KR101364896B1 - 무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법 및 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법 - Google Patents

무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법 및 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법 Download PDF

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Abstract

무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법은 단위 행렬을 포함하는 용량 메트릭을 식별하는 단계, 단위 행렬을 무시하는 근사화 메트릭을 이용하여 용량 메트릭을 근사화하는 단계, 무선 네트워크 채널의 용량을 증가시키는 특정 프리코딩 행렬을 식별하기 위해 근사화 메트릭을 이용하여 행렬 코드북의 모든 행렬들을 탐색하는 단계, 및 특정 프리코딩 행렬에 대응하는 행렬 인덱스를 무선 네트워크 채널을 통해 송신하는 단계를 포함한다. 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법과 같이, 프리코딩 행렬들을 식별하기 위한 추가 기술들이 여기에 기재되어 있다.

Description

무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법 및 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법{METHOD OF IDENTIFYING A PRECODING MATRIX CORRESPONDING TO A WIRELESS NETWORK CHANNEL AND METHOD OF APPROXIMATING A CAPACITY OF A WIRELESS NETWORK CHANNEL IN A WIRELESS NETWORK}
본 발명의 개시된 실시예들은 일반적으로 무선 네트워크 통신들에 관한 것으로, 특히 빔포밍(beamforming) 방법들 및 채널 상태 정보를 결정하기 위한 방법들에 관한 것이다.
폐루프(CL) 다중-입력-다중-출력(MIMO)은 송신기에게 채널 상태에 관한 지식을 제공함으로써 송신 안테나(예를 들면, 기지국에 로케이팅된 안테나)와 수신 안테나(예를 들면, 이동국에 로케이팅된 안테나) 사이의 링크(또한, 채널로도 지칭됨)의 성능을 향상시키기 위한 기술이다. 송신기는 채널 계수들의 행렬에 관한 전체 또는 부분 정보를 가질 수 있고, 송신기는 그 정보를 이용하여 링크의 성능을 개선하고 용량을 증가시킬 수 있다. 폐루프 MIMO 동작은 IEEE 802.16 무선 광대역 표준(마이크로파 액세스를 위한 월드와이드 상호운용성 또는 WiMAX로 널리 주지됨), 그리고 특히 802.16e Rev2(또한 Ver 1.5로 알려짐) 및 802.16m의 특징일 것이다. 폐루프 MIMO는 하나보다 많은 송신된 스트림(즉, MIMO 인코더로부터의 출력)의 경우에 대한 빔포밍의 일반화이다. 일부 실시예들에서, 빔포밍은 시스템 성능을 개선하기 위해 다양한 송신된 신호 스트림들을 가중하는 "프리코딩" 행렬들과 같은 신호 처리 기술들의 이용을 포함한다.
개시된 실시예들은 도면들의 이하의 그림들과 관련한 이하의 상세한 설명을 읽으면 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 MMSE 용량 메트릭(capacity metric)을 포함하는 다양한 선택 메트릭들을 이용하여 달성가능한 성능을 도시하는 그래프이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따라 무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 4 및 5는 본 발명의 실시예에 따라 메모리 디바이스에 저장되고 복수의 프리코딩 행렬들을 포함하는 행렬 코드북으로부터 M개의 서브-캐리어들에 대한 타겟 프리코딩 행렬을 식별하는 방법을 도시하는 플로우차트들이다.
도 6 및 7은 본 발명의 실시예에 따라, 복수의 채널 인스턴스들에 대해, 메모리 디바이스에 저장되고 복수의 프리코딩 행렬들을 포함하는 행렬 코드북으로부터 타겟 프리코딩 행렬을 식별하는 방법을 도시하는 플로우차트들이다.
도 8은 본 발명의 실시예가 구현될 수 있는 영역을 포함하는 프레임의 도시이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법을 예시하는 플로우차트이다.
예시의 단순성 및 명료성을 위해, 도면 그림들은 일반적인 구성 방식을 예시하고 있고, 공지된 특징들 및 기술들의 설명들 및 세부사항들은 본 발명의 기재된 실시예들의 설명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하도록 생략될 수 있다. 추가적으로, 도면 그림들의 구성요소들은 반드시 비율대로 그려질 필요는 없다. 예를 들면, 그림들에서의 일부 구성요소들의 치수들은 다른 구성요소들에 비해 과장되어, 본 발명의 실시예들의 이해를 개선하는데 도움을 줄 수 있다. 상이한 그림들에서의 동일한 참조 번호들은 동일한 구성요소들을 나타내는데 대해, 유사한 참조번호들은 유사한 구성요소들을 나타내지만 반드시 그러한 것은 아니다.
상세한 설명 및 청구항들에서 용어들 "제1", "제2", "제3", "제4", 등은, 존재하는 경우에, 유사한 구성요소들을 구별하는데 이용되지만, 반드시 특별한 순차적 또는 연대적 순서를 기술하려는 것은 아니다. 예를 들면, 본 명세서에 기재된 본 발명의 실시예들이 본 명세서에 예시되거나 다르게는 기재된 것들과 다른 시퀀스들로 동작할 수 있도록 그렇게 이용되는 용어들이 적절한 상황들 하에서 상호교환가능하다는 것은 자명하다. 마찬가지로, 방법이 일련의 단계들을 포함하는 것으로 본 명세서에 기재되어 있는 경우에, 본 명세서에 제시된 그러한 단계들의 순서는 그러한 단계들이 수행될 수 있는 반드시 유일한 순서만은 아니고, 언급된 단계들의 일부가 생략될 수 있고/있거나 본 명세서에 기재되지 않은 일부 다른 단계들이 방법에 추가될 수도 있다. 또한, 용어들 "포함한다(comprise, include)", "구비하는(have)" 및 그 변형들은 비-배타적 포함을 커버하려는 것이므로, 구성요소들의 리스트를 포함하는 프로세스, 방법, 제품 또는 장치는 반드시 이들 구성요소들로 제한되는 것이 아니라 명시적으로 리스트되지 않거나 그러한 프로세스, 방법, 제품 또는 장치에 본질적인 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다.
