KR101438119B1 - Multiple input multiple output receiver and method for detecting signal in the receiver - Google Patents

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KR101438119B1 KR1020130118745A KR20130118745A KR101438119B1 KR 101438119 B1 KR101438119 B1 KR 101438119B1 KR 1020130118745 A KR1020130118745 A KR 1020130118745A KR 20130118745 A KR20130118745 A KR 20130118745A KR 101438119 B1 KR101438119 B1 KR 101438119B1
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Abstract

The present invention relates to a multiple input multiple output receiver, and a signal detecting method thereof. According to the present invention, the multiple input multiple output receiver comprises: a tree generation part allocating candidate symbols of a transmission signal on branches branching off at a node corresponding to each level based on a received signal, and a channel matrix and mapping the branches to a node with a lower level and configuring a tree to correspond to a path connected from the highest level to the lowest level with candidate vectors of the transmission signal; a part to determine the number of nodes which determines the number of children nodes which can be visited per one parent node by each level in the tree corresponding to the level of the tree; and a tree detecting part detecting nodes from the highest level to the lowest level of the tree within a set spherical radius in accordance to the number of children nodes determined by the part to determine the number of nodes, and extracting a candidate vector with a minimum path distance among the candidate vectors of the transmission signal.

Description

다중입출력 수신기 및 다중입출력 수신기의 신호 검출 방법{MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT RECEIVER AND METHOD FOR DETECTING SIGNAL IN THE RECEIVER}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a multi-input / output (MUX) input / output receiver and a multi-

본 발명은 다중입출력 수신기 및 이의 신호 검출 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 복잡도가 향상된 구 복호를 통하여 신호를 검출하는 다중입출력 수신기 및 이의 신호 검출 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a MIMO receiver and a signal detection method thereof, and more particularly, to a MIMO receiver and a signal detection method for detecting a signal through complex decoding.

최근 무선 이동통신 시장의 급성장으로 말미암아 무선 통신 환경에서 전송 데이터의 대용량화와 데이터 전송의 고속화를 위한 기술들이 지속적으로 개발되고 있다. 그 중 다중입출력(Multiple Input Multiple Output: MIMO) 기술은 송/수신단에서 다중 안테나를 이용하는 시스템으로, 단일 안테나를 이용한 시스템에 비하여 추가적인 주파수나 송신전력을 할당하지 않고도 안테나 수에 비례하여 통신용량을 증가시킬 수 있어 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.Recently, due to the rapid growth of the wireless mobile communication market, technologies for increasing the capacity of transmission data and the speed of data transmission in a wireless communication environment are continuously being developed. Among them, MIMO (Multiple Input Multiple Output) technology is a system that uses multiple antennas at a transmitter / receiver, and increases the communication capacity in proportion to the number of antennas without allocating additional frequency or transmission power to the system using a single antenna And research is being actively carried out.

다중입출력 기술에는 크게 공간 다중화(Spatial Multiplexing), 송신 다이버시티(Transmit Diversity), 그리고 이 둘을 결합한 방식으로 나눌 수 있다. 이중 공간 다중화는 다중 송신 안테나에서 서로 다른 데이터를 동시에 전송하여 시스템의 대역폭을 증가시키지 않으면서도 고속으로 데이터를 전송할 수 있는 기술이다. Multiple input and output technologies can be divided into spatial multiplexing, transmit diversity, and a combination of both. Duplex spatial multiplexing is a technique that can transmit data at high speed without increasing the bandwidth of the system by simultaneously transmitting different data from multiple transmit antennas.

공간 다중화를 이용하여 전송된 신호를 검출하기 위한 종래 기술로써 ML(Maximum Likelihood) 검출방법이 있으며, 이에 따르면 최적의 성능으로 신호를 검출할 수 있다. 전역 탐색(Exhaustive Search)을 기반으로 하는 ML 검출방법은 전송될 수 있는 모든 송신 심볼의 조합을 고려하여 비용함수로써 최소의 경로거리를 갖는 송신 심볼을 찾는 방식이다. 따라서, 높은 차원의 변조기법이 적용되거나, 송신 안테나의 개수가 늘어남에 따라 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 문제점이 있었다.As a conventional technique for detecting a signal transmitted using spatial multiplexing, a maximum likelihood (ML) detection method is employed, whereby signals can be detected with optimum performance. The ML detection method based on exhaustive search is a method of finding a transmission symbol having a minimum path distance as a cost function considering all transmission symbol combinations that can be transmitted. Therefore, there is a problem that the complexity exponentially increases as a higher-order modulation technique is applied or as the number of transmit antennas increases.

따라서, 위의 ML 검출방법의 최적 성능을 제공하면서도 향상된 복잡도로 신호를 검출하는 또 다른 방법으로서 구 복호(Sphere Decoding: SD) 방법이 제안되었다. 구 복호방법은 수신된 신호벡터를 중심으로 동적 갱신 반지름(Dynamic Update Radius: DUR)을 가지는 초구(Hypersphere)로 탐색 영역을 제한하고, 이 영역에 존재하는 후보 벡터들에만 국한하여 탐색을 수행하는 방식이다. 이러한 구 복호의 탐색 방식은 전처리 과정을 통해서, 동적 갱신 반지름으로 제한된 트리(Tree)를 탐색하는 과정으로 구현될 수 있다.Therefore, a sphere decoding (SD) method has been proposed as another method of detecting a signal with an improved complexity while providing the optimum performance of the above ML detection method. The former decoding method restricts the search area to a hypersphere having a dynamic update radius (DUR) centered on the received signal vector, and searches for only the candidate vectors existing in this area to be. The search method of the sphere decoding can be implemented by a process of searching a tree limited by a dynamic update radius through a preprocessing process.

종래의 구 복호방법에 따르면 트리의 모든 깊이 k에 걸쳐 하나의 동적 갱신 반지름의 제곱인

Figure 112013090185113-pat00001
안에 속해 있는 노드(Node)만을 탐색한다. 트리 탐색에서 하나의 부모 노드에 속한 자식 노드들은 공통의 경로를 가지게 되므로 현재 깊이에서 가능한 후보 심볼들은 이전에 탐색된 깊이의 후보 심볼들과 인과관계(Causality)를 갖는다. 따라서, 신호 검출은
Figure 112013090185113-pat00002
수학식으로 표현되는 제한 조건을 만족하는 후보 심볼들을 트리의 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 연속적으로 탐색하여 이루어질 수 있다.According to the conventional sphere decoding method, the square of one dynamic update radius over all depth k of the tree
Figure 112013090185113-pat00001
Only the nodes belonging to the node are searched. In the tree search, child nodes belonging to one parent node have a common path, so candidate symbols available at the current depth have a causality with candidate symbols of the previously searched depth. Thus, signal detection
Figure 112013090185113-pat00002
The candidate symbols satisfying the constraint expressed by the equation can be continuously searched from the highest depth to the lowest depth of the tree.

여기서,

Figure 112013090185113-pat00003
는 동적 갱신 반지름,
Figure 112013090185113-pat00004
는 후보 벡터
Figure 112013090185113-pat00005
에 해당하는 길이 k를 가지는 하위 부벡터로
Figure 112013090185113-pat00006
이다.
Figure 112013090185113-pat00007
는 깊이 1부터 k까지의 경로에 해당하는
Figure 112013090185113-pat00008
의 경로거리(Path Metric)를 의미한다.here,
Figure 112013090185113-pat00003
Is the dynamic update radius,
Figure 112013090185113-pat00004
Is a candidate vector
Figure 112013090185113-pat00005
Lt; RTI ID = 0.0 > k < / RTI >
Figure 112013090185113-pat00006
to be.
Figure 112013090185113-pat00007
Corresponds to the path from depth 1 to k
Figure 112013090185113-pat00008
Path metric ".

그러나 이와 같은 종래의 구 복호방법도 변조기법의 차수와 송신 안테나 수가 증가함에 따라 트리 사이즈가 커지게 되어 탐색량이 늘어나므로 복잡도를 향상시키는데 한계가 존재하였다. 특히, 연산 복잡도는 트리 탐색 시 방문하는 노드의 수에 비례함에도 불구하고, 종래의 구 복호방법은 트리 탐색 시에 사용하는 제한조건으로서 구 반지름만을 적용하므로 트리 탐색 시 방문하는 노드들의 수를 효율적으로 제한하는데 문제점이 있었다. 또한, 수신신호의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio: SNR)가 낮은 경우에는 낮은 BER(Bit Error Rate) 성능에도 불구하고 트리 탐색 시 방문하는 노드수가 많아지게 되어 복호 효율이 저하되는 문제가 있었다.However, the conventional sphere decoding method also has a limitation in improving the complexity because the size of the tree is increased as the number of the modulation schemes and the number of transmission antennas are increased and the search amount is increased. In particular, although the computational complexity is proportional to the number of visited nodes in the tree search, the conventional sphere decoding method only applies the sphere radius as a constraint used in the tree search, There was a problem in limiting. In addition, when the signal-to-noise ratio (SNR) of the received signal is low, there is a problem that the number of visited nodes increases in the search for the tree despite the low bit error rate (BER) performance.

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 구 복호를 수행 시 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 제한조건으로 추가 설정하여 복잡도를 감소시킬 수 있는 다중입출력 수신기 및 이의 신호 검출 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to reduce the complexity by additionally setting the number of child nodes that can visit one parent node per constraint condition, And a signal detecting method therefor.

