KR101461837B1 - 채널 적응성 우도 결정 - Google Patents

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Abstract

복조된 복소 좌표 데이터저의 우도 측정치를 계산하고, 채널 통계의 함수로서 우도 측정치를 동적으로 스케일링하고, 스케일링된 우도 측정치로부터 데이터점을 디코딩하기 위한 방법 및 시스템이 개시된다. 우도 측정치는 모든 점 또는 하나 이상의 최근접 성상도점의 서브세트와 같은 기준 성상도의 점의 서브세트에 대해 계산될 수 있다. 우도 측정치는 OFDM 신호의 반송파와 같은 복수의 반송파 중의 채널 주파수 응답 분산의 함수로서 및/또는 채널 임펄스 응답 분산의 함수로서 스케일링될 수 있다.

Description

채널 적응성 우도 결정{CHANNEL-ADAPTIVE LIKELIHOOD DETERMINATION}
복수의 데이터 비트가 복소 좌표 데이터점으로서 인코딩될 수 있다. 인코딩은 반송파 신호의 직교 변조의 형태일 수 있다. 수신기는 반송파 신호를 복조하고 샘플링하고, 샘플의 복소 좌표를 결정하고, 기준 성상도(constellation)의 점과 복소 좌표를 상관시키도록 구성될 수 있다. 기준 성상도의 각각의 점은 고유 세트의 비트값과 연관되어, 기준 성상도의 점에 대한 상관이 대응 세트의 디코딩된 비트값을 제공하게 된다. 상관은 기준 성상도의 점에 대한 데이터점의 복수의 비트의 각각에 대한 로그 우도비(log-likelihood ratio: LLR)를 계산하는 것을 포함할 수 있다.
LLR은 완전 로그 최대 사후 확률(full logarithm maximum-a-posteriori: Full-Log-MAP) LLR 기술에 따라 기준 성상도의 데이터점 및 모든 점의 복소 좌표들 사이의 거리의 함수로서 계산될 수 있다. Full-Log-MAP 기술은 프로세싱 시간 및 리소스 소비의 견지에서 구현하기에 비교적 고가일 수 있다.
Log-MAP 함수가 기준 성상도의 모든 점 미만에 대한 거리를 이용하면, 디코딩 성능은 악영향을 받을 수도 있다.
도 1은 예시적인 비트값을 포함하는 64-점 직사각형 성상도의 다이어그램.
도 2는 기준 성상도의 다이어그램.
도 3은 n-비트의 데이터점의 각각을 위한 우도 측정치를 계산하고, 채널 분산에 응답하여 우도 측정치를 스케일링하고, 스케일링된 우도 측정치로부터 데이터점을 디코딩하는 방법의 흐름도.
도 4는 기준 성상도의 모든 점에 대한 거리의 함수로서 우도 측정치를 계산하는 방법의 흐름도.
도 5는 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 우도 측정치를 계산하는 방법의 흐름도.
도 6은 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 우도 측정치를 계산하는 다른 방법의 흐름도.
도 7은 도 2의 기준 성상도의 다른 다이어그램.
도 8은 도 2의 기준 성상도의 다른 다이어그램.
도 9는 도 2의 기준 성상도의 다른 다이어그램.
도 10은 채널 주파수 응답 분산의 함수로서 우도 측정치를 스케일링하는 방법의 흐름도.
도 11은 채널 임펄스 응답 분산의 함수로서 우도 측정치를 스케일링하는 방법의 흐름도.
도 12는 채널 임펄스 응답의 도식도.
도 13은 채널 분산의 함수로서 우도 측정치를 계산하고 스케일링하기 위한 수신기 시스템의 블록 다이어그램.
도 14는 채널 분산의 함수로서 우도 측정치를 계산하고 스케일링하기 위한 다른 수신기 시스템의 블록 다이어그램.
도 15는 채널 분산의 함수로서 우도 측정치를 계산하고 스케일링하도록 구성된 컴퓨터 시스템의 블록 다이어그램.
도면에서, 도면 부호의 최좌측 숫자(들)는 도면 부호가 처음 나온 도면을 식별한다.
도 1은 64-점 직사각형 성상도(100)의 다이어그램이다.
성상도(100) 내의 각각의 점은 여기서 6개의 비트(n1 내지 n6)로서 도시된 n-비트의 세트를 표현한다. n-비트값의 각각의 세트는 대응점에 전용된다. 도 1은 예시적인 비트값 할당을 포함한다. 다른 비트값 할당이 이용될 수도 있다.
성상도(100)는 x-축(102) 및 y-축(104)에 대해 도시되어 있다. x축(102) 및 y축(104)은 실수축 및 허수축에 각각 대응할 수 있고, 성상도(100) 내의 점의 좌표는 대응 세트의 복소 좌표를 표현할 수 있다.
성상도(100) 내의 점의 복소 좌표는 직교 변조 기술에 의해서와 같이 하나 이상의 반송파 신호에 부여될 수 있고, 여기서 x 및 y 좌표는 반송파 신호의 위상내 및 직교 위상 성분에 각각 대응할 수 있다. 성상도점의 복소 좌표가 반송파에 부여될 때, 대응 비트 세트는 반송파 내에 또는 반송파 상에 인코딩된 것이라 칭한다.
성상도(100)는 64-점 직교 진폭 변조(64-QAM) 방안에 대응할 수 있다. 256-QAM 및 비직사각형 성상도 방안을 비한정적으로 포함하는 다른 성상도 방안이 이용될 수도 있다.
수신기는 수신된 신호를 복조하고 샘플링하여 복소 좌표를 얻고 복소 좌표를 기준 성상도의 점의 좌표와 상관시켜 인코딩된 비트 세트를 식별할 수 있다. 직교 주파수 분할 멀티플렉싱(OFDM) 신호와 같은 다중-반송파 신호에 대해, 기준 성상도는 파일럿 반송파의 실수축 및 허수축에 의해 정의될 수 있다.
도 2는 기준 성상도(200)과, 복조된 복소 좌표의 세트를 표현하는 복조된 데이터점(204)의 다이어그램이다.