상세한 설명 및 청구항들에서 용어들 "좌측", "우측", "전방", "후방", "최상부", "기저부", "위에", "아래에", 등은 설명의 목적들을 위해 이용되며, 반드시 불변하는 상대적 위치들을 기술하는데 이용되는 것은 아니다. 예를 들면, 본 명세서에 기재된 본 발명의 실시예들이 본 명세서에 예시되거나 다르게는 기재된 것들과 다른 오리엔테이션들(orientations)로 동작할 수 있도록, 그렇게 이용되는 용어들이 적절한 상황들 하에서 상호교환가능하다는 것은 자명하다. 용어 "결합된"은 본 명세서에 이용된 바와 같이, 전기적 또는 비-전기적 방식으로 직접적으로 또는 간접적으로 접속된 것으로 정의된다. 서로 "인접한"것으로 본 명세서에 기재된 객체(object)들은, 그 구문이 이용되는 컨텍스트에 대해 적절하게, 서로 물리적 접촉상태이거나, 서로 매우 근접하여 있거나, 서로 동일한 일반적인 구역 또는 영역에 있을 수 있다. 본 명세서에서 구문 "일 실시예에서"라는 기재는 모두가 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에서, 무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법은 단위 행렬(identity matrix)을 포함하는 용량 메트릭을 식별하는 단계, 단위 행렬을 무시하는 근사화 메트릭을 이용하여 용량 메트릭을 근사화하는 단계, 무선 네트워크 채널의 용량을 증가시키는 특정 프리코딩 행렬을 식별하기 위해 근사화 메트릭을 이용하여 행렬 코드북에서 모든 행렬들을 탐색하는 단계, 및 특정 프리코딩 행렬에 대응하는 행렬 인덱스를 무선 네트워크 채널에 걸쳐 송신하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 방법은 최소 평균 제곱 에러 디코더(minimum mean square error decoder)로부터 디코더 에러 에너지 항을 포함하는 대각 행렬을 구성하는 단계, 최소 평균 제곱 에러 메트릭을 구성하기 위해 최소 평균 제곱 에러 디코더와의 링크의 용량을 계산하는 단계, 무선 네트워크 채널의 용량을 증가시키는 특정 프리코딩 행렬을 식별하기 위해 최소 평균 제곱 에러 메트릭을 이용하여 행렬 코드북의 모든 행렬들을 탐색하는 단계, 및 무선 네트워크 채널을 통해 특정 프리코딩 행렬에 대응하는 행렬 인덱스를 송신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 특정 실시예에서, 메모리 디바이스에 저장되고 복수의 프리코딩 행렬들을 포함하는 행렬 코드북으로부터 M개의 서브-캐리어들(즉, 논리적 대역)에 대한 타겟 프리코딩 행렬을 선택하는 방법은, 선택 기준을 식별하는 단계, 선택 기준에 대응하는 메트릭을 선택하는 단계, 및 L개의 평균화된 채널 행렬들을 생성하기 위해, 매 N개의 서브-캐리어들의 채널 행렬을 평균화하는 단계를 포함하고, N은 1보다 크고 M보다 작거나 같다. 그리고나서, 행렬 코드북의 각 프리코딩 행렬에 대해, L개의 평균화된 메트릭들을 획득하기 위해 평균화된 채널 행렬들의 각각의 채널 행렬을 이용하여 메트릭을 계산하는 단계 및 M개의 서브-캐리어들에 대해 L개의 평균화된 메트릭들의 합/평균을 계산하는 단계를 포함한다. 그리고나서, 방법은 타겟 프리코딩 행렬로서, 메트릭의 합/평균을 증가시키는 복수의 프리코딩 행렬 중 특정 프리코딩 행렬을 선택하는 단계를 포함한다.
특정 실시예에서, 복수 채널 인스턴스들에 대해, 메모리 디바이스에 저장되고 복수의 프리코딩 행렬들을 포함하는 행렬 코드북으로부터 타겟 프리코딩 행렬을 선택하는 방법은, 행렬 코드북의 크기에 따라 Ncodewords 메트릭들의 버퍼를 제공하는 단계를 포함한다. 그리고나서, 행렬 코드북의 각각의 프리코딩 행렬에 대해, 각각의 채널 인스턴스에 대한 프리코딩 행렬의 메트릭을 계산하는 단계, 및 각각의 프리코딩 행렬의 메트릭들을 버퍼의 메트릭에 누적시키는 단계를 포함한다. 그리고나서, 본 방법은 원하는 누적된 메트릭을 산출하기 위해 복수의 프리코딩 행렬들 중 특정 프리코딩 행렬을 타겟 프리코딩 행렬로서 선택하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서, 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법은 복수의 파일럿 톤들(pilot tones)을 수신하는 단계, 복수의 파일럿 톤의 각각의 파일럿 톤에 대해 채널 응답 행렬 및 노이즈 전력 항이 존재하도록 복수의 채널 응답 행렬 및 복수의 노이즈 전력 항을 추정하는 단계, 복수의 대각합들(traces) 및 복수의 행렬식들(determinants)을 얻기 위해 복수의 채널 응답 행렬들의 각각의 채널 응답 행렬에 대해(또는 이들 행렬들의 함수, 예를 들면 H·HH에 대해, 여기에서 ()H는 에르미트 전치 연산자임(Hermitian transpose operator)) 대각합 연산 및 행렬식 연산을 수행하는 단계, 복수의 대각합들의 평균값, 복수의 행렬식들의 절대값의 평균값, 및 복수의 노이즈 전력 항들의 평균값을 구하는 단계, 복수의 대각합들의 평균값, 복수의 행렬식들의 절대값의 평균값, 및 복수의 노이즈 전력 항들의 평균값의 함수로서 무선 네트워크 채널의 용량을 표현하는 단계, 및 그 함수의 해를 구하는 단계를 포함한다.
본 문서 전체에 걸쳐 이용된 채널 모델(달리 언급되지 않는 한)은 이하와 같다.
Figure 112012023230412-pct00001
여기에서,
Figure 112012023230412-pct00002
는 송신된 신호(벡터 크기 Ntx x 1를 가짐)이고, Ntx는 실제(물리적) 송신 안테나들의 개수이며, F는 프리코딩 행렬(행렬 크기 Ntx x Nstreams을 가짐)이고, Nstreams은 송신된 스트림들의 개수, 즉 MIMO 인코더로부터의 출력들의 개수이며,
Figure 112012023230412-pct00003
는 MIMO 인코더로부터의 출력이다.
Figure 112012023230412-pct00004
여기에서,
Figure 112012023230412-pct00005
는 수신된 신호(벡터 크기 Nrx x 1을 가짐)이고, Nrx는 수신 안테나들의 개수이며, H는 채널 행렬(행렬 크기 Nrx x Ntx를 가짐)이고,
Figure 112012023230412-pct00006
는 채널 노이즈(벡터 크기 Nrx x 1을 가짐)이다. Nstreams, Ntx, 및 Nrx 사이의 관계들은 Nstreams ≤ min(Ntx, Nrx)를 만족시켜야 한다. 적어도 하나의 실시예에서, Nrx ≥ 2이고, 즉 복수의 수신 안테나들이 존재한다.
IEEE 802.16e 표준 및 WiMAX 버전 1.5(TDD 및 H-FDD를 포함함)에 대해, 그리고 또한 IEEE 802.16m 표준에 대한 CL-MIMO를 고려한다. CL-MIMO에 대해 선택된 방법은 코드북-기반 프리코딩으로서, 여기에서 프리코딩 행렬은 하나의 코드북, 즉 주지된 행렬들의 세트로부터 선택된다. 수신기는 채널 상태에 따라 코드북으로부터 가장 적합한 행렬의 인덱스를 선택하고 이를 송신기에 전송한다. 그러면, 송신기는 대응하는 행렬을 프리코딩 행렬로서 이용한다. 802.16e 및 802.16m에 이용된 프리코딩 행렬들은 유니터리(unitary)이다 - 각각의 행렬 칼럼의 합 전력은 1과 같다. 이것은 송신된 스트림들 사이에 어떠한 전력 로딩(워터 푸어링(water pouring))도 없다는 것을 의미한다. 우리는 MIMO 수직 인코딩; 공간 멀티플렉싱; MIMO 디코더는 최소 평균 제곱 에러(MMSE) 또는 최대 가능성 디코딩(maximum likelihood decoding)(MLD)임; 및 퍼뮤테이션(permutation)은 802.16e에서의 적응형 변조 및 코딩(adaptive modulation and coding)(AMC) 또는 802.16m에서의 연속적인 리코스(recourse) 유닛(CRU)들과 같은 연속적인/인접하는 서브캐리어 할당들을 대한 것이라는 것을 가정한다.