본 명세서에 개시된 실시예에 따른 다중입출력 수신기는, 구 복호(Sphere Decoding)를 통하여 송신기의 송신신호를 검출하는 다중입출력 수신기에 있어서, 수신신호와 채널행렬을 기초로 각 깊이의 노드에서 분기되는 가지들에 상기 송신신호의 후보 심볼을 할당하고, 상기 가지들을 하위 깊이의 노드로 맵핑하여 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 연결되는 경로가 상기 송신신호의 후보 벡터에 해당하도록 트리(Tree)를 구성하는 트리 생성부; 상기 트리의 깊이에 대응하여 상기 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드(Parent Node) 당 방문할 수 있는 자식 노드(Child Node)의 개수를 결정하는 노드수 결정부; 및 설정된 구 반지름 내에서 상기 트리의 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 상기 노드수 결정부에서 결정된 자식 노드의 개수에 따라 노드를 탐색하여 상기 송신신호의 후보 벡터 중 최소의 경로거리를 갖는 후보 벡터를 추출하는 트리 탐색부를 포함할 수 있다. A MIMO receiver according to an embodiment disclosed herein is a MIMO receiver for detecting a transmission signal of a transmitter through sphere decoding, the MIMO receiver comprising: A tree structure is constructed in which a candidate symbol of the transmission signal is allocated to a plurality of nodes and the branches are mapped to nodes of a lower depth so that a path connected from a highest depth to a lowest depth corresponds to a candidate vector of the transmission signal. part; A node number determination unit for determining the number of child nodes that can be visited per one parent node per depth of the tree corresponding to the depth of the tree; And extracting a candidate vector having a minimum path distance among the candidate vectors of the transmission signal by searching for a node according to the number of child nodes determined by the number-of-nodes determining unit from the highest depth to the lowest depth of the tree within a set radius of the set And a tree search unit.

본 명세서에 개시된 실시예에 따른 신호 검출 방법은, 다중입출력 수신기가 구 복호(Sphere Decoding)를 통하여 송신기의 송신신호를 검출하는 신호 검출 방법에 있어서, (a) 상기 송신기로부터 전송된 신호를 수신하는 단계; (b) 수신신호와 채널행렬을 기초로 각 깊이의 노드에서 분기되는 가지들에 상기 송신신호의 후보 심볼을 할당하고, 상기 가지들을 하위 깊이의 노드로 맵핑하여 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 연결되는 경로가 상기 송신신호의 후보 벡터에 해당하도록 트리(Tree)를 구성하는 단계; (c) 상기 트리의 깊이에 대응하여 상기 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드(Parent Node) 당 방문할 수 있는 자식 노드(Child Node)의 개수를 결정하는 단계; 및 (d) 설정된 구 반지름 내에서 상기 트리의 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 상기 (c)단계에서 결정된 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수에 따라 노드를 탐색하여 상기 송신신호의 후보 벡터 중 최소의 경로거리를 갖는 후보 벡터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. A signal detection method according to an embodiment disclosed herein is a signal detection method in which a multi input / output receiver detects a transmission signal of a transmitter through sphere decoding, comprising: (a) receiving a signal transmitted from the transmitter step; (b) allocating a candidate symbol of the transmission signal to branches branching at each depth node based on a received signal and a channel matrix, mapping the branches to nodes of a lower depth, Constructing a tree so that the received signal corresponds to a candidate vector of the transmission signal; (c) determining the number of child nodes that can be visited per one parent node per depth of the tree corresponding to the depth of the tree; And (d) searching for a node according to the number of child nodes that can be visited per one parent node determined in the step (c) from the highest depth to the lowest depth of the tree within a set radius of the sphere, And extracting a candidate vector having a minimum path distance among the vectors.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 구 복호를 통한 신호 검출 시 트리의 깊이, 수신신호의 신호 대 잡음비에 따라 방문 노드 수에 제한을 둠으로써 종래의 ML 검출방법에 근사한 복호 성능을 유지하면서도 복잡도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, by limiting the number of visited nodes according to the depth of a tree and the signal-to-noise ratio of a received signal when detecting a signal through old decoding, it is possible to maintain the decoding performance close to the conventional ML detection method, There is an effect that can be improved.

또한, 본 발명에 따르면, 적은 연산량으로 복호를 수행할 수 있어 하드웨어 구현 시 소모되는 비용이 절감되고, 저전력 설계가 가능하다.In addition, according to the present invention, it is possible to perform decoding with a small amount of calculation, thereby reducing the cost of hardware implementation and enabling low-power design.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중입출력 수신기가 적용되는 다중입출력 시스템의 개략적인 구성도;
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 다중입출력 수신기의 블록도;
도 3은 수신신호와 채널행렬에 기초하여 구성된 트리 형태의 일예;
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 트리 탐색의 일예;
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 다중입출력 수신기의 블록도;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 신호 검출 방법을 이용하여 수신신호의 복호를 수행하는 과정을 나타낸 흐름도;
도 7은 본 발명의 제1, 2 실시예에 따른 신호 검출 방법과 종래의 구 복호방법에 따른 부동 소수점 연산량을 비교한 그래프; 및
도 8은 본 발명의 제1, 2 실시예에 따른 신호 검출 방법과 종래의 구 복호방법에 따른 BER 성능을 비교한 그래프이다.1 is a schematic diagram of a MIMO system to which a MIMO receiver is applied according to an embodiment of the present invention;
2 is a block diagram of a MIMO receiver according to a first embodiment of the present invention;
FIG. 3 is an example of a tree form configured based on a received signal and a channel matrix; FIG.
4 illustrates an example of a tree search according to an embodiment of the present invention;
5 is a block diagram of a MIMO receiver according to a second embodiment of the present invention;
FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of decoding a received signal using a signal detection method according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 7 is a graph comparing a floating point operation amount according to the signal detection method according to the first and second embodiments of the present invention and the conventional Spherical Decoding method; FIG. And
8 is a graph comparing BER performances according to the signal detection method according to the first and second embodiments of the present invention and the conventional Sphere decoding method.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.It is noted that the technical terms used herein are used only to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. It is also to be understood that the technical terms used herein are to be interpreted in a sense generally understood by a person skilled in the art to which the present invention belongs, Should not be construed to mean, or be interpreted in an excessively reduced sense. Further, when a technical term used herein is an erroneous technical term that does not accurately express the spirit of the present invention, it should be understood that technical terms that can be understood by a person skilled in the art are replaced. In addition, the general terms used in the present invention should be interpreted according to a predefined or prior context, and should not be construed as being excessively reduced.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Also, the singular forms "as used herein include plural referents unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the term "comprising" or "comprising" or the like should not be construed as necessarily including the various elements or steps described in the specification, Or may be further comprised of additional components or steps.

또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. Furthermore, terms including ordinals such as first, second, etc. used in this specification can be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to like or similar elements throughout the several views, and redundant description thereof will be omitted.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. It is to be noted that the accompanying drawings are only for the purpose of facilitating understanding of the present invention, and should not be construed as limiting the scope of the present invention with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중입출력 수신기가 적용되는 다중입출력 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 다중입출력 시스템은 M개의 안테나를 통하여 신호를 전송하는 송신기(100)와 N개의 안테나를 통해 수신된 신호로부터 송신신호를 검출하는 수신기(200)를 포함한다.1 is a block diagram of a MIMO system to which a MIMO receiver according to an embodiment of the present invention is applied. Referring to FIG. 1, a MIMO system includes a transmitter 100 for transmitting signals through M antennas and a receiver 200 for detecting transmission signals from signals received through N antennas.

송신기(100)는 심볼 맵퍼(Symbol Mapper)(110)을 통하여 송신 데이터를 M차원 복소 유한 격자(Finite Lattic)에서 해당하는 심볼로 맵핑한다. 맵핑된 심볼은 역다중화기(130)를 거쳐 복수의 안테나(150)를 통하여 송신된다.The transmitter 100 maps the transmission data from the M-dimensional complex finite lattice to a corresponding symbol through a symbol mapper 110. The mapped symbols are transmitted through a plurality of antennas 150 via a demultiplexer 130.

수신기(200)는 복수의 수신 안테나(210)를 포함하여, 채널

Figure 112013090185113-pat00009
을 통하여 전송되는 송신기(100)의 송신신호를 수신한다. 이때, 수신기(200)가 수신하는 신호는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다. The receiver 200 includes a plurality of receive antennas 210,
Figure 112013090185113-pat00009
And receives the transmission signal of the transmitter 100, which is transmitted through the antenna. At this time, the signal received by the receiver 200 can be expressed by Equation (1).

Figure 112013090185113-pat00010
Figure 112013090185113-pat00010

여기서,

Figure 112013090185113-pat00011
는
Figure 112013090185113-pat00012
로 표현되는 복소 수신신호 벡터이고,
Figure 112013090185113-pat00013
는
Figure 112013090185113-pat00014
로 다중입출력 시스템의 채널행렬이다. 한편,
Figure 112013090185113-pat00015
는 평균이 0이고 분산이
Figure 112013090185113-pat00016
인 IID(Independent and Identically Distributed)의 순환대칭 복소 가우시안 분포
Figure 112013090185113-pat00017
를 따른다.
Figure 112013090185113-pat00018
는
Figure 112013090185113-pat00019
의 형태를 가지는 복소 백색 가우시안 잡음 벡터로 각 원소
Figure 112013090185113-pat00020
는 IID의
Figure 112013090185113-pat00021
분포를 가지고,
Figure 112013090185113-pat00022
는 M차원 복소 유한 격자로부터 송신 데이터에 따라 선택되어 전송되는 복소 송신 심볼 벡터로서
Figure 112013090185113-pat00023
와 같이 나타낼 수 있다. here,
Figure 112013090185113-pat00011
The
Figure 112013090185113-pat00012
Lt; / RTI > is a complex received signal vector,
Figure 112013090185113-pat00013
The
Figure 112013090185113-pat00014
Is a channel matrix of a multi-input / output system. Meanwhile,
Figure 112013090185113-pat00015
The average is 0 and the variance is
Figure 112013090185113-pat00016
The cyclic symmetric complex Gaussian distributions of independent and identically distributed IIDs
Figure 112013090185113-pat00017
.
Figure 112013090185113-pat00018
The
Figure 112013090185113-pat00019
Is a complex white Gaussian noise vector having the form of each element
Figure 112013090185113-pat00020
Of the IID
Figure 112013090185113-pat00021
With a distribution,
Figure 112013090185113-pat00022
Is a complex transmission symbol vector selected and transmitted according to transmission data from an M-dimensional complex finite grid
Figure 112013090185113-pat00023
As shown in Fig.

수신기(200)는 구 복호(Sphere Decoding: SD)을 적용하여 송신신호를 검출하기 위해 복소값을 가지는 수학식 1의 복소 수신신호 벡터를 다음의 수학식 2와 같이 등가의 실수 시스템 모델로 변환한다. 참고로 본 명세서에는 설명의 간략화를 위하여 수학식 1의 채널행렬

Figure 112013090185113-pat00024
의 크기는 2M=2N=m의 관계를 갖는다고 가정한다.In order to detect a transmission signal by applying sphere decoding (SD), the receiver 200 converts the complex received signal vector of Equation 1 having a complex value into an equivalent real system model as shown in Equation 2 below . For the sake of simplicity, the channel matrix of Equation (1)
Figure 112013090185113-pat00024
Is assumed to have a relationship of 2M = 2N = m.

