KR101415200B1 - 무선통신 시스템에서 무선채널을 예측하기 위한 방법 및장치 - Google Patents

무선통신 시스템에서 무선채널을 예측하기 위한 방법 및장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 방법 및 장치에 관한 것으로, 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 방법에 있어서, 상향링크 채널을 추정하는 과정과, 소정의 이전 상향링크 채널 예측 값을 필터링하여 현재 상향링크 채널을 예측하는 과정과, 상기 예측된 현재 상향링크 채널을 보정하기 위한 파라미터를 계산하는 과정과, 상기 파라미터를 이용하여 현재 상향링크 채널 값을 보정하는 과정과, 상기 보정된 상향링크 채널 값으로부터 다음 하향링크 채널을 예측하는 과정을 포함하여, TDD 시스템에서 칼만 필터를 이용한 하향링크 채널 예측을 통해 송신기의 빔포밍 또는 프리코딩 가중치를 더욱 정확하게 구할 수 있으며 이에 따른 성능을 개선할 수 있다.
Figure R1020070047157
MIMO, OFDM, 피드백, TDD(Time Division Duplex), 칼만 필터, 하향링크, 채널 예측.

Description

무선통신 시스템에서 무선채널을 예측하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING RADIO CHANNEL IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
도 1은 종래기술에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 프레임 구조,
도 2는 본 발명에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 사운딩 심벌에서 대한 상향링크 시스템 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 하향링크 프리코딩 시스템 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 채널예측을 위한 프레임 구조,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 상세한 채널예측 장치도,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 채널예측을 위한 동작 흐름도,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 선형예측기와 칼만 필터를 이용한 경우의 비트오류율(BER) 성능 그래프,
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 선형예측기와 칼만 필터를 이용한 경우에 예측된 사운딩 심벌의 평균제곱오류(MSE) 그래프,
도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 선형예측기와 칼만 필터를 이용한 경우의 비트오류율(BER) 성능 그래프 및
도 10은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 선형예측기와 칼만 필터를 이용한 경우에 예측된 사운딩 심벌의 평균제곱오류(MSE) 그래프.
본 발명은 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 상향링크의 채널정보를 필터링하고 상기 필터링된 상향링크의 채널정보를 사용하여 하향링크 채널을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 다중 안테나 시스템에서, 기지국의 송신기가 채널상태 정보(Channel State Information: 이하 "CSI"라 칭함)를 알고 있는 경우 빔포밍 (Beamforming)과같은 기법을 이용하여 보다 높은 채널 용량을 달성할 수 있다. 또한, 다중 안테나로부터 수신된 신호를 복원하기 위한 신호 처리 과정을 송신기에서 미리 처리함으로써, 신호크기와 전력소모에 제한된 단말기에 복잡도가 낮도록 간단하게 구현할 수 있다. 상기 송신기에서 채널 정보를 얻기 위한 방법으로는 상기 수신기에서 채널정보를 피드백(Feedback)하는 방법이 일반적이다.
송신기에서 하향링크 채널정보를 얻고자 할 때, 단말에서 얻은 하향링크 채널정보를 송신기로 피드백하는 방법이 일반적이다. 이 방법은 TDD 시스템뿐만 아니라, 상향 및 하향링크가 서로 연관성이 없는 FDD(Frequency Division Duplex) 시스템에서도 사용할 수 있다. 하지만, 다중안테나 시스템을 고려하는 경우, 안테나 수가 증가함에 따라 필요한 피드백 정보 또한 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 반면에 TDD(Time Division Duplex) 시스템에서는 채널을 피드백시킬 필요가 없다.
도 1 은 종래기술에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 프레임 구조를 도시하고 있다. 하나의 프레임은 하향링크(Downlink), 상향링크(Uplink)으로 구분되어 전송시간으로 나누어진다. 상기 상향링크 프레임에는 상향링크 제어심벌과 데이터 심벌, 사운딩 심벌(Sounding Symbol)들을 포함한다. 상기 사운딩 심벌은 폐루프(Closed-Loop) MIMO(Multi Input Multi Output)를 위한 심벌로 TDD 특성을 이용하기 위해 선택적으로 사용될 수 있다. 상기 하향링크 프레임에는 프리앰블, 프레임 제어 헤더(Frame Control Header: FCH), 데이터 심벌등을 포함한다.