행렬 선택 메트릭들
우리는 표준에서 주어진 코드북을 이용하고 그 코드북으로부터 프리코딩 행렬을 선택하는 효율적인 방식을 찾으려고 시도한다. 이러한 태스크는 가입자에 의해 수행되므로, 행렬 선택에 대한 알고리즘은 간단해야 하고 양호한 성능을 제공하면서도 가능한 적은 수의 계산들을 요구해야 한다. 주어진 코드북으로부터 프리코딩 행렬을 선택하는 하나의 방법은 일부 메트릭 또는 다른 선택 기준을 이용하여 코드북의 모든 행렬들에 대해 철저한 탐색을 수행하는 것이다. 이하의 설명은 본 발명의 실시예들에 따른 특정 메트릭들의 설명을 포함한다.
본 명세서에서 Abs-Det 메트릭으로 지칭되는 하나의 그러한 메트릭은 높은 신호-대-노이즈 비율(SNR) 환경들에서 용량에 대한 근사화이다. Abs-Det 메트릭은 특정 무선 채널의 용량을 증가시키거나 심지어 최대화시키는 프리코딩 행렬 F를 식별한다.
프리코딩 행렬 F에 대한 용량 메트릭 I(F)는 이하와 같이 표현된다.
Figure 112012023230412-pct00007
여기에서,
Figure 112012023230412-pct00008
는 크기 Nstreams x Nstreams의 단위 행렬이고, Es는 전체 송신 에너지이며, N0은 노이즈 에너지이며, F 및 H는 상기 정의된 바와 같다. 유의할 점은, 수학식 3은 이하가 되도록 단위 행렬을 무시함으로써 근사화될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00009
여기에서,
Figure 112012023230412-pct00010
는 Abs-Det 메트릭이다. Abs-Det 메트릭은 또한 이하와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00011
타겟 프리코딩 행렬 F는 이하의 수학식을 풀어냄으로써 식별될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00012
Abs-Det 메트릭은 용량 메트릭에 비해 25%의 계산 감소를 가능하게 하고, 그 성능은 다양한 시나리오들(예를 들면, 상이한 안테나 세팅들, 상이한 배열들(constellations) 및 코드 레이트들, 상이한 스트림들의 개수, 등)에서 최대 가능성 디코더를 가지는 용량 메트릭의 것과 유사하다(무시가능한 손실).
이제, 도면들을 참조하면, 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법(100)을 예시하는 플로우차트이다. 프리코딩 행렬은 하나의 코드북에 로케이팅된 유한한 세트의 프리코딩 행렬들 - 코드워드들로 지칭됨 - 중에서 선택된다. 코드북은 통상적으로 무선 네트워크의 기지국 및 가입자 국 양쪽에서 메모리에 저장된다. 예로서, 방법(100)은 방금 설명되었던 Abs-Det 메트릭을 이용하여 특정 무선 채널의 용량을 증가시키는 프리코딩 행렬을 식별할 수 있다. 다른 예로서, 방법(100)의 단계들은 무선 네트워크의 가입자 국에 의해 수행될 수 있다.
방법(100)의 단계(110)는 단위 행렬을 포함하는 용량 메트릭을 식별하는 것이다. 예로서, 용량 메트릭은 수학식 3에 기재된 메트릭과 유사할 수 있다. 단위 행렬은 실시예들에서, 상수에 의해 승산될 수 있다.
방법(100)의 단계(120)는 단위 행렬을 무시하는 근사화 메트릭을 이용하여 용량 메트릭을 근사화하는 것이다. 예로서, 근사화 행렬은 수학식 4에 도시된 Abs-Det 행렬 또는 수학식 5에 도시된 등가 수학식일 수 있거나, 그것과 유사할 수 있다.
방법(100)의 단계(130)은 무선 네트워크 채널의 용량을 증가시키는 특정 프리코딩 행렬을 식별하기 위해 근사화 메트릭을 이용하여 행렬 코드북의 모든 행렬들에 대해 탐색하는 것이고, 여기에서 특정 프리코딩 행렬은 대응하는 행렬 인덱스를 가지고 있다. 예로서, 이것은 수학식 6을 풀어냄으로써 달성될 수 있다. 유의할 점은, 특정 프리코딩 행렬은 단순히 가입자 국에 의해 선호되는 행렬이라는 점이다. 그리고나서, 가입자 국은 이러한 선호도를 기지국에 통신할 수 있고, 기지국은 이어서 가입자 국의 선호되는 행렬(또는 또 다른 행렬)을 프리코딩 행렬로서 선택할 수 있다.
방법(100)의 단계(140)는 무선 네트워크 채널에 걸쳐 행렬 인덱스를 송신하는 것이다. 예로서, 기지국이 프리코딩을 위한 행렬을 선택하는 경우에 기지국이 그 정보를 이용할 수 있도록, 단계(140)는 가입자 국의 선호되는 행렬에 관해 가입자 국으로부터 기지국으로의 리포트를 구성할 수 있다.
본 명세서에서 MMSE 용량 메트릭이라 지칭되는 또 다른 그러한 메트릭은 MMSE 디코더와의 링크의 실제 용량에 기초한 최적화된 선택 기준이다. E를 대각선 상에 MMSE 디코더 에러들의 에너지를 포함하는 대각 행렬이라고 하면, 이하와 같다.