Figure 112013090185113-pat00025
Figure 112013090185113-pat00025

수학식 2에서

Figure 112013090185113-pat00026
,
Figure 112013090185113-pat00027
,
Figure 112013090185113-pat00028
,
Figure 112013090185113-pat00029
이다. 이때,
Figure 112013090185113-pat00030
와
Figure 112013090185113-pat00031
은 각각 독립변수의 실수부와 허수부를 나타낸다. 등가의 실수 채널행렬
Figure 112013090185113-pat00032
에서,
Figure 112013090185113-pat00033
은 실수 가우시안 분포인
Figure 112013090185113-pat00034
를 따르고, 실수 잡음 벡터 z의 각 원소
Figure 112013090185113-pat00035
는
Figure 112013090185113-pat00036
의 분포를 갖는다. 그리고 수학식 1의 복소 모델과 수학식 2의 실수 모델의 등가관계로부터 분산값들은
Figure 112013090185113-pat00037
와
Figure 112013090185113-pat00038
의 관계를 가진다. 또한,
Figure 112013090185113-pat00039
는 실수 송신 심볼 벡터로서, m차원 실수 유한 격자
Figure 112013090185113-pat00040
의 원소이다.In Equation 2,
Figure 112013090185113-pat00026
,
Figure 112013090185113-pat00027
,
Figure 112013090185113-pat00028
,
Figure 112013090185113-pat00029
to be. At this time,
Figure 112013090185113-pat00030
Wow
Figure 112013090185113-pat00031
Represent the real part and the imaginary part of the independent variable, respectively. Equivalent real channel matrix
Figure 112013090185113-pat00032
in,
Figure 112013090185113-pat00033
Is a real Gaussian distribution
Figure 112013090185113-pat00034
And each element of the real noise vector z
Figure 112013090185113-pat00035
The
Figure 112013090185113-pat00036
. From the equivalent relationship between the complex model of Equation (1) and the real model of Equation (2), the variance values
Figure 112013090185113-pat00037
Wow
Figure 112013090185113-pat00038
. Also,
Figure 112013090185113-pat00039
Is a real transmission symbol vector, and is an m-dimensional real number finite grid
Figure 112013090185113-pat00040
≪ / RTI >

수신기(200)는 송신기(100)의 송신신호를 검출하기 위하여 수신신호 벡터 y를 중심으로 하나의 큰 동적 갱신 반지름(Dynamic Update Radius: DUR) d를 가지는 초구(Hypersphere)로 실수 유한 격자

Figure 112013090185113-pat00041
에 대해 탐색 영역을 제한하고, 이 탐색 영역에 속하는 후보 벡터 x들에 대해서만 탐색을 하는 구 복호를 수행하게 된다. 이를 수학식으로 표현하면 다음과 같다.The receiver 200 is a hypersphere having a large dynamic update radius (d.sub.R) d around the received signal vector y in order to detect a transmission signal of the transmitter 100,
Figure 112013090185113-pat00041
And performs a sphere decoding for searching only candidate vectors x belonging to the search area. This can be expressed as follows.

Figure 112013090185113-pat00042
Figure 112013090185113-pat00042

다시 설명하자면 수신기(200)는 수학식 3을 만족하는 후보 벡터 x들의 비용거리(Cost Metric)를 비교하여, 비용거리가 최소인 후보 벡터를 최종 검출 신호로 결정한다. 비용거리는 y와 Hx 사이의 거리에 해당되는 값으로, 수학식 3과 같이 제곱 유클리디안 놈(Euclidean Norm)으로 구할 수 있다.To be more specific, the receiver 200 compares the cost metrics of the candidate vectors x satisfying the equation (3) to determine the candidate vector having the smallest cost distance as the final detection signal. The cost distance is a value corresponding to the distance between y and Hx, and can be obtained as a square Euclidean norm as shown in Equation (3).

위와 같은 비용거리 계산을 효율적으로 수행하기 위하여 수신기(200)는 수신신호와 채널행렬을 이용하여 트리(Tree)를 생성하고, 트리의 모든 깊이에 걸쳐 하나의 DUR의 제곱(

Figure 112013090185113-pat00043
)안에 속해 있는 노드만을 고려하는 트리 탐색의 과정을 통해 경로거리가 최소가 되는 후보 벡터를 송신신호로 검출할 수 있다.In order to efficiently perform the cost distance calculation as described above, the receiver 200 generates a tree using a received signal and a channel matrix, and calculates a square of one DUR over all depths of the tree
Figure 112013090185113-pat00043
A candidate vector having a minimum path distance can be detected as a transmitted signal through a tree search process considering only the nodes belonging to the node.

이때, 수신기(200)는 트리 탐색 시 제한조건으로서 상술된 구의 반지름 d뿐만 아니라, 트리의 각 깊이마다 방문하는 노드수에 대하여 제한조건을 추가로 설정한다. 위의 추가 제한조건은 트리의 깊이, 수신신호의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio: SNR)에 대응하여 결정된다.At this time, the receiver 200 additionally sets a restriction condition for the number of nodes to visit for each depth of the tree, as well as the radius d of the sphere described above as a restriction condition in the tree search. The above additional constraints are determined according to the depth of the tree and the signal to noise ratio (SNR) of the received signal.

이와 같이 종래의 구 복호방법은 트리 탐색 시 탐색 영역을 구의 반지름만으로 제한하였으나, 본 발명의 실시예에 따른 수신기(200)에 의하면, 트리 깊이별로 방문하는 노드수를 제한조건으로 추가함으로써 종래의 구 복호방법에 의할 때보다 방문하는 노드수가 감소하게 되어 향상된 복잡도를 기대할 수 있게 된다.However, according to the receiver 200 according to the embodiment of the present invention, the number of nodes visited per tree depth is added as a constraint, The number of visited nodes is reduced as compared with the case of the decoding method, so that an improved complexity can be expected.

이하에서는 도 2를 참조하여 수신기의 구성을 좀 더 상세하게 살펴보기로 한다. 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 수신기의 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 수신기(300)는 트리 생성부(310), 노드수 결정부(320), 트리 탐색부(330), 및 노드수 저장부(340)를 포함한다.Hereinafter, the configuration of the receiver will be described in more detail with reference to FIG. 2 is a block diagram of a receiver according to a first embodiment of the present invention. 2, a receiver 300 according to the first embodiment of the present invention includes a tree generating unit 310, a node number determining unit 320, a tree search unit 330, and a node number storage unit 340, .

트리 생성부(310)는 수신신호와 채널행렬을 기초로 트리를 생성한다. 트리는 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 연결되는 경로가 송신신호의 후보 벡터에 해당하도록 계층적으로 구성된다. The tree generating unit 310 generates a tree based on the received signal and the channel matrix. The tree is hierarchically structured such that the path from the highest depth to the lowest depth corresponds to the candidate vector of the transmitted signal.

도 3은 수신신호와 채널행렬에 기초하여 구성된 트리형태의 일예이다. 도 3을 참조하여, 트리가 생성되는 방법을 살펴보기로 한다.3 is an example of a tree form configured based on a received signal and a channel matrix. Referring to FIG. 3, a method of generating a tree will be described.

먼저, 채널행렬 H에 대하여 유니터리 행렬(Unitary Matrix) Q와 대각성분이 음수가 아닌 상위 삼각행렬(Upper Triangular Matrix) R로 분해하는 QR분해(QR Decomposition)을 수행하면, 수학식 3을 다음의 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.First, if QR decomposition is performed on a channel matrix H to decompose into a unitary matrix Q and an upper triangular matrix R in which the diagonal is not a negative number, Can be expressed by Equation (4).

Figure 112013090185113-pat00044
Figure 112013090185113-pat00044

여기서,

Figure 112013090185113-pat00045
는 제한되지 않은 최소 제곱(Least Square: LS) 해로서,
Figure 112013090185113-pat00046
이다. here,
Figure 112013090185113-pat00045
Is an unrestricted Least Square (LS)
Figure 112013090185113-pat00046
to be.

수학식 4에서 행렬

Figure 112013090185113-pat00047
은 상위 삼각형 모양을 구성하므로, 수학식 4로부터 전체 깊이(Depth)가 m인 트리를 생성할 수 있다. 이때, 트리의 깊이는 실수 유한 격자
Figure 112013090185113-pat00048
의 차원(Dimension)에 대응된다.In Equation (4)
Figure 112013090185113-pat00047
The tree having the total depth (m) can be generated from Equation (4). At this time, the depth of the tree is a real finite grid
Figure 112013090185113-pat00048
(Dimension).

트리 생성부(310)는 트리의 각 노드에서 분기되는 가지들에 송신신호의 후보 심볼을 할당하고, 이 가지들을 하위 깊이의 노드와 맵핑하여 트리를 구성한다.The tree generating unit 310 allocates a candidate symbol of a transmission signal to the branches branching from each node of the tree, and maps the branches to the nodes of the lower depth to construct a tree.

도 3을 참조하면, 트리의 깊이 k는 최상위 깊이(k=1)부터 최하위 깊이(k=m)까지로 인덱싱(Indexing)된다. 참고로 도 3에서는 깊이가 4(m=4)인 트리를 상정하였다. 이때, 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지의 트리 경로는 송신신호로 가능한 후보 벡터 x, 그리고 깊이 k에 위치한 가지들은 가능한 후보 심볼

Figure 112013090185113-pat00049
(x의 레벨 m-k+1 성분)에 해당된다.Referring to FIG. 3, the depth k of the tree is indexed from the highest depth (k = 1) to the lowest depth (k = m). For reference, in FIG. 3, a tree having a depth of 4 (m = 4) is assumed. In this case, the tree path from the highest depth to the lowest depth is a candidate vector x that can be used as a transmission signal, and branches located at the depth k are possible candidate symbols
Figure 112013090185113-pat00049
(level m-k + 1 component of x).