도 2에서, 기준 성상도(200)은 x축 및 y축에 대해 회전된 것으로서 도시되어 있다. 반송파는 예를 들어 스펙트럼 널의 이벤트에 데이터 복구를 허용하기 위해 기준 성상도에 대해 의도적으로 회전될 수 있다. 본 명세서에 개시된 방법 및 시스템은 회전된 반송파 및 비회전된 반송파에 대해 구현될 수 있다.
데이터점(202)에 의해 표현된 비트값을 식별하거나 디코딩하기 위해, 데이터점(202)의 복소 좌표는 기준 성상도(200)의 점의 복소 좌표와 상관될 수 있다.
상관은 도 3과 관련하여 이하에 설명되는 바와 같이 데이터점(202)과 기준 성상도(200)의 점 사이의 거리의 함수로서 데이터점(202)의 각각의 비트를 위한 우도 측정치를 계산하는 것을 포함할 수 있다.
도 3은 n-비트의 데이터 샘플의 각각을 위한 우도(likelihood) 측정치를 계산하고, 채널 분산에 응답하여 우도 측정치를 스케일링하고, 스케일링된 우도 측정치로부터 데이터 샘플을 디코딩하는 방법(300)의 흐름도이다. 방법(300)은 도 2의 64-점 기준 성상도(200)에 대해 이하에 설명된다. 그러나, 방법(300)은 64-비트 성상도에 제한되는 것은 아니다.
302에서, 복소 좌표 데이터 샘플은 수신된 신호로부터 복조된다. 수신된 신호는 DVB-T2와 같은 DVB 표준에 따라 OFDM 신호와 같은 다중-반송파 신호를 포함할 수 있다. 복조된 복소 좌표의 세트는 도 2에 데이터점(202)으로서 표현될 수 있다.
304에서, 우도 측정치는 복소 좌표의 세트의 n개의 비트의 각각에 대해 계산된다. 우도 측정치는 도 2의 기준 성상도(200)과 같은 기준 성상도의 점에 대한 거리의 함수로서 계산될 수 있다.
데이터점과 성상도점 사이의 거리(d)는 이하와 같이 결정될 수 있다.
Figure 112013016272589-pct00001
도 2에서, 거리(d)는 데이터점(202)과 기준 성상도(200)의 점(204)에 대해 도시되어 있다.
다중-반송파 신호에 의해, 데이터는 다중 반송파 상에 인터리빙될 수도 있어, 전송된 데이터의 실수부 및 허수부가 동일한 반송파 상에 전송되지 않을 수도 있게 된다. 그 결과, 복조된 데이터점의 x 및 y 좌표의 노이즈 파워 또는 신호-대-노이즈비(SNR)는 서로로부터 상이할 수 있다.
복조기는 각각의 데이터 반송파를 위한 복소값 및 SNR 추정치를 생성하도록 구성될 수 있고, 거리 계산은 데이터점의 x 및 y 좌표의 상이한 노이즈 파워를 고려할 수 있다. 예를 들어, 거리(d)는 이하와 같이 결정될 수 있고,
Figure 112013016272589-pct00002
여기서, ρx 및 ρy는 각각 x축 및 y축의 SNR을 표현한다.
우도 측정치는 도 4, 도 5 및 도 6 중 하나 이상과 관련하여 이하에 설명되는 바와 같이, 기준 성상도의 모든 점 또는 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 계산될 수 있다.
도 4는 기준 성상도의 모든 점에 대한 거리의 함수로서 우도 측정치를 계산하는 방법(400)의 흐름도이다.
402에서, 각각의 데이터점에 대해, 기준 성상도의 모든 점에 대한 거리가 계산된다.
404에서, 우도 측정치는 모든 계산된 거리의 함수로서 각각의 데이터점의 n개의 비트의 각각에 대해 계산된다.
도 5는 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 우도 측정치를 계산하는 방법(500)의 흐름도이다.
502에서, 각각의 데이터점에 대해, 도 4의 402와 관련하여 전술된 바와 같이 기준 성상도의 모든 점에 대한 거리가 계산된다.
504에서, 우도 측정치는 502에서 계산된 거리의 서브세트의 함수로서 각각의 데이터점의 n개의 비트의 각각에 대해 계산된다. 거리의 서브세트는 이하의 예에 설명되는 바와 같이, 기준 성상도의 점에 대한 데이터점의 근접도에 기초하여 선택될 수 있다.
도 6은 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 우도 측정치를 계산하는 방법(600)의 흐름도이다.
602에서, 각각의 데이터점에 대해, 거리는 기준 성상도의 점의 서브세트에 대해 계산된다. 점의 서브세트는 이하의 예에 설명되는 바와 같이 복조된 데이터점에 대한 근접도에 기초하여 선택될 수 있다.
604에서, 우도 측정치는 602에서 계산된 대응 거리의 함수로서 각각의 데이터점의 n개의 비트의 각각에 대해 계산된다.
도 3의 304로 복귀하면, 복조된 데이터점의 각각의 비트에 대해, 우도 측정치는 데이터점으로부터 대응 비트가 1인 하나 이상의 성상도점까지의 거리 및 데이터점으로부터 대응 비트가 0인 하나 이상의 성상도점까지의 거리의 함수로서 계산될 수 있다. 예가 이하에 설명된다.
이하의 예에서, 데이터점의 특정 비트 위치 ni에 대해, 비트 위치값이 1인 성상도점은 세트 S1이라 칭하고, 비트 위치값이 0인 성상도점은 세트 S2라 칭한다. 세트 S1 및 S2는 교차하지 않을 수도 있고, 세트 S1 및 S2의 연합은 기준 성상도의 모든 점을 포함할 수 있다.
도 7은 비트 위치 n6에 대해 예시적인 세트 S1(70) 및 S2(704)를 예시하기 위한 기준 성상도(200)의 다른 다이어그램이다. 도 7에서, 도 1의 예시적인 비트값이 예시적인 목적으로 도시되어 있다. 세트 S1(702)은 비트 n6가 1인 성상도점을 포함한다. 세트 S2(704)는 비트 n6가 0인 성상도점을 포함한다. 세트 S1 및 S2는 비트 n1 내지 n5에 대해 상이할 것이다.
우도 측정치는 데이터점(202)과 세트 S1(702)의 하나 이상의 점 사이의 거리 및 데이터점(202)과 세트 S2(704)의 하나 이상의 점 사이의 거리의 함수로서 데이터점(202)의 비트 n6에 대해 계산될 수 있다.
