KR101481024B1

KR101481024B1 - 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율 생성 장치 및방법

Info

Publication number: KR101481024B1
Application number: KR20080041136A
Authority: KR
Inventors: 정영석; 송봉기; 옥광만; 임채만
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2008-05-02
Filing date: 2008-05-02
Publication date: 2015-01-09
Also published as: KR20090115337A

Abstract

본 발명은 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 장치 및 방법에 관한 것으로서, MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하기 위한 후보신호 결정부와, 상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 상관부와, 상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 위한 LLR 생성부를 포함하며, 상기 후보신호 결정부는, 제 2 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 보상한 후 결합하고, 상기 제 2 전송채널의 채널 크기를 구한 후, 상기 제 2 전송채널을 바탕으로 제 1 전송채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산하는 전처리부와, 상기 보상 후 결합된 수신 신호에서 제 1 전송채널의 성분을 제거하는 제 1 계층 제거부와, 상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행하여 제 2 전송채널의 후보 신호를 선택하는 제 2 계층 후보 선택부를 포함하여, LLR 생성시에 높은 신뢰도를 가지면서 구현 복잡도를 감소시킬 수 있다.

LLR(Log Likelihood Ratio), ML(Maximum Likelihood), MML(Modified ML), 유클리디언 거리(Euclidean Distance)

Description

다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENRATING LOG LIKELIHOOD RATIO IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT COMUNICATION SYSTEM}

본 발명은 공간 다중화(Spatial Multiplexing) 방식의 다중 안테나(Multiple Input Multiple Output) 통신시스템에 관한 것으로서, 특히, 최대 우도(Maximum Likelihood) 기반의 수신기에서 로그 우도 율 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.

다중 입출력 시스템(Multiple Input Multiple Output; 이하 'MIMO'라 칭함)은 송수신단 각각이 다중 안테나를 사용하는 시스템으로서, 다중 안테나를 통해 동시에 다수의 신호를 전송하는 공간 다중화 방식을 이용하여 단일 송수신 안테나를 사용하는 단일 입출력 시스템에 비해 전송 용량을 증가시킬 수 있는 장점이 있어 최근 활발한 연구가 진행되고 있다.

일반적으로, 도 1에 도시된 바와 같은 송신기에서 공간 다중화 방식을 사용하여 서로 다른 데이터 열을 송신하게 되면, 동시에 전송된 데이터 사이에 상호 간 섭이 발생하게 된다. 따라서, 도 2에 도시된 바와 같은 수신기에서는 상기 간섭 신호 영향을 고려한 최대 우도 수신기(Maximum Likelihood : ML)를 사용하여 상기 신호를 검출하거나, 상기 간섭을 제거한 후 검파하게 된다.

한편, 상기 공간 다중화 방식의 수신기에서는 채널 복호기(decoder)로 부호화된 비트(bit)의 경판정(hard decision) 값을 전달하는 대신 연판정(soft decision) 값을 전달하여 복호(decoding)하는 것이 성능 면에서 우수하다고 알려져 있다. 여기서, 상기 복호기의 입력 연판정(soft decision) 값은 채널 상으로 전송된 변조 심볼의 추정값으로, 로그 우도 율(log Likelihood Ratio : 이하 'LLR'이라 칭함) 값을 사용하며, 이는 MIMO 복조기에서 생성된다. 따라서, 상기 공간 다중화 방식의 수신기는 복잡도가 낮은 수신 알고리즘 이외에 해당 수신 알고리즘으로부터 최적의 LLR을 생성하는 알고리즘을 요구한다.

상기 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 2개의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나로 구성된 MIMO 시스템에서 송신단이 송신 심볼 벡터

를 전송하면, 수신단의 수신 신호 벡터는 하기 수학식 1과 같이 표현된다.

여기서, 상기 h_ij는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 채널 이 득을 나타내며, x_i는 i번째 송신 안테나로부터의 송신 심볼을 나타내며, n_i는 i번째 수신 안테나로부터의 가산 백색 가우시안 잡음(AWGN; Additive White Gaussian Noise)을 나타내며,

의 전력을 갖는다.