노드수 결정부(320)는 트리 생성부(310)에서 생성된 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드(Parent Node)당 방문할 수 있는 자식 노드(Child Node)의 개수를 결정한다. 이때, 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은 트리의 깊이 k가 기준이 된다. 즉, 트리의 깊이가 낮을 때에는 비교적 많은 수의 자식 노드를 방문할 수 있도록 하고, 트리의 깊이가 증가할수록 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수가 점차 감소하도록 결정한다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.The number-of-nodes determining unit 320 determines the number of child nodes that can be visited per one parent node according to the depth of the tree generated by the tree generating unit 310. At this time, determining the number of child nodes that can be visited is based on the depth k of the tree. That is, when the depth of the tree is low, a relatively large number of child nodes can be visited, and as the depth of the tree increases, the number of child nodes that can be visited per parent node gradually decreases. The equation is expressed as follows.

Figure 112013090185113-pat00050
Figure 112013090185113-pat00050

여기서,

Figure 112013090185113-pat00051
는 깊이 k에서 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 의미하고, m은 트리의 총 깊이이다.here,
Figure 112013090185113-pat00051
Is the number of child nodes that can visit per parent node at depth k, and m is the total depth of the tree.

도 4는 실수 유한 격자 A로써 4-PAM(Pulse Amplitude Modulation)을 가정한 트리에서 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 트리의 깊이별로 나타낸 것이다. 도 4에서는 깊이 k=1일 때, 부모 노드인 근노드(root node)에 속한 자식 노드 4개를 모두 방문 가능하고, k=2일 때에는 하나의 부모 노드 당 3개의 자식 노드를, k=3일 때에는 2개의 자식 노드를 방문할 수 있도록 하여 트리의 깊이가 증가할수록 하나의 부모 노드 당 방문 가능한 자식 노드의 개수가 점차 감소하고 있는 일예를 보여주고 있다. 4 shows the number of child nodes that can be visited in a tree assuming 4-PAM (Pulse Amplitude Modulation) as a real number finite grid A by the depth of the tree. In Fig. 4, all four child nodes belonging to the root node as the parent node can be visited when the depth k = 1, and three child nodes per one parent node when k = 2 and k = 3 The number of child nodes that can be visited per parent node is gradually decreasing as the depth of the tree is increased by making it possible to visit two child nodes.

이와 같은 일련의 경향을 가지도록 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은 구 복호의 성능과 긴밀한 관계가 있다. 한 예로, 트리의 깊이가 낮을 때에도 방문 가능한 자식 노드의 개수를 적게 설정하면 탐색하는 후보 벡터의 개수를 지나치게 배제하는 결과를 초래하고, 그 결과로 송신신호 벡터를 검출하는데 있어서 비트 에러율(Bit Error Rate: BER)이 증가하게 된다. 따라서 방문할 수 있는 자식 노드수를 제한조건으로 설정하는데 있어서, 복잡도와 성능을 모두 고려하는 것이 중요하다.Determining the number of child nodes that can visit in order to have such a tendency is closely related to the performance of the old decoding. For example, if the number of child nodes that can be visited is small even when the tree depth is low, the number of candidate vectors to be searched is excessively excluded. As a result, a bit error rate : BER) is increased. Therefore, it is important to consider both complexity and performance in setting the number of child nodes that can be visited as a constraint.

이를 위하여, 노드수 결정부(320)는 다음의 수식을 이용하여

Figure 112013090185113-pat00052
를 결정할 수 있다.For this, the number-of-nodes determining unit 320 uses the following equation
Figure 112013090185113-pat00052
Can be determined.

Figure 112013090185113-pat00053
Figure 112013090185113-pat00053

여기서,

Figure 112013090185113-pat00054
는 깊이 k에서 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수, m은 트리의 총 깊이, L은 실수 유한 격자 A 또는 성상도(Constellation)의 크기이고,
Figure 112013090185113-pat00055
은 천정함수(Ceiling Function)이다here,
Figure 112013090185113-pat00054
Is the number of child nodes that can be visited per parent node at depth k, m is the total depth of the tree, L is the size of the real finite grid A or constellation,
Figure 112013090185113-pat00055
Is a ceiling function.

다시 도 2를 참조하면, 트리 탐색부(330)는 설정된 구 반지름 d와 노드수 결정부(320)에서 결정된

Figure 112013090185113-pat00056
개수를 제한조건으로 하여 구 복호를 수행한다. Referring again to FIG. 2, the tree search unit 330 searches for a set sphere radius d and a node radius s determined by the node number determination unit 320
Figure 112013090185113-pat00056
And performs the sphere decoding based on the number of constraints.

즉, 트리 탐색부(330)는 트리의 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 각 깊이 k에서 다음의 수식으로 표현되는 제한조건을 만족하는 후보들에 대하여 깊이 우선 탐색(Depth First Search)을 수행한다.That is, the tree search unit 330 performs a depth first search for candidates satisfying the constraint expressed by the following equation at each depth k from the highest depth to the lowest depth of the tree.

Figure 112013090185113-pat00057
Figure 112013090185113-pat00057

여기서,

Figure 112013090185113-pat00058
는 후보 벡터 x에 해당하는 길이 k를 가지는 하위 부벡터로서,
Figure 112013090185113-pat00059
이고,
Figure 112013090185113-pat00060
는 트리 깊이 1부터 k까지의 경로에 해당하는
Figure 112013090185113-pat00061
의 경로거리,
Figure 112013090185113-pat00062
는 깊이 i에서의 가지들에 해당되는 후보 심볼
Figure 112013090185113-pat00063
의 가지거리이다. 이러한 깊이 우선 탐색을 통하여 최소값의 경로거리를 가지는 후보 벡터 x를 최종 검출 신호로 결정한다. 또한, 트리 탐색 시에 각 깊이에 속하는 후보 심볼들에 대하여 탐색 순서를 정하는 열거(Enumeration) 과정이 필요하다. 이러한 열거 과정으로써 작은 가지거리를 가지는 후보 심볼을 우선적으로 탐색하는 SE(Schnorr-Euchner) 방식 또는 가지거리에 대한 고려 없이 단순히 사전적 순서를 따르는 FP(Fincke-Pohst) 방식을 비롯하여 공지된 다양한 순서화 방식을 따라도 무방하다. 이에 대한 상세한 설명은 간략화를 위해 생략하기로 한다.here,
Figure 112013090185113-pat00058
Is a lower subvector having a length k corresponding to the candidate vector x,
Figure 112013090185113-pat00059
ego,
Figure 112013090185113-pat00060
Corresponds to the path from tree depth 1 to k
Figure 112013090185113-pat00061
The path distance,
Figure 112013090185113-pat00062
Lt; RTI ID = 0.0 > i < / RTI >
Figure 112013090185113-pat00063
. Through this depth-first search, the candidate vector x having the minimum path distance is determined as the final detection signal. In addition, an enumeration process for determining a search order for candidate symbols belonging to each depth at the time of a tree search is required. As such an enumeration process, there are a SE (Schnorr-Euchner) scheme for preferentially searching candidate symbols having small branch distances or a Fincke-Pohst (FP) scheme for simply lexicographically without consideration of branch distances, . A detailed description thereof will be omitted for the sake of simplicity.

또한, 트리 탐색부(330)는 수학식 7의 제한조건과 함께 노드수 결정부(320)에서 정해진

Figure 112013090185113-pat00064
를 통해 설정되는 제한조건을 함께 이용한다. 다시 설명하면, 트리 탐색부(330)는 구 반지름 d 이외에도 트리의 각 깊이별로 결정된 방문 노드 개수
Figure 112013090185113-pat00065
를 또 다른 제한조건으로 설정하여 트리에 대하여 깊이 우선 탐색을 수행하는 것이다. 이렇게 함으로써 구 반지름 d만을 제한조건으로 설정하는 종래의 구 복호방법과 비교하여 방문하는 전체 노드수가 감소하게 되어 향상된 복잡도로 송신신호를 검출할 수 있게 된다.In addition, the tree search unit 330 searches the tree determination unit 320,
Figure 112013090185113-pat00064
Lt; / RTI > are used together. In other words, the tree search unit 330 calculates the number of visited nodes
Figure 112013090185113-pat00065
Is set as another constraint to perform a depth-first search on the tree. This reduces the number of visited nodes compared with the conventional sphere decoding method in which only the spherical radius d is set as the limiting condition, and thus the transmission signal can be detected with improved complexity.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 수신기(300)는 노드수 저장부(340)를 더 포함하여 노드수 결정부(320)에서 결정된 방문 노드 개수에 대한 정보를 저장할 수 있다. 이를 통하여, 구 복호를 수행할 때마다 반복하여 깊이별 방문 노드수인

Figure 112013090185113-pat00066
를 계산하지 않고, 성상도의 크기 L 및 트리의 총 깊이 m에 매칭되는 방문 노드 개수 정보를 추출하여 구 복호의 수행이전에 미리 계산된 결과를 이용할 수 있다.The receiver 300 according to an embodiment of the present invention may further include a node number storage unit 340 to store information on the number of visited nodes determined by the node number determination unit 320. [ Through this, it is possible to obtain the number of visited nodes per depth
Figure 112013090185113-pat00066
It is possible to extract the number of visited nodes matched with the size L of the constellation and the total depth m of the tree and use the result calculated before the performance of the sphere decoding.

도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 수신기의 블록도이다. 이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명된 본 발명의 제1 실시예와 동일한 구성에 대해서는 중복 설명을 피해 실시예를 설명하도록 한다.5 is a block diagram of a receiver according to a second embodiment of the present invention. Hereinafter, the same configurations as those of the first embodiment of the present invention described with reference to Figs. 1 to 4 will be described with reference to embodiments not to be duplicated.

도 5를 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 수신기(400)는 트리 생성부(410), 노드수 결정부(420), 트리 탐색부(430), 및 노드수 저장부(440)를 포함한다. 이중에서 트리 생성부(410) 및 트리 탐색부(430)는 상술된 제1 실시예와 동일하므로 그 외의 구성에 대하여 제1 실시예와의 차이점을 중심으로 설명한다.5, a receiver 400 according to the second embodiment of the present invention includes a tree generating unit 410, a node number determining unit 420, a tree search unit 430, and a node number storage unit 440, . The tree generation unit 410 and the tree search unit 430 are the same as those of the first embodiment described above, and therefore, differences from the first embodiment will be described.