구체적으로 살펴보면, TDD 시스템에서는 상ㆍ하향링크 채널간 상호(Reciprocal) 성질이 존재하기 때문에 이를 이용하여 상향링크로부터 하향링크의 채널정보를 얻을 수 있다. 그러나, 상향링크와 하향링크가 프레임구조상 시간으로 분리되는 제약조건 때문에 시간적인 지연이 발생할 수 있다. 즉, 채널은 시간에 따라서 계속 변화하지만 하향링크 동안 송신기는 새로운 채널정보를 얻을 수 없고, 이전 프레임의 상향링크로부터 얻은 지연된 채널정보만을 갖게 된다. 이와 같은 상 ㆍ하향링크의 시간 차이로 의해 발생한 실제 채널과 기지국에서 얻은 채널과의 오차를 줄이기 위해 이전 프레임과 그 전 프레임의 상향링크로부터 얻은 채널정보를 이용하여 선형예측(Linear Prediction)을 할 수 있다.
상술한 바와 같이, 선형예측 기법의 경우 하향링크 채널을 예측하기 위해, 먼저 송신기에서 상향링크의 채널을 추정한다. 이때 추정된 상향링크의 채널은 잡음을 포함하고 있기 때문에 실제 채널과 오차를 가지게 된다. 이 오차를 포함한 정보를 이용하여 선형예측을 수행하게 되면, 예측한 하향링크 채널의 오차는 더욱 커지게 된다. 이는 실제 송신기에서 빔포임 가중치나 프리코딩(Precoding) 가중치를 계산할 때 실제 값과 맞지 않아 심각한 성능 열화를 가져오게 된다.
따라서, TDD 기반 무선통신 시스템에서 상ㆍ하향링크의 시간 차이로 의해 발생한 실제 채널과 기지국에서 얻은 채널과의 오차를 줄여 채널예측을 수행하는 방법 및 장치가 필요하다.
따라서, 본 발명의 목적은 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 TDD 기반 무선통신 시스템에서 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상향링크의 채널정보를 필터링하고 다음 하향링크 채널을 예측하기 위한 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 TDD 기반 무선통신 시스템에서 상ㆍ하향링크의 시 간 차이로 의해 발생한 실제 채널과 기지국에서 얻은 채널과의 오차를 줄여 채널예측을 수행하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
상기한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 방법에 있어서, 상향링크 채널을 추정하는 과정과, 소정의 이전 상향링크 채널 예측 값을 필터링하여 현재 상향링크 채널을 예측하는 과정과, 상기 예측된 현재 상향링크 채널을 보정하기 위한 파라미터를 계산하는 과정과, 상기 파라미터를 이용하여 현재 상향링크 채널 값을 보정하는 과정과, 상기 보정된 상향링크 채널 값으로부터 다음 하향링크 채널을 예측하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 장치에 있어서, 상향링크 채널을 추정하는 채널추정기와, 추정된 소정의 이전 상향링크 채널예측 값을 필터링하여 현재 상향링크 채널을 예측하고, 상기 예측된 현재 상향링크 채널을 보정하기 위한 파라미터를 계산한 후, 상기 파라미터를 이용하여 현재 상향링크 채널 값을 보정하여, 상기 보정된 상향링크 채널 값으로부터 다음 하향링크 채널을 예측하는 채널예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 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 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이 다.
이하, 본 발명은 TDD(Time Division Duplex)기반 무선통신 시스템에서 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상향링크의 채널정보를 필터링하고 다음 하향링크 채널을 예측하기 위한 방법 및 장치에 대해 설명하기로 한다. 상기 칼만 필터는 하나의 시스템이 시간에 따른 변화를 적절하게 예측할 수 있도록 잡음(Noise)으로부터 신호(Signal)를 찾아내기 위해 사용된다.
이하 도 2 내지 도 6은 광대역 무선통신 시스템을 예로 설명하지만, 다른 형태의 TDD 기반 광대역 무선통신 시스템에도 적용할 수 있음은 물론이다.
도 2는 본 발명에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 사운딩 심벌에서 대한 상향링크 시스템 구성도를 도시하고 있다. 상기 상향링크 시스템은 단말(송신기)이 송신안테나를 통해 무선채널로 제어신호 혹은 데이터 신호를 전송하면 상기 기지국(수신기)은 수신안테나를 통해 상기 제어신호 혹은 상기 데이터 신호를 수신하는 시스템을 말한다.
상기 도 2를 참조하면, 단말의 송신장치는 사운딩 심벌 생성부(200), IFFT 부(202), 병렬-직렬 변환부(204)를 포함하여 구성된다.
상기 사운딩 심벌 생성부(200)는 기지국이 상향링크 채널추정을 할 수 있도록 사운딩 심벌을 생성하여 상기 IFFT부(202)로 출력한다. 상기 IFFT부(202)는 상기 사운딩 심벌 생성부(200)로부터의 사운딩 심벌을 역 고속 푸리에 변환(Inverse Fast Fourier Transform: IFFT)하여 시간 영역의 신호(OFDM 심벌로 지칭됨)로 변환 한다. 이때, 상기 IFFT부(202)는 CP(Cyclic Prefix) 삽입 등을 수행할 수 있다. 상기 병렬-직렬 변환부(204)는 IFFT부(202)로부터의 출력되는 병렬 데이터를 직렬데이터로 변환하여 송신안테나를 통해 전송한다.