이때, 상기 채널 복호기를 위한 최적의 LLR은 로그 맵(Log-MAP) 방식을 통해 하기 수학식 2와 같이 계산된다.

상기 수학식 2에서 b_j _,i는 j번째 송신 안테나로부터 송신된 심볼의 i번째 비트를 의미하며, C_i ⁺는 i번째 비트가 '+1'인 x_j들의 집합을 나타내며, C_i ^-는 i번째 비트가 '-1'인 x_j들의 집합을 나타낸다. 또한, 상기 h_j는 채널 행렬 H의 j번째 열을 나타내며, σ²은 전력을 나타낸다.

상기 수학식 2에 나타낸 바와 같이 로그 맵 방식을 이용한 LLR 생성에는 많은 복소수 곱과 지수 함수(exponential function) 및 실수 합이 포함됨으로써, 매우 높은 구현 복잡도를 가지게 된다.

이에 따라, 일반적으로 최대 로그 맵(MAX-Log-MAP) 방식을 이용하여 하기 수학식 3과 같은 근사식을 통해 LLR을 계산한다.

상기 수학식 3에 나타난 바와 같이, 최대 로그 맵 방식을 이용한 LLR 생성은 상기 수학식 2의 로그 맵 방식에 비해 구현 복잡도가 획기적으로 감소된다. 하지만, 상기 수학식 3을 이용한 LLR 계산은 가능한 모든 송신 심볼 조합에 대해 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 계산해야함으로써, 그 복잡도가 데이터 심볼의 변조 차수와 송신 안테나 수에 대해 지수 함수적으로 증가하게 되며, 따라서 송신 안테나 수가 크거나 데이터 심볼의 변조 차수가 높은 경우 구현이 어려운 단점을 갖는다.

상기와 같은 구현상의 어려움을 해결하기 위해 종래에는 MML(Modified ML)기법이 제공되고 있다. 상기 종래의 MML 기법은 임의의 하나의 송신 안테나로부터 전송된 신호를 제외한 나머지 송신 안테나로부터 전송 가능한 심볼 벡터 각각을 수신 신호에서 제거한 뒤 슬라이싱(Slicing) 연산을 통해 상기 제외되었던 신호를 검출함으로써, 상기 ML 검출 방법과 동일한 성능을 유지하면서도 복잡도를 1/M으로 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 64QAM 변조 방식을 사용하는 경우, 상기 ML 기법은 64²= 4096 개의 송신 신호 백터에 대해 유클리디언 거리를 계산해야하는 반면, 상기 MML 기법은 2 × 64 = 128 개의 송신 신호 벡터에 대해서만 유클리디언 거리를 계산하면 된다. 즉, 상기 ML 알고리즘에서는 M^Nt(Nt: 송신안테나 수)개의 송신 벡터에 대한 유클리디언 거리를 계산해야하는 반면에 상기 MML 알고리즘에서는 N×M^Nt ^-1개의 송신 벡터에 대한 유클리디언 거리를 계산하고, 나머지 한 심볼은 슬라이싱 연산을 통해 검출하게 된다.

그러면, 종래 기술에 따른 MML 기법의 수신기에서 LLR을 생성하는 구성에 대해 살펴보기로 한다.

도 3은 종래 기술에 따른 MIMO 시스템의 MML 수신기에서 MIMO 복조기의 상세한 블록 구성을 도시하고 있다. 여기서, 전송계층이 k 전송계층과 m 전송계층으로 구성되어 있으며, 상기 k번째 전송계층을 복조한다고 가정한다.

그러면, 먼저 전처리부(Preprocessor)(301)는 m 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 하기 수학식 4에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합하고, 하기 수학식 5에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기를 구하고, 하기 수학식 6에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산한다.

여기서, y_c _,m은 m 번째 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미하며, y_i는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미하며, *는 공액화를 의미하며, h_m _,i는 m 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미한다.

여기서, CSI는 채널 상태 정보(Channel Status Information)로서, m 전송계층에 대한 채널의 크기를 의미한다.

여기서, h_k _,i는 k 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미하며, β_c,m은 m번째 전송채널을 바탕으로 보상된 k번째 전송채널을 의미한다.

k-계층 제거부(kth layer Cancellation)(303)는 하기 수학식 7과 같이 상기 전처리부(301)로부터의 보상된 수신신호(y_c _,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한 후, 그 결과를 m-계층 후보 선택부(mth layer Candidate selection)(305)로 제공한다.

