KR101497156B1 - 다중 안테나 시스템에서 프리코딩 기법을 이용한 데이터 전송장치 및 방법 - Google Patents

다중 안테나 시스템에서 프리코딩 기법을 이용한 데이터 전송장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

복수의 송신안테나를 이용한 데이터 전송장치를 제공한다. 상기 장치는 직렬의 정보비트열을 복수의 병렬비트열로 변환하는 제1 직렬/병렬 변환기, 상기 복수의 병렬비트열을 변조하여 직렬의 변조심벌을 생성하는 변조기, 상기 직렬의 변조심벌을 병렬의 변조심벌로 변환하여, 서로에 대한 정보를 담지 않은 L개의 독립적인 심벌(independent symbol)로 구성되는 블록 s를 생성하는 제2 직렬/병렬 변환기, 상기 s를 서로에 대한 정보를 담은 L개의 의존적인 심벌(dependent symbol)로 구성되는 블록 t로 변환하는 선형 변환 블록(linear transformation block), 상기 t를 L'개의 심벌로 전환하여 프리코딩을 수행하는 선형 프리코더, 상기 복수의 송신안테나의 채널상태를 나타내는 피드백 정보를 수신하여, 상기 L’과 상기 프리코딩을 위한 프리코딩 행렬의 최적값을 결정하여 상기 선형 프리코더에 입력하는 송신 제어기, 및 상기 프리코딩된 L’개의 심벌을 전송하는 복수의 송신 안테나를 포함한다. MIMO 시스템에서 더 나은 전력 효율을 달성하고, 신뢰성있는 데이터 전송을 제공하며, 더욱 효율적인 다이버시티를 구현할 수 있다.

Description

다중 안테나 시스템에서 프리코딩 기법을 이용한 데이터 전송장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR TRANSMITTING DATA USING PRECODING SCHEME IN MULTIPLE ANTENNA SYSTEM}
본 발명은 무선통신에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 공간 다중화에 관한 MIMO 채널을 프리코딩하는 프리코딩 방법에 관한 것이다.
정보 통신 서비스의 보편화와 다양한 멀티미디어 서비스들의 등장, 고품질 서비스의 출현 등 통신 서비스에 대한 요구가 급속히 증대되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 다양한 무선 통신 기술들이 여러 분야에서 연구되고 있다.
차세대 무선 통신 시스템은 제한된 주파수 자원을 이용하여 고품질, 고용량 멀티미디어 데이터를 고속으로 전송할 수 있어야 한다. 대역폭이 제한된 무선 채널에서 이를 가능하게 하기 위해서는 주파수 효율을 극대화하면서 고속 전송시 발생하는 심벌 간 간섭 및 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)을 극복해야만 한다. 주파수 효율을 극대화하기 위해 개발된 기술 중 가장 각광을 받고 있는 것이 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술과 MIMO(multiple input multiple output) 기술이다.
OFDM은 다수의 직교 부반송파(subcarrier)를 이용한다. OFDM은 IFFT(inverse fast Fourier Transform)과 FFT(fast Fourier Transform) 사이의 직교성 특성을 이용한다. 송신기는 데이터에 IFFT를 수행하여 전송한다. 수신기는 수신신호에 대해 FFT를 수행하여 원래 데이터를 복원한다. 즉, 다중 부반송파들을 결합하기 위해 IFFT가 사용되고, 다중 부반송파들을 분리하기 위해 대응하는 FFT가 사용된다. OFDM에 의하면, 광대역 채널의 주파수 선택적 페이딩 환경에서 수신기의 복잡도를 낮추고, 부반송파간의 상이한 채널 특성을 활용하여 주파수 영역에서의 선택적 스케줄링 등을 통해 주파수 효율(spectral efficiency)을 높일 수 있다. OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)는 OFDM을 기반으로 한 다중 접속 방식이다. OFDMA에 의하면 다중 사용자에게 상이한 부반송파를 할당함으로써 무선자원의 효율성을 높일 수 있다.
MIMO 기술은 무선통신 시스템의 송신기 또는 수신기에서 다중 안테나를 사용하여 용량증대 혹은 성능개선을 꾀하는 기술이다. MIMO 기술은 하나의 전체 메시지를 수신하기 위해 단일 안테나 경로에 의존하지 않고 다중 안테나에서 수신된 단편적인 데이터 조각을 한데 모아 완성하는 기술을 응용한 것이다. 특정 범위에서 데이터 전송 속도를 향상시키거나 특정 데이터 전송 속도에 대해 시스템 범위를 증가시킬 수 있다. 송신 안테나의 수와 수신 안테나의 수를 동시에 늘리게 되면, 안테나 수에 비례하여 이론적인 채널 전송 용량이 증가하므로, 주파수 효율을 향상시킬 수 있다.
MIMO 기술은 다양한 채널 경로를 이용하여 전송 신뢰도를 높이는 공간 다이 버시티(spatial diversity) 방식과 다수의 데이터 스트림을 동시에 송신하여 전송률을 향상시키는 공간 다중화(spatial multiplexing) 방식으로 분류할 수 있다. 또한, 이러한 두 가지 방식을 적절히 결합하여 각각의 장점을 적절히 얻고자 하는 방식에 대한 연구도 최근 많이 연구되고 있는 분야이다.
공간 다이버시티 방식은 시공간 블록 부호(space-time block code, STBC) 방식과 다이버시티 이득과 부호화 이득을 동시에 높이기 위한 시공간 트렐리스 부호(space-time trellis code, STTC) 방식이 있다. 일반적으로 비트 오류율 개선 성능과 부호 생성 자유도는 STTC 방식이 우수하지만, 연산 복잡도는 STBC 방식이 더 낮다. 공간 다이버시티 이득은 송신 안테나 수와 수신 안테나 수의 곱에 해당되는 양을 얻을 수 있다.
공간 다중화 방식은 각 송신 안테나에서 서로 다른 데이터 스트림을 송신하는 방법이다. 동시에 전송된 데이터 스트림 사이에 상호 간섭이 발생하므로, 수신기는 이 간섭을 적절한 신호처리 기법을 이용하여 제거한 후 처리해야 한다. 사용되는 잡음 제거 방식에 따라 ML(Maximum Likelihood) 수신기, ZF(zero-forcing) 수신기, MMSE(Minimum Mean Square Error) 수신기, BLAST(Bell Labs Layered Space Time) 수신기 등으로 나눌 수 있다. 송신기에서 채널 정보를 알 수 있는 경우에는 SVD(Singular Value Decomposition) 방식을 사용할 수 있다.
공간 다중화를 위한 프리코딩 기법(precoding scheme)은 최적 ML-복조기(demodulator)나 VBLAST 복조기와 같은 비선형 수신 기법이 사용되는 경우, 최적화되지 않을 수 있다. 또한, 프리코딩 행렬들은 MIMO 채널을 대각화(diagonalize) 하며, 획득된 독립적 채널들의 파라미터들은 서로 다르다. 따라서, 서로 다른 채널에 의해 전송된 심벌들은 서로 다른 품질을 지닌다. 이는 다이버시티가 완전히 구현되지 않음을 의미한다. 그리고, 사용되는 채널들의 수는 최적의 선형 알고리즘에 대해 임의적(random)이다. 이는 비-상관(non-correlated) 페이딩(fading)의 경우도 마찬가지이다. 따라서, 이러한 시스템에서의 데이터 전송률 또한 비균일한 값을 가지게 된다. 이는 바람직하지 않으며, 이를 극복하기 위한 프리코딩 기법이 필요하다.