기지국의 수신장치는 복수의 직렬-병렬 변환부(201 내지 201_n), 복수의 FFT 부(203 내지 203_n), 채널 추정기(205), 채널 예측부(207)를 포함하여 구성된다.
상기 직렬-병렬 변환부(201 내지 201_n)는 단말로부터의 수신한 사운딩 심벌을 병렬로 변환하여 상기 FFT부(203 내지 203_n)로 출력한다. 상기 FFT 부(203 내지 203_n)는 상기 직렬-병렬 변환부(201 내지 201_n)로부터의 데이터를 고속 푸리에 변환하여 주파수 영역의 데이터를 각각 출력하여 상기 채널 추정기(205)로 제공한다. 또한, 상기 FFT부(201 내지 201_n)는 CP 제거 등을 수행할 수 있다
상기 채널 추정기(205)는 상기 FFT부(203 내지 203_n)로부터의 데이터에서 사운딩 심벌(하향링크의 파일럿 심벌에 해당함)을 추출하여 채널추정을 수행하여 채널추정 결과를 상기 채널 예측부(207)로 출력한다.
상기 채널 예측부(207)는 칼만 필터링을 수행하여 이전 사운딩 심벌(n-1 사운딩 심벌이라 칭함)에 해당하는 상향링크 채널예측 값을 이용하여 다음 상향링크의 채널(n 프레임에 해당하는 상향링크 채널로 칭함)을 예측한 후, n 번째 상향링크의 채널예측 값을 사용하여 n+1 프레임에 해당하는 하향링크 채널을 예측한다. 상세한 채널 예측부(207)에 대한 설명은 하기 도 5에서 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 하향링크 프리코딩 시스 템 구성도를 도시하고 있다. 상기 하향링크 시스템은 기지국(송신기)이 송신안테나를 통해 무선채널로 제어신호 혹은 데이터 신호를 전송하면 상기 단말(수신기)은 수신안테나를 통해 상기 제어신호 혹은 상기 데이터 신호를 수신하는 시스템을 말한다.
상기 도 3을 참조하면, 기지국의 송신장치는 복수의 변조기(300 내지 300_n), 프리코딩부(302), 복수의 IFFT 부(304 내지 304_n), 복수의 병렬-직렬 변환부(306 내지 306_n)를 포함하여 구성된다.
상기 변조기(300 내지 300_n)는 입력 비트들을 소정 변조방식으로 변조하여 변조심벌들을 생성하여 상기 프리코딩부(302)로 출력한다. 여기서, 상기 변조방식에는 1개의 비트를 하나의 신호점(변조심벌)에 사상하는 BPSK(Binary Phase Shift Keying), 2개의 비트를 하나의 변조심벌에 사상하는 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), 3개의 비트를 하나의 변조심벌에 사상하는 8PSK(10-ary Phase Shift Keying), 4개의 비트를 하나의 변조심벌에 사상하는 16QAM 등이 있다.
상기 프리코딩부(302)는 상기 채널 예측부(207)로부터의 하향링크 채널예측 값을 참조하여 빔포임 가중치나 프리코딩 가중치를 계산하여, 상기 변조기(300 내지 300_n)로부터의 변조 심벌들과 곱하여 상기 IFFT 부(304 내지 304_n)로 출력한다. 즉, 상기 프리코딩부(302)는 상기 변조기(300 내지 300_n)로부터의 변조심벌들을 선처리함으로써, 심볼간 간섭(inter-symbol interference) 혹은 지향성의 빔을 방사함으로써 신호간섭을 최소화할 수 있다.
상기 IFFT 부(304 내지 304_n)와 상기 병렬-직렬 변환부(306 내지 306_n)는 상기 도 2의 IFFT부(202 내지 202_n)와 병렬-직렬 변환부(204 내지 204_n)와 동일한 기능을 수행한다.
단말의 수신장치는 직렬-병렬 변환부(301), FFT 부(303), 복조기(305)를 포함하여 구성된다.
상기 직렬-병렬 변환부(301)와 상기 FFT 부(303)는 상기 도 2의 직렬-병렬 변환부(201 내지 201_n), FFT 부(203 내지 203_n)과 동일한 기능을 수행한다.
상기 복조기(305)는 상기 FFT부(303 내지 303_n)로부터의 데이터를 제공받아 소프트 출력 값(soft value)을 제공받아 연판정을 수행하여 부호화 비트를 출력한 후 해당 부호화 방식에 따라 정보비트로 디코딩하여 출력한다. 예를 들면, 만약 송신단에서 길쌈부호를 이용하여 부호화하였다면 수신단에서 비터비 알고리즘을 통하여 정보비트를 출력한다.