여기서, x_k는 k번째 전송계층의 송신 심볼을 의미한다.

상기 m-계층 후보 선택부(305)는 m번째 전송계층에서의 후보 신호를 상기 수학식 7 및 5를 이용하여 슬라이싱(slicing)을 수행함으로써 k번째 전송계층의 송신 심볼이 x_k일 때 최적의 x_m을 선택한다.

다음으로, 유클리디언 계산부(Euclidean Distance Calculator)(307)는 k번째 전송계층에서 제거된 신호 x_k와 상기 선택된 최적의 x_m으로 구성된 후보송신벡터(x_k, x_m)에 대해 하기 수학식 8과 같이 유클리디언 거리를 계산한다.

LLR 생성부(LLR Generation)(309)는 모든 후보 송신벡터에 대해 특정 비트가 0 혹은 1일 때의 최소 유클리디언 거리를 검색하여 특정 비트에 대한 LLR값을 계산한다.

상술한 바와 같이 상기 MML방식에서는 유클리디언 거리 계산이 필요한 후보송신벡터의 수를 획기적으로 감소시켜 구현 복잡도를 감소시켰으나, 상기 유클리디언 거리를 계산하기 위해 여전히 많은 복소수 계산이 필요하여 구현 복잡도가 큰 문제점이 있다.

이에 따라, 최근에는 낮은 복잡도를 갖는 LLR 생성 방법의 제공이 필요시 되고 있다.

본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 본 발명의 목적은 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(Log Likelihood Ratio: LLR) 생성 장치 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은 다중 안테나 통신시스템의 수신기에서 구현 복잡도가 낮은 로그 우도 율 생성 장치 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 다중 안테나 통신시스템의 MML(Modified Maximum Likelihood) 기반 수신기에서 변형된 유클리디언 거리를 이용하여 로그 우도 율을 생성하는 장치 및 방법을 제공함에 있다.

상술한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 장치는, MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하기 위한 후보신호 결정부와, 상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 상관부와, 상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 위한 LLR 생성부를 포함하며, 상기 후보신호 결정부는, 제 2 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 보상한 후 결합하고, 상기 제 2 전송채널의 채널 크기를 구한 후, 상기 제 2 전송채널을 바탕으로 제 1 전송채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산하는 전처리부와, 상기 보상 후 결합된 수신 신호에서 제 1 전송채널의 성분을 제거하는 제 1 계층 제거부와, 상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행하여 제 2 전송채널의 후보 신호를 선택하는 제 2 계층 후보 선택부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 방법은, MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하는 과정과, 상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 과정과, 상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 과정을 포함하며, 상기 복수의 후보 송신 신호들을 추정하는 과정은, 제 2 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 보상한 후 결합하고, 상기 제 2 전송채널의 채널 크기를 구하는 과정과, 상기 제 2 전송채널을 바탕으로 제 1 전송채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산하는 과정과, 상기 보상 후 결합된 수신 신호에서 제 1 전송채널의 성분을 제거하는 과정과, 상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행하여 제 2 전송채널의 후보 신호를 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 다중 안테나 통신시스템의 수신기에서 변형된 유클리디언 거리를 이용하여 로그 우도 율을 생성함으로써, 높은 신뢰도를 가지면서 구현 복잡도를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.

이하 본 발명에서는 공간 다중화(Spatial Multiplexing) 방식의 다중 안테나(Multiple Input Multiple Output; 이하 'MIMO'라 칭함) 통신시스템의 MML(Modified Maximum Likelihood) 기반 수신기에서 변형된 유클리디언 거리를 이 용하여 로그 우도 율을 생성하는 장치 및 방법에 관해 설명할 것이다. 이하 설명에서는, 2개의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나로 구성된 MIMO 시스템을 예로 들어 설명하며, 이때 송수신기 간의 전송계층이 k 전송계층과 m 전송계층으로 구성되어 있으며, 상기 k번째 전송계층을 먼저 복조한다고 가정한다.