노드수 결정부(420)가 트리 생성부(410)에서 생성된 트리의 각 깊이별로 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은 제1 실시예와 같다. 다만, 제1 실시예에서는 트리의 깊이 k만을 고려하여 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하였으나, 제2 실시예의 노드수 결정부(420)는 트리의 깊이뿐만 아니라 수신신호의 신호 대 잡음비(SNR)를 함께 고려하여 방문 자식 노드 개수를 결정한다. 이때, 트리의 깊이와 방문하는 자식 노드 개수의 관계는 제1 실시예와 동일하게 트리의 깊이가 낮을 때에는 비교적 많은 수의 자식 노드를 방문하며, 트리의 깊이가 증가할수록 방문하는 자식 노드의 개수가 감소하는 경향을 가진다. 이와 함께, 노드수 결정부(420)는 신호 대 잡음비에 따른 구 복호의 복잡도 및 BER 성능의 관계를 고려하여, 수신신호의 신호 대 잡음비가 낮은 경우는 동일 깊이에 대해서 방문 자식 노드 개수가 신호 대 잡음비가 높을 때보다 적게 설정되도록 결정한다. The number-of-nodes determining unit 420 determines the number of child nodes that can be visited per parent node for each depth of the tree generated by the tree generating unit 410, as in the first embodiment. However, in the first embodiment, the number of child nodes that can be visited by considering only the depth k of the tree is determined. However, the node number determination unit 420 of the second embodiment determines not only the depth of the tree but also the signal- SNR) are considered together to determine the number of visited nodes. The relationship between the depth of the tree and the number of visited nodes is the same as in the first embodiment. When the depth of the tree is low, a relatively large number of child nodes are visited. When the depth of the tree is increased, . When the signal-to-noise ratio of the received signal is low, the number-of-nodes determining unit 420 determines the number of visited nodes as the signal-to-noise ratio for the same depth, considering the relationship between the complexity of the decoding and BER performance according to the signal- It is determined that the noise ratio is set to be less than when the noise ratio is high.

고정된 신호 대 잡음비에서 대체적으로 방문하는 노드의 개수에 비례하여 복잡도는 증가하지만 복잡도가 증가할수록 BER 성능은 향상되는 trade-off 관계를 가지므로, 복잡도와 BER 성능을 모두 고려하여 적절한 방문 노드수를 결정하는 것이 관건이다. 일반적인 구 복호 방식에서 신호 대 잡음비에 따른 복잡도와 BER 성능의 관계를 상세히 살펴보면, 신호 대 잡음비가 낮은 경우에는 복잡도가 높더라도, 즉 복호 수행 시 트리에서 방문하는 평균 노드수가 큼에도 BER 성능이 낮게 나오게 되는 반면, 신호 대 잡음비가 높은 때에는 방문하는 평균 노드수가 적음에도 향상된 BER 성능을 얻을 수 있다. 따라서, 노드수 결정부(420)는 위와 같은 관계를 반영하여 신호 대 잡음비가 낮은 때에는 복잡도의 증가가 BER 성능의 향상과 이어지지 않으므로 신호 대 잡음비가 높을 때보다 방문하는 노드수가 적게 설정되도록 결정하는 것이다.Although the complexity increases in proportion to the number of visiting nodes in the fixed signal-to-noise ratio, the BER performance is improved as the complexity increases. Therefore, considering the complexity and the BER performance, The key is deciding. If the signal-to-noise ratio is low, the complexity is high, that is, the BER performance is low even when the average number of nodes visited in the tree is large during decoding. On the other hand, when the signal-to-noise ratio is high, an improved BER performance can be obtained even though the average number of visited nodes is small. Therefore, when the signal-to-noise ratio is low, the number-of-nodes determining unit 420 determines that the number of visited nodes is set to be smaller than when the signal-to-noise ratio is high because the increase in complexity does not lead to an improvement in BER performance .

위에서 설명한 방식을 따르기 위해서, 노드수 결정부(420)는 다음의 수식을 이용하여

Figure 112013090185113-pat00067
를 결정할 수 있다.In order to comply with the above-described scheme, the number-of-nodes determining unit 420 uses the following equation
Figure 112013090185113-pat00067
Can be determined.

Figure 112013090185113-pat00068
Figure 112013090185113-pat00068

여기서,

Figure 112013090185113-pat00069
는 깊이 k에서 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수, L은 시스템에서 고려하는 실수 유한 격자 A 또는 성상도의 크기,
Figure 112013090185113-pat00070
는 보정 신호 대 잡음비로써
Figure 112013090185113-pat00071
, 여기서,
Figure 112013090185113-pat00072
은 사용자가 설정한 최대 신호 대 잡음비이고,
Figure 112013090185113-pat00073
은 현재 신호 대 잡음비이다. 그리고,
Figure 112013090185113-pat00074
는
Figure 112013090185113-pat00075
의 관계를 가지는
Figure 112013090185113-pat00076
쌍의 개수, 여기서,
Figure 112013090185113-pat00077
는 실수 송신 심볼 벡터
Figure 112013090185113-pat00078
의 길이 k를 가지는 하위 부벡터,
Figure 112013090185113-pat00079
는 후보 벡터 x의 길이 k를 가지는 하위 부벡터이고,
Figure 112013090185113-pat00080
는 송신 심볼 당 전력,
Figure 112013090185113-pat00081
는 채널행렬 원소
Figure 112013090185113-pat00082
의 분산,
Figure 112013090185113-pat00083
은 사용자의 선택확률
Figure 112013090185113-pat00084
에 따른 구의 반지름이고,
Figure 112013090185113-pat00085
는 정규화된 감마 함수로써
Figure 112013090185113-pat00086
이며, 이때,
Figure 112013090185113-pat00087
는 감마 함수를 의미한다.here,
Figure 112013090185113-pat00069
Is the number of child nodes that can be visited per parent node at depth k, L is the size of the real finite grid A or constellation considered in the system,
Figure 112013090185113-pat00070
Is the correction signal-to-noise ratio
Figure 112013090185113-pat00071
, here,
Figure 112013090185113-pat00072
Is the maximum signal-to-noise ratio set by the user,
Figure 112013090185113-pat00073
Is the current signal-to-noise ratio. And,
Figure 112013090185113-pat00074
The
Figure 112013090185113-pat00075
Having a relationship of
Figure 112013090185113-pat00076
The number of pairs,
Figure 112013090185113-pat00077
Is a real transmission symbol vector
Figure 112013090185113-pat00078
A sub-vector having a length k,
Figure 112013090185113-pat00079
Is a lower sub-vector having a length k of the candidate vector x,
Figure 112013090185113-pat00080
Is the power per transmitted symbol,
Figure 112013090185113-pat00081
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure 112013090185113-pat00082
Dispersion,
Figure 112013090185113-pat00083
The probability of the user's selection
Figure 112013090185113-pat00084
≪ / RTI > is the radius of the sphere,
Figure 112013090185113-pat00085
Is a normalized gamma function
Figure 112013090185113-pat00086
Lt; / RTI >
Figure 112013090185113-pat00087
Means a gamma function.

한편, 구의 반지름

Figure 112013090185113-pat00088
은 사용자가 임의로 설정하거나, 통계값을 이용하여 모델링하는 등 다양한 방법으로 결정될 수 있다. 예컨대,
Figure 112013090185113-pat00089
은 길이 k를 가지는 잡음 벡터의 하위 부벡터
Figure 112013090185113-pat00090
가 k의 자유도를 가지는 카이-스퀘어 분포
Figure 112013090185113-pat00091
를 따른다는 것을 이용하여, 다음과 같이 모델링할 수도 있다.On the other hand,
Figure 112013090185113-pat00088
Can be determined in various ways, for example, by a user arbitrarily setting or by modeling using statistical values. for example,
Figure 112013090185113-pat00089
Lt; RTI ID = 0.0 > k < / RTI >
Figure 112013090185113-pat00090
Kai-square distribution with k degrees of freedom
Figure 112013090185113-pat00091
, It can be modeled as follows.

Figure 112013090185113-pat00092
Figure 112013090185113-pat00092

여기서,

Figure 112013090185113-pat00093
는
Figure 112013090185113-pat00094
의 역(inverse) 누적분포함수(Cumulative Distribution Function)이다.
Figure 112013090185113-pat00095
는 사용자에 의해서 정해지는 선택확률이고, m은 트리의 총 깊이이다.
Figure 112013090185113-pat00096
의 값이 1에 가까우면 매우 작은 값의
Figure 112013090185113-pat00097
이 도출되기 때문에 신호 검출을 실패하는 확률이 커지므로, 일반적으로
Figure 112013090185113-pat00098
의 관계를 가지도록 결정한다.here,
Figure 112013090185113-pat00093
The
Figure 112013090185113-pat00094
Inverse cumulative distribution function of the < / RTI >
Figure 112013090185113-pat00095
Is the selection probability determined by the user, and m is the total depth of the tree.
Figure 112013090185113-pat00096
Is close to 1, a very small value
Figure 112013090185113-pat00097
The probability of failure of signal detection increases, and therefore, in general,
Figure 112013090185113-pat00098
. ≪ / RTI >

이어서 수학식 8이 가지는 의미를 간단히 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 구 복호시 현재 신호 대 잡음비가

Figure 112013090185113-pat00099
라고 할 때, 트리의 깊이 k에서 방문하는 노드의 평균 개수는 다음의 수식으로 해석이 가능하다.The meaning of Equation (8) will be briefly described as follows. Firstly, the present signal-to-noise ratio
Figure 112013090185113-pat00099
, The average number of nodes visited at the depth k of the tree can be interpreted by the following equation.

Figure 112013090185113-pat00100
Figure 112013090185113-pat00100

여기서, d는 구의 반지름이고, 나머지 값들은 수학식 8에서 설명한 바와 같다. 이 수식의 신호 대 잡음비

Figure 112013090185113-pat00101
를 변화시키면서 계산해보면,
Figure 112013090185113-pat00102
의 값이 커질수록 노드의 평균 개수가 감소하는 결과를 확인할 수 있다. Where d is the radius of the sphere and the remaining values are as described in equation (8). The signal-to-noise ratio
Figure 112013090185113-pat00101
In this case,
Figure 112013090185113-pat00102
And the average number of nodes decreases as the value of the node becomes larger.