도 4는 본 발명에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 채널예측을 위한 프레임 구조를 도시하고 있다.
상기 도 4를 참조하면, TDD 시스템의 프레임 구조에서 상향링크(Uplink)와 하향링크(Downlink)는 전송시간으로 구분되며, 상기 상향링크 프레임 마지막 부분에 사운딩 심벌(Sounding Symbol)이 추가된다. 상기 TDD 기반 광대역 무선통신 시스템의 프레임 구조의 세부적 구조는 본 발명에서 중요하지 않으므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.
위에서 상술한 상기 TDD 시스템 프레임 구조에서, 칼만 필터(Kalman Filter) 를 이용하여 하향링크 채널을 예측하는 과정을 보면. 먼저, 첫 번째 단계(400)에서 상기 TDD 시스템은 각각의 상향링크 프레임의 마지막에 위치하는 사운딩 심벌을 이용하여 상향링크의 채널을 추정한다. 다음 두 번째 단계에서(402), 상기 TDD 시스템은 이전 프레임에서 추정된 상향링크 채널들을 칼만 필터에 의해 추정된 사운딩 심벌들을 필터링하여 프레임의 사운딩 심벌을 예측(
Figure 112007035800669-pat00001
)한다. 여기서, 상기 n은 프레임 인덱스이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00002
은 필터링되어 예측된 채널을 의미한다. 마지막으로 세 번째 단계에서(404), 상기 TDD 시스템은 추정한 사운딩 심벌과 예측한 사운딩 심벌을 이용하여 선형보간(Linear Interpolation) 기법을 통해 n+1 번째 하향링크 채널을 예측하게 된다.
하기 도 5에서 칼만 필터링과 채널예측에 대하여 보다 상세한 설명하기 위해 채널응답을 자기회귀(AutoregRessive: 이하 "AR"라 칭함) 모델로 표현하여 설명하기로 한다. p 번째 송신 안테나와 q 번째 수신 안테나의 사운딩 채널의 k 번째 채널응답을
Figure 112007035800669-pat00003
라 하면, n 번째 프레임에 대한 채널응답을 하기 <수학식 1>과 같이 AR 모델로 표현할 수 있다.
Figure 112007035800669-pat00004
여기서, 상기 는 차수(order)가 u인 AR 모델의 계수이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00006
은 평균이 0이고 분산이 상기
Figure 112007035800669-pat00007
인 백색 가우시안 잡음이다. 채널의 상관관계(Correlation)로부터 율-워커 방정식(Yule-Walker equation)을 풀면 상기
Figure 112007035800669-pat00008
와 상기
Figure 112007035800669-pat00009
를 할 수 있다.
Figure 112007035800669-pat00010
을
Figure 112007035800669-pat00011
라고 정의하면, 칼만 필터를 위한 상태 방정식(state equation)과 관측 방정식(Observation Equation)은 하기 <수학식 2>, 하기 <수학식 3>으로 각각 표현할 수 있다. 여기서, T는 전치행렬이고, u는 AR 모델의 차수이고, n은 프레임 인덱스이다.
Figure 112007035800669-pat00012
여기서, 상기
Figure 112007035800669-pat00013
는 차수가 u인 AR 모델에서 따른 채널응답 벡터이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00014
는 차수가 u인 AR 모델 계수이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00015
은 백색 가우시안 잡음이다. 즉, 상기
Figure 112007035800669-pat00016
는
Figure 112007035800669-pat00017
이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00018
는
Figure 112007035800669-pat00019
으로 표현된다.
Figure 112007035800669-pat00020
여기서, 상기
Figure 112007035800669-pat00021
는 상향링크 사운딩 심벌을 이용한 계산된 채널추정 값으로 칼만 필터의 측정 데이터로 사용되고, 상기
Figure 112007035800669-pat00022
는 측정 행렬(measurement matrix)이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00023
는
Figure 112007035800669-pat00024
으로 잡음 벡터이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 상세한 채널예측 장치도를 도시하고 있다.
상기 채널 예측부(207)는 시간 갱신부(500), 측정 갱신부(502), 채널 보정기(504), 채널 예측기(506)를 포함하여 구성된다.
상기 시간 갱신부(500)는 이전 프레임의 필터링된 정보(이전 프레임의 예측된 채널 값)를 이용하여 현 프레임의 예측된 상향링크 채널 값을 산출하여 상기 측정 갱신부(502)로 출력한다. 예를 들면, AR 모델의 차수가 2인 경우 n-1, n-2 이전 상향링크 프레임에 대한 예측된 채널값을 이용하여 n 번째 현재 상향링크 프레임의 채널을 예측한다. 만약, AR 차수가 m 인 경우, m개의 이전 상향링크 프레임에 대한 예측된 채널 값이 현 상향링크 프레임을 예측하기 위해 이용된다.