먼저, 종래의 MML(Modified Maximum Likelihood) 기법을 살펴보면, 후보송신벡터를 구하기 위한 전처리 과정 및 k번째 전송계층의 성분 제거 과정을 수행하여 하기 수학식 9 내지 12에 나타낸 바와 같은 값들을 산출한다.

즉, 상기 전처리 과정에서 m 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 하기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(y_c _,m)하고, 하기 수학식 10에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기(CSI_m)를 구하고, 하기 수학식 11에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널(β_c,m)을 계산한다. 그리고, 상기 k번째 전송계층의 성분 제거 과정에서 하기 수학식 12에 나타낸 바와 같이 상기 전처리 과정으로부터의 보상된 수신신호(y_c _,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한다.

여기서, y_c _,m은 m 번째 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미하며, y_i는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미하며, *는 공액화를 의미하며, h_m,i는 m 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미한다.

여기서, CSI는 채널 상태 정보(Channel Status Information)로서, CSIm은 m 전송계층에 대한 채널의 크기를 의미한다.

여기서, h_k _,i는 k 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미하며, βc,m은 m번째 전송채널을 바탕으로 보상된 k번째 전송채널을 의미한다.

여기서, x_k는 k번째 전송계층의 송신 심볼을 의미한다.

이때, 상기 수학식 9 내지 12를 통해 획득된 값들은 후보송신벡터의 영향을 받지 않으므로 상기 후보송신벡터의 종류에 관계없이 항상 일정한 값을 갖게 된다. 따라서, 상기 수학식 4 내지 7으로부터 획득한 값들을 유클리디언 거리 계산에 활용할 경우, 모든 후보송신벡터에 대해 동일한 값으로 적용할 수 있게 된다.

이에 따라, 이하 본 발명에서는 상기 수학식 9 내지 12를 통해 획득되는 값 들을 이용하여 유클리디언 거리를 계산하고, LLR을 생성하는 방법 및 장치에 대하여 설명할 것이다.

상기 수학식 9 내지 12를 이용하면, 후보송신벡터(x_k, x_m)에 대한 유클리디언 거리는 하기 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, 상기

은 후보송신벡터에 관계없이 동일한 값을 갖기 때문에, 상기 수학식 13을 하기 수학식 14와 같이 변형하더라도 최종적으로 구하고자 하는 LLR값은 변화하지 않게 된다.

여기서, 상기 수학식 14에 나타낸 바와 같은 변형된 유클리디언 거 리(d_M(y,x))는 k값이 각각 1인 경우와 2인 경우에 하기 수학식 15와 같이 나타낼 수 있다.

상기 수학식 15를 참조하면, 상기

와

는 상기 수학식 12를 통해 미리 획득되는 값인 것을 알 수 있다.

따라서, 상기 수학식 15에 나타낸 바와 같은 변형된 유클리디언 거리의 계산은 대부분 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산으로 이루어짐을 알 수 있다. 특히, 상기 수학식 12에 나타낸 바와 같은 k번째 전송계층의 성분을 제거한 결과를 이용할 경우, 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산만으로 상기 변형된 유클리디언 거리를 계산할 수 있다.

여기서, 일반적으로 무선통신 시스템에서 이용되는 신호 성좌점은 정규성을 가지고 있으므로, 상기 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산은 덧셈기와 덧셈기로 구성되는 스케일링(scaling)부로 구현할 수 있다. 즉, 상기 신호 성좌점과 같이 정규화 분포를 갖는 값들의 특징을 살펴보면, 상기 신호 성좌점 상의 모든 점들은 실수축 및 허수축을 기준으로 소정 크기의 차이를 갖게 됨으로써, 상기 성상도 상의 한 점에 소정 값을 더하면 모든 점을 표현할 수 있게 된다. 예를 들어, 64 QAM의 성상도를 표현한 도 4를 참조하면, 1 사분면의 성상도 상의 한 점인 (1+j)u(401)를 기준으로 하여 상기 한 점(401)에 a 혹은 aj를 더하면 상기 1 사분면에 모든 점들을 표현할 수 있으며, 이는 2 사분면, 3 사분면 및 4 사분면도 동일하게 적용된다. 여기서, 상기 u는 신호 성좌점의 평균 에너지를 1로 만들어주는 스케일링 부분이다.