Figure 112012023230412-pct00013
그리고나서, MMSE 용량 메트릭 IMMSE(F)는 이하와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00014
그리고, 프리코딩 행렬 F는 이하의 수학식을 풀어냄으로써 식별될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00015
예를 들면, MMSE 디코딩, 2개의 스트림들, 2개의 송신 안테나들, 및 2개의 수신 안테나들을 가지는 경우에 대해, MMSE 용량 메트릭은 개방 루프(즉, 빔포밍 없음)에 대해 대략 0.8 데시벨(dB)의 성능 이득을 나타냈고, 최적 폐루프(즉, 이론적 최적 선택 기준을 이용하는 빔포밍)에 유사한 성능을 보여주었다. 다양한 다른 선택 기준들은 개방 루프의 것과 유사한 성능을 제공한다. 이러한 성능 이득은 도 2에 예시되어 있고, 여기에서 상기 설명된 환경, 즉 2개의 스트림들, 2개의 송신 안테나들 및 2개의 수신 안테나들을 구비하는 MMSE 디코딩에 대해, 다양한 선택 기준들에 대한 패킷 에러 레이트들(PER)이 SNR에 대해 플로팅된다. ITU 페데스트리언(pedestrian) B 모델 및 직교 위상 시프트 키잉(QPSK) 레이트 1/2이 또한 가정된다. 이론적 최적 메트릭(실제로는 구현가능할 수 없음)은 그래프의 최저 라인인데 대해, 상술한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 MMSE 용량 메트릭은 최적 메트릭을 가장 근접하게 추적하는 직선이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 무선 네트워크 채널에 대응하는 프리코딩 행렬을 식별하는 방법(300)을 예시하는 플로우차트이다. 예로서, 방법(300)은 방금 설명되었던 MMSE 용량 메트릭을 이용하여 특정 무선 채널의 용량을 증가시키는 프리코딩 행렬을 식별할 수 있다. 다른 예로서, 방법(300)의 단계들은 무선 네트워크의 가입자 국에 의해 수행될 수 있다.
방법(300)의 단계(310)는 최소 평균 제곱 에러 디코더로부터의 디코더 에러 에너지 항을 포함하는 대각 행렬을 구성하는 것이다. 예로서, 대각 행렬은 수학식 7에 도시된 대각 행렬 E와 유사할 수 있다.
방법(300)의 단계(320)는 최소 평균 제곱 에러 메트릭을 구성하기 위해 최소 평균 제곱 에러 디코더와의 링크의 용량을 계산하는 것이다. 하나의 예로서, 최소 평균 제곱 에러 메트릭은 수학식 8에 도시된 메트릭과 유사할 수 있다.
방법(300)의 단계(330)는 무선 네트워크 채널의 용량을 증가시키는 특정 프리코딩 행렬을 식별하기 위해 최소 평균 제곱 에러 메트릭을 이용하여 행렬 코드북(메모리 디바이스에 저장됨)의 모든 행렬들에 대해 탐색하는 것이고, 여기에서 특정 프리코딩 행렬은 대응하는 행렬 인덱스를 가지고 있다. 예로서, 이것은 수학식 9를 풀어냄으로써 달성될 수 있다.
방법(300)의 단계(340)는 무선 네트워크 채널에 걸쳐 행렬 인덱스를 송신하는 것이다. 예로서, 단계(340)는 기지국이 프로코딩을 위해 행렬을 선택할 때 그 정보를 이용할 수 있도록, 가입자 국의 선호되는 행렬 인덱스에 관해 가입자 국으로부터 기지국으로의 리포트를 구성할 수 있다. 유의할 점은, 명칭이 의미하는 바와 같이, 선호되는 행렬 인덱스는 가입자 국에 의해 선호되는 행렬의 인덱스라는 점이다. 가입자 국이 이러한 선호도를 기지국에 통신한 후, 기지국은 이어서, 가입자 국의 선호되는 행렬(또는 또 다른 행렬)을 프리코딩 행렬로서 선택할 수도 있다.
주파수 데시메이션(Frequency Decimation)
IEEE 802.16e 및 802.16m 표준들에 따르면, 단지 하나의 프리코딩 행렬 인덱스만이 대역(802.16e에서 논리적 대역 및 802.16m에서 서브-대역으로 불려지고 예를 들면 72개의 연속적인 서브-캐리어들과 동일함) 당 피드백된다. 그러므로, 가입자(수신기)는 전체 대역에 가장 적합한 하나의 프리코딩 행렬을 선택하도록 요구된다. 대역 당 하나의 프리코딩 행렬을 선택하기 위한 특정 방법들이 존재하고, 이들 중 하나는 대역에 걸쳐 평균 또는 합 용량 메트릭을 계산하는 것이다. (마찬가지의 방식으로, 다른 메트릭들(반드시 용량일 필요는 없음)은 대역에 걸쳐 평균화될 수 있다.) 그러나, 모든 서브캐리어들 및 모든 행렬들에 걸친 메트릭의 계산은 계산상 큰 부담이다. 이러한 계산상 부담을 줄이는 하나의 방법은 매 N개의 서브캐리어들마다(N≤M이고, M은 대역 크기이다) 주파수 데시메이션으로 메트릭을 계산하는 것이다. 주파수 데시메이션에 있어서, 임의의 채널 행렬은 N개의 서브-캐리어들의 그룹에서 서브-캐리어들 중 하나로부터 취해진다. 하나의 예로서, 중간 서브-캐리어의 채널 행렬이 취해질 수 있다.
이러한 일반화된 방법을 요약하면,
1. 선택 기준에 대해, 대응하는 메트릭을 선택한다.
2. 코드북의 각각의 프리코딩 행렬에 대해,
a. 매 N개의 서브캐리어들마다(1≤N≤M) 대응하는 채널 행렬로 메트릭을 계산한다.
b. 대역에 걸쳐 메트릭들의 합/평균을 계산한다.
3. 그리고나서, 합-메트릭을 최대화시키는 프리코딩 행렬을 선택한다.
주파수 데시메이션에 대해 선호되는 바람직한 합-용량에 대한 근사화된 솔루션은 대역에 걸쳐 평균 채널 행렬을 가지는 용량 메트릭을 이용하는 것이다. 이것은 정확하게는 대역에 걸친 작은 채널 변동들을 가정하는 합-용량의 제1차 근사화이다. 동일한 방식으로, 다른 선택 기준들이 평균 채널 행렬과 이용될 수 있다. 요약하면,
1. 선택 기준에 대해, 대응하는 메트릭을 선택한다.
2. 매 N개의 서브캐리어들(N≤M)의 채널 행렬을 평균화한다.
3. 코드북의 각각의 프리코딩 행렬에 대해,
a. 매 N개의 서브-캐리어들(1<N≤M)마다, 대응하는 평균화된 채널 행렬로 메트릭을 계산한다.
b. 대역에 걸쳐 메트릭들의 합/평균을 계산한다.
4. 그리고나서, 합-메트릭을 최대화시키는 프리코딩 행렬을 선택한다.
평균 채널 방법은 본 발명의 실시예에 따라 메모리 디바이스에 저장되고 복수의 프리코딩 행렬들을 포함하는 행렬 코드북으로부터 M개의 서브-캐리어들에 대한 타겟 프리코딩 행렬을 선택하는 방법(400)을 도시하는 플로우차트인 도 4에 예시되어 있다.
방법(400)의 단계(410)는 선택 기준에 대응하는 메트릭을 식별하는 것이다. 방법(400)의 단계(420)는 L개의 평균화된 채널 행렬들을 생성하기 위해 매 N개의 서브-캐리어들의 채널 행렬을 평균화하는 것이고, 여기에서 N은 1보다 크고 M보다 작거나 같다. 방법(400)의 단계(430)는 행렬 코드북의 각각의 프리코딩 행렬에 대해 L개의 평균화된 메트릭들을 얻기 위해, 평균화된 채널 행렬들 중 각각의 평균화된 채널 행렬을 이용하여 메트릭을 계산하는 것이다. 방법(400)의 단계(440)는 행렬 코드북의 각각의 프리코딩 행렬에 대해 M개의 서브-캐리어들에 걸쳐 L개의 평균화된 메트릭들의 합/평균을 계산하는 것이다. 방법(400)의 단계(450)는 메트릭의 합/평균을 증가시키는 복수의 프리코딩 행렬들 중 특정 프리코딩 행렬을 타겟 프리코딩 메트릭스로서 선택하는 것이다.