또한, 상기 시간 갱신부(500)는 평균제곱오차(Mean Square Error)를 최소화하는데 사용되는 에러 공분산(Error Covariance)을 산출하여 상기 측정 갱신부(502)로 출력한다.
상기 n 번째 현재 상향링크 프레임의 채널예측 값(
Figure 112007035800669-pat00025
)과 에러 공분산(
Figure 112007035800669-pat00026
)은 하기 <수학식 4>로 표현된다.
Figure 112007035800669-pat00027
Figure 112007035800669-pat00028
여기서, 상기
Figure 112007035800669-pat00029
는 n-1 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값을 이용하여 산출된 n 번째 상향링크 프레임 채널예측 값이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00030
는 AR 모델 계수 값이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00031
는 n-1 번째의 에러 공분산을 이용하여 산출된 n 번째 에러 공분산이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00032
는 잡음이다. 이때, 상기
Figure 112007035800669-pat00033
는 제로벡터로,
Figure 112007035800669-pat00034
은 단위행렬로 초기화한다. 즉,
Figure 112007035800669-pat00035
과
Figure 112007035800669-pat00036
의 초기화 값은 각각
Figure 112007035800669-pat00037
,
Figure 112007035800669-pat00038
이다. 그리고,
Figure 112007035800669-pat00039
이다.
상기 측정 갱신부(502)는 상기 시간 갱신부(500)로부터의
Figure 112007035800669-pat00040
,
Figure 112007035800669-pat00041
를 제공받아, 채널보정을 위한 파라미터를 계산하여 상기 채널보정기(504)로 출력한다. 여기서, 상기 채널보정을 위한 파라미터인 칼만 이득(
Figure 112007035800669-pat00042
), 이노베이션 벡터값(
Figure 112007035800669-pat00043
)은 하기 <수학식 5>로 산출된다.
Figure 112007035800669-pat00044
Figure 112007035800669-pat00045
여기서, 상기
Figure 112007035800669-pat00046
은 n 번째 프레임의 칼만 이득이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00047
는 n-1 번째의 에러 공분산이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00048
는 측정 행렬이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00049
는 잡음 벡터이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00050
은 n 번째 프레임의 이노베이션 벡터값이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00051
는 상향링크 사운딩 심벌을 이용한 계산된 채널추정 값이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00052
는 n-1 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값이다. 그리고,
Figure 112007035800669-pat00053
이다.
상기 채널보정기(504)는 상기 측정 갱신부(502)로부터의 채널보정을 위한 파라미터를 이용하여 현 프레임의 상향링크 채널 예측 값과 에러 공분산에 대해 보정을 수행한다. 여기서, 보정된 현 프레임의 상향링크 채널 예측 값과 에러 공분산은 하기 <수학식 6>으로 표현된다,
Figure 112007035800669-pat00054
Figure 112007035800669-pat00055
여기서, 상기
Figure 112007035800669-pat00056
은 보정된 n 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값, 상기
Figure 112007035800669-pat00057
는 n-1 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값을 이용하여 산출된 n 번째 상향링크 프레임 채널예측이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00058
은 n 번째 프레임의 칼만 이득이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00059
은 n 번째 프레임의 이노베이션 벡터값이다. 상기
Figure 112007035800669-pat00060
는 보정된 n 번째의 에러 공분산이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00061
는 단위벡터이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00062
는 측정 행렬이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00063
는 n-1 번째의 에러 공분산을 이용하여 산출된 n 번째 에러 공분산이다.
상기 채널 예측기(506)는 상기 채널보정기(504)로부터 보정된 현 프레임의 상향링크 채널 예측 값을 제공받아 다음 하향링크 채널을 예측한다.
Figure 112007035800669-pat00064
여기서, 상기
Figure 112007035800669-pat00065
은 n+1 번째 하향링크의 채널예측값이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00066
는 AR 모델 계수 값이고, 상기
Figure 112007035800669-pat00067
은 보정된 n 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값이다.
Figure 112007035800669-pat00068
은 x 벡터의 첫 번째 성분을 나타낸다.
상술한 바와 같이, 상기 채널 예측부(207)는 칼만 필터링을 통해 원-스텝 예측(one step prediction)과 보정(correction) 과정을 통해, 다음 프레임의 상향링 크 사운딩 채널을 예측하고. 필터링된 채널
Figure 112007035800669-pat00069
와 예측된 채널
Figure 112007035800669-pat00070
사이를 선형보간 기법에 의해 최종적으로 하향링크의 채널정보를 예측한다.