상기와 같은 특징에 따라 임의의 입력 값과 상기 신호 성좌점 상의 어느 한 점 간의 곱셈 연산은 덧셈의 형태로 변형시킬 수 있다. 예를 들어, 임의의 입력 값인 X+jY와 신호 성좌점 상의 한 점인 (5+3j)u의 곱셈 연산은 하기 수학식 16과 같이 덧셈 연산의 형태로 변형시킬 수 있다.

(X+jY)(5+3j)u = (X+jY)(1+j)u + (X+jY)4u + (X+jY)2ju

= (X+jY)(1+j)u + (X+jY)4u + (-Y+jX)2u

상기 수학식 16에서 나타낸 바와 같이, 임의의 입력 값 X+jY과 신호 성좌점 상의 한 점 (5+3j)u간의 곱셈 연산은 X+jY와 1+j의 곱셈 연산과 상기 복소 값 X+jY에 배수 연산의 덧셈 합산으로 변형된다. 이때, 상기 임의의 입력 값인 X+jY와 1+j간의 곱셈 연산을 다시 살펴보면 합산 및 감산 형태로 구현 가능하며, 상기 배수 연산은 비트 쉬프트 논리 연산으로 대체 가능하다.

따라서, 상기 스케일링 부분이 포함된 신호 성좌점 상의 값과 임의의 복소수와의 곱셈 연산은 도 5에 도시된 바와 같이, 스케일링 부(501, 513)와 곱셈기(503)로 구현 가능하며, 이때 상기 도 5의 (a)와 5(b)에 도시된 바와 같이, 상기 u 스케 일링이 먼저 수행되는지 나중에 수행되는지에 관계없이 동일한 결과값을 출력하게 된다. 그리고, 상기 곱셈기(503, 513)는 비트 쉬프트 논리 연산과 합산 연산으로 구현할 수 있다. 또한, 상기 스케일링 값은 일반적으로 각 신호 성좌점에 정해져 있기 때문에 실제로는 비트 쉬프트 논리 연산과 합산 연산으로 구현할 수 다. 일반적으로 무선통신 시스템에서 이용되는 신호 성좌점 QPSK, 16QAM, 64QAM에 대한 스케일링부의 u²값은 각각 1/2, 1/10, 1/42로서, 상기 64QAM에 대한 스케일링부를 예로 들어 구현하면 도면 6과 같이 구성되며, 이는 1/sqrt(42)를 2528/16384로 근사한 결과이다.

즉, 상기 LLR 계산을 위하여 수학식 15에 나타낸 바와 같이 변형된 유클리디언 거리를 계산하게 되면, 간단한 곱셈 연산과 덧셈 연산만을 수행하게 된다.

그러면, 이하에서 상기 수학식 15를 이용하여 LLR을 생성하는 MIMO 복조기의 구성 및 동작 방법에 대해 살펴보기로 한다.

도 7은 본 발명에 따른 MIMO 시스템에의 수신기에서 MIMO 복호기의 상세한 블록 구성을 도시하고 있다.

상기 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 MIMO 복조기는 전처리부(Preprocessor)(701), k-계층 제거부(kth layer Cancellation)(703), m-계층 후보 선택부(mth layer Candidate selection)(705), m계층 상관부(correlator for layer m)(707), k계층 상관부(correlator for layer k)(709), 상관 결과 합산 부(711), LLR 생성부(LLR Generation)(713)를 포함하여 구성된다.

상기 전처리부(701)는 m 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 상기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(y_c _,m)하여 상기 k-계층 제거부(703)로 제공하고, k 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 상기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(y_c _,k)하여 상기 k계층 상관부(709)로 제공한다. 또한, 상기 전처리부(701)는 상기 수학식 10에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기(CSI_c _,m)를 구하여 상기 m-계층 후보 선택부(705)와 상기 k 계층 상관부(709)로 제공하고, 상기 수학식 11에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합함으로써, 등가 채널(β_c,m)을 계산하여 상기 k 계층 제거부(703)로 제공한다.