우도 측정치는 최대 사후 확률(MAP) 알고리즘 또는 수학식 3의 로그 MAP(Log-MAP) 알고리즘에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112013016272589-pct00003
수학식 3에서, 좌측의 합계 항은 세트 S1에 걸쳐 수행된다. 우측의 합계 항은 세트 S2에 걸쳐 수행된다. 모든 성상도점에 대한 거리가 도 4에 도시된 바와 같이 사용된다. 이는 본 명세서에서 Full-Log-MAP 기술이라 칭한다.
Full-Log-MAP 기술은 프로세싱 시간 및 시스템 리소스 소비의 견지에서 비교적 고가일 수 있다. 예를 들어, 도 7에서, 세트 S1(702) 및 세트 S2(704)는 32개의 성상도점을 각각 포함한다. 수학식 3은 세트 S1의 32개의 지수를 계산하고 합산하고, 세트 S2의 32개의 지수를 계산하고 합산하고, 세트 S1 및 S2의 합산된 결과의 로그를 계산하고, 세트 S1 및 S2의 로그 사이의 차이를 계산한다. 이는 모든 복조된 데이터 샘플의 모든 6개의 비트에 대해 수행된다. 프로세싱 시간 및 리소스의 견지에서 비용은 낮은 가격의 소비자 상품에 대해 비교적 고가일 수 있다.
대안적으로, 우도 측정치는 도 5 및 도 6 중 하나 이상에 대해 전술된 바와 같이 그리고 이하의 예에 설명되는 바와 같이, 성상도점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 결정될 수 있다.
제 1 예에서, 우도 측정치는 도 8과 관련하여 이하에 설명되는 바와 같이, 세트 S1의 최근접 점에 대한 거리 및 세트 S2의 최근접 점에 대한 거리의 함수로서 결정될 수 있다.
도 8은 비트 n6에 대한, 데이터점(202)과 세트 S1의 최근접 점(802) 사이의 거리(dS1,min)와, 데이터점(202)과 세트 S2의 최근접 점(804) 사이의 거리(dS2,min)를 예시하기 위한 기준 성상도(200)의 다른 다이어그램이다.
우도 측정치는 수학식 4의 Max-Log-MAP 알고리즘에 따라 거리(dS1 , min, dS2 , min)의 함수로서 계산될 수 있고,
Figure 112013016272589-pct00004
이는 수학식 5로서 구현될 수 있다.
Figure 112013016272589-pct00005
다른 예에서, 우도 측정치는 도 9와 관련하여 이하에 설명되는 바와 같이, 세트 S1의 다수의 최근접 점에 대한 거리 및 세트 S2의 다수의 최근접 점에 대한 거리의 함수로서 결정될 수 있다.
도 9는 데이터점(202)의 비트 n6에 대한, 세트 S1의 4개의 최근접 성상도점(점 802, 902, 904 및 906) 및 세트 S2의 4개의 최근접 성상도점(점 804, 908, 910 및 912)을 예시하기 위한 기준 성상도(200)의 다른 다이어그램이다.
우도 측정치는 데이터점(202)과 각각의 성상도점(802, 902, 904, 906) 사이의 거리 및 데이터점(202)과 각각의 성상도점(804, 908, 910, 912) 사이의 거리의 함수로서 계산될 수 있다. 이는 본 명세서에서 Max-4-Log-MAP이라 칭한다.
우도 측정치는 데이터점(202)과 성상도점의 다른 서브세트 사이의 거리의 함수로서 계산될 수도 있다.
거리가 수학식 2에 따라 계산되는 경우에, 그리고 x축 및 y축의 SNR이 상이한 경우에, 최근접 점은 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이 최근접 점과 반드시 일치할 필요는 없을 수 있다.
우도 측정치가 모든 성상도점 미만에 대한 거리의 함수로서 304에서 계산되는 경우에, 거리는 도 6과 관련하여 전술된 바와 같이, 모든 성상도점 미만에 대해 계산될 수 있다. 예를 들어, 예비 결정은 복조된 데이터점의 범위 또는 영역 내의 성상도점을 식별하도록 행해질 수 있고, 거리는 영역 또는 범위 내의 기준 성상도점에 대해서만 계산될 수 있다.
도 3의 306에서, 304에서 계산된 우도 측정치는 채널 분산의 함수로서 스케일링된다. 스케일링은 우도 측정치가 모든 기준 성상도점 미만에 대한 거리로부터 결정되는 경우와 같이, 304에서 계산된 우도 측정치를 향상시킬 수 있다. 스케일링은 또한 Full-Log-MAP LLR 기술과 관련하여 구현될 수 있다.
306에서의 스케일링은 하나 이상의 채널 통계의 함수로서 분산 팩터를 계산하는 것과, 분산 팩터(들)를 하나 이상의 임계치에 비교하는 것과, 비교의 결과에 기초하여 복수의 스케일링 팩터 중 하나를 선택하는 것을 포함할 수 있다.
우도 측정치가 예를 들어 수학식 4 또는 5에 따라 계산되는 경우에, 우도 측정치는 이하와 같이 스케일링 팩터(K)에 따라 스케일링될 수 있다.
Figure 112013016272589-pct00006
분산 팩터는 2개의 스케일링 팩터 사이에서 선택하기 위해 단일의 임계치에 비교될 수 있다. 대안적으로, 분산 팩터는 예를 들어 더 미세한 스케일링 입도를 제공하기 위해 다수의 스케일링 팩터 중에서 선택하기 위해 다수의 임계치에 비교될 수 있다.
스케일링 팩터는 다수의 채널 통계 또는 분산 팩터에 응답하여 선택될 수 있다.
분산 팩터는 에코 및/또는 다중 경로에 대해 결정될 수 있고, 채널 주파수 응답 및/또는 채널 임펄스 응답의 함수로서 결정될 수 있다. 예를 들어, 수신된 신호가 OFDM 신호와 같은 다중 반송파를 포함하는 경우에, 분산 팩터는 다중 반송파 중의 채널 주파수 응답 분산에 대해 결정될 수 있다.
도 10은 채널 주파수 응답 분산의 함수로서 우도 측정치를 스케일링하는 방법(1000)의 흐름도이다.