한편,
Figure 112007035800669-pat00071
채널을 추정하는 동안
Figure 112007035800669-pat00072
프레임이 지나가 버리는 상황이 발생하는 경우,
Figure 112007035800669-pat00073
,
Figure 112007035800669-pat00074
,
Figure 112007035800669-pat00075
으로
Figure 112007035800669-pat00076
을 추정하는 것이 아니라 하나 건너서
Figure 112007035800669-pat00077
를 예측한다. 이 경우 (n+1) 프레임에서의 측정 데이터가 없기 때문에 곧바로 (n+2) 시간에서의 채널을 예측할 수 없다. 따라서, (n+1) 시간에서의 측정 데이터를 예측해야만
Figure 112007035800669-pat00078
를 예측할 수 있다.
Figure 112007035800669-pat00079
를 구하기 위해 먼저, (n+1) 프레임에서의 측정 데이터를 예측한다. 필터링한 채널
Figure 112007035800669-pat00080
과
Figure 112007035800669-pat00081
을 선형 예측하여 얻은 값을 (n+1) 프레임에서의 측정 데이터로 사용한 다음, 위에서 예측한 채널
Figure 112007035800669-pat00082
과 함께 칼만 필터로
Figure 112007035800669-pat00083
를 구한다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 광대역 무선통신 시스템에서 채널예측을 위한 동작 흐름도를 도시하고 있다.
먼저, 기지국의 수신기는 600 단계에서 단말로부터의 사운딩 심벌을 수신하여 상향링크의 채널을 예측하기 위해 상태 방정식을 초기화한다. 예를 들면, 필터링된 채널예측 행렬
Figure 112007035800669-pat00084
은 제로벡터로, 에러 공분산 행렬
Figure 112007035800669-pat00085
은 단위행렬로 초기화한다.
이후, 상기 수신기는 602 단계에서 수신안테나를 통해 수신한 단말의 사운딩 심벌을 이용하여 채널추정을 한다.
이후, 상기 수신기는 604 단계에서 이전 사운딩 심벌의 프레임을 이용하여 시간을 갱신한다. 여기서, 이전 사운딩 심벌의 프레임을 편의상 n-1 프레임으로 현 사운딩 심벌의 프레임을 n 프레임으로 칭하기로 한다. 즉, 상기 604 단계에서는 상기 n-1 프레임의 필터링된 정보(이전 프레임의 예측된 채널 값)를 이용하여 n 프레임의 상향링크 채널예측과 에러 공분산을 갱신한다.
이후, 상기 수신기는 606 단계에서 채널보정을 위한 파라미터를 계산하여 측정 업데이트를 수행한다. 상기 채널보정을 위한 파라미터는 칼만 필터 이득
Figure 112007035800669-pat00086
, 이노베이션 벡터(Innovation Vector)
Figure 112007035800669-pat00087
등이 있다.
이후, 상기 수신기는 608 단계에서 채널보정을 위한 파라미터를 이용하여 채널보정을 수행하여 n 프레임에 대한 상향링크 채널을 예측한다.
이후, 상기 수신기는 610 단계에서 n 프레임에 대한 상향링크 채널을 예측 값을 이용하여 n+1 프레임에 대한 하향링크 채널을 예측한다.
이후, 상기 수신기는 612 단계에서 채널추정이 필요한지를 판단하여 채널추정이 필요하면, 상기 602 단계 내지 상기 610 단계를 반복 수행하여 다음 프레임에 대한 채널예측을 계속 수행한다.
만약, 상기 수신기는 612 단계에서 채널추정이 필요 없으면 본 발명의 알고리즘을 종료한다.
하기 도 7 내지 도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 모의실험 결과 그래프를 도시하고 있다.
먼저, 모의실험 환경을 설명하면 하기 <표 1>은 모의실험 시스템 변수들을 나타내었고. 모의 실험을 위한 OFDM 심벌과 프레임 구조와 관련된 시스템 변수들은 광대역 무선통신 시스템(예: IEE802.16e)을 기반으로 실험하였다.
