를 배열하는 것이다. 피크 결합 과정은 단 하나의 가장 큰 상관 피크에서 시작한다. 부가적인(additional) 상관 피크는 SNR의 순서대로 하나씩 가중되어 가장 큰 피크와 결합된다. 피크 결합 절차는 결합 과정이 특정 임계값(threshold)에 도달하면 정지한다.
이하, 본 발명에 따른 송신기 식별 방법에 대한 에러율(error rate) 분석을 설명한다.
도 8은 이론적인 분석(theoretical analysis)과 함께 최적화 정합 필터(optimal matched filter) 및 3-단계 복조기(3-stage demodulator)에 대한 식별 에러율(identification error rate)의 비교를 나타낸다. 도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 3-단계 복조기는 최적화 정합 필터 및 이론적 분석과 같은 성능을 제공할 수 있음을 명백히 알 수 있다.
도 9는 멀티패스 수에 따른 식별 에러율을 나타낸다. 도 9를 참조하면, 멀티패스 성분의 수가 증가함에 따라 성능이 저하된다. 왜냐하면, TxID는 멀티패스로부터 더 많은 간섭을 받기 때문이다.
도 10은 본 발명에 따라 피크 결합기를 사용하여 성능을 향상시키는 것을 보여준다. 피크 결합기는 멀티패스 조건에서 강인함(robustness)을 제공함으로써 멀티패스 채널의 경우에서도 성능 향상을 제공할 수 있다.
수신기에서, 자기 상관 피크는 A+n1으로 나타낸다. 여기서, A는 카사미 시퀀스의 자기 상관의 피크이고, n1은 k=0일 때 자기 상관 함수의 간섭이다. 카사미 시퀀스의 P개 샘플이 사용될 때, 상관 피크는 이상적으로 P가 된다. 나머지 P-1개의 교차 상관(cross-correlation) 함수에 대하여, k=0에서 상관 함수 Bi+n2는 수학식 18과 같은 다섯 개의 이산적인 레벨을 중심으로 값이 결정된다.
Figure 112010021353818-pat00022
여기서, t(n)=1+2(n+2)/2이고, s(n)=0.5[t(n)+1]이며, n2는 k=0일 때 상호상관함수에 대한 간섭이다.
n1과 n2는 가우시안 분포(Gaussian distribution)로서 사용되기에 충분히 큰, 자기상관과 상호 상관의 결과로서 P개의 간섭 샘플의 합이기 때문에 가우시안 분포로 고려할 수 있다.
식별 시퀀스의 정확한 식별은 Bi+n2의 피크를 가지는 하나의 상호 상관 함수의 환경에서 A - Bi > n1 + n2의 기준을 만족해야 한다.
검출 실패(making false detection)의 확률의 평가를 위해 새로운 랜덤 변수 Y의 확률밀도 함수(probability density function)는 아래의 수학식 19와 같다. 여기서, Y > n1 + n2이다.
Figure 112010021353818-pat00023
여기서, σn은 주요(dominant) 인밴드(in-band) DTV 잡음과 AWGN 잡음에서 야기되는 잡음 성분의 표준편차를 나타낸다. 그러므로 분산은 수학식 20과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00024
하나의 상호상관 함수 Bi의 환경에서 검출 실패의 확률은 수학식 21과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00025
여기서
Figure 112010021353818-pat00026
라 치환하면, 수학식 21은 다음 수학식 22로 표현할 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00027
그래서 P개의 상관 샘플에 대해 하나의 상관(correlation) 상황에서 결정이 잘못될 평균 확률은 수학식 23으로 표현할 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00028
따라서 결정이 정확하게 될 확률은 수학식 24와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010021353818-pat00029
결국, 잘못된 결정을 할 확률은 다음 수학식 25와 같이 나타낼 수 있다. 여기서, L개의 시퀀스는 상관과 비교 과정에서 비교된다.