1002에서, 우도 측정치는 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 복조된 데이터점의 각각의 데이터 비트에 대해 계산된다.
1004에서, 채널 주파수 응답 크기
Figure 112013016272589-pct00007
의 평균값
Figure 112013016272589-pct00008
은 M개의 반송파 및 복수의 심벌에 걸친
Figure 112013016272589-pct00009
의 평균으로서 계산되고, 여기서 M은 양의 정수이다.
1006에서, 분산 팩터
Figure 112013016272589-pct00010
가 이하와 같이 M개의 반송파 및 다수의 심벌에 걸쳐 계산된다.
Figure 112013016272589-pct00011
1008에서, 분산 팩터는 임계치에 비교된다.
채널이 가산 백색 가우스 잡음(AWGN)에 의해 주로 정의되는 경우에, 채널 주파수 응답은 비교적 편평할 수 있고 분산 팩터는 비교적 작을 수 있다. 분산 팩터가 1008에서 임계치 미만이어서 채널 주파수 응답이 비교적 편평한 것을 지시하는 경우에, 우도 측정치는 1010에서 비교적 큰 스케일링 팩터로 스케일링될 수 있다. 비교적 큰 스케일링 팩터는 예를 들어 대략 3.5일 수 있다.
채널이 비교적 실질적인 다중 경로 또는 에코를 포함하는 경우에, 채널 주파수 응답은 비교적 상당한 마루(peak) 및 골(trough)을 가질 수 있고, 분산 팩터는 비교적 클 수 있다. 분산 팩터가 1008에서 임계치를 초과하는 경우에, 우도 측정치는 1012에서 비교적 작은 스케일링 팩터로 스케일링될 수 있다. 비교적 작은 스케일링 팩터는 예를 들어 대략 1.5일 수 있다. 1.5 및 3.5의 스케일링 팩터는 예시적인 목적으로 제공된다. 다른 스케일링 팩터가 이용될 수도 있다.
다른 예로서, 분산 팩터는 최대 및 최소 채널 주파수 응답 사이의 차이와 같은, 상이한 반송파의 채널 주파수 응답의 크기 사이의 차이의 함수로서 결정될 수 있다.
다른 예로서, 분산 팩터는 도 11 및 도 12와 관련하여 이하에 설명되는 것과 같은 채널 임펄스 응답의 함수로서 결정될 수 있다.
도 11은 채널 임펄스 응답 분산의 함수로서 우도 측정치를 스케일링하는 방법(1100)의 흐름도이다. 방법(1100)은 도 12를 참조하여 이하에 설명된다. 그러나, 방법(1100)은 도 12의 예에 한정되는 것은 아니다.
도 11의 1102에서, 우도 측정치는 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 복조된 데이터점의 각각의 데이터 비트에 대해 계산된다.
1104에서, 채널 임펄스 응답은 M개의 반송파에 대해 계산되고, 여기서 M은 양의 정수이다.
1106에서, 시간 윈도우는 채널 임펄스 응답의 주 성분 및 주 성분에 시간상 비교적 근접한 임의의 성분을 포함하도록 정의된다.
도 12는 최대 크기 성분에 대응할 수 있는 주 성분(1202)을 포함하는 채널 임펄스 응답(1200)의 도식도이다. 채널 임펄스 응답(1200)은 성분(1204, 1206, 1208, 1210)으로서 여기에 도시된 하나 이상의 부가의 성분을 포함할 수 있다.
비교적 작은 시간 윈도우(1212)가 주 성분(1202) 및 주 성분(1202)에 비교적 근사한 임의의 성분을 포함하도록 정의될 수 있다.
1108에서, 여기서 성분(1202, 1204)으로서 도시된 윈도우(1212) 내의 성분들의 크기가 hsum_0으로서 합산된다.
1110에서, 여기서 성분(1206, 1208, 1210)으로서 도시된 윈도우(1212) 외부의 성분들의 크기가 hsum_1로서 합산된다.
1112에서, 분산 팩터는 hsum_1/hsum_0의 비로서 계산된다.
1114에서, 분산 팩터는 임계치에 비교된다.
채널이 AWGN에 의해 주로 정의되는 경우에, hsum_1은 hsum_0에 비교하여 비교적 작을 수 있고, 분산 팩터는 비교적 작을 수 있다. 비제로 dB 에코에 대해, hsum_0은 hsum_1과 대략적으로 동일한 차수일 수 있고, 분산 팩터는 1에 접근할 수 있다.
분산 팩터가 1114에서 임계치 미만인 경우에, 우도 측정치는 1116에서 비교적 큰 스케일링 팩터로 스케일링될 수 있다.
분산 팩터가 1114에서 임계치 초과인 경우에, 우도 측정치는 1118에서 비교적 작은 스케일링 팩터로 스케일링될 수 있다.
스케일링 팩터 및/또는 기초 분산 팩터는 매 심벌마다 또는 덜 빈번히 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 통신 채널이 고정 디지털 텔레비전 시스템과 같이 비교적 정적인 비교적 고정 환경에서, 스케일링 팩터는 비교적 덜 빈번하게 업데이트될 수 있다. 채널이 변경될 수 있는 모바일 디지털 텔레비전 시스템과 같은 모바일 환경에서, 스케일링 팩터는 더 빈번하게 업데이트될 수 있다.
도 3을 참조하면, 308에서, 302에서 복조된 데이터 샘플은 스케일링된 우도 측정치에 기초하여 디코딩된다. 308에서의 디코딩은 저밀도 패리티 검사(LDPC) 디코딩을 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 하나 이상의 특징은 도 13 및 도 14와 관련하여 이하에 설명되는 바와 같이 하나 이상의 적합하게 구성된 시스템으로 수행될 수 있다.
도 13은 수신기(1300)의 블록 다이어그램이다.
수신기(1300)는 OFDM 신호(1302)로서 여기에 도시된 수신된 신호를 복조하고 샘플링하고, 복소 좌표(1306)를 출력하기 위한 복조기(1304)를 포함한다.
복조기(1304)는 상기 하나 이상의 예에서 설명된 바와 같이, 채널 주파수 응답 통계 및 채널 임펄스 응답 통계 중 하나 이상을 포함할 수 있는 채널 통계(1308)를 계산하도록 구성될 수 있다. 복조기(1304)는 채널 통계(1308)를 계산하거나 추정하기 위한 이퀄라이저를 포함할 수 있다.