Carrier 주파수 fc = 2.3GHz
Sampling 주파수 fs = 10MHz
프레임 길이 Tfr= 5ms
OFDM 심볼 길이 (CP 포함) Tsym = 115.2μs
수신기 속도 3km/h
Sounding 심볼에 대한 normalized Doppler 주파수 fdTfr = 0.0319
프레임당 OFDM 심볼 수 (DL / UL) 42 (NDL = 27 / NUL = 15)
FFT size N = 1024
CP 길이 L = 128
Modulation uncoded QPSK
안테나 수 (BS, MS) (Nt = 2, Nr = 2)
채널 모델 (fading / multipath) Jakes fading / ITU-R PED-B
AR model order 1, 2, 3
도 7은 채널예측을 사용하지 않았을 경우, 선형예측을 한 경우, 그리고 칼만 필터를 이용한 채널예측을 했을 경우에 대한 각각의 비트 오류율(Bit Error Rate: 이하 "BER"라 칭함)을 나타내고 있다. 상향링크의 신호대잡음비(Signal and Noise Ratio: 이하 "SNR"라 칭함)은 9dB, 프리코딩 기법은 채널 인버전(Channel Inversion)으로 제로포싱(Zero-forcing) 방법을 사용하였다. 여기서, 송신기의 전력제한은 고려하지 않고 수신기에서는 채널보상을 위해 어떠한 작업도 하지 않는다. 즉, 부호화되지 않은(uncoded) QPSK 신호가 송신기에서 구한 프리코딩 가중치와 곱해져서 무선채널을 통해 수신기에 의해 수신되어 복조(Demodulation)가 이루어진다. 상기 도 7에서 볼 수 있듯이, 칼만 필터를 사용할 경우 상향링크와 하향링크의 채널지연으로 인한 오차를 줄여 성능을 향상시킬 수 있다. 칼만 필터의 차수(order)가 1일 경우, AR 모델링을 할 때 실제 채널과 많이 다르게 모델링되기 때문에 채널예측을 하지 않고 일정한 프리코딩 가중치를 사용한 경우보다도 낮은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다. 반면, 필터의 차수가 3일 경우는 차수가 2일 경우와 거의 같은 성능을 나타내었다.
도 8은 선형예측 방법과, 칼만 필터를 이용한 예측 방법에 의해 예측된 사운딩 채널,
Figure 112007035800669-pat00088
의 평균제곱오류(Mean Square Error: MSE)를 상향링크의 SNR에 대하여 나타내고 있다.
도 9는
Figure 112007035800669-pat00089
,
Figure 112007035800669-pat00090
,
Figure 112007035800669-pat00091
으로
Figure 112007035800669-pat00092
을 추정하는 것이 아니라 하나 건너서
Figure 112007035800669-pat00093
를 예측했을 경우의 BER 성능을 보여준다. 이 경우 상기 도 8에서처럼 성능 개선을 가져올 수 있다.
도 10은 하나 건너서 예측한 사운딩 심벌
Figure 112007035800669-pat00094
의 평균 MSE를 상향링크의 SNR에 대하여 나타내고 있다.
모의실험 결과를 통해 확인할 수 있듯이, TDD 시스템에서 칼만 필터를 이용한 하향링크 채널 예측을 통해 송신기의 빔포밍 또는 프리코딩 가중치를 더욱 정확하게 산출할 수 있으며 이에 따른 성능을 개선할 수 있다.
본　발명은　광대역 무선통신 시스템뿐만 아니라, 다른 TDD 시스템에도 적용하여 동일한　성능 개선을 기대할 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, TDD 시스템에서 칼만 필터를 이용한 하향링크 채널 예측을 통해 송신기의 빔포밍 또는 프리코딩 가중치를 더욱 정확하게 구할 수 있으며 이에 따른 성능을 개선할 수 있다. 다시 말해, 하향링크 동안 변화하는 채널을 예측함으로써 송신기에서 빔포임 가중치나 프리코딩 가중치를 계산할 때의 오차를 줄여 성능 개선을 얻을 수 있다.

Claims (22)

  1. 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 방법에 있어서,
    상향링크 채널을 추정하는 과정과,
    소정의 이전 상향링크 채널 예측 값을 필터링하여 현재 상향링크 채널을 예측하는 과정과,
    상기 예측된 현재 상향링크 채널을 보정하기 위한 파라미터를 계산하는 과정과,
    상기 파라미터를 이용하여 현재 상향링크 채널 값을 보정하는 과정과,
    상기 보정된 상향링크 채널 값으로부터 다음 하향링크 채널을 예측하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 소정의 이전 상향링크 채널예측 값을 필터링은 칼만 필터(Kalman Filter)을 사용하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 예측된 현재 상향링크 채널을 보정하기 위한 파라미터는 칼만 이득(
    Figure 112013110151186-pat00095
    ), 이노베이션 벡터값(
    Figure 112013110151186-pat00096
    )인 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 칼만 이득과 상기 이노베이션 벡터값은 하기 <수학식 8>로 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112007035800669-pat00097
    Figure 112007035800669-pat00098
    여기서, 상기
    Figure 112007035800669-pat00099
    은 n 번째 프레임의 칼만 이득이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00100
    는 n-1 번째의 에러 공분산이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00101
    는 측정 행렬이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00102
    는 잡음 벡터이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00103
    은 n 번째 프레임의 이노베이션 벡터값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00104
    는 상향링크 사운딩 심벌을 이용한 계산된 채널추정 값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00105
    는 n-1 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값임.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 보정된 현재 상향링크 채널 값은 하기 <수학식 9>로 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112007035800669-pat00106
    여기서, 상기
    Figure 112007035800669-pat00107
    은 보정된 n 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값, 상기
    Figure 112007035800669-pat00108
    는 n-1 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값을 이용하여 산출된 n 번째 상향링크 프레임 채널예측이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00109
    은 n 번째 프레임의 칼만 이득이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00110
    은 n 번째 프레임의 이노베이션 벡터값임.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 현재 상향링크 채널추정은 상향링크의 사운딩 심벌을 이용하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 현재 상향링크 채널을 예측하는데 사용되는 소정의 이전 상향링크 채널예측 값 개수는 자기회귀(AutoregRessive: AR) 모델 계수에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 예측된 다음 하향링크 채널은 하기 <수학식 10>로 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112007035800669-pat00111
    여기서, 상기
    Figure 112007035800669-pat00112
    은 n+1 번째 하향링크의 채널예측값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00113
    는 AR 모델 계수 값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00114
    은 보정된 n 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값임.