위 수학식 10에서 현재 신호 대 잡음비가 아닌 보정 신호 대 잡음비

Figure 112013090185113-pat00103
를 이용하여, 제안하는 방식에서 원하는 대로 신호 대 잡음비가 낮을 때에는 방문하는 노드수가 적게 설정되도록 결정한다. 또한, 트리의 깊이 k에서 부모 노드의 개수는
Figure 112013090185113-pat00104
이므로 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 수학식 8과
Figure 112013090185113-pat00105
을 이용하여 정수값을 가지도록 설정하면,
Figure 112013090185113-pat00106
으로 나타낼 수 있다. 이에 의하여 노드수 결정부(420)는 신호 대 잡음비가 낮을 때보다 높을 때에 방문 가능한 자식 노드의 개수가 더 많게 설정되도록 한다. 예컨대, 현재 신호 대 잡음비
Figure 112013090185113-pat00107
가 20dB이고,
Figure 112013090185113-pat00108
가 20dB라고 가정하면, 노드수 결정부(420)는 수학식 10에서 결국, 0dB일 때의 평균 방문 노드수를 적용하는 것이고, 현재 신호 대 잡음비
Figure 112013090185113-pat00109
가 10dB이고,
Figure 112013090185113-pat00110
가 20dB라고 가정하면, 수학식 10에서 10dB일 때의 평균 방문 노드수를 적용하는 것이므로, 결과적으로 현재 수신 대 잡음비가 10dB일 때보다 현재 수신 대 잡음비가 20dB일 때 방문할 수 있는 노드수를 더 많게 설정하게 되는 것이다. In Equation (10), the corrected signal-to-noise ratio
Figure 112013090185113-pat00103
, It is determined that the number of visited nodes is set to be small when the signal-to-noise ratio is low as desired in the proposed method. Also, at the depth k of the tree The number of parent nodes is
Figure 112013090185113-pat00104
The number of child nodes that can be visited per parent node is expressed by Equation 8
Figure 112013090185113-pat00105
If you set it to have an integer value,
Figure 112013090185113-pat00106
. Accordingly, the number-of-nodes determining unit 420 sets the number of child nodes that can be visited when the signal-to-noise ratio is higher than when the signal-to-noise ratio is low. For example, the current signal-
Figure 112013090185113-pat00107
Is 20 dB,
Figure 112013090185113-pat00108
The number-of-nodes determining unit 420 applies the average number of visited nodes when 0 dB is finally obtained in Equation (10), and the current signal-to-noise ratio
Figure 112013090185113-pat00109
Is 10dB,
Figure 112013090185113-pat00110
Is 10 dB, the number of nodes that can be visited when the current reception-to-noise ratio is 20 dB is larger than that when the current reception-to-noise ratio is 10 dB. It is set a lot.

노드수 저장부(440)는 신호 대 잡음비에 대응하여 노드수 결정부(420)에서 결정된 방문 자식 노드 개수를 저장하고, 트리 탐색부(430)는 노드수 저장부(440)에서 현재 신호 대 잡음비에 대응하는 방문 자식 노드 개수를 로딩하여 구 복호를 수행할 수 있다.The node number storage unit 440 stores the number of visited nodes determined by the node number determination unit 420 in correspondence with the signal-to-noise ratio, and the tree search unit 430 stores the current signal- Lt; RTI ID = 0.0 > node < / RTI >

이처럼 본 발명의 제2 실시예에 따른 수신기(400)에 의하면, 트리의 깊이 뿐 아니라 신호 대 잡음비를 복합적으로 고려함으로써 종래의 구 복호방법에 근사한 BER 성능을 유지함과 동시에 복잡도를 보다 향상시킬 수 있다.As described above, according to the receiver 400 according to the second embodiment of the present invention, not only the depth of the tree but also the signal-to-noise ratio are considered in combination, thereby maintaining the BER performance close to that of the conventional sphere decoding method and improving the complexity .

도 6은 본 발명의 실시예에 따라 구 복호를 수행하는 과정을 나타내는 흐름도이다.FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure of performing a decoded decoding according to an embodiment of the present invention.

6을 참조하면, 수신기(200)는 N의 수신 안테나를 통하여 송신기(100)로부터 전송된 신호를 수신한다(S10).  6, the receiver 200 receives the signal transmitted from the transmitter 100 through the N receive antennas (S10).

수신기(200)는 수신신호에서 송신기(100)를 통하여 송신된 심볼 벡터를 검출하기 위하여 트리를 구성하여 구 복호를 수행하는데, 이때, 구 반지름에 의한 제한조건뿐 아니라 트리 깊이별로 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 제한조건으로 적용한다. The receiver 200 constructs a tree to detect symbol vectors transmitted from the transmitter 100 through the transmitter 100, and performs a sphere decoding. At this time, the receiver 200 not only restricts the sphere radius, The number of child nodes that can be visited is applied as a restriction condition.

이를 위하여, 수신신호와 채널행렬을 기초로 트리를 구성한다. 트리는 각 깊이의 노드에서 분기되는 가지들에 송신신호의 후보 심볼을 할당하고, 가지들을 하위 노드로 맵핑하여 경로를 구성한다(S11). 이에 의하면, 트리의 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 연결되는 경로는 송신신호의 후보 벡터에 해당된다. 참고로, 송신 안테나 M개, 수신 안테나 M개인 M x M 다중입출력 시스템(실수형 다중입출력 시스템을 가정)에서는 총 깊이가 M인 트리를 생성할 수 있다. 한편, 실수 유한 격자 A 또는 성상도의 크기인 L에 대응하여 하나의 부모 노드가 가지는 자식 노드의 개수가 결정된다.For this purpose, a tree is constructed based on the received signal and channel matrix. The tree allocates a candidate symbol of a transmission signal to branches branching at each depth node, and maps branches to lower nodes to configure a path (S11). According to this, the path from the highest depth to the lowest depth of the tree corresponds to the candidate vector of the transmitted signal. For reference, a tree with M total depth M can be generated in M × M multiple input / output system (assuming real number type MIMO system) with M transmit antennas and M receive antennas. On the other hand, the number of child nodes of one parent node is determined corresponding to the real number finite grid A or the size L of the constellation.

이후, 생성된 트리의 깊이에 대응하여 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수

Figure 112013090185113-pat00111
를 결정한다(S13).
Figure 112013090185113-pat00112
는 트리의 깊이만으로 고려하여 결정하거나, 또는 트리의 깊이와 수신신호의 신호 대 잡음비를 복합적으로 고려하여 결정할 수도 있다. 구 복호의 성능을 고려하여
Figure 112013090185113-pat00113
는 트리의 깊이가 증가할수록 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수가 감소되도록 결정하고, 또한, 수신신호의 신호 대 잡음비가 낮은 경우의 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 수신신호의 신호 대 잡음비가 높을 때보다 적게 결정한다. 예컨대, 수신기(200)는 상술된 수학식 6과 수학식 8에 의하여
Figure 112013090185113-pat00114
를 정할 수 있다. Thereafter, the number of child nodes that can be visited per parent node by the depth of the tree corresponding to the depth of the generated tree
Figure 112013090185113-pat00111
(S13).
Figure 112013090185113-pat00112
May be determined considering only the depth of the tree, or may be determined by considering the depth of the tree and the signal-to-noise ratio of the received signal. Considering the performance of decoding
Figure 112013090185113-pat00113
Determines the number of child nodes that can be visited per parent node to decrease as the depth of the tree increases, and further determines the number of visited child nodes when the signal-to-noise ratio of the received signal is low, Decide less than when the noise ratio is high. For example, the receiver 200 may be configured as described above by Equations 6 and 8 above
Figure 112013090185113-pat00114
.

수신기(200)는 설정된 구의 반지름 d와 앞서 결정된

Figure 112013090185113-pat00115
를 제한조건으로 하여 트리를 탐색하고, 탐색된 후보 벡터 중 최소의 경로거리를 가지는 후보 벡터를 추출한다(S15).The receiver 200 compares the radius d of the set sphere with the previously determined
Figure 112013090185113-pat00115
, And extracts candidate vectors having the smallest path distance among the searched candidate vectors (S15).

종래의 구 복호방법에 의하면, 구의 반지름 d만을 제한조건으로 하여 d에 의하여 설정되는 탐색 영역 안에서 오직 하나의 후보 벡터 x가 존재할 때까지 트리 탐색을 계속하였으나, 본 발명의 실시예에 따른 수신기(200)는 구의 반지름 d의 영역 안에 속하더라도 깊이별로 결정된

Figure 112013090185113-pat00116
의 수를 넘어서면 더 이상 노드를 탐색하지 않으므로 종래의 방법에 비하여 복잡도가 향상된다.According to the conventional sphere decoding method, the tree search continues until there is only one candidate vector x in the search area set by d with only the radius d of the sphere as a constraint. However, in the receiver 200 ) Belongs to the radius d of the sphere,
Figure 112013090185113-pat00116
The number of nodes is not searched any more, and the complexity is improved as compared with the conventional method.

이상에서 설명한 각 단계는 필요에 따라 변경, 추가될 수 있다. 예컨대, 결정된

Figure 112013090185113-pat00117
정보를 저장하는 단계를 더 포함하여,
Figure 112013090185113-pat00118
를 결정하는 단계인 S13 단계는 최초 1번만 수행되고, 그 이후에는 저장된 정보를 로딩하여 구 복호가 수행되도록 할 수 있다.Each of the steps described above can be changed or added as needed. For example,
Figure 112013090185113-pat00117
Further comprising the step of storing information,
Figure 112013090185113-pat00118
Is performed only once at the beginning, and after that, the stored information may be loaded to perform the decoded decoding.