수신기(1300)는 기준 성상도의 점에 대해 복소 좌표(1306)로부터 우도 측정치(1312)를 계산하기 위한 우도 발생기(1310)를 포함할 수 있다. 우도 발생기(1310)는 수학식 1에 따라 거리를 결정하고, 상기 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이 우도 측정치(1312)를 LLR로서 계산하도록 구성될 수 있다.
수신기(1300)는 상기 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 채널 통계(1308)의 함수로서 분산 팩터를 계산하고, 분산 팩터의 값에 기초하여 스케일링 팩터(1316)를 선택하기 위한 채널 분산 검출기 및 적응성 스케일 팩터 시스템(1314)을 포함할 수 있다.
수신기(1300)는 스케일링 팩터(1316)에 의해 우도 측정치(1312)를 스케일링하고 스케일링된 우도 측정치(1320)를 출력하기 위한 모듈(1318)을 포함할 수 있다. 모듈(1318)은 체배기(multiplier) 또는 프로그램 가능 이득 모듈을 포함할 수 있다.
수신기(1300)는 스케일링된 우도 측정치(1320)에 기초하여 데이터 비트(1324)를 디코딩하기 위한 디코더(1322)를 포함할 수 있다. 디코더(1322)는 LDPC 디코더를 포함할 수 있다.
실수 성분 및 허수 성분이 수신된 신호(1302)의 반송파 중에서 인터리빙되는 경우에, 수신기는 도 14와 관련하여 이하에 설명되는 바와 같이 디인터리버 성분을 포함할 수 있다.
도 14는 도 13과 관련하여 전술된 바와 같은, 복조기(1304), 우도 발생기(1310), 채널 분산 검출기 및 적응성 스케일 팩터 시스템(1314), 모듈(1318) 및 디코더(1322)를 포함할 수 있는 수신기(1400)의 블록 다이어그램이다. 수신기(1400)는 잘 알려진 바와 같이, 디인터리브 기능을 수행하기 위해 시간/주파수/셀 디인터리버(1406) 및 비트 디인터리버(1408)로서 여기에 예시된, 시간 디인터리버, 주파수 디인터리버, 셀 디인터리버 및 비트 디인터리버 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
도 14에서, 복조기(1304)는 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 복소값 데이터 샘플(1402) 및 반송파별(per-carrier) SNR(1404)을 출력하도록 구성될 수 있다. 시간/주파수 디인터리버(1406)는 복소값 데이터 샘플(1402)로부터 데이터점의 복소 좌표(1306)를 결정하도록 구성될 수 있다. 우도 발생기(1310)는 수학식 2와 관련하여 전술된 바와 같이, 대응 반송파별 SNR(1404)의 함수로서 x 및 y축 거리 계산을 스케일링하도록 구성될 수 있다.
수신기(1300) 및/또는 수신기(1400)는 개별 및 집적 회로 로직, 응용 주문형 집적 회로(ASIC) 로직 및 마이크로제어기를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 및 이들의 조합으로 구현될 수 있고, 도메인 특정 집적 회로 패키지의 부분 및/또는 집적 회로 패키지의 조합으로서 구현될 수 있다. 용어 소프트웨어, 코드 및 명령은 본 명세서에 사용될 때, 컴퓨터 시스템이 그에 응답하여 하나 이상의 기능을 수행하게 하기 위해 그 내부에 저장된 컴퓨터 프로그램 로직을 갖는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 칭한다.
도 15는 채널 분산의 함수로서 우도 측정치를 계산하고 스케일링하도록 구성된 컴퓨터 시스템(1500)의 블록 다이어그램이다.
컴퓨터 시스템(1500)은 컴퓨터 프로그램 로직을 실행하기 위한, 프로세서(1502)로서 여기에 예시된 하나 이상의 컴퓨터 명령 프로세싱 유닛을 포함한다.
컴퓨터 시스템(1500)은 프로세서(1502)가 그에 응답하여 하나 이상의 기능을 수행하게 하기 위해 그 위에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품 로직 또는 명령(1506)을 갖는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는 메모리, 캐시, 레지스터 및 저장 장치(이하, "메모리")(1504) 중 하나 이상을 포함한다.
메모리(1504)는 로직(1506)을 실행하는데 있어서 프로세서(1502)에 의해 사용되고 그리고/또는 로직(1506)의 실행에 응답하여 프로세서(1502)에 의해 생성될 데이터(1508)를 추가로 포함한다.
로직(1506)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 수신된 신호로부터 복소 좌표(1306)를 복조하게 하기 위한 복조기 로직(1510)을 포함할 수 있다.
복조기 로직(1510)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 채널 통계(1308)를 계산하게 하기 위한 채널 통계 로직(1512)을 포함할 수 있다.
로직(1506)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 복소 좌표(1306)로부터 우도 측정치(1312)를 계산하게 하기 위한 우도 로직(1514)을 포함할 수 있다.
우도 로직(1514)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 복소 좌표(1306)와 기준 성상도 좌표(1520) 사이의 거리(1518)를 계산하게 하기 위한 거리 계산 로직(1516)을 포함할 수 있다.
로직(1506)은 프로세서(1502)가 채널 통계(1308)의 분산의 함수로서 우도 측정치(1312)를 스케일링하게 하기 위한 분산 검출기 및 스케일 로직(1524)을 포함할 수 있다.
분산 검출기 및 스케일 로직(1524)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 채널 통계(1308)로부터 하나 이상의 분산 팩터(1528)를 계산하게 하기 위한 분산 계산 로직(1526)을 포함할 수 있다.
분산 검출기 및 스케일 로직(1524)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 분산 팩터(1528)를 하나 이상의 임계치(1532)에 비교하고, 비교의 결과에 기초하여 복수의 스케일 팩터(1534) 중 하나를 선택하게 하기 위한 임계치 로직(1530)을 포함할 수 있다.
분산 검출기 및 스케일 로직(1524)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 스케일링된 우도 측정치(1320)를 제공하기 위해 선택된 스케일 팩터(1534)로 우도 측정치(1312)를 스케일링하게 하기 위한 우도 로직(1536)을 포함할 수 있다.