본 발명은 독립적인 심벌(independent symbol)의 스트림들을 의존적인 심벌(dependent symbol)들의 스트림으로 변환하여 전송하는 데이터 전송방법을 제공함에 있다. 각 변환된 심벌들은 초기 심벌들의 블록의 정보를 지닌다. 상기 정보는 하나의 채널만으로도 복구될 수 있다. 상기 정보의 할당은 추가적인 다이버시티 이득을 제공한다.
본 발명은 또한 공간 채널(spatial channel)간에 데이터 심벌의 추가적인 할당을 구성하는 프리코딩 기법에 따른 데이터 전송방법이 제공된다. 입력 심벌들의 선형 변환의 알고리즘들이 본 발명의 구현을 위해 제공된다. 상기 알고리즘들은 다양한 조건에서 추가적인 전력 이득을 제공한다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 복수의 송신안테나를 이용한 데이터 전송장치를 제공한다. 상기 장치는 직렬의 정보비트열을 복수의 병렬비트열로 변환하는 제1 직렬/병렬 변환기, 상기 복수의 병렬비트열을 변조하여 직렬의 변조심벌을 생성하는 변조기, 상기 직렬의 변조심벌을 병렬의 변조심벌로 변환하여, 서로에 대한 정보를 담지 않은 L개의 독립적인 심벌(independent symbol)로 구성되는 블록 s를 생성하는 제2 직렬/병렬 변환기, 상기 s를 서로에 대한 정보를 담은 L개의 의존적인 심벌(dependent symbol)로 구성되는 블록 t로 변환하는 선형 변환 블록(linear transformation block), 상기 t를 L'개의 심벌로 전환하여 프리코딩을 수행하는 선 형 프리코더, 상기 복수의 송신안테나의 채널상태를 나타내는 피드백 정보를 수신하여, 상기 L’과 상기 프리코딩을 위한 프리코딩 행렬의 최적값을 결정하여 상기 선형 프리코더에 입력하는 송신 제어기, 및 상기 프리코딩된 L’개의 심벌을 전송하는 복수의 송신 안테나를 포함한다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 복수의 송신안테나 시스템에서 프리코딩을 이용한 데이터 전송방법을 제공한다. 상기 방법은 직렬의 2k-QAM(Qadrature Amplitude Modulation) 변조심벌을 생성하는 단계, 여기서, k>0인 정수, 상기 변조심벌을 병렬로 변환하여 L개의 심벌로 구성되는 블록 s를 생성하는 단계, 상기 s를 L'개의 심벌로 구성되는 블록 t'을 생성하는 단계, 상기 블록 t'을 구성하는 L'개의 심벌에 대해 프리코딩을 수행하는 단계, 및 상기 프리코딩된 L'개의 심벌을 전송하는 단계를 포함한다. 상기 L’과 상기 프리코딩 수행을 위한 프리코딩 행렬은 복수의 송신안테나의 채널상태를 나타내는 피드백 정보를 이용하여 결정된다.
비상관(non-correlated) 또는 상관(correlated) 페이딩(fading)을 위한 MIMO 시스템에서 더 나은 전력 효율을 달성하는데 사용될 수 있다. 또한, 각 변환된 심벌들은 모든 블록에 대한 모든 정보를 담고 있고, 모든 변환된 심벌들은 다른 공간 채널에 의해 전송된다. 각 변환된 심벌들은 모든 정보를 담고 있으므로, 완전한 데이터 복구의 가능성이 있다. 따라서, 보다 신뢰성있는 데이터 전송과, 더욱 효율적인 다이버시티를 구현할 수 있다. 독립적 채널들을 공간 채널들로서 사용할 수 있고, 이러한 독립적 채널들은 특이값 분해(SVD-decomposition)에 기초한 프리코딩 기법에 의해 얻어질 수 있다.
무선통신 시스템은 단말(User Equipment, UE) 및 기지국(Base Station, BS)을 포함한다. 단말은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, MS(Mobile Station), UT(User Terminal), SS(Subscriber Station), 무선기기(wireless device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다. 기지국은 일반적으로 단말(10)과 통신하는 고정된 지점(fixed station)을 말하며, 노드-B(Node-B), BTS(Base Transceiver System), 액세스 포인트(Access Point) 등 다른 용어로 불릴 수 있다. 하나의 기지국에는 하나 이상의 셀이 존재할 수 있다.
이하에서 하향링크(downlink; DL)는 기지국에서 단말로의 통신을 의미하며, 상향링크(uplink; UL)는 단말에서 기지국으로의 통신을 의미한다. 하향링크에서, 송신기는 기지국의 일부일 수 있고 수신기는 단말의 일부일 수 있다. 상향링크에서, 송신기는 단말의 일부일 수 있고 수신기는 기지국의 일부일 수 있다.
하향링크와 상향링크 전송을 위한 다중 접속 방식은 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 하향링크는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)를 사용하고, 상향링크는 SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 또는 clustered DFT S-OFDM 를 사용할 수 있다.
무선통신 시스템은 다중안테나(multiple antenna) 시스템일 수 있다. 다중안테나 시스템은 다중입출력(multiple-input multiple-output; MIMO) 시스템일 수 있 다. 또는 다중안테나 시스템은 다중 입력 싱글 출력(multiple-input single-output; MISO) 시스템 또는 싱글 입력 싱글 출력(single-input single-output; SISO) 시스템 또는 싱글 입력 다중 출력(single-input multiple-output; SIMO) 시스템일 수도 있다. MIMO 시스템은 다수의 송신안테나와 다수의 수신 안테나를 사용한다. MISO 시스템은 다수의 송신안테나와 하나의 수신 안테나를 사용한다. SISO 시스템은 하나의 송신안테나와 하나의 수신 안테나를 사용한다. SIMO 시스템은 하나의 송신안테나와 다수의 수신 안테나를 사용한다.
다중 안테나 시스템의 운영(operation)을 위해 사용되는 다중 안테나 송수신 기법(scheme)은 FSTD(frequency switched transmit diversity), SFBC(Space Frequency Block Code), STBC(Space Time Block Code), CDD(Cyclic Delay Diversity), TSTD(time switched transmit diversity) 등이 사용될 수 있다. 랭크 2 이상에서는 공간 다중화(Spatial Multiplexing; SM), GCDD(Generalized Cyclic Delay Diversity), S-VAP(Selective Virtual Antenna Permutation) 등이 사용될 수 있다.
계층적 시공간 부호화(layered space-time coding)의 단순한 구조는 BLAST(Bell LAbs Space-Time)이라 한다. 공간 다중화의 개념은 이 구조의 기초가 된다. 심벌간 간격이 T인 변조 심벌의 시퀀스(sequence)는 직렬-병렬 변환에 의해 블록들의 시퀀스(sequence of blocks)로 변환된다. 그리고, 각 블록은 송신 안테나 개수 M과 같은 수의 공간 채널 L을 가진다. 이 블록의 모든 심벌들은 동시에 전송되고, 각 심벌은 각각의 송신 안테나를 통해 전송된다. 블록간 간격은 L×T이다. 따라서, 전송되는 신호는 최초 신호보다 L배만큼 적은 주파수 스펙트럼 넓이를 가진다. 이로써 매우 높은 스펙트럼 효율이 얻어질 수 있다.