유의할 점은, 타겟 프리코딩 행렬은 단순히 가입자 국에 의해 선호되는 행렬이라는 점이다. 그러면, 가입자 국은 이러한 선호를 기지국에 통신하고, 기지국은 이어서 가입자 국의 선호되는 행렬(또는 또 다른 행렬)을 프리코딩 행렬로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, N은 M과 동일하다. (이것은 L=1인 것을 의미한다.) 동일하거나 또 다른 실시예에서, L은 N으로 나누어진 M과 동일하고, 즉 각각의 평균화된 메트릭은 나머지 평균화된 메트릭들의 모두가 그런 것처럼 동일한 개수의 연속적인 서브-캐리어들을 포함한다.
평균 채널 방법은 합-용량 방법과 유사한 성능을 달성하지만, 훨씬 더 적은 계산들을 가진다. 위에서, M=대역 크기인 것을 상기해 보라. 시뮬레이션 결과들에 따르면, N=M을 가지는 평균 채널 방법(대역에 걸친 하나의 평균화된 채널 행렬)은 0.05dB까지는 N=1(주파수 데시메이션이 없음)을 가지는 평균 용량과 약 동일한 성능을 발생시킨다는 것을 알 수 있다. 이것은 채널 행렬 평균화 복잡도를 고려하지 않은 상태에서 계산들에서 대략 인자 N의 절감이고, 이는 (코드북의 각 프리코딩 행렬마다가 아니라) 단지 한번만 수행된다. 비교를 위해, N=M인 평균 채널과 동일한 복잡도를 가지는, N=M인 주파수 데시메이션(대역 당 하나의 임의의 채널 행렬을 선택함)은, 약 0.5dB만큼의 더 악화된 성능을 제공한다. 채널 행렬을 평균화시키는 또 다른 장점은, 채널 추정 에러들을 평균화시키는데 도움을 준다는 점이다. 도 5는 블록도 플로우차트(500)의 형태로 평균 채널 방법을 예시하고 있다.
랭크 적응 및 대역 선택
프리코딩 행렬의 송신 대역 및 랭크(즉, 스트림들의 개수)를 선택할 목적으로 이용될 수 있는 복수의 방법들이 있다. 직접적인 방법(주어진 코드북에 대해)은 모든 대역들 및 랭크들에 걸쳐 프리코딩 행렬 선택(예를 들면, 용량 메트릭)에 이용되었던 메트릭을 비교하는 것이다. 이러한 방법의 단점은 코드북의 모든 행렬들이 모든 관련된 랭크들에 대해 스캐닝되어야 되고 메트릭은 최상의 행렬에 대해 구해져야 되며, 따라서 복잡도가 높다는 점이다. 차선의 방법, 코드북의 모든 행렬들을 스캔할 필요성을 제거하는 단지 하나의 방법은 코드북의 양자화없이 최적 프로코딩 행렬을 가지는 용량을 이용하여 코드북으로부터 최상 프리코딩 행렬을 가지는 용량을 근사화하는 것이다. (이러한 방법은 양쪽 랭크 및 행렬 모두를 함께 선택하는 대신에 처음에 하나의 기준에 기초하여 랭크를 선택하고 그리고나서 행렬을 선택하기 때문에 차선으로 지칭된다.) 다른 메트릭들은 근사화가 코드북의 최상 행렬에 도달하는데 이용될 수 있다. 코드북이 없는 프리코딩을 위한 솔루션은 채널 행렬의 특이 값 분해(singular value decomposition)(SVD)에 기초하고 있다. 그러므로, 랭크 적응을 위한 기준은 SVD 프리코딩을 가정하는 경우에, 상이한 개수들의 스트림들을 가지는 용량 사이의 비교이다.
예를 들면, 2개의 수신 안테나들 및 2개의 송신되는 스트림들에 대해, 용량은 수학식 10과 같다.
Figure 112012023230412-pct00016
여기에서, I는 단위 행렬이고, Es는 전체 송신 에너지이며, N0는 노이즈 에너지이고, H는 채널 행렬이고 F는 스트림들의 개수에 대응하는 칼럼들의 개수를 가지는 최적 프리코딩 행렬(코드북 양자화를 가지지 않음)이다. 2개의 스트림들에 대한 용량은 또한 이하와 같이 기록될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00017
여기에서, D는 대각선 상에서 HH * 의 고유값들(eigenvalues)을 가지는 대각 행렬이다. 2-스트림 용량은 다르게는 이하와 같이 기록될 수도 있다.
Figure 112012023230412-pct00018
여기에서, λmax는 HH * 의 최대 고유값이고, λmin은 제2 고유값이다.
또 다른 예로서, 하나의 송신되는 스트림(및 임의의 개수의 송신 및 수신 안테나들)에 대해, 용량은 이하와 같다.
Figure 112012023230412-pct00019
여기에서, I, Es, N0, F 및 H는 상기 정의된 바와 같다. 수학식들 10 및 13은 실질적으로 동일하고, 그 차이는, 송신 안테나들의 개수 대 송신된 스트림들의 개수(1, 또는 2)와 등가인 크기를 가지고 있는 행렬 F의 크기이다. 하나의 스트림에 대한 용량은 등가적으로 이하와 같이 기록될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00020
여기에서, λmax는 상기와 같이 정의된다.
용량(또는 임의의 다른 메트릭)은 상이한 랭크들을 가지는 프리코딩의 성능을 동일한 신뢰성으로 표현하지 않으므로, 우리는 상이한 랭크들에 대한 메트릭들을 비교할 때 스케일링 인자를 이용할 수 있다. 예를 들면, 2개의 수신 안테나들에 대해 랭크 1 프리코딩 및 랭크 2 프리코딩을 비교하기 원하는 경우에, 우리는 C2>α·C1인 경우에 랭크 2를 선택하고 C2<α·C1인 경우에 랭크 1을 선택할 것이고, 여기에서 C1 및 C2는 상기와 같이 정의되며, α는 하나의 예로서 SNR에 종속될 수 있는 파라미터이다.
복수 채널 인스턴스들에 대한 프리코딩 행렬의 계산
복수 채널 인스턴스들에 대한 계산 요구조건은 예를 들면, 복수의 대역들에 적합한 하나의 프로코딩 행렬("복수 대역 프리코딩 행렬 인덱스")을 계산할 때, 임의의 서브-채널에 적합한 광대역 프리코딩 행렬을 계산할 때, 장시간 평균에 적합한 장기간 프리코딩 행렬을 계산할 때, 등에 발생한다. 본 발명의 하나의 실시예에 따른 알고리즘은 이하와 같이, 인스턴스들에 대해 증가된(예를 들면, 최대) 누적된 메트릭을 가지는 행렬을 선택하는 것이다.