로직(1506)은 상기의 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 프로세서(1502)가 스케일링된 우도 측정치(1320)로부터 비트(1324)를 디코딩하게 하기 위한 디코더 로직(1536)을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1500)은 인터리빙된 신호를 프로세싱하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 로직(1506)은 디인터리브 로직을 포함할 수 있고, 복조기 로직(1510)은 반송파별 SNR 계산 로직을 포함할 수 있고, 거리 계산 로직(1516)은 상기 하나 이상의 예에 설명된 바와 같이, 반송파별 SNR의 함수로서 거리(1518)를 스케일링하기 위한 로직을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1500)은 컴퓨터 시스템(1500)의 디바이스 사이에서 통신하기 위한 통신 하부구조(1540)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1500)은 하나 이상의 다른 시스템과 인터페이스하기 위한 입력/출력 제어기(1542)를 포함할 수 있다.
프로세서(1502)는 프로그램 가능 제어기를 포함할 수 있고, 그 로직(1506) 또는 부분은 펌웨어 내에 설치될 수 있다. 펌웨어 기반 로직은 예를 들어 로직의 후속의 수정 및/또는 미세 조정을 허용하기 위해 탄력성을 제공할 수 있다. 제어기 및 펌웨어는 도 13 및/또는 도 14의 복조기(1304)의 부분으로서 구현될 수 있다.
LDPC 디코딩 성능에 대한 스케일링 팩터의 효과는 가산 노이즈 조건을 갖고 AWGN 및 제로 dB 에코 하에서 평가되어 왔다. AWGN 및 제로 dB 에코는 채널 조건의 스펙트럼의 대향 종단을 표현한다. AWGN에서, 실질적으로 에코가 존재하지 않는다. 제로 dB에서, 에코는 실질적으로 메인 신호만큼 강력하다. 부가적으로, 제로 dB에서, 에코는 가드 간격의 거의 90%와 같은 가드 간격의 에지에 비교적 근접할 수 있는 비교적 상당한 양만큼 메인 신호로부터 지연될 수 있다. 가드 길이는 유용한 심벌 기간의 대략 25%가 되도록 선택될 수 있다. 에코가 가드 간격 내에 있기 때문에, 심벌간 간섭(ISI)이 거의 없거나 전혀 없을 수도 있다. 그러나, 주파수 응답은 유용한 신호 대역폭 내에 골 및 마루를 가질 수 있다.
SNR 결과는 ½의 LDPC 코드 레이트를 갖는 256-QAM 회전된 성상도에 대해 아래에 제공된다.
수학식 4의 Max-Log-MAP 기술 및 도 3의 Full-Log-MAP은 수학식 6의 스케일 팩터(K)의 다양한 고정값 및 AWGN 채널로 평가되었다.
3.5인 스케일 팩터(K)에서, 의사 에러 프리(quasi-error-free)(QEF) 성능은 14.3 dB SNR에서 양 기술에 대해 성취되었다.
스케일 팩터(K)가 감소됨에 따라, Max-Log-MAP 기술의 성능은 Full-Log-MAP 기술의 성능보다 더 날카롭게 느껴졌다. 예를 들어, 스케일 팩터가 2.0으로 감소되었을 때, Max-Log-MAP QEF SNR은 약 14.8 dB(0.5 dB의 손실)로 증가되었고, 반면에 Full-Log-MAP QEF SNR은 단지 14.4 dB로 약간만 증가되었다. 스케일 팩터가 1.5로 감소되었을 때, Max-Log-MAP QEF SNR은 15.3 dB(1 dB의 손실)로 증가되었다.
Max-Log-MAP 기술은 또한 제로 dB 에코 신호 및 스케일 팩터(K)의 다양한 고정값으로 또한 평가되었다. 1.5인 스케일 팩터(K)에서, QEF 성능은 16.7 dB에서 성취되었다. 스케일 팩터(K)가 3.5로 증가되었을 때, QEF SNR은 17.6 dB(0.9 dB의 손실)로 증가되었다.
고정된 스케일링 팩터(K)에 대해, Full-Log-MAP 기술은 비교적 넓은 범위의 채널 조건에 걸쳐 적합한 또는 거의 최적의 성능을 제공할 수 있다.
Max-Log-MAP 기술 또는 Max-4-Log-MAP 기술과 같은 less-than-Full-Log-MAP 기술에 대해, 단일 또는 고정된 스케일링 팩터(K)는 비교적 좁은 범위의 채널 조건에 대해 최적화될 수 있다. 고정된 스케일 팩터(K)가 AWGN 채널에 대해 최적화되는 경우에 그리고 제로 dB 에코 조건이 조우되는 경우에, 수신기는 스케일 팩터(K)가 제로 dB 에코 조건에 대해 최적화되면 동작할 수도 있는 대략 1 dB 미만에서 동작할 수 있다. 유사하게, 고정된 스케일 팩터(K)가 제로 dB 채널에 대해 최적화되는 경우에 그리고 AWGN 조건이 조우되는 경우에, 수신기는 스케일 팩터(K)가 AWGN 조건에 대해 최적화되면 동작할 수도 있는 대략 1 dB 미만에서 동작할 수 있다.
less-than-Full-Log-MAP 기술에 대해, 채널 통계 또는 채널 조건에 응답하는 스케일링 팩터(K)의 동적 조정은 본 명세서에 개시된 바와 같이, 의사 에러 프리 SNR을 감소시킬 수 있고, 비교적 넓은 범위의 채널 조건에 걸쳐 거의 최적 성능을 제공할 수 있다.
동적 스케일링은 우도 측정치가 모든 성상도점 미만에 대한 거리로부터 계산되는 경우에 그리고 계산된 우도 측정치가 모든 성상도점으로부터 계산되는 경우에 디코딩 정확성을 향상시킬 수 있다.