이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 신호 검출 방법과 종래의 구 복호방법의 복잡도를 정량적으로 비교해보기로 한다. 도 7은 본 발명의 제1, 2 실시예에 따른 신호 검출 방법과 종래의 구 복호방법에 따른 복잡도를 비교한 그래프이다. 참고로 도 7은 16 x 16 실수형 다중입출력 시스템, 4-PAM인 경우의 시뮬레이션 환경에서 평균 부동 소수점 연산량을 비교하였으며, 이때 구 복호방법은 Schnorr-Euchner 순서화를 따라 탐색을 수행하였다. 한편, 제1 실시예에서는 수학식 6, 제2 실시예는 수학식 8을 이용하여

Figure 112013090185113-pat00119
를 결정하였다(
Figure 112013090185113-pat00120
).Hereinafter, the complexity of the signal detection method according to the embodiment of the present invention and the conventional sphere decoding method will be compared quantitatively. 7 is a graph comparing the complexity of the signal detection method according to the first and second embodiments of the present invention and the conventional sphere decoding method. For comparison, FIG. 7 compares the average floating-point computation amount in a 16 × 16 real-valued MIMO system and a 4-PAM simulation environment. In this case, the conventional decoding method searches according to the Schnorr-Euchner ordering. Meanwhile, in the first embodiment, Equation (6) is used and Equation (8) is used in the second embodiment
Figure 112013090185113-pat00119
≪ / RTI >
Figure 112013090185113-pat00120
).

도 7을 참조하면, 종래의 구 복호방법에 의할 때에는 신호 대 잡음비가 낮을수록 제1 실시예와 제2 실시예에 비하여 매우 높은 연산량을 보이며, 신호 대 잡음비가 증가할수록 그 차이가 조금씩 감소하고는 있지만, 약 20dB에 이르기까지 이와 같은 경향은 계속되어 제1 실시예와 제2 실시예보다 복잡도가 높은 것을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 7, as the signal-to-noise ratio is lowered in the conventional sphere decoding method, the computation amount is much higher than that in the first and second embodiments. As the signal-to-noise ratio is increased, However, this tendency continues to about 20 dB, which is higher than that of the first and second embodiments.

한편, 제1 실시예와 제2 실시예를 비교할 때, 트리의 깊이만을 고려하여 결정한

Figure 112013090185113-pat00121
를 적용한 제1 실시예에 비하여 신호 대 잡음비를 함께 고려한 제2 실시예의 경우가 더 낮은 복잡도를 보이고 있음을 확인할 수 있다.On the other hand, when comparing the first embodiment and the second embodiment,
Figure 112013090185113-pat00121
It can be seen that the second embodiment in which the signal-to-noise ratio is considered together shows a lower complexity than the first embodiment.

도 8은 본 발명의 제1, 2 실시예에 따른 신호 검출 방법과 종래의 구 복호방법에 따른 BER 성능을 비교한 그래프이다. 참고로 복잡도와 BER 성능을 동시에 비교하기 위하여 도 7과 동일한 시뮬레이션 환경을 적용하였다.8 is a graph comparing BER performances according to the signal detection method according to the first and second embodiments of the present invention and the conventional Sphere decoding method. For reference, the same simulation environment as in FIG. 7 is applied to compare the complexity and the BER performance at the same time.

도 8을 참조하면, 종래의 구 복호방법과 본 발명의 제1 실시예에 따른 신호 검출 방법을 비교할 때, 높은 SNR(24dB)에서 약간의 열화가 있으나 대부분의 SNR에서 종래의 구 복호방법과 유사한 BER 성능을 보이고 있으며, 제2 실시예의 경우에는 SNR 전반에 걸쳐 종래의 구 복호방법의 BER 성능과 차이가 거의 없는 것을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 8, when comparing the conventional sphere decoding method and the signal detection method according to the first embodiment of the present invention, there is a slight deterioration at a high SNR (24 dB), but at most SNRs, BER performance. In the case of the second embodiment, it is confirmed that there is almost no difference from the BER performance of the conventional sphere decoding method over the entire SNR.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 수신기(200)는 종래의 구 복호방법에 따른 최적 BER 성능과 근사한 성능을 제공하면서도 반지름 d이외에 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 제한하여 종래의 구 복호방법에 비하여 복잡도를 대폭 향상시킬 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 수신기(200)를 실제 구현할 때 소요되는 비용을 절감할 수 있으며, 신호 검출시 소요되는 시간을 절약할 수 있으므로 구 복호를 이용하여 신호를 검출하는 다양한 분야에서 활용가치가 높음을 알 수 있다.As described above, the receiver 200 according to the embodiment of the present invention provides a performance similar to the optimal BER performance according to the conventional sphere decoding method, It is possible to greatly improve the complexity as compared with the conventional sphere decoding method. Therefore, it is possible to reduce the cost required for actual implementation of the receiver 200 according to the embodiment of the present invention, and it is possible to save time required for signal detection, so that it can be utilized in various fields The value is high.

비록 본 발명의 몇몇 실시예가 앞서 설명되었으나, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 본 실시예를 변형할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 그러므로 본 발명의 보호범위는 첨부된 청구항과 그 균등물에 의해 정해져야 할 것이다.Although some embodiments of the present invention have been described above, those skilled in the art will appreciate that various modifications may be made without departing from the spirit of the present invention. Therefore, the scope of protection of the present invention should be determined by the appended claims and their equivalents.

100 : 송신기 200, 300, 400 : 수신기
310, 410 : 트리 생성부 320, 420 : 노드수 결정부
330, 430 : 트리 탐색부 340, 440 : 노드수 저장부100: transmitter 200, 300, 400: receiver
310, 410: tree generating unit 320, 420: node number determining unit
330, 430: a tree search unit 340, 440: a node number storage unit

Claims (14)