Figure 112010021353818-pat00030
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

Claims (18)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 송신기를 식별하는 식별자 시퀀스가 삽입된 방송 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신한 방송 신호를 카사미 시퀀스(Kasami sequence)의 복수의 기본 코드 시퀀스와 순차적으로 상관(correlation)을 수행하는 단계; 및
    상기 상관을 수행한 결과를 이용하여 상기 송신기를 식별하는 단계를 포함하되,
    상기 카사미 시퀀스는, 제1 기본 코드 시퀀스, 제2 기본 코드 시퀀스 및 제3 기본 코드 시퀀스를 이용하여 생성된 것이고,
    상기 상관을 수행하는 단계는,
    상기 수신한 방송 신호를 상기 제1 기본 코드 시퀀스의 안티포덜(antipodal) 시퀀스와 곱한 후, 상기 제2 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터를 거쳐 상기 제3 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터를 통해 전달하는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 상관을 수행하는 단계는, 멀티패스 채널의 경우 각 멀티패스에 대해 독립적으로 수행하는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 상관을 수행하는 단계는, 상기 각 멀티패스의 상관 결과에 가중치를 부여하여 수행하는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 각 멀티패스의 상관 결과는 결합되는(combining), 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 각 멀티패스의 상관 결과는 신호대 잡음비(SNR) 순서로 순차적으로 결합되는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법.
  8. 제3항에 있어서,
    미지의 타이밍 옵셋을 가지는 상기 식별자 시퀀스를 다중 선택(multiple selection)하여 평균을 구하는 단계를 더 포함하고,
    상기 상관은 상기 평균한 식별자 시퀀스에 대해 주파수 영역에서 수행하고,
    상기 상관 결과는 상관 함수의 크기(magnitude)인, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 식별자 시퀀스는, 극성 변조된(polarity modulated) 것이고,
    상기 상관 결과는, 반대 극성으로 변조된 인접 식별자 시퀀스의 선택으로 인한 손실을 보상한 것인, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 송신기를 식별하는 식별자 시퀀스가 삽입된 방송 신호를 수신하는 수신부;
    상기 수신한 방송 신호를 카사미 시퀀스(Kasami sequence)의 복수의 기본 코드 시퀀스와 순차적으로 상관(correlation)을 수행하는 상관부; 및
    상기 상관을 수행한 결과를 이용하여 상기 송신기를 식별하는 결정부를 포함하되,
    상기 카사미 시퀀스는, 제1 기본 코드 시퀀스, 제2 기본 코드 시퀀스 및 제3 기본 코드 시퀀스를 이용하여 생성된 것이고,
    상기 상관부는,
    상기 수신한 방송 신호를 상기 제1 기본 코드 시퀀스의 안티포덜(antipodal) 시퀀스와 곱하는 제1단계 처리부; 및
    상기 제1단계 처리부의 결과를 상기 제2 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터로 필터링한 후, 상기 제3 기본 코드 시퀀스에 대응하는 정합 필터로 필터링하는 제2단계 처리부를 포함하는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 상관은, 멀티패스 채널의 경우 각 멀티패스에 대해 독립적으로 수행하는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 상관부는, 상기 각 멀티패스의 상관 결과에 가중치를 부여하는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 각 멀티패스의 상관 결과는 결합되는(combining), 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 각 멀티패스의 상관 결과는 신호대 잡음비(SNR) 순서로 순차적으로 결합되는, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 상관은, 미지의 타이밍 옵셋을 가지는 상기 식별자 시퀀스를 다중 선택(multiple selection)하여 평균한 식별자 시퀀스에 대해 주파수 영역에서 수행하고,
    상기 상관 결과는 상관 함수의 크기(magnitude)인, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 식별자 시퀀스는 극성 변조된(polarity modulated) 것이고,
    상기 상관 결과는 반대 극성으로 변조된 인접 식별자 시퀀스의 선택으로 인한 손실을 보상한 것인, 디지털 방송 시스템에서의 송신기 식별 장치.
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