상기 k-계층 제거부(703)는 상기 수학식 12과 같이 상기 전처리부(701)로부터의 보상된 수신신호(y_c _,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한 후, 그 결과를 m-계층 후보 선택부(705)와 m계층 상관부(707)로 제공한다. 즉, 상기 k-계층 제거부(703)는 상기 보상된 수신신호(y_c _,m)에서 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(x_k)을 각각 제거한다. 여기서, 상기 M은 변조레벨(혹은 변조차수)을 나타낸다.

상기 m-계층 후보 선택부(705)는 상기 k-계층 제거부(703)로부터 제공된 상기 k번째 전송계층의 성분 제거 결과와 상기 전처리부(701)로부터 제공받은 채널 크기(CSI_c _,m) 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행함으로써, 유클리디언 거리를 최소화시키는 m번째 전송계층의 심볼(x_m)을 선택한다. 이때, 상기 m-계층 후보 선택부(705)는 상기 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(x_k)에 대응되는 M개의 m번째 전송계층 심볼(x_m)을 선택하고, 생성된 m번째 전송계층의 심볼(x_m)들을 상기 m계층 상관부(707)로 제공한다.

상기 m계층 상관부(707)는 상기 k-계층 제거부(703)로부터 제공된 결과값과 상기 m-계층 후보 선택부(705)에서 결정된 후보신호의 상관값을 구한 후, 하기 수학식 17에 나타낸 바와 같이 상기 m-계층 후보 선택부(705)에서 결정된 후보 신호 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다. 여기서, 상기 m계층 상관부(707)는 상기 k-계층 제거부(703)로부터 제공된 결과값을 입력 신호로 하는 상관 수신기(correlate receiver)의 동작과 동일한 출력을 갖는다.

상기 k계층 상관부(709)는 상기 전처리부(701)로부터의 출력 수신 신호(y_c _,k)와 k번째 전송계층의 신호의 상관값을 구한 후, 하기 수학식 18에 나타낸 바와 같이 상기 k번째 전송계층 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다.

여기서, 상기 k계층 상관부(709)는 상기 전처리부(701)로부터의 출력 수신 신호(y_c _,k)를 입력 신호로 하는 상관 수신기(correlate receiver)의 동작과 동일한 출력을 갖는다.

여기서, 상기 m계층 상관부(707)와 상기 k계층 상관부(709)는 입력되는 신호와 정형화된 신호 성좌점 상의 특정 점에 대하여 상관을 수행하기 때문에 상기 도 5 및 6에 나타낸 바와 같이 논리 연산과 덧셈으로 구현할 수 있다.

상기 상관 결과 합산부(711)는 상기 m계층 상관부(707)와 상기 k계층 상관부(709)의 두 출력 값을 합하여 상기 LLR 생성부(713)로 제공한다. 이때, 상기 두 출력 값의 합은 상기 수학식 14에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 두 수신 안테나에서의 수신 에너지를 제외한 값을 의미한다.

상기 LLR 생성부(713)는 상기 상관 결과 합산부(711)로부터 변형된 유클리디언 거리를 제공받아 각 계층별로 모든 후보 송신 심볼에 대해 특정 비트가 0 혹은 1일 경우의 최소 값을 갖는 변형된 유클리디언 거리를 검색한 후, 상기 수학식 3에 나타낸 바와 같은 최대 로그 맵(MAX-Log-MAP) 방식을 이용하여 상기 특정 비트에 대한 LLR 값을 생성한다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 MIMO 시스템의 수신기에서 LLR을 생성하는 절차를 도시하고 있다.

상기 도 8을 참조하면, 상기 수신기는 801단계에서 m번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 상기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(y_c _,m)하고, 803단계에서 상기 수학식 10에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기(CSI_c _,m)를 구한 후, 805단계로 진행하여 상기 수학식 11에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합함으로써, 등가 채널(β_c,m)을 계산한다.

이후, 상기 수신기는 807단계에서 상기 수학식 12과 같이 상기 보상 후 결합된 신호(y_c _,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한다. 즉, 상기 수신기는 상기 보상된 수신신호(y_c _,m)에서 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(x_k)을 각각 제거하며, 이때 상기 M은 변조레벨(혹은 변조차수)을 나타낸다.