본 명세서에 개시된 방법 및 시스템은 OFDM 기반 디지털 텔레비전 용례에 대해 구현될 수 있고, 저밀도 패리티 검사(LDPC) 디코딩을 제공하는 복수의 디지털 비디오 브로드캐스트 표준 중 하나 이상에 대해 구현될 수 있고, 이 디지털 비디오 브로드캐스트 표준은
방송자, 제조업자/개발자, 네트워크 운영자, 규제 기구의 컨소시엄인 DVB 프로젝트의 감독 하에 개발되고 EN 302 755로서 2009년 9월에 유럽 전기 통신 표준화 협회(ETSI)에 의해 출판된 디지털 비디오 브로드캐스트 제 2 세대 지상(DVB-T2) 표준,
2007년 8월 1일자로 홍콩 및 마카오를 포함하는 중화인민공화국(PRC)에서 채택된 DMB-T/H 또는 DTMB(GB 20600-2006) 디지털 지상 텔레비전 표준, 및
2009년 4월에 DVB 운영 이사회에 의해 승인된 디지털 비디오 브로드캐스트, 제 2 세대 오버 케이블(DVB-C2) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 방법 및 시스템은 일본의 무선 산업 및 사업 협회(ARIB)에 의해 지지된 통합 서비스 디지털 방송(ISDB) 표준을 포함할 수 있는 LDPC 디코딩을 제공하기 위해 수정될 수 있는 하나 이상의 표준에 대해 구현될 수 있다.
본 명세서에 개시된 방법 및 시스템은 예를 들어 터보 코드에 기초하는 기술을 포함하는 다른 정방향 에러 보정 기술에 대해 구현될 수 있다.
본 명세서에 개시된 방법 및 시스템은 멀티-표준 OFDM 기반 멀티-표준 디지털 브로드캐스트 복조기로 구현될 수 있다.
그러나, 본 명세서에 개시된 방법 및 시스템은 디지털 비디오에 한정되지 않는다.
방법 및 시스템은 그 기능, 특징 및 관계를 예시하는 기능 빌딩 블록의 보조로 본 명세서에 개시된다. 이들 기능 빌딩 블록의 경계의 적어도 일부는 설명의 편의를 위해 본 명세서에 임의적으로 정의되어 있다. 대안적인 경계는 지정된 기능 및 그 관계가 적절하게 수행되는 한 정의될 수 있다.
다양한 실시예가 본 명세서에 개시되어 있지만, 이들 실시예는 한정이 아니라 단지 예로서 제시되어 있다는 것이 이해되어야 한다. 형태 및 상세의 다양한 변경이 본 명세서에 개시된 방법 및 시스템의 사상 및 범주로부터 벗어나지 않고 수행될 수 있다는 것이 당 기술 분야의 숙련자들에게 명백할 것이다. 따라서, 청구범위의 폭 및 범주는 본 명세서에 개시된 임의의 예시적인 실시예에 의해 한정되지 않아야 한다.
100: 성상도 102: x축
104: y축 200: 기준 성상도
202: 데이터점 204: 데이터점
1302: OFDM 신호 1304: 복조기
1322: 디코더(LDPC) 1406: 시간/주파수/셀 디인터리버

Claims (20)

  1. 수신된 신호로부터 복소 좌표(complex coordinates)의 세트를 복조하기 위한 복조기(demodulator)와,
    기준 성상도(a reference constellation)의 점에 대한 상기 복조된 복소 좌표의 세트와 연관된 n개의 비트의 각각에 대한 우도 측정치(a likelihood measure)를 계산하기 위한 우도 측정 시스템 - 상기 기준 성상도의 각각의 점은 대응점에 전용되는 n-비트값과 연관됨 - 과,
    상기 수신된 신호의 다중 반송파들 사이에서 최대 반송파 채널 주파수 응답 크기와 최소 반송파 채널 주파수 응답 크기 사이의 차이의 함수로서 채널 주파수 응답 통계를 계산하는 것을 포함하여 상기 수신된 신호의 채널 통계를 결정하고, 상기 채널 주파수 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하기 위한 채널 통계 검출기 및 스케일러 시스템과,
    상기 스케일링된 우도 측정치에 기초하여 상기 기준 성상도의 n-비트값 중 하나와 상기 복조된 복소 좌표의 n-비트를 상관시키기 위한 디코더를 포함하는
    시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 우도 측정 시스템은 상기 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 상기 우도 측정치를 계산하도록 구성되는
    시스템.
  3. 삭제
  4. 수신된 신호로부터 복소 좌표의 세트를 복조하기 위한 복조기와,
    기준 성상도의 점에 대한 상기 복조된 복소 좌표의 세트와 연관된 n개의 비트의 각각에 대한 우도 측정치를 계산하기 위한 우도 측정 시스템 - 상기 기준 성상도의 각각의 점은 대응점에 전용되는 n-비트값과 연관됨 - 과,
    복수의 심벌에 걸쳐 평균화된 M개의 다중 반송파의 각각의 심벌당 채널 주파수 응답 크기의 함수로서 평균 채널 주파수 응답 크기를 계산하는 것 - 여기서 M은 양의 정수임 - 과, 상기 평균 채널 주파수 응답 크기와 상기 M개의 다중 반송파의 각각의 심벌당 채널 주파수 응답 크기 사이의 차이의 함수로서 복수의 심벌에 걸쳐 채널 주파수 응답 통계를 계산하는 것을 포함하여 상기 수신된 신호의 채널 통계를 결정하고, 상기 채널 주파수 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하기 위한 채널 통계 검출기 및 스케일러 시스템과,
    상기 스케일링된 우도 측정치에 기초하여 상기 기준 성상도의 n-비트값 중 하나와 상기 복조된 복소 좌표의 n-비트를 상관시키기 위한 디코더를 포함하는
    시스템.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 채널 통계 검출기 및 스케일러 시스템은 상기 수신된 신호의 복수의 인스턴스 사이에서 채널 임펄스 응답 통계를 계산하고 상기 채널 임펄스 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하도록 구성되는
    시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 채널 통계 검출기 및 스케일러 시스템은 시간 윈도우의 외부의 채널 임펄스 응답 성분의 크기의 합에 대한 상기 시간 윈도우 내의 채널 임펄스 응답 성분의 크기의 합의 비의 함수로서 상기 채널 임펄스 응답 통계를 계산하도록 더 구성되는
    시스템.