도 1은 송신기와 수신기의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 송신기(100)는 채널 부호기(channel encoder, 110), 맵퍼(mapper, 120), 직렬/병렬 변환기(130), 복수의 송신 안테나(190-1, ... , 190-M)를 포함한다(M > 1). 채널 부호기(110)는 입력되는 데이터를 정해진 코딩 방식에 따라 인코딩하여 부호화된 데이터를 형성하는 채널 부호화를 수행한다. 예를 들어 코딩 방식으로 LDPC(low-density parity-check) 부호 또는 터보(turbo) 부호 등을 사용할 수 있다. 맵퍼(120)는 부호화된 데이터를 정해진 방식에 따라 맵핑한다. 맵핑 방식에는 제한이 없으며, m-PSK(m-phase shift keying) 또는 m-QAM(m-quadrature amplitude modulation)을 사용할 수 있다. 예를 들어, m-PSK는 BPSK(binary phase shift keying), QPSK(quadrature phase shift keying) 또는 8-PSK 일 수 있다. m-QAM은 16-QAM, 64-QAM 또는 256-QAM 일 수 있다.
직렬/병렬 변환기(130)는 직렬로 입력되는 맵핑된 신호를 병렬로 변환하여 M개의 송신 심벌 s=[s1,...,sM]T을 생성한다. 직렬/병렬 변환기(130)에 의해 생성된 송신 심벌 s는 M개의 송신 안테나(190-1, ... , 190-M)을 통해 송신된다.
수신기(200)는 복수의 수신 안테나(290-1, ... , 290-N), MIMO 복호기(linear decoder, 210), 채널 복호기(channel decoder, 220)를 포함한다(N > 1). 복수의 수신 안테나(290-1, ... , 290-N)는 채널을 거친 수신 신호 y를 수신한다. MIMO 복호기(210)는 STC 부호화된 신호를 복호화하고, 채널 복호기(220)는 복호화된 STC 신호를 이용해 수신 심벌 s'=[s`1,...,s`M]T을 생성한다.
수신신호 y에 대한 송신신호 s의 모델은 다음의 수학식 1과 같다.
Figure 112009011994782-pat00001
여기서, 여기서, M은 송신 안테나의 수, PS는 송신 안테나에서 가용한 전체 파워이다. y는 N×1의 수신 신호 벡터 [y1 y2 ... yN]T이고, n은 N×1의 복소(complex) AWGN(Additive White Gaussian Noise) 벡터 [n1 n2 ... nN]T로서, 평균값 0(zero means) 및 공분산 행렬(covariance matrix) R n =σ2 nIN을 가진다. 여기서, σ2 n은 공분산 계수이고, IN은 N×N차원의 단위행렬이다. H는 N×M의 채널 행렬이고, s는 M×1의 송신 신호 벡터이다. 변조심벌의 평균전력은 E[si]2=1 이다.
한편, 채널 행렬 H는 다음의 수학식 2로 나타난다.
Figure 112009011994782-pat00002
복소 채널 이득(complex channel gains)은 평균값 0 및 분산값 E[hmk]2=1의 가우시안 복소 랜덤값(Gaussian complex random value)이다.
도 2는 송신기와 수신기의 다른 예를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 송신기(300)은 직렬/병렬 변환기(S/P converter, 310), 제1 프리코더(1st precoder, 320) 및 복수의 송신안테나(390-1,...390-M)를 포함한다. 직렬/병렬 변환기(310)는 직렬로 입력되는 맵핑된 신호를 병렬로 변환처리하여, L개의 송신 심벌 s=[s1,...,sL]T을 생성한다.
제1 프리코더(320)는 송신 심벌 s에 대해 프리코딩을 수행한다. 다중 안테나에 의해 제공되는 MIMO 채널은 독립 채널로 분해될(decompose) 수 있다. 프리코딩(precoding)은 가중치(weight)를 사용하여 송신 신호를 전처리하여 전송하는 기법으로, 가중치는 전송 신호가 경험할 채널을 바탕으로 선택 또는 계산된다. 일반적으로 FDD(Frequency Division Duplex) 시스템에서는 수신기(400)가 가중치 f(H)를 결정하여 송신기(300)로 피드백(feedback)하고, 송신기(300)는 피드백된 가중치를 바탕으로 프리코딩 행렬을 결정한다. TDD(Time Division Duplex) 시스템에서 송 신기(300)는 사운딩 채널(sounding channel)을 통해 가중치를 결정할 수 있다.
수신 신호 벡터 y에 대한 모델을 식으로 나타내면 수학식 3과 같다.
Figure 112009011994782-pat00003
여기서, H는 채널 행렬, B는 MMSE등과 같은 선택된 요건(criterion)을 만족하는 프리코딩 행렬, s는 전송 신호 벡터, n은 잡음 벡터이다. 공용 파일럿(common pilot)은 채널 행렬 H를 추정하는 데 사용한다. 프리코딩된 파일럿(precoded pilot)은 HB를 추정하는 데 사용한다. 즉, 수신기는 s를 검출하기 위해 프리코딩된 파일럿에서 획득되는 HB를 사용한다. 프리코딩된 파일럿은 등가 채널(equivalent channel) HB를 이용하여 직접 s를 검출할 수 있는 장점이 있다. 랭크 1 전송에서 프리코딩된 파일럿이 사용되면, 채널추정면에서 신호대잡음비(signal to noise ratio; SNR) 이득을 기대할 수 있으므로 채널추정성능의 신뢰성이 높아질 수 있다. 랭크 2 이상의 전송에서 프리코딩된 파일럿이 사용되면, 채널추정면에서의 신호대잡음비 이득뿐만 아니라, 수율향상을 기대할 수 있다.
상기 모델은 일반적인 경우로서, 프리코딩이 없는 시스템에서는 B는 수학식 4와 같다.
Figure 112009011994782-pat00004
여기서, IM은 M×M 단위행렬이다.
수신기(400)는 제2 프리코더(410), 병렬/직렬 변환기(420) 및 복수의 수신안테나(490-1,...490-N)를 포함한다. 제2 프리코더(410)는 수신되는 신호 벡터 y에 후처리를 수행하여 수신 심벌 벡터
Figure 112009011994782-pat00005
를 생성한다. 이러한 후처리는 제2 프리코더(410)가 귀환행렬 G와 y를 곱함으로써 수행된다.
상기 수학식 3에 대해, 최적의 선형 MMSE(Minimum Mean Square Estimate)-수신기는 항상 수학식 5와 같은 행렬을 가진 위너 필터(Wiener filter)이다.
Figure 112009011994782-pat00006
여기서, ()’ 은 허미시안 연산(Hermitian operation)을 의미하는 것으로서, B’은 B의 공액 전치행렬(conjugate transpose matrix)이고, H’은 H의 공액 전치행렬이다. 데이터 심벌의 최적 추정값
Figure 112009011994782-pat00007
는 수학식 6과 같다.
Figure 112009011994782-pat00008
공분산 오류 행렬 E는 수학식 7과 같다.
Figure 112009011994782-pat00009
여기서,
Figure 112009011994782-pat00010
는 정규화된 프리코딩 행렬로서,
Figure 112009011994782-pat00011
이며, 다음의 특성을 지닌다.