1. Ncodewords 메트릭들의 버퍼를 이용한다(코드북 크기에 따름).
2. 코드북의 각 프리코딩 행렬에 대해,
a. 각각의 채널 인스턴스(예를 들면, 대역)에 대해, 프리코딩 행렬의 메트릭을 계산한다(단일-대역 프리코딩 행렬에 대해 수행된 바와 같음).
b. 각각의 프리코딩 행렬의 메트릭들을 버퍼의 메트릭에 누적시킨다(즉, 코드워드 i의 메트릭을 엔트리 i에 가산한다). 복수-대역 프리코딩 행렬에서, 가산은 대역들(예를 들면, 동일한 시간 프레임에서 상이한 주파수 대역들, 장기간 프리코딩 행렬에서, 가산은 프레임들, 예를 들면 상이한 시간 프레임들에 대해 수행됨)에 걸쳐 수행된다.
3. 원하는("최상의") 누적된 메트릭에 따라 프리코딩 행렬을 선택한다.
복수 평균 채널 방법은 도 6 및 7에 예시되어 있다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따라, 복수 채널 인스턴스들에 대해, 메모리 디바이스에 저장되고 복수의 프리코딩 행렬들을 포함하는 행렬 코드북으로부터 타겟 프리코딩 행렬을 식별하는 방법(600)을 도시하는 플로우차트이다. 도 7은 블록도 플로우차트(700)이다.
방법(600)의 단계(610)는 행렬 코드북의 크기에 따라 Ncodewords 메트릭들의 버퍼를 제공하는 것이다. 방법(600)의 단계(620)는 각각의 채널 인스턴스에 대해 프리코딩 행렬의 메트릭을 계산하는 것이다. 방법(600)의 단계(630)는 각각의 프리코딩 행렬의 메트릭들을 버퍼의 메트릭에 누적하는 것이다. 단계들(620 및 630)은 행렬 코드북의 각각의 프리코딩 행렬에 대해 수행된다. 방법(600)의 단계(640)은 원하는(예를 들면, 최대) 누적된 메트릭을 산출하는 복수의 프리코딩 행렬들 중 특정 프리코딩 행렬을 타겟 프리코딩 메트릭스로서 식별하는 것이다.
유의할 점은, 상기 설명된 평균 채널 방법에 대해 적용되었던 바와 같이, 타겟 프리코딩 행렬은 여기에서 단순히 가입자 국에 의해 선호되는 행렬이라는 점이다. 그리고나서, 가입자 국은 이러한 선호도를 기지국에 통신하고, 기지국은 이어서 가입자 국의 선호되는 행렬(또는 다른 행렬)을 프리코딩 행렬로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 단계(630)는 동일한 시간 프레임에서 복수의 대역들, 예를 들면 상이한 주파수 대역들(인접하는 서브캐리어들의 그룹들)에 대해 가산을 수행하는 단계를 포함한다. 또 다른 실시예에서, 단계(630)는 복수의 프레임들, 예를 들면 상이한 시간 프레임들에 대해 가산을 수행하는 단계를 포함한다.
MIMO CINR의 계산
802.16e에서 MIMO에 대한 CINR이 MIMO 용량에 기초하고 있기 때문에, 용량 값들은 CINR 리포팅에 이용될 수 있다고 전술되었다. 실제로, WiMAX 표준은 최대 가능성(ML) 수신기 구현을 가지는 MIMO-지원 이동국이 용량에 기초하여 평균화된 CINR 리포트들을 지원할 것을 요구하거나 장래에 요구할 것이다. 예를 들면, 이동국은 이하의 계산들에 따라 AVG_CINRdB를 리포트할 것이다.
Figure 112012023230412-pct00021
여기에서, C(d, y｜H)는 용량이고, 이하와 같이 정의된다.
Figure 112012023230412-pct00022
여기에서, 합산은 시간-주파수 2차원 평면(직교 주파수 분할 멀티플렉싱(OFDM) 서브캐리어들 x OFDM 심볼들의)에서 미리 정의된 영역 내부에 로케이팅된 파일럿들 P의 세트에 대한 것이고, σ2은 노이즈 전력(이하에 정의됨)의 추정이며, H는 채널 응답 행렬(앞서 여기에서 단순히 채널 행렬로서 지칭됨)이고, H H 는 에르미트 전치 연산자에 의해 연산된 이후의 채널 응답 행렬이다.
이러한 방법의 확장은 하나 또는 여러 개의 미리 정의된 영역들에 대해 Cregion(d,y｜H)를 계산하고 그리고나서 모든 그러한 미리 정의된 영역들에 대해 Cregion(d,y｜H)를 평균화하여 C(d,y｜H)를 얻는 것이다.
WiMAX 표준(특히, IEEE 802.16 REV2 D8)은 이하와 같이, 그 편차를 줄이기 위해 노이즈 전력이 (OFDM 서브-캐리어들 x OFDM 심볼들의)영역에 걸쳐 평균화될 것이라는 것을 지정한다.
Figure 112012023230412-pct00023
표준의 이들 요구조건들은 AVG_CINRdB 계산이 2번 반복(iteration)으로 수행되어야 된다는 것을 지시하고, 이들 중 제1 반복은 평균 노이즈 전력을 산출하며, 그 제2 반복은 용량을 산출하고, 이어서 모든 프레임의(또는 영역의) 파일럿들이 메모리에 유지되어 있어야 한다는 것을 요구한다. 환언하면, 제1 반복에서 σ2은 (OFDM 서브-캐리어들 x OFDM 심볼들의)영역에 걸쳐 계산되어야 되고, 제2(후속) 반복에서 용량은 동일한 영역 또는 블록에 대해 계산되어야 된다. 프레임 동안에 모든 수신된 파일럿들을 메모리에 유지해야 하는 필요성은 비교적 많은 양의 메모리(예를 들면, 3600파일럿들 x 32 비트들 = 14.4 킬로바이트들)를 소비한다. 본 발명의 실시예들은 요구되는 메모리의 양을 크게 감소시키고, 따라서 네트워크 성능을 향상시킨다.
상기 제시된 바와 같이 C(d, y｜H)의 이중-반복(double-iteration) 직접 계산에 대한 대안으로서, 본 발명의 실시예들은 단지 하나의 단일 반복을 이용하여 용량을 계산하고, 따라서 모든 파일럿들을 메모리에 유지할 필요성을 제거한다. trace(H p H H p) 및 abs(det(H p))는 작은 영역(예를 들면, 수개의 OFDM 심볼들(예를 들면, 프레임 내의 모든 심볼들)에 대한 단일 클러스터(또는 14개의 서브캐리어들)의 영역)에 대한 거의 일정하기 때문에 이러한 단순화된 계산이 가능하고, 이는 전체 영역에 대한 양쪽 trace(·) 및 abs(det(·))의 평균값을 구할 수 있다는 것을 의미한다. 그러므로, 대각합 및 행렬식(및 노이즈 전력) 항들이 시간 및 주파수에서 변경되고 있더라도, 특정 환경들(예를 들면, 낮은 모빌리티 환경들)에서, 그 영역 내의 각각의 항의 평균값이 구해질 수 있을 만큼 이들 항들의 변동들이 충분히 작은 로컬 시간/주파수 영역을 구할 수 있다.