  8. 수신된 신호로부터 복소 좌표의 세트를 복조하는 단계와,
    기준 성상도의 점에 대한 상기 복조된 복소 좌표의 세트와 연관된 n개의 비트의 각각에 대한 우도 측정치를 계산하는 단계 - 상기 기준 성상도의 각각의 점은 대응점에 전용되는 n-비트값과 연관됨 - 와,
    상기 수신된 신호의 다중 반송파들 사이에서 최대 반송파 채널 주파수 응답 크기와 최소 반송파 채널 주파수 응답 크기 사이의 차이의 함수로서 채널 주파수 응답 통계를 계산하는 것을 포함하여, 상기 수신된 신호의 채널 통계를 결정하는 단계와,
    상기 채널 주파수 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하는 단계와,
    상기 스케일링된 우도 측정치에 기초하여 상기 기준 성상도의 n-비트값 중 하나와 상기 복조된 복소 좌표의 n-비트를 상관시키는 단계를 포함하되,
    적어도 상기 계산하는 단계, 상기 결정하는 단계, 상기 스케일링하는 단계 및 상기 상관시키는 단계는 적합하게 구성된 시스템에서 수행되는
    방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 우도 측정치를 계산하는 단계는 상기 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 상기 우도 측정치를 계산하는 단계를 포함하는
    방법.
  10. 삭제
  11. 수신된 신호로부터 복소 좌표의 세트를 복조하는 단계와,
    기준 성상도의 점에 대한 상기 복조된 복소 좌표의 세트와 연관된 n개의 비트의 각각에 대한 우도 측정치를 계산하는 단계 - 상기 기준 성상도의 각각의 점은 대응점에 전용되는 n-비트값과 연관됨 - 와,
    복수의 심벌에 걸쳐 평균화된 M개의 다중 반송파의 각각의 심벌당 채널 주파수 응답 크기의 함수로서 평균 채널 주파수 응답 크기를 계산하는 것 - 여기서 M은 양의 정수임 - 과, 상기 평균 채널 주파수 응답 크기와 상기 M개의 다중 반송파의 각각의 심벌당 채널 주파수 응답 크기 사이의 차이의 함수로서 복수의 심벌에 걸쳐 채널 주파수 응답 통계를 계산하는 것을 포함하여 상기 수신된 신호의 채널 통계를 결정하는 단계와,
    상기 채널 주파수 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하는 단계와,
    상기 스케일링된 우도 측정치에 기초하여 상기 기준 성상도의 n-비트값 중 하나와 상기 복조된 복소 좌표의 n-비트를 상관시키는 단계를 포함하되,
    적어도 상기 계산하는 단계, 상기 결정하는 단계, 상기 스케일링하는 단계 및 상기 상관시키는 단계는 적합하게 구성된 시스템에서 수행되는
    방법.
  12. 삭제
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 채널 통계를 결정하는 단계는 상기 수신된 신호의 복수의 인스턴스 사이에서 채널 임펄스 응답 통계를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 스케일링하는 단계는 상기 채널 임펄스 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하는 단계를 포함하는
    방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 채널 임펄스 응답 통계를 계산하는 단계는 시간 윈도우의 외부의 채널 임펄스 응답 성분의 크기의 합에 대한 상기 시간 윈도우 내의 채널 임펄스 응답 성분의 크기의 합의 비의 함수로서 상기 채널 임펄스 응답 통계를 계산하는 단계를 포함하는
    방법.
  15. 컴퓨터 프로그램 로직이 내부에 저장되어 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램 로직은,
    컴퓨터 시스템으로 하여금 기준 성상도의 점에 대해, 수신된 신호로부터 복조된 복소 좌표의 세트와 연관된 n개의 비트의 각각에 대한 우도 측정치를 계산하게 하는 우도 로직 - 상기 기준 성상도의 각각의 점은 대응점에 전용되는 n-비트값과 연관됨 - 과,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 상기 수신된 신호의 다중 반송파들 사이에서 최대 반송파 채널 주파수 응답 크기와 최소 반송파 채널 주파수 응답 크기 사이의 차이의 함수로서 채널 주파수 응답 통계를 계산하는 것을 포함하여 상기 수신된 신호의 채널 통계를 결정하게 하고, 상기 채널 주파수 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하게 하는 채널 통계 및 스케일러 로직과,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 스케일링된 우도 측정치에 기초하여 상기 기준 성상도의 n-비트값 중 하나와 상기 복조된 복소 좌표의 n-비트를 상관시키게 하는 로직을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 우도 로직은, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 기준 성상도의 점의 서브세트에 대한 거리의 함수로서 상기 우도 측정치를 계산하게 하는 로직을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  17. 삭제
  18. 컴퓨터 프로그램 로직이 내부에 저장되어 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램 로직은,
    컴퓨터 시스템으로 하여금 기준 성상도의 점에 대해, 수신된 신호로부터 복조된 복소 좌표의 세트와 연관된 n개의 비트의 각각에 대한 우도 측정치를 계산하게 하는 우도 로직 - 상기 기준 성상도의 각각의 점은 대응점에 전용되는 n-비트값과 연관됨 - 과,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 복수의 심벌에 걸쳐 평균화된 M개의 다중 반송파의 각각의 심벌당 채널 주파수 응답 크기의 함수로서 평균 채널 주파수 응답 크기를 계산하게 하는 로직 - 여기서 M은 양의 정수임 - 과, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 평균 채널 주파수 응답 크기와 상기 M개의 다중 반송파의 각각의 심벌당 채널 주파수 응답 크기 사이의 차이의 함수로서 복수의 심벌에 걸쳐 채널 주파수 응답 통계를 계산하게 하는 로직과, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 채널 주파수 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하게 하는 상기 채널 통계 및 스케일러 로직을 포함하는, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 수신된 신호의 채널 통계를 결정하게 하기 위한 채널 통계 및 스케일러 로직과,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 스케일링된 우도 측정치에 기초하여 상기 기준 성상도의 n-비트값 중 하나와 상기 복조된 복소 좌표의 n-비트를 상관시키게 하는 로직을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  19. 삭제
  20. 제 15 항에 있어서,
    상기 채널 통계 및 스케일러 로직은,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 시간 윈도우의 외부의 채널 임펄스 응답 성분의 크기의 합에 대한 상기 시간 윈도우 내의 채널 임펄스 응답 성분의 크기의 합의 비의 함수로서 상기 수신된 신호의 복수의 인스턴스 사이에서 채널 임펄스 응답 통계를 계산하게 하는 채널 임펄스 응답 통계 로직과,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 채널 임펄스 응답 통계의 함수로서 상기 우도 측정치를 스케일링하게 하는 로직을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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