Figure 112009011994782-pat00012
만약, s가 가우시안 랜덤 벡터(Gaussian random vector)이고, G가 상기 수학식 5와 같을 때, 송신되는 데이터와 수신되는 데이터간의 상호 정보는 B에 의존하며, 수학식 9와 같은 관계식이 성립한다.
Figure 112009011994782-pat00013
CSIT(Channel Status Information Transmit) 시스템의 문제는 프리코딩 행렬 B는 수학식 Ps=Tr[B'B]의 제한하에서만 최적화될 수 있다는 점이다.
최적 프리코딩 행렬 Bopt를 구하기 위한 방법으로서 행렬 H'H=VΛV'의 SVD-분 해(decomposition)가 있다. 이러한 방법은 수학식 10과 같은 행렬 B의 분해형태로 표시된다.
Figure 112009011994782-pat00014
여기서,
Figure 112009011994782-pat00015
는 M×L 행렬로서, 유니터리 행렬 V의 처음 L 개의 열(column)로 구성된다.
Figure 112009011994782-pat00016
는 허미시안(Hermitian) 행렬 H'H=VΛV'의 스펙트럼 확장(spectral expansion)에 속한다. Λ는 대각행렬 diag(λ11,...,λNN)이며, 대각행렬 Λ의 모든 고유값(eigen-value) {λnn}N n=1은 음수가 아니고(non-negative), 큰 수에서 작은 수 순서(descending order)로 위치한다. Φ는 L×L의 대각행렬이다.
Φ의 대각선 요소(diagonal element)들은 채널들간의 전력할당(power allocation)을 정의한다. 일정한 전력할당에 대해 다음의 수학식 11이 성립한다.
Φ2 nn=PS/L
전력할당의 다른 변형(variant)들은 최적화 기준(criterion)에 의존한다. 일 예로서, MMSE 기준에 기초한 최적값(optimal value)은 수학식 12와 같다.
Figure 112009011994782-pat00017
다른 예로서, MSER(Minimum Symbol-Error-Rate) 기준에 기초한 최적값은 수학식 13과 같다.
Figure 112009011994782-pat00018
또 다른 예로서, MCIR(Maximum Capacity and Information Rate) 기준에 기초한 최적값은 수학식 14와 같다.
Figure 112009011994782-pat00019
여기서, (x)+=max{x,0}=(|x|+x)/2 이고, λnn는 행렬 Λ의 대각요소들(diagonal element)이다. 계수 μ는 수학식 Ps=Tr[B'B]의 조건에 기초하여 선택된 다. 대각 계수 Φ2 nn의 계산에 관한 다른 변형은 이외에도 여러가지가 될 수 있다.
수학식 11과 같은 대각계수(diagonal coefficient)을 가진 행렬에 대하여, 사용되는 채널의 수는 고정되고, 채널 행렬 H에 의존하지 않는다. 이경우, 고정된 데이터 전송률이 제공된다. 수학식 12 내지 14와 같은 행렬들에 대하여, Φ행렬의 non-zero 요소의 수는 가변적이다. 이는 실질적인 사용 채널의 수
Figure 112009011994782-pat00020
(≤L)가 현재 채널 행렬 H의 상태에 의존할 것임을 의미한다. 따라서, 이 경우 가변적인 데이터 전송률이 제공될 수 있다.
도 3은 송신기와 수신기의 또 다른 예를 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 송신기(500)는 직렬/병렬 변환기(510), 송신 제어기(520), 최적 선형 프리코더(Optimal Linear precoder, 530) 및 복수의 송신 안테나(590-1,...590-M)을 포함한다.
직렬/병렬 변환기(510)는 직렬로 입력되는 맵핑된 신호를 병렬로 변환처리하여, L개의 송신 심벌 s=[s1,...,sL]T을 생성한다. L은 송신심벌의 개수로서 송신 제어기(520)에 의해 결정된
Figure 112009011994782-pat00021
(≤L)에 의존한다.
송신 제어기(520)는 수신기(600)로부터 수신한 피드백 정보 f(H)로부터
Figure 112009011994782-pat00022
, Φ, 및 V의 최적값을 결정하여 직렬/병렬 변환기(510) 및 최적 선형 프리코더(530)에 입력한다.
최적 선형 프리코더(530)는 송신 심벌 s에 대해 수학식 10에 따라 프리코딩을 수행한다.
수신기(600)는 제2 프리코더(610), 병렬/직렬 변환기(620), 수신 제어기(630) 및 복수의 수신안테나(690-1,...690-N)를 포함한다. 제2 프리코더(610)는 수신되는 신호 벡터 y에 후처리를 수행하여 수신 심벌 벡터
Figure 112009011994782-pat00023
를 생성한다. 이러한 후처리는 제2 프리코더(610)가 귀환행렬 G와 y를 곱함으로써 수행된다. 수신 제어기(630)는 코드북에 기초한 프리코딩 행렬 또는 가중치 벡터 정보 f(H)를 송신기(500)로 피드백한다.
도 4는 가우시안 잡음 동등 부채널(Gaussian noise equivalent subchannel) 모델의 일 예를 나타내는 설명도이다.
도 4를 참조하면, 교차연관된(cross-connected) MIMO를
Figure 112009011994782-pat00024
개의 독립채널로 변환한다. 따라서, 변조심벌들은 각각 독립적으로 전송된다. 즉, 수신단에서 수신하는 수신 심벌
Figure 112009011994782-pat00025
는 수학식 15와 같다.
Figure 112009011994782-pat00026
Figure 112009011994782-pat00027
, 1≤i≤
전체 가용 전력의 조건은 수학식 Ps=Tr[B'B]이므로, 채널간의 전력 재할당이 일어난다. 이러한 기존의 프리코딩 방식의 차이점은 전력 할당의 방식이다. 데이터 전송 품질은 부분적으로 균등해진다.
Figure 112009011994782-pat00028
심벌의 전송 블록에서 첫번째 심벌들은 우수한 품질로 전송되나, 마지막 심벌들은 나쁜 품질로 전송될 수 있다. 이는 기존의 프리코딩 방식에 있어서, 다이버시티 효과가 완전히 구현되지 않음을 의미한다.
공간 다중화를 위한 프리코딩은 다음과 같은 장단점이 있다. 먼저 장점으로는, 첫째 모든 선형 프리코더들은 송수신단의 행렬을 대각화한다. 이는 수학식 16과 같다.
Figure 112009011994782-pat00029
최적의 프리코딩은 송신 데이터를
Figure 112009011994782-pat00030
개의 독립적 가상 스트림들로 다중화한다. 게다가, 수학식 7에서 행렬과, 수신기에서의 추가적인 잡음의 공분산 행렬이 대각화됨이 가능함을 알 수 있다. 이는 선형 수신기의 구현을 더욱 단순화할 수 있는 장점이 있으며,
Figure 112009011994782-pat00031
벡터의 ML-검출도 단순화할 수 있다. 이는 매 심볼별로 분리되어 수행되기 때문이다.
둘째로, 모든 프리코더들은 동일한 행렬
Figure 112009011994782-pat00032
과 다른 대각행렬 Φ를 사용한다. 수학식 12 내지 14에서의 최적 조건의 선택은 시스템의 구조를 유지하면서 송신기와 수신기의 파라미터를 바꿀 수 있도록 한다.