그러므로, 용량은 이하와 같이 근사화될 수 있다.
Figure 112012023230412-pct00024
수학식 18을 이용하면 대각합, 행렬식 및 노이즈 전력 항들의 평균화가 하나의 단일 반복을 이용하여 수행될 수 있게 한다. 예를 들면, 이동국은 파일럿을 수신하고, 그 채널을 추정하며, 연관된 "trace""det" 및 노이즈 전력 항들을 계산하고, 그리고나서 이를 메모리에 유지할 필요없이 파일럿을 폐기할 수 있다. 대신에, 단지 누적된(또는 평균) "trace", "det"및 "노이즈 전력"만이 메모리에 저장될 필요가 있고, 이들 3개의 항들은 용량을 계산하는데 이용된다.
도 8은 하나의 프레임(810) 내의 클러스터들(820)의 로케이션을 예시하고 있다. 프레임(810)은 수학식 18의 근사화가 구현될 수 있는 영역(835)과 같은 영역들로 추가 파티셔닝된다. 각각의 클러스터(820)는 8개의 파일럿들(821)로 구성되고, 그 절반(백색 원들로 도시된 것들)은 제1 송신 안테나로부터 송신되며, 그 절반(흑색 원들로 도시된 것들)은 제2 송신 안테나로부터 송신된다. (이러한 파일럿 구조는 802.16e 표준에 의해 정의되고 수신기가 채널 행렬 H를 추정하는데 도움을 준다.) 또한, 예시되어 있는 것은 시간축(850) 및 주파수 축(860)이다.
영역(835)은 여러 개의 OFDM 심볼들(예를 들면, 프레임(810)의 모든 심볼들)에 대한 단일 클러스터(또는 14개의 서브캐리어들)의 영역의 하나의 예이다. 예를 들면, 도 8에서, 흑색 및 백색 원들은 파일럿들-서브캐리어들(이전에 언급된 바와 같음)을 나타내고, 모든 직사각형은 2개의 심볼들(시간 축에서)에 대한 14개 톤들(주파수 축에서)의 영역이다. 직사각형은 또한 클러스터(즉, 클러스터(820))로 불려지고, 이는 14 x 4 서브캐리어들을 포함하며, 이들 중 8개의 파일럿 서브캐리어들이 있다. 수학식 16, 17 및 18이 계산되는 미리 정의된 영역은 N x M 클러스터들의 영역이고, 여기에서 M의 최대값은 프레임 길이(심볼들로 됨)에 종속되며, N의 최대값은 고속 푸리에 변환(FFT) 대역폭에 종속된다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법(900)을 예시하는 플로우차트이다.
방법(900)의 단계(910)는 복수의 파일럿 톤들을 수신하는 것이다.
방법(900)의 단계(920)는, 복수의 파일럿 톤들의 각각의 파일럿 톤에 대해 채널 응답 행렬 및 노이즈 전력 항이 존재하도록 복수의 채널 응답 행렬들 및 복수의 노이즈 전력 항들을 추정하는 것으로, 복수의 채널 응답 행렬들의 각각의 채널 응답 행렬 및 복수의 노이즈 전력 항들의 각각의 노이즈 전력 항은 복수의 파일럿 톤들의 상이한 파일럿 톤에 대응한다. 일 실시예에서, (여전히, 도 8을 참조하면) 채널 행렬은 심볼들의 쌍에 대해 일정하다고 가정하고, 따라서 (흑색 및 백색의 각각의 송신 안테나로부터의) 파일럿들(823)의 쌍을 이용하여, 우리는 단일 행렬 H를 추정한다. 그러나, 결국에는, 백색 원들에 의해 표현된 파일럿들(823)에 대한 H가 흑색 원들에 의해 표현된 파일럿들(823)에 대한 H와 동일하지만, 우리는 각각의 파일럿에 대해 H를 가진다. 또한, H는 심볼들의 쌍에 걸쳐 일정하다고 가정하므로, 특정 실시예들은 제2 심볼마다 trace(·) 및 det(·)를 계산한다. 그러나, 이것은 복잡성을 감소시키는 구현에 불과하고, 다른 실시예들은 심볼마다 trace(·) 및 det(·)를 계산할 수 있다.
방법(900)의 단계(930)는 복수의 대각합 및 복수의 행렬식을 획득하기 위해 복수의 채널 응답 행렬들(또는 그 함수 - 상기 참조)의 각각의 채널 응답 행렬에 대한 대각합 연산 및 행렬식 연산을 수행하는 것이다. 일 실시예에서, 대각합 연산을 수행하는 것은 trace(H p H H p)를 푸는 것을 포함하고, 여기에서 p는 파일럿 톤들의 인덱스이며, H는 채널 응답 행렬이고, H H는 에르미트 전치 연산자에 의해 연산된 후의 채널 응답 행렬이다. 동일하거나 또는 다른 실시예에서, 행렬식 연산을 수행하는 것은 det(H p)를 푸는 것을 포함하고, 여기에서 다시 한번, p는 파일럿 톤들의 인덱스이며, H는 채널 응답 행렬이다.
방법(900)의 단계(940)는 복수의 대각합들의 평균값, 복수의 행렬식들의 절대값의 평균값, 및 복수의 노이즈 전력 항들의 평균값을 구하는 것이다. 일 실시예에서, 복수의 대각합들의 평균값을 구하는 것은
Figure 112012023230412-pct00025
를 푸는 것을 포함하고, 여기에서 P는 trace(·)가 (예를 들면, 매 다른(예를 들면 매 짝수 또는 매 홀수) 심볼마다) 계산되었던 전체 개수의 파일럿 톤들을 나타낸다. 동일하거나 또는 다른 실시예에서, 복수의 행렬식들의 절대값의 평균값을 구하는 것은
Figure 112012023230412-pct00026
을 푸는 것을 포함하고, 여기에서 P는 다시 det(·)가 (예를 들면, 매 다른(예를 들면 매 짝수 또는 매 홀수) 심볼마다) 계산되었던 전체 개수의 파일럿 톤들을 나타낸다. 동일하거나 또는 다른 실시예에서, 복수의 노이즈 전력 항들의 절대값을 구하는 것은
Figure 112012023230412-pct00027
을 푸는 단계를 포함하고, 여기에서 p는 이전과 같이, 파일럿 톤들의 인덱스이며, σ는 노이즈 전력 항이고, P는 선택된 영역에서 파일럿 톤들의 전체 개수를 나타낸다.
방법(900)의 단계(950)는 무선 네트워크 채널의 용량을, 복수의 대각합의 평균값, 복수의 행렬식의 절대값의 평균값, 및 복수의 노이즈 전력 항의 평균값의 함수로서 표현하는 것이다.