이후, 상기 수신기는 809단계로 진행하여 상기 k번째 전송계층의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기(CSI_c _,m) 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행함으로써, k번째 전송계층의 심볼(x_k)에 대해 최소 유클리디언 거리를 가지는 m번째 전송계층의 심볼(x_m)을 선택한다. 여기서, 상기 수신기는 상기 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(x_k)에 대응되는 M개의 m번째 전송계층 심볼(x_m)을 선택한다.

이후, 상기 수신기는 811단계에서 상기 k번째 전송계층과 m번째 전송계층 각각에 대한 상관을 수행한다. 다시 말해, 상기 수신기는 상기 k번째 전송계층의 성 분을 제거한 결과와 상기 선택된 m번째 전송계층 신호와의 상관값을 구한 후, 상기 수학식 17에 나타낸 바와 같이, 상기선택된 m번째 전송계층 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다. 그리고, 상기 수신기는 상기 801단계에서 보상 및 결합된 수신 신호(y_c _,k)와 k번째 전송계층 신호의 상관값을 구한 후, 상기 수학식 18에 나타낸 바와 같이 상기 k번째 전송계층 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다.

이후, 상기 수신기는 813단계로 진행하여 상기 수학식 17 및 18을 통해 획득된 두 값을 합하여 변형된 유클리디언 거리를 계산한다. 즉, 상기 두 출력 값의 합은 상기 수학식 14에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 두 수신 안테나에서의 수신 에너지를 제외한 값을 의미한다.

이후, 상기 수신기는 815단계에서 각 계층별로 모든 후보 송신 심볼에 대해 특정 비트가 0 혹은 1일 경우의 최소 값을 갖는 변형된 유클리디언 거리를 검색한 후, 상기 수학식 3에 나타낸 바와 같은 최대 로그 맵(MAX-Log-MAP) 방식을 이용하여 상기 특정 비트에 대한 LLR 값을 생성하고, 본 발명에 따른 알고리즘을 종료한다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 후보송신벡터를 구하기 위해 전처리 과정 및 k번째 전송계층의 성분 제거 과정을 수행하여 획득되는 값들, 즉 상기 수학식 9 내지 12에 나타낸 바와 같은 값들을 LLR 생성에 이용하여 변형된 유클리디언 거리를 계산한다. 상기 변형된 유클리디언 거리는 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산으로 이루어짐으로써, 상기 신호 성좌점의 정규화 분포 특징에 따라 상기 신호 성좌점 상의 어느 한 점과 특정 입력값의 곱셈 연산은 덧셈의 형태로 변형시킬 수 있다. 즉, 본 발명에 따라 상기 LLR 계산을 위하여 상기 수학식 15에 나타낸 바와 같이 변형된 유클리디언 거리를 계산하게 되면, 간단한 곱셈 연산과 덧셈 연산만을 수행하게 된다.

하기 표 1은 종래 MML 방식과 본 발명에 따른 복잡도를 나타내고 있다.

	ADD	MUL
기존 기법	4836(292 + 4544)	552(40+512)
제안 기법	1652(292 + 1360)	40(40)

상기 표 1에 나타낸 바와 같이, 종래의 MML 방식에서는 덧셈 연산이 4836번 수행되고 곱셈 연산이 552번 수행되는 반면, 본 발명과 같이 변형된 유클리디언 거리를 이용하게 되면, 덧셈 연산이 1652번 수행되고 곱셈 연산이 40번 수행됨을 알 수 있다. 즉, 본 발명은 종래 방식에 비해 연산에 필요한 복잡도를 현격하게 감소시킬 수 있다.