셋째로, 다이버시티 이득과 다중화 이득간의 근본적인 트레이드 오프(trade- off) 경계를 변경할 수 있게 한다. 이는 CSIT와 선형 프리코딩의 추가함으로써 가능해진다. 한편, 상기 경계는 더 높은 값(higher value)으로 변경되거나, 유연하게 조절될 수 있다.
단점으로는, 첫째로, 이러한 프리코딩 알고리즘들은 최적 ML-복조기(demodulator)나 VBLAST 복조기와 같은 비선형 수신 알고리즘이 사용되는 경우, 최적화되지 않을 수 있다. 더욱이, 상기 프리코딩 알고리즘들의 형태에서 CSIT를 비선형 수신기와 결합사용하는 경우, CSIR 비선형 수신기에 비해 효율이 떨어진다. 둘째로, 상기 프리코딩 행렬들은 MIMO 채널을 대각화하며, 획득된 독립적 채널들의 파라미터들은 서로 다르다. 따라서, 서로 다른 채널에 의해 전송된 심벌들은 서로 다른 품질을 지닌다. 이는 다이버시티가 완전히 구현되지 않음을 의미한다.
셋째로, 사용되는 채널들의 수는 최적의 선형 알고리즘에 대해 무작위적(random)이다. 이는 비상관(non-correlated) 페이딩(fading)의 경우도 마찬가지이다. 따라서, 이러한 시스템에서의 데이터 전송률 또한 임의의 값을 가지게 된다. 이는 바람직하지 않으며, 이를 극복하기 위해 적응적 변조 및 코딩 기법이 필요하다.
도 5는 본 발명의 일 예에 따른 송신기를 나타내는 블록도이다.
도 5를 참조하면, 송신기(700)은 제1 직렬/병렬 변환기(710), QAM 변조기(720), 제2 직렬/병렬 변환기(730), 선형 변환 블록(linear transformation block, 740), 선형 프리코더(linear precoder, 750), 송신 제어기(760) 및 복수의 송신안테나(790-1,...,790-M)을 포함한다. 선형 프리코더는 전환기(commutator, 751) 및 전송처리부(752)로 구성된다.
제1 직렬/병렬 변환기(710)는 입력되는 직렬의 정보비트(information bit)로부터 병렬비트열(parallel bit stream) bi,k를 생성한다. 여기서, i=1,...,L이고, k=1,...,K이다.
QAM 변조기(720)는 입력되는 병렬비트열 bi,k를 성상맵핑하여 직렬의 2k-QAM 변조심벌 si(bi)로 변조한다. K개의 비트열인 b i =[bi,1 bi,2 ... bi,K]를 운반한다. 여기서, s i =Q(b i )이다. Q(x)는 QAM 성상맵핑(constellation mapping)으로 정의되는 함수이다. 이는 모든 심벌에 공통된다.
제2 직렬/병렬 변환기(730)는 변조심벌 si(bi)를 병렬로 변환하여 L 개의 심벌 블록 s=[s1,...,sL]T을 생성한다.
선형 변환 블록(740)은 K×L 데이터 비트 B=[b T 1 b T 2 ...b T L ]를 운반하는 블록 s를 다른 L 심벌의 블록 t=[t1 t2 ... tL]T으로 변환한다. 상기 L개의 심벌들은 서로 다르며, 각 심벌들은 모든 심벌들에 대한 정보를 담고 있다. 상기 L개의 심벌들 각각은 K×L 데이터 비트 ti=fi(s1, s2,...,sL)=Qi(B)를 운반한다. 여기서, Qi(x)는 각 2K×L차원의 QAM 성상의 함수를 나타낸다. 또한, 이들 심벌들은 MIMO 채널을 이용하 여 시스템을 통해 분리되어 전송된다. 만약 각 함수 Qi(·)가 K×L 비트에 대해 성상점으로의 명백한 변환(unequivocal transformation)을 제공할 때, 하나의 채널이 사용될 때조차도, 데이터 손실이 발생하지 않는다. 이로써 추가적인 다이버시티 이득이 얻어진다.
전환기(751)는 입력되는 L 심벌의 블록 t=[t1 t2 ... tL]T를
Figure 112009011994782-pat00033
개의 심벌블록으로 전환한다. 여기서,
Figure 112009011994782-pat00034
독립 공간 채널들을 가진 선형 프리코딩 알고리즘의 CSIT가 사용된다. 2가지의 모드가 지원된다. 제1 모드는 심벌들의 수가 선형 프리코딩에서 사용된 채널의 수와 같은
Figure 112009011994782-pat00035
일 때, 그리고 그 수가 임의값일 때이다. 이러한 변형은 가변적인 데이터 전송률의 경우에 적용될 수 있다. 이때, 전환기는 사용되지 않는다.
제2 모드는 심벌들의 수가 고정되고, 그 수가
Figure 112009011994782-pat00036
일 때이다. 이러한 변형(variant)은 고정된 데이터 전송률의 경우에 적용될 수 있다.
Figure 112009011994782-pat00037
인 경우 전환기는 선형프리코더의 입력일부를 사용하지 않고(즉 L개 입력중
Figure 112009011994782-pat00038
개만을 사용),
Figure 112009011994782-pat00039
인경우 입력 모두를 사용하되, L을 초과하는 남는 채널의 비사용 전력은 재배치되어야 한다.
송신 제어기(760)은 제2 직렬/병렬 변환기(730)와 선형 변환 블록(740)에 고정적 데이터 전송률(fixed rate) 또는 가변적인 데이터 전송률(variable rate)을 제공할지 결정하고, 채널 수 L을 알려준다. 또한, 송신 제어기(760)는 수신기로부터 수신한 피드백 정보 f(H)로부터
Figure 112009011994782-pat00040
, Φ, 및 V의 최적값을 결정하여 전환기(751) 및 선형 프리코더(750)에 입력한다.
선형 프리코더(750)는 Φ=[φ1 φ2 ... φL]를 t와 선형 결합하여, 전송처리부(752)로 입력한다.
선형 변환 블록은 다양한 방법에 의해 구현될 수 있다. 직접적인 구현 방법으로서, 개별적인 성상도를 가진 L 개의 병렬 2K×L차원의 QAM 변조기를 고려할 수 있다. 다른 변형(variant)형태는 도 6에서 보여진다.
도 6은 본 발명의 일 예에 따른 선형 변환 블록을 나타내는 블록도이다.
도 6을 참조하면, 선형 변환 블록(740)은 최적화기(741, optimizer) 및 변환기(transformer, 742)를 포함한다.
최적화기(741)은 L개의 위상변환값
Figure 112009011994782-pat00041
를 이용하여 s를 대각 회전(diagonal rotation)시키고, B(1) 2opt를 변환기(742)로 입력한다. B(1) 2opt에 관하여는 후술된다.
변환기(742)은 L개의 독립적 신호 블록 s를 L개의 의존적 신호 블록 t로 변 환한다. 그리고, 의존적 신호 블록 t에 속하는 심벌들 각각은 다른 방식으로 실린 동일한 정보들을 운반한다.
선형 변환 블록(740)은 일반적으로 입력 심벌들의 행렬과 벡터의 곱의형태를 제공한다. 이는 수학식 17과 같다.
t=B2opt s
여기서, B2opt 행렬은 유니터리 직교 행렬(unitary orthogonal matrix)이다. B2opt 행렬의 종류에 따라 효율이 달라질 수 있다. 한편, 대수적 회전(algebraic rotation)에 따른 행렬을 사용하는 경우, B2opt 행렬은 다음의 수학식 18과 같다.