방법(900)의 단계(960)는 함수의 해를 구하는 것이다.
하나의 실시예에서, 방법(900)은 복수의 파일럿 톤 중 제1 파일럿 톤을 수신하는 단계, 및 복수의 파일럿 톤 중 제2 파일럿 톤을 수신하기 이전에(복수의 파일럿 톤 중 제2 파일럿 톤에 대응하는 파라미터들에 대해 추정들이 반복되는 그 포인트에서), 모두가 복수의 파일럿 톤 중 제1 파일럿 톤에 대응하는 제1 채널 응답 행렬, 제1 노이즈 전력 항, 제1 대각합, 및 제1 행렬식을 추정하는 단계를 포함한다. 이러한 실시예의 일부 표현들에서, 방법(900)은 제1 채널 응답 행렬, 제1 노이즈 전력 항, 제1 대각합, 및 제1 행렬식을 추정한 후에, 모든 다른 파일럿들이 수신되거나 처리될 때까지 이를 저장할 필요없이, 메모리 디바이스로부터 복수의 파일럿 톤 중 제1 파일럿 톤을 폐기하는 단계를 더 포함한다.
본 발명은 특정 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 기술분야의 숙련자들이라면, 본 발명의 사상 또는 범주에서 벗어나지 않고서도 다양한 변경들이 만들어질 수 있다는 것을 잘 알고 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들의 개시는 본 발명의 범주를 예시하려는 것이고 제한하려는 것은 아니다. 본 발명의 범주는 단지 첨부된 특허청구범위에 의해 요구되는 정도까지만 제한되게 하려는 것이다. 예를 들면, 본 기술분야의 통상의 기술자에게는, 여기에 설명된 방법들 및 관련된 구조들이 다양한 실시예들에서 구현될 수 있고 이들 실시예들의 일부의 상기 설명은 반드시 모든 가능한 실시예들의 완전한 설명을 나타내는 것은 아니라는 것은 자명할 것이다.
추가적으로, 이점들, 다른 장점들, 및 문제들에 대한 해결책들은 특정 실시예들과 관련하여 설명되었다. 그러나, 이점들, 장점들, 문제들에 대한 해결책들 및 임의의 잇점, 장점 또는 해결책이 발생하게 하거나 더 현저하게 되도록 하는 임의의 요소 또는 요소들은 청구항들의 임의의 하나 또는 전체의 핵심적이거나, 요구되거나 필수적인 특징들 또는 구성요소들인 것으로 해석되어서는 안 된다.
더구나, 실시예들 및/또는 제한들이 (1) 청구항들에서 명시적으로 청구되지 않고 (2) 균등론 하에서 청구항들의 명시된 요소들 및/또는 제한들의 등가물들이거나 잠재적으로 등가물들인 경우에, 여기에 개시된 실시예들 및 제한들이 기부의 원칙 하에서 공공에 기부되지 않는다.

Claims (18)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 무선 네트워크에서 무선 네트워크 채널의 용량을 근사화하는 방법으로서,
    무선 네트워크의 가입자 국에서 복수의 파일럿 톤을 수신하는 단계;
    상기 복수의 파일럿 톤의 각각의 파일럿 톤에 대해 채널 응답 행렬 및 노이즈 전력 항이 존재하도록, 상기 가입자 국에서 복수의 채널 응답 행렬 및 복수의 노이즈 전력 항을 추정하는 단계 - 상기 복수의 채널 응답 행렬의 각각의 채널 응답 행렬 및 상기 복수의 노이즈 전력 항들의 각각의 노이즈 전력 항은 상기 복수의 파일럿 톤의 상이한 파일럿 톤에 대응함 -;
    복수의 대각합(traces) 및 복수의 행렬식(determinant)을 얻기 위해 상기 가입자 국에서 상기 복수의 채널 응답 행렬의 각각의 채널 응답 행렬에 대해 대각합 연산 및 행렬식 연산을 수행하는 단계;
    상기 가입자 국에서 상기 복수의 대각합의 평균값, 상기 복수의 행렬식의 절대값의 평균값, 및 상기 복수의 노이즈 전력 항의 평균값을 구하는 단계;
    상기 가입자 국에서 상기 무선 네트워크 채널의 용량을, 상기 복수의 대각합의 평균값, 및 상기 복수의 행렬식의 절대값의 평균값, 및 상기 복수의 노이즈 전력 항의 평균값의 함수로서 표현하는 단계; 및
    상기 가입자 국에서 상기 함수의 해를 구하는 단계
    를 포함하는 근사화 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 대각합 연산을 수행하는 단계는
    Figure 112012023230412-pct00032
    를 푸는 단계를 포함하고, 여기에서 p는 상기 파일럿 톤의 인덱스이며, H는 상기 채널 응답 행렬이고, H H는 에르미트 전치 연산자(Hermitian transpose operator)에 의해 연산된 이후의 채널 응답 행렬인 근사화 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 대각합의 평균값을 구하는 단계는
    Figure 112012023230412-pct00033
    를 푸는 단계를 포함하고, 여기에서 P는
    Figure 112012023230412-pct00034
    가 계산되었던 파일럿 톤의 전체 개수를 나타내는 근사화 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 행렬식 연산을 수행하는 단계는 det(H p)를 푸는 단계를 포함하고, 여기에서 p는 상기 파일럿 톤들의 인덱스이며 H는 채널 응답 행렬인 근사화 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 행렬식의 절대값의 평균값을 구하는 단계는
    Figure 112012023230412-pct00035
    를 푸는 단계를 포함하고, 여기에서 P는 det(H p)가 계산되었던 파일럿 톤들의 전체 개수를 나타내는 근사화 방법.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 노이즈 전력 항의 평균값을 구하는 단계는
    Figure 112013099016227-pct00036
    을 푸는 단계를 포함하고, 여기에서 p는 상기 파일럿 톤들의 인덱스이며, σ는 노이즈 전력 항이고, P는 상기 파일럿 톤들의 전체 개수를 나타내는 근사화 방법.
  11. 제5항에 있어서,
    상기 가입자 국에서 상기 복수의 파일럿 톤 중 제1 파일럿 톤을 수신하는 단계; 및
    상기 가입자 국에서 상기 복수의 파일럿 톤 중 제2 파일럿 톤을 수신하기 전에, 상기 가입자 국에서 모두가 상기 복수의 파일럿 톤 중 상기 제1 파일럿 톤에 대응하는 제1 채널 응답 행렬, 제1 노이즈 전력 항, 제1 대각합 및 제1 행렬식을 추정하는 단계를 포함하는 근사화 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 채널 응답 행렬, 상기 제1 노이즈 전력 항, 상기 제1 대각합, 및 상기 제1 행렬식을 추정한 후에, 상기 복수의 파일럿 톤 중 상기 제1 파일럿 톤을 상기 가입자 국과 연관된 메모리 디바이스로부터 폐기하는 단계를 더 포함하는 근사화 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
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  17. 삭제
  18. 삭제
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