구 복호(Sphere Decoding)를 통하여 송신기의 송신신호를 검출하는 다중입출력 수신기에 있어서,
수신신호와 채널행렬을 기초로 각 깊이의 노드에서 분기되는 가지들에 상기 송신신호의 후보 심볼을 할당하고, 상기 가지들을 하위 깊이의 노드로 맵핑하여 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 연결되는 경로가 상기 송신신호의 후보 벡터에 해당하도록 트리(Tree)를 구성하는 트리 생성부;
상기 트리의 깊이에 대응하여 상기 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드(Parent Node) 당 방문할 수 있는 자식 노드(Child Node)의 개수를 결정하는 노드수 결정부; 및
설정된 구 반지름 내에서 상기 트리의 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 상기 노드수 결정부에서 결정된 자식 노드의 개수에 따라 노드를 탐색하여 상기 송신신호의 후보 벡터 중 최소의 경로거리를 갖는 후보 벡터를 추출하는 트리 탐색부를 포함하며,
상기 노드수 결정부는,
Figure 112014068932333-pat00174
(k=1, 2, ..., m)식에 의하여 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하며,
여기서,
Figure 112014068932333-pat00175
는 깊이 k에 위치한 자식 노드들 중 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수, m은 트리의 총 깊이, L은 시스템에서 고려하는 실수 유한 격자 또는 성상도(Constellation)의 크기를 나타내는 것을 특징으로 하는 다중입출력 수신기.A multi-input / output (S / N) receiver for detecting a transmission signal of a transmitter through sphere decoding,
Allocating candidate symbols of the transmission signal to branches branched at respective depth nodes based on a received signal and a channel matrix, mapping the branches to nodes of a lower depth, and connecting a path from the highest depth to the lowest depth, A tree generating unit configured to form a tree so as to correspond to a candidate vector of a signal;
A node number determination unit for determining the number of child nodes that can be visited per one parent node per depth of the tree corresponding to the depth of the tree; And
A tree extracting a candidate vector having a minimum path distance of a candidate vector of the transmission signal by searching for a node according to the number of child nodes determined by the number-of-nodes determining section from a highest depth to a lowest depth in the set radius of the tree, And a search unit,
Wherein the number-
Figure 112014068932333-pat00174
(k = 1, 2, ..., m) to determine the number of child nodes that can be visited per one parent node,
here,
Figure 112014068932333-pat00175
Is the number of child nodes that can be visited per parent node of one of the child nodes at depth k, m is the total depth of the tree, and L is the size of the real finite grid or constellation considered in the system Characterized by multiple input / output receivers. 제1항에 있어서,
상기 노드수 결정부는 상기 트리의 깊이가 증가할수록 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수가 감소되도록 결정하는 것을 특징으로 하는 다중입출력 수신기.The method according to claim 1,
Wherein the number-of-nodes determining unit determines that the number of child nodes that can be visited per one parent node decreases as the depth of the tree increases. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 노드수 결정부는 상기 트리의 깊이와 상기 수신신호의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 복합적으로 고려하여 상기 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것을 특징으로 하는 다중입출력 수신기.The method according to claim 1,
The number-of-nodes determining unit may determine the number of child nodes that can visit each parent node per depth of the tree, taking into consideration the depth of the tree and the signal-to-noise ratio of the received signal Characterized by multiple input / output receivers. 제4항에 있어서,
상기 노드수 결정부는 상기 트리의 깊이가 증가할수록 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수가 감소되도록 하고, 상기 수신신호의 신호 대 잡음비가 낮은 경우의 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 상기 수신신호의 신호 대 잡음비가 높을 때보다 적게 결정하는 것을 특징으로 하는 다중입출력 수신기.5. The method of claim 4,
Wherein the number-of-nodes determining unit decreases the number of child nodes that can be visited per one parent node as the depth of the tree increases, and when the signal-to-noise ratio of the received signal is low, And the number of child nodes that can be used is determined to be smaller than when the signal-to-noise ratio of the received signal is high. 제4항에 있어서, 상기 노드수 결정부는,
Figure 112013090185113-pat00124
식을 이용하여 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하며,
여기서,
Figure 112013090185113-pat00125
는 깊이 k에서 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수, L은 시스템에서 고려하는 실수 유한 격자 A 또는 성상도의 크기,
Figure 112013090185113-pat00126
는 보정 신호 대 잡음비로써
Figure 112013090185113-pat00127
, 여기서,
Figure 112013090185113-pat00128
은 사용자가 설정한 최대 신호 대 잡음비이고,
Figure 112013090185113-pat00129
은 현재 신호 대 잡음비이다. 그리고,
Figure 112013090185113-pat00130
는
Figure 112013090185113-pat00131
의 관계를 가지는
Figure 112013090185113-pat00132
쌍의 개수, 여기서,
Figure 112013090185113-pat00133
는 실수 송신 심볼 벡터
Figure 112013090185113-pat00134
의 길이 k를 가지는 하위 부벡터,
Figure 112013090185113-pat00135
는 후보 벡터 x의 길이 k를 가지는 하위 부벡터이고,
Figure 112013090185113-pat00136
는 송신 심볼 당 전력,
Figure 112013090185113-pat00137
는 채널행렬 원소
Figure 112013090185113-pat00138
의 분산,
Figure 112013090185113-pat00139
은 사용자의 선택확률
Figure 112013090185113-pat00140
에 따른 구의 반지름이고,
Figure 112013090185113-pat00141
는 정규화된 감마 함수로써
Figure 112013090185113-pat00142
이며, 이때,
Figure 112013090185113-pat00143
는 감마 함수를 의미하는 것을 특징으로 하는 다중입출력 수신기.5. The apparatus according to claim 4,
Figure 112013090185113-pat00124
Determines the number of child nodes that can be visited per one parent node using an equation,
here,
Figure 112013090185113-pat00125
Is the number of child nodes that can be visited per parent node at depth k, L is the size of the real finite grid A or constellation considered in the system,
Figure 112013090185113-pat00126
Is the correction signal-to-noise ratio
Figure 112013090185113-pat00127
, here,
Figure 112013090185113-pat00128
Is the maximum signal-to-noise ratio set by the user,
Figure 112013090185113-pat00129
Is the current signal-to-noise ratio. And,
Figure 112013090185113-pat00130
The
Figure 112013090185113-pat00131
Having a relationship of
Figure 112013090185113-pat00132
The number of pairs,
Figure 112013090185113-pat00133
Is a real transmission symbol vector
Figure 112013090185113-pat00134
A sub-vector having a length k,
Figure 112013090185113-pat00135
Is a lower sub-vector having a length k of the candidate vector x,
Figure 112013090185113-pat00136
Is the power per transmitted symbol,
Figure 112013090185113-pat00137
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure 112013090185113-pat00138
Dispersion,
Figure 112013090185113-pat00139
The probability of the user's selection
Figure 112013090185113-pat00140
≪ / RTI > is the radius of the sphere,
Figure 112013090185113-pat00141
Is a normalized gamma function
Figure 112013090185113-pat00142
Lt; / RTI >
Figure 112013090185113-pat00143
Gt; a < / RTI > multiple input / output receiver. 제1항에 있어서,
상기 노드수 결정부에서 결정된 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수정보를 저장하는 노드수 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중입출력 수신기.The method according to claim 1,
And a node number storage unit for storing the number of child nodes that can be visited per one parent node determined by the node number determination unit. 다중입출력 수신기가 구 복호(Sphere Decoding)를 통하여 송신기의 송신신호를 검출하는 신호 검출 방법에 있어서,
(a) 상기 송신기로부터 전송된 신호를 수신하는 단계;
(b) 수신신호와 채널행렬을 기초로 각 깊이의 노드에서 분기되는 가지들에 상기 송신신호의 후보 심볼을 할당하고, 상기 가지들을 하위 깊이의 노드로 맵핑하여 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 연결되는 경로가 상기 송신신호의 후보 벡터에 해당하도록 트리(Tree)를 구성하는 단계;
(c) 상기 트리의 깊이에 대응하여 상기 트리의 깊이별로 하나의 부모 노드(Parent Node) 당 방문할 수 있는 자식 노드(Child Node)의 개수를 결정하는 단계; 및
(d) 설정된 구 반지름 내에서 상기 트리의 최상위 깊이부터 최하위 깊이까지 상기 (c)단계에서 결정된 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수에 따라 노드를 탐색하여 상기 송신신호의 후보 벡터 중 최소의 경로거리를 갖는 후보 벡터를 추출하는 단계를 포함하며,
상기 (c)단계에서 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은
Figure 112014068932333-pat00176
(k=1, 2, ..., m)식에 의하며,
여기서,
Figure 112014068932333-pat00177
는 깊이 k에 위치한 자식 노드들 중 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수, m은 트리의 총 깊이, L은 시스템에서 고려하는 실수 유한 격자 또는 성상도(Constellation)의 크기를 나타내는 것을 특징으로 하는 신호 검출 방법.A method for detecting a transmission signal of a transmitter through a multi-input / output (Sphere Decoding)
(a) receiving a signal transmitted from the transmitter;
(b) allocating a candidate symbol of the transmission signal to branches branching at each depth node based on a received signal and a channel matrix, mapping the branches to nodes of a lower depth, Constructing a tree so that the received signal corresponds to a candidate vector of the transmission signal;
(c) determining the number of child nodes that can be visited per one parent node per depth of the tree corresponding to the depth of the tree; And
(d) searching for a node according to the number of child nodes that can visit per one parent node determined in the step (c) from the highest depth to the lowest depth of the tree within the set radius of the sphere, Extracting a candidate vector having a minimum path distance among the candidate vectors,
In step (c), determining the number of child nodes that can be visited per one parent node
Figure 112014068932333-pat00176
(k = 1, 2, ..., m)
here,
Figure 112014068932333-pat00177
Is the number of child nodes that can be visited per parent node of one of the child nodes at depth k, m is the total depth of the tree, and L is the size of the real finite grid or constellation considered in the system Wherein the signal detection method comprises the steps of: 제8항에 있어서,
상기 (c)단계에서 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은 상기 트리의 깊이가 증가할수록 방문할 수 있는 자식 노드의 개수가 감소되도록 결정되는 것을 특징으로 하는 신호 검출 방법.9. The method of claim 8,
Wherein the determining of the number of child nodes that can be visited per one parent node in the step (c) is determined so as to decrease the number of visited child nodes as the depth of the tree increases. Way. 삭제delete 제8항에 있어서,
상기 (c)단계에서 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은 상기 트리의 깊이와 상기 수신신호의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 복합적으로 고려하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 신호 검출 방법.9. The method of claim 8,
The determination of the number of child nodes that can be visited per parent node in the step (c) is performed by considering the depth of the tree and the signal-to-noise ratio of the received signal in a complex manner . 제11항에 있어서,
상기 (c)단계에서 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은 상기 트리의 깊이가 증가할수록 방문할 수 있는 자식 노드의 개수가 감소되도록 하고, 상기 수신신호의 신호 대 잡음비가 낮은 경우의 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 상기 수신신호의 신호 대 잡음비가 높을 때보다 적게 결정하는 것을 특징으로 하는 신호 검출 방법.12. The method of claim 11,
In the step (c), the number of child nodes that can be visited per one parent node is determined to decrease the number of child nodes that can be visited as the depth of the tree increases, Wherein the number of child nodes that can be visited when the noise ratio is low is determined to be smaller than when the signal-to-noise ratio of the received signal is high. 제11항에 있어서,
상기 (c)단계에서 상기 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수를 결정하는 것은
Figure 112013090185113-pat00146
식에 의하며,
여기서,
Figure 112013090185113-pat00147
는 깊이 k에서 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수, L은 시스템에서 고려하는 실수 유한 격자 A 또는 성상도의 크기,
Figure 112013090185113-pat00148
는 보정 신호 대 잡음비로써
Figure 112013090185113-pat00149
, 여기서,
Figure 112013090185113-pat00150
은 사용자가 설정한 최대 신호 대 잡음비이고,
Figure 112013090185113-pat00151
은 현재 신호 대 잡음비이다. 그리고,
Figure 112013090185113-pat00152
는
Figure 112013090185113-pat00153
의 관계를 가지는
Figure 112013090185113-pat00154
쌍의 개수, 여기서,
Figure 112013090185113-pat00155
는 실수 송신 심볼 벡터
Figure 112013090185113-pat00156
의 길이 k를 가지는 하위 부벡터,
Figure 112013090185113-pat00157
는 후보 벡터 x의 길이 k를 가지는 하위 부벡터이고,
Figure 112013090185113-pat00158
는 송신 심볼 당 전력,
Figure 112013090185113-pat00159
는 채널행렬 원소
Figure 112013090185113-pat00160
의 분산,
Figure 112013090185113-pat00161
은 사용자의 선택확률
Figure 112013090185113-pat00162
에 따른 구의 반지름이고,
Figure 112013090185113-pat00163
는 정규화된 감마 함수로써
Figure 112013090185113-pat00164
이며, 이때,
Figure 112013090185113-pat00165
는 감마 함수를 의미하는 것을 특징으로 하는 신호 검출 방법.12. The method of claim 11,
In step (c), determining the number of child nodes that can be visited per one parent node
Figure 112013090185113-pat00146
According to the formula,
here,
Figure 112013090185113-pat00147
Is the number of child nodes that can be visited per parent node at depth k, L is the size of the real finite grid A or constellation considered in the system,
Figure 112013090185113-pat00148
Is the correction signal-to-noise ratio
Figure 112013090185113-pat00149
, here,
Figure 112013090185113-pat00150
Is the maximum signal-to-noise ratio set by the user,
Figure 112013090185113-pat00151
Is the current signal-to-noise ratio. And,
Figure 112013090185113-pat00152
The
Figure 112013090185113-pat00153
Having a relationship of
Figure 112013090185113-pat00154
The number of pairs,
Figure 112013090185113-pat00155
Is a real transmission symbol vector
Figure 112013090185113-pat00156
A sub-vector having a length k,
Figure 112013090185113-pat00157
Is a lower sub-vector having a length k of the candidate vector x,
Figure 112013090185113-pat00158
Is the power per transmitted symbol,
Figure 112013090185113-pat00159
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure 112013090185113-pat00160
Dispersion,
Figure 112013090185113-pat00161
The probability of the user's selection
Figure 112013090185113-pat00162
≪ / RTI > is the radius of the sphere,
Figure 112013090185113-pat00163
Is a normalized gamma function
Figure 112013090185113-pat00164
Lt; / RTI >
Figure 112013090185113-pat00165
≪ / RTI > means a gamma function. 제8항에 있어서,
상기 (c)단계에서 결정된 하나의 부모 노드 당 방문할 수 있는 자식 노드의 개수정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 검출 방법.9. The method of claim 8,
Further comprising the step of storing the number of visited child nodes per one parent node determined in the step (c).
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20100066668A (en) * 2008-12-10 2010-06-18 서울대학교산학협력단 Snr adaptive sphere decoder and decoding method, wireless receiver using the same
KR20130007894A (en) * 2011-07-11 2013-01-21 광주과학기술원 Multiple input multiple output receiver, and method for detecting transmitted singal in the receiver

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