Figure 112009011994782-pat00042
또 다른 형태로서, 상기 수학식 17의 B2opt는 수학식 19와 같이 두 행렬의 곱으로 구성될 수 있다.
t=B(1) 2optB(2) 2opt s
여기서, B(2) 2opt는 대각 회전 행렬(diagonal rotation matrix)로서, B(2) 2opt=diag[
Figure 112009011994782-pat00043
L]이다. 또한, B(2) 2opt는 대수적 회전 B(2) 2opt=diag[1, βL,...,βL-1 L], βL=
Figure 112009011994782-pat00044
이다. 여기서, φL은 다음의 값들을 가질 수 있다.
Figure 112009011994782-pat00045
한편, 행렬 B(1) 2opt는 유니터리 직교 행렬이고, 왈시 행렬(Walsh matrix)나 푸리에 행렬(Fourier matrix)일 수 있다.
B(1) 2opt가 왈시 행렬인 경우는 수학식 21과 같다.
Figure 112009011994782-pat00046
여기서, p,q=1,...,L이고, L=2k이다. 또한, p와 q는 p와 q의 바이너리 표현(binary representation)에 따른 i번째 숫자(digit)이다.
B(1) 2opt가 푸리에 행렬인 경우는 수학식 22와 같다.
Figure 112009011994782-pat00047
여기서, k,m=1,...,L이다.
선형 변환 블록의 파라미터 계산에 있어서, 채널 개수 L에 관한 정보만이 사용된다. 따라서, 선형 변환 블록에서 사용되는 행렬들은 미리 계산이 가능하며, 이는 파라미터 계산이나 프리코딩 알고리즘을 단순화할 수 있다.
고정된 데이터 전송률에 있어서,
Figure 112009011994782-pat00048
이다. 이 경우, 전환기(commutator)는 수학식 23과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112009011994782-pat00049
여기서,
Figure 112009011994782-pat00050
일 때,
Figure 112009011994782-pat00051
이고,
Figure 112009011994782-pat00052
일 때,
Figure 112009011994782-pat00053
이다. OAB는 A×B 영행렬이다.
Figure 112009011994782-pat00054
은 최적 알고리즘에 따라 다를 수 있다. 2K 개점의 동일한 QAM 성상도를 가지는 L 심벌의 선형 변환 블록은 L 개의 심벌을 생성한다. 그리고, L개 심벌 각각은 고유한 2K×L QAM 성상도를 가진다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 QAM 변조에 의한 성상도를 나타내는 그래프이다.
도 7을 참조하면, 초기 4 QAM 변조에 있어서, 수학식 17과 수학식 18의 변환에 의해 생성되는 L=4에 대한 성상도를 관찰할 수 있다.
도 8을 참조하면, 초기 4 QAM 변조에 있어서, 수학식 19와 수학식 22의 변환에 의해 생성되는 L=4에 대한 성상도를 관찰할 수 있다.
이하에서 비부호화된 시스템(non-coded system) 및 부호화된 시스템에 따른 시뮬레이션 결과에 대하여 설명된다. 각 시스템에 있어서, 다시 가변적인 데이터 전송률과 고정적인 데이터 전송률에 따른 시뮬레이션 결과를 나누어 설명하도록 한다. 각 도면에서는 본 발명에 따른 프리코딩 기법과 다른 프리코딩 기법에 따른 효과를 비교한다.
1. 비부호화된 시스템에 있어서, 가변적인 데이터 전송률에 따른 시뮬레이션 결과
각 그래프에 표시되는 'NO prec'는 프리코딩없는 BLAST 시스템을 의미하고, 'MC.prec'는 최대 용량 기준(maximum capacity criterion)에 기초한 공지된 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템을 의미한다. 또한, 'MC+Rot.prec'는 본 발명의 프리코딩 기법에 따른 시스템으로서, 최대 용량 기준 및 수학식 17 및 수학식 18의 대수적 회전 변환(algebraic rotation transform)에 기초한 것이다. 'MC+FdR.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 최대 용량 기준과 수학식 19 및 수학식 22의 대각 회전 행렬을 가진 푸리에 변환에 기초한 것이다.
도 9는 일반적인 채널 수와 SNR간의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 9를 참조하면, 8×8 MIMO 채널을 위한 최대 용량 프리코딩 알고리즘(maximum capacity precoding algorithm)에 대한 사용되는 채널
Figure 112009011994782-pat00055
의 수와 SNR간의 관계를 나타낸다. 좌측의 그래프는 비-상관(non-correlated) MIMO 채널인 경우이고, 우측의 그래프는 상관(correlated) MIMO 채널인 경우이다. 수학식 14의 최대 용량 기준(maximum capacity criterion)에 의하여 최적인 프리코딩 공지된 프리코딩 알고리즘은 가변적인 데이터 전송률에 따른 시뮬레이션 알고리즘에 기초한다.
첫째로, 공간적 비상관 페이딩(spatial non-correlated fading) 환경에 있어서의 시뮬레이션 결과를 설명한다.
도 10은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER(Bit Error Rate)와 SNR(Signal to Noise Ratio)의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 10을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 이는 프리코딩이 없는 알고리즘(NO prec'에 비하여 약 6~7dB정도의 전력 이득을 가진다.
도 11은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래 프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 11을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+Rot.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 이는 프리코딩이 없는 알고리즘(NO prec'에 비하여 약 5~6dB정도의 전력 이득을 가진다.
도 12는 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 12를 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 이는 프리코딩이 없는 알고리즘(NO prec'에 비하여 약 4~5dB정도의 전력 이득을 가진다.
둘째로, 공간적 상관 페이딩(spatial correlated fading) 환경에 있어서의 시뮬레이션 결과를 설명한다. 여기서, SCM-도시형 마이크로(urban micro) 모델(단일 경로, single path)가 사용되었다.
도 13은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 13을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 진동하는 형태의 곡선을 가진 프리코딩은 가 변적인 데이터 전송률에 의해 설명될 수 있다.
도 14는 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 14를 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+Rot.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
도 15는 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 15를 참조하면, 오류율이 0.02보다 작은 경우에, 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
2. 비부호화된 시스템에 있어서, 고정적인 데이터 전송률에 따른 시뮬레이션 결과
채널의 수가 미리
Figure 112009011994782-pat00056
로 주어지는 수학식 11에 따른 균일한 전력 할당과, 고정적인 데이터 전송률을 가진 공지된 프리코딩 알고리즘과, 수학식 23에 따른 전환기를 가진 최대 용량 알고리즘은, 고정적인 데이터 전송률을 가진 알고리즘의 기초가 된다. 이하에서 설명되는 그래프에 표기된 'NO prec'는 프리코딩없는 BLAST 시스템을 의미한다. 'switch,ant'는 M개의 송신안테나 중 선택된 L개 의 송신안테나를 이용한 BLAST 시스템으로서, MMSE 기준이 사용된 시스템을 의미한다. 'Unif.prec'는 균일한 전력 할당 및 고정된 수의 채널을 가진 공지된 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템을 의미한다. 'Unif.+Rot.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 수학식 17 및 수학식 18의 대수적 회전 변환 및 수학식 11의 균일한 전력 할당의 알고리즘에 기초한 것이다. 'Unif.+FdR.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 수학식 19의 대각 회전 행렬을 가진 푸리에 변환 및 수학식 11의 균일한 전력 할당을 가진 알고리즘에 기초한 것이다. 'MC+FdR.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 수학식 19의 대각 회전 행렬을 가진 푸리에 변환 및 고정된 수의 채널을 가진 최대 용량의 알고리즘에 기초한 것이다.