상술한 본 발명은 기존의 MML 알고리즘이 구현 방식과 마찬가지로 k와 m 전송계층의 역할을 바꾸어 동일하게 수행하거나 동일한 구조의 하드웨어 구성이 병렬로 구성할 수 있다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능하다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

도 1은 MIMO 시스템에서 송신기의 블록 구성을 도시하는 도면,

도 2는 MIMO 시스템에서 수신기의 블록 구성을 도시하는 도면,

도 3은 종래 기술에 따른 MIMO 시스템의 MML 수신기에서 MIMO 복호기의 상세한 블록 구성을 도시하는 도면,

도 4는 64QAM 신호 성좌점을 도시하는 도면,

도 5는 신호 성좌점 상의 점과 소정 값과의 곱을 계산하는 곱셈기를 도시하는 도면,

도 6은 64QAM의 성상도에 대한 스케일부의 구성 예를 도시하는 도면,

도 7은 본 발명에 따른 MIMO 시스템에의 수신기에서 MIMO 복호기의 상세한 블록 구성을 도시하는 도면, 및

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 MIMO 시스템의 수신기에서 LLR을 생성하는 절차를 도시하는 도면,

Claims

다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 장치에 있어서,

MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하기 위한 후보신호 결정부와,

상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 상관부와,

상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 위한 LLR 생성부를 포함하며,

상기 후보신호 결정부는,

제 2 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 보상한 후 결합하고, 상기 제 2 전송채널의 채널 크기를 구한 후, 상기 제 2 전송채널을 바탕으로 제 1 전송채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산하는 전처리부와,

상기 보상 후 결합된 수신 신호에서 제 1 전송채널의 성분을 제거하는 제 1 계층 제거부와,

상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행하여 제 2 전송채널의 후보 신호를 선택하는 제 2 계층 후보 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
삭제
제 1항에 있어서,

상기 상관부는,

상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 선택된 제 2 전송채널의 후보 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 19와 같은 계산을 수행하는 제 2 계층 상관부와,

상기 전처리부에서 상기 보상된 후 결합된 수신신호와 상기 제 1 전송채널의 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 20과 같은 계산을 수행하는 상기 제 2 계층 상관부와,

상기 제 1 계층 상관기와 제 2 계층 상관기의 계산 결과를 합하여 변형된 유클리디언 거리를 계산하는 상관 결과 합산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.

여기서, CSIc,m과 CSIc,k는 각각 m 전송계층 혹은 k 전송계층에 대한 채널 크기를 의미하며, x_k와 x_m은 k 전송계층 혹은 m 전송계층의 송신심볼을 의미하며, y_c,k와 y_c,m은 k 혹은 m 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미함.
제 1항에 있어서,

상기 변형된 유클리디언 거리는 하기 수학식 21에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 각 수신안테나를 통해 수신된 신호의 크기를 차감한 값인 것을 특징으로 하는 장치.

여기서, d_M(y,x)는 변형된 유클리디언 거리를 의미하며, d(y,x)는 유클리디언 거리를 의미하며, y_i는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미함.
다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 방법에 있어서,

MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하는 과정과,

상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 과정과,

상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 과정을 포함하며,

상기 복수의 후보 송신 신호들을 추정하는 과정은,

제 2 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 보상한 후 결합하고, 상기 제 2 전송채널의 채널 크기를 구하는 과정과,

상기 제 2 전송채널을 바탕으로 제 1 전송채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산하는 과정과,

상기 보상 후 결합된 수신 신호에서 제 1 전송채널의 성분을 제거하는 과정과,

상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행하여 제 2 전송채널의 후보 신호를 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
삭제
제 5항에 있어서,

상기 변형된 유클리드 거리를 계산하는 과정은,

상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 선택된 제 2 전송채널의 후보 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 22와 같은 계산을 수행하는 과정과,

상기 보상된 후 결합된 수신신호와 상기 제 1 전송채널의 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 23과 같은 계산을 수행하는 과정과,

상기 제 1 계층 상관기와 제 2 계층 상관기의 계산 결과를 합하여 변형된 유클리디언 거리를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.

여기서, CSIc,m과 CSIc,k는 각각 m 전송계층 혹은 k 전송계층에 대한 채널 크기를 의미하며, x_k와 x_m은 k 전송계층 혹은 m 전송계층의 송신심볼을 의미하며, y_c,k와 y_c,m은 k 혹은 m 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미함.
제 5항에 있어서,

상기 변형된 유클리디언 거리는 하기 수학식 24에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 각 수신안테나를 통해 수신된 신호의 크기를 차감한 값인 것을 특징으로 하는 방법.

여기서, d_M(y,x)는 변형된 유클리디언 거리를 의미하며, d(y,x)는 유클리디언 거리를 의미하며, y_i는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미함.