  10. 제 1항에 있어서,
    n 번째 하향링크 채널을 추정하는 동안 n+1 번째 하향링크 채널예측 시간이 지나면, n+2 번째 하향링크 채널예측하되, 예측된 n+1 하향링크 채널의 측정 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 현재 상향링크 채널 예측으로부터 다음 하향링크 채널 예측은 TDD 기반의 MIMO(Multi Input Multi Output) OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing )시스템에서 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 무선통신 시스템에서 무선채널 예측 장치에 있어서,
    상향링크 채널을 추정하는 채널추정기와,
    추정된 소정의 이전 상향링크 채널예측 값을 필터링하여 현재 상향링크 채널을 예측하고, 상기 예측된 현재 상향링크 채널을 보정하기 위한 파라미터를 계산한 후, 상기 파라미터를 이용하여 현재 상향링크 채널 값을 보정하여, 상기 보정된 상향링크 채널 값으로부터 다음 하향링크 채널을 예측하는 채널예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 삭제
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 소정의 이전 상향링크 채널예측 값을 필터링은 칼만 필터(Kalman Filter)을 사용하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제 12항에 있어서,
    상기 예측된 현재 상향링크 채널을 보정하기 위한 파라미터는 칼만 이득(
    Figure 112013110151186-pat00115
    ), 이노베이션 벡터값(
    Figure 112013110151186-pat00116
    )인 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 칼만 이득과 상기 이노베이션 벡터값은 하기 <수학식 8>로 산출되는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112007035800669-pat00117
    Figure 112007035800669-pat00118
    여기서, 상기
    Figure 112007035800669-pat00119
    은 n 번째 프레임의 칼만 이득이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00120
    는 n-1 번째의 에러 공분산이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00121
    는 측정 행렬이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00122
    는 잡음 벡터이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00123
    은 n 번째 프레임의 이노베이션 벡터값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00124
    는 상향링크 사운딩 심벌을 이용한 계산된 채널추정 값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00125
    는 n-1 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값임.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 보정된 현재 상향링크 채널 값은 하기 <수학식 9>로 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112007035800669-pat00126
    여기서, 상기
    Figure 112007035800669-pat00127
    은 보정된 n 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값, 상기
    Figure 112007035800669-pat00128
    는 n-1 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값을 이용하여 산출된 n 번째 상향링크 프레임 채널예측이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00129
    은 n 번째 프레임의 칼만 이득이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00130
    은 n 번째 프레임의 이노베이션 벡터값임.
  18. 제 12항에 있어서,
    상기 현재 상향링크 채널추정은 상향링크의 사운딩 심벌을 이용하는 것을 특징으로 하는 장치.
  19. 제 12항에 있어서,
    상기 현재 상향링크 채널을 예측하는데 사용되는 소정의 이전 상향링크 채널예측 값 개수는 자기회귀(AutoregRessive: AR) 모델 계수에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  20. 제 12항에 있어서,
    상기 예측된 다음 하향링크 채널은 하기 <수학식 13>로 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112007035800669-pat00131
    여기서, 상기
    Figure 112007035800669-pat00132
    은 n+1 번째 하향링크의 채널예측값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00133
    는 AR 모델 계수 값이고, 상기
    Figure 112007035800669-pat00134
    은 보정된 n 번째의 상향링크 프레임 채널예측 값임.
  21. 제 12항에 있어서,
    n 번째 하향링크 채널을 추정하는 동안 n+1 번째 하향링크 채널예측 시간이 지나면, n+2 번째 하향링크 채널예측하되, 예측된 n+1 하향링크 채널의 측정 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 장치.
  22. 제 12항에 있어서,
    상기 현재 상향링크 채널 예측으로부터 다음 하향링크 채널 예측은 TDD 기반 의 MIMO(Multi Input Multi Output) OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing )시스템에서 이루어지는 것을 특징으로 하는 장치.
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