첫째로, 비상관 페이딩 환경에서의 시뮬레이션 결과에 관하여 설명된다.
도 16은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 고정적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 16을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'Unif.+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
도 17은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 고정적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 17을 참조하면, L=8 또는 6이고, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'Unif.+Rot.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 그리고, L=4인 경우에는 'Unif.+FdR.prec'과 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
도 18은 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 고정적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 18을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 이는 프리코딩없는 알고리즘인 'NO prec'에 비해 약 4~5dB의 전력이득이 있다.
둘째로, 상관 페이딩 환경에서의 시뮬레이션 결과에 관하여 설명된다. 여기서, 단일 경로를 가진 도시형 마이크로 모델(SCM)을 기준으로 설명된다. 채널의 수 L=4이다.
도 19는 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 19를 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'Unif.+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
도 20은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 20을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+Rot.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 그러나, 일반적으로 MMSE에 비하여 검출기의 전체적인 성능이 떨어진다.
도 21은 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 21을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 프리코딩없는 알고리즘에 비하여 본 발명에 따른 프리코딩 기법은 모두 10dB 이상의 이득을 제공하며, 나아가, 균일한 전력 할당을 가진 공지된 프리코딩 알고리즘에 비하여 더 많은 이득을 제공한다.
3. 부호화된 시스템(coded system)에 있어서, 가변적인 데이터 전송률에 따른 시뮬레이션 결과
이하에서의 시뮬레이션 결과는 수학식 14의 최대 용량 기준(maximum capacity criterion)에 의하여 최적인 프리코딩 공지된 프리코딩 알고리즘은 가변적인 데이터 전송률에 따른 시뮬레이션 알고리즘에 기초한다.
각 그래프에 표시되는 'NO prec'는 프리코딩없는 BLAST 시스템을 의미하고, 'MC.prec'는 최대 용량 기준(maximum capacity criterion)에 기초한 공지된 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템을 의미한다. 또한, 'MC+Rot.prec'는 본 발명의 프리코 딩 기법에 따른 시스템으로서, 최대 용량 기준 및 수학식 17 및 수학식 18의 대수적 회전 변환(algebraic rotation transform)에 기초한 것이다. 'MC+FdR.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 최대 용량 기준과 수학식 19 및 수학식 22의 대각 회전 행렬을 가진 푸리에 변환에 기초한 것이다.
첫째로, 공간적 비상관 페이딩(non-correlated fading) 환경에 있어서의 시뮬레이션 결과를 설명한다.
도 22는 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER(Bit Error Rate)와 SNR(Signal to Noise Ratio)의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다. 터보코드(turbocode)는 비율이 1/2, 2/3, 3/4, 5/6인 경우를 모두 포함한다.
도 22를 참조하면, 터보코드율 1/2인 경우에 대하여, 모든 프리코딩 알고리즘이 동일한 성능을 보인다. 더 높은 코드율에 대하여, 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있으며, 약 4~5dB정도의 전력 이득을 가진다.
둘째로, 공간적 상관 페이딩(correlated fading) 환경에 있어서의 시뮬레이션 결과를 설명한다. 여기서, SCM-도시형 마이크로(urban micro) 모델(단일 경로, single path)가 사용되었다.
도 23은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한 다. 터보코드율은 1/2, 2/3인 경우가 표시되었다.
도 23을 참조하면, 터보코드율 1/2인 경우에 대해, 모든 프리코딩 알고리즘은 거의 동일한 성능을 나타낸다. 'MC+FdR.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 진동하는 형태의 곡선을 가진 프리코딩은 가변적인 데이터 전송률에 의해 설명될 수 있다.
도 24는 반최적(quasioptimal) 소프트(soft) 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 24를 참조하면, 코드율이 1/2 및 2/3인 경우, 'MC+Rot.prec'이 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
4. 부호화된 시스템에 있어서, 고정적인 데이터 전송률에 따른 시뮬레이션 결과
채널의 수가 미리
Figure 112009011994782-pat00057
로 주어지는 수학식 11에 따른 균일한 전력 할당과, 고정적인 데이터 전송률을 가진 공지된 프리코딩 알고리즘과, 수학식 23에 따른 전환기를 가진 최대 용량 알고리즘은, 고정적인 데이터 전송률을 가진 알고리즘의 기초가 된다. 이하에서 설명되는 그래프에 표기된 'NO prec'는 프리코딩없는 BLAST 시스템을 의미한다. 'switch,ant'는 M개의 송신안테나 중 선택된 L개의 송신안테나를 이용한 BLAST 시스템으로서, MMSE 기준이 사용된 시스템을 의미한 다. 'Unif.prec'는 균일한 전력 할당 및 고정된 수의 채널을 가진 공지된 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템을 의미한다. 'Unif.+Rot.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 수학식 17 및 수학식 18의 대수적 회전 변환 및 수학식 11의 균일한 전력 할당의 알고리즘에 기초한 것이다. 'Unif.+FdR.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 수학식 19 및 수학식 22의 대각 회전 행렬을 가진 푸리에 변환 및 수학식 11의 균일한 전력 할당을 가진 알고리즘에 기초한 것이다. 'MC+FdR.prec'는 본 발명의 프리코딩 알고리즘에 따른 시스템으로서, 수학식 19 및 수학식 22의 대각 회전 행렬을 가진 푸리에 변환 및 고정된 수의 채널을 가진 최대 용량의 알고리즘에 기초한 것이다.
첫째로, 비상관 페이딩 환경에서의 시뮬레이션 결과에 관하여 설명된다.
도 25는 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 고정적인 데이터 전송률을 기준으로 한다. 다양한 채널 수 L=8 또는 6 또는 4가 사용되고, 터보디코더의 코드율은 1/2이다.
도 25를 참조하면, 코드율이 1/2인 경우의 수신방법에 있어서, 모든 프리코딩 알고리즘이 거의 동일한 성능을 가진다.
도 26은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 고정적인 데이터 전송률을 기준으로 한다. 채널 수 L=4가 사용되고, 터보디코더의 코드율은 1/2이다.
도 26을 참조하면, 코드율이 1/2인 경우에, 모든 프리코딩 알고리즘이 거의 동일한 성능을 가진다.
둘째로, 상관 페이딩 환경에서의 시뮬레이션 결과에 관하여 설명된다. 여기서, 단일 경로를 가진 도시형 마이크로 모델(SCM)을 기준으로 설명된다. 채널의 수 L=4이다.
도 27은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다.
도 27을 참조하면, 오류율이 0.1보다 작은 경우에, 본 발명에 따른 프리코딩 알고리즘은 공지된 프리코딩 알고리즘에 비하여 최대 3dB까지 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
도 28은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서, 8×8 MIMO 채널이 사용되고, 가변적인 데이터 전송률을 기준으로 한다. 터보코드의 코드율은 1/2이다.
도 28을 참조하면, 'Unif.+Rot.prec'과 'MC+FdR.prec'가 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 이들은 공지된 프리코딩 알고리즘에 비해 최대 7dB까지 좋은 성능을 나타낸다.
도 29는 준최적(quasioptimal) 소프트(soft) 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다. L=4이고, SCM환경이다.
도 29를 참조하면, 'Unif.+Rot.prec'과 'MC+FdR.prec'가 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 이들은 공지된 프리코딩 알고리즘에 비해 최대 12dB까지 좋은 성능을 나타낸다. 또한, 이들은 안테나 선택 알고리즘에 비해 약 5dB만큼 높은 전력 이득을 가진다.
상기의 시뮬레이션 결과에서 알 수 있듯이, 본 발명의 프리코딩 기법에 의한 데이터 전송방법을 이용하는 경우, 고효율의 성능이 얻어질 수 있다. 또한, 본 발명의 효과는 비선형(non-linear) 변조 알고리즘과 결합되었을 때 극대화될 수 있다.
상술한 모든 기능은 상기 기능을 수행하도록 코딩된 소프트웨어나 프로그램 코드 등에 따른 마이크로프로세서, 제어기, 마이크로제어기, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등과 같은 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 상기 코드의 설계, 개발 및 구현은 본 발명의 설명에 기초하여 당업자에게 자명하다고 할 것이다.
이상 본 발명에 대하여 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 상술한 실시예에 한정되지 않고, 본 발명은 이하의 특허청구범위의 범위 내의 모든 실시예들을 포함한다고 할 것이다.
도 1은 송신기와 수신기의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 송신기와 수신기의 다른 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 송신기와 수신기의 또 다른 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 가우시안 잡음 동등 부채널(Gaussian noise equivalent subchannel) 모델의 일 예를 나타내는 설명도이다.
도 5는 본 발명의 일 예에 따른 송신기를 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 예에 따른 선형 변환 블록을 나타내는 블록도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 QAM 변조에 의한 성상도를 나타내는 그래프이다.
도 9는 일반적인 채널 수와 SNR간의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 10은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER(Bit Error Rate)와 SNR(Signal to Noise Ratio)의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 11은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 12는 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 13은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 14는 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래 프이다.
도 15는 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 16은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 17은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 18은 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 19는 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 20은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 21은 ML 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 22는 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER(Bit Error Rate)와 SNR(Signal to Noise Ratio)의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 23은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 24는 반최적(quasioptimal) 소프트(soft) 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 25는 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 26은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 27은 MMSE 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 28은 V-BLAST 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 29는 반최적(quasioptimal) 소프트(soft) 검출기를 이용하는 경우 BER과 SNR의 관계를 나타내는 그래프이다.

Claims (18)

  1. 복수의 송신안테나를 이용한 데이터 전송장치에 있어서,
    직렬의 정보비트열을 복수의 병렬비트열로 변환하는 제1 직렬/병렬 변환기;
    상기 복수의 병렬비트열을 변조하여 직렬의 변조심벌을 생성하는 변조기;
    상기 직렬의 변조심벌을 병렬의 변조심벌로 변환하여, 서로에 대한 정보를 담지 않은 L개의 독립적인 심벌(independent symbol)로 구성되는 블록 s를 생성하는 제2 직렬/병렬 변환기;
    상기 블록 s를 서로에 대한 정보를 담은 L개의 의존적인 심벌(dependent symbol)로 구성되는 블록 t로 변환하는 선형 변환 블록(linear transformation block);
    상기 블록 t를 L'개의 심벌로 전환하여 프리코딩을 수행하는 선형 프리코더; 및
    상기 복수의 송신안테나의 채널상태를 나타내는 피드백 정보로부터 상기 프리코딩 수행을 위한 최적 프리코딩 행렬 Bopt과 상기 L'값을 결정하고, 상기 선형 프리코더에 상기 최적 프리코딩 행렬 Bopt를 입력하는 송신 제어기를 포함하되,
    상기 송신 제어기는, 상기 L이 상기 L’과 동일한 경우에 상기 프리코딩된 L'개의 심벌의 데이터 전송률을 가변적으로 설정하고, 상기 L이 상기 L’과 상이한 경우에 상기 프리코딩된 L'개의 심벌의 데이터 전송률을 고정적으로 설정하고,
    상기 선형 프리코더는, 상기 L이 상기 L’보다 큰 경우에 상기 L’개의 채널에 균일한 전력이 할당되도록 설정하고, 상기 L이 상기 L’보다 작은 경우에 상기 L’개의 채널 중에서 상기 L개를 초과하는 채널에 대한 전력은 0이 되게 하고 상기 L개를 초과하는 채널에 대한 전력을 상기 L개의 채널에 재할당하여 상기 L개의 채널에 균일한 전력이 할당되도록 설정하고,
    상기 최적 프리코딩 행렬 Bopt는 아래 수학식
    Figure 112014100799847-pat00091
    과 같고,
    여기서, 상기
    Figure 112014100799847-pat00092
    는 M×L 행렬로서, 유니터리 행렬 V의 처음 L 개의 열(column)로 구성되고,
    상기 행렬 V는 행렬 H'H=VΛV'로 구할 수 있고,
    여기서, 상기 행렬 H는 채널 행렬이고,
    ()’ 은 허미시안 연산(Hermitian operation)을 의미하고,
    상기 Λ는 대각행렬이며, 대각행렬 Λ의 모든 고유값(eigen-value)은 음수가 아니고(non-negative) 큰 수에서 작은 수 순서(descending order)로 위치하고,
    상기 Φ는 L×L의 대각행렬(diagonal matrix)로 상기 Φ의 대각선 요소는 대응되는 채널에 할당된 전력값인 것을 특징으로 하는 데이터 전송장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 블록 s와 상기 블록 t간에는 다음의 수학적 관계 t=B2opt s가 성립하고, B2opt 행렬은 유니터리 직교 행렬(unitary orthogonal matrix)인, 데이터 전송장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 B2opt 행렬은 B(1) 2optB(2) 2opt이고, 행렬 B(1) 2opt는 유니터리 직교 행렬이고, 행렬 B(2) 2opt는 대각 회전 행렬(diagonal rotation matrix)인, 데이터 전송장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 선형 변환 블록은 상기 블록 s를 위상회전(phase rotation)한 후 상기 블록 t로 변환하는, 데이터 전송장치.
  5. 복수의 송신안테나 시스템에서 프리코딩을 이용한 데이터 전송방법에 있어서,
    직렬의 2k-QAM(Qadrature Amplitude Modulation) 변조심벌을 생성하는 단계, 여기서, k>0인 정수;
    상기 변조심벌을 병렬로 변환하여 L개의 심벌로 구성되는 블록 s를 생성하는 단계;
    상기 블록 s를 L'개의 심벌로 구성되는 블록 t'을 생성하는 단계;
    상기 블록 t'을 구성하는 L'개의 심벌에 대해 프리코딩을 수행하는 단계; 및
    상기 복수의 송신안테나의 채널상태를 나타내는 피드백 정보로부터 상기 프리코딩 수행을 위한 최적 프리코딩 행렬 Bopt과 상기 L'값을 결정하고, 상기 선형 프리코더에 송신 제어기가 상기 최적 프리코딩 행렬 Bopt를 입력하는 단계를 포함하되,
    상기 송신 제어기는, 상기 L이 상기 L’과 동일한 경우에 상기 프리코딩된 L’개의 심벌의 데이터 전송률을 가변적으로 설정하고, 상기 L이 상기 L’과 상이한 경우에 상기 프리코딩된 L’개의 심벌의 데이터 전송률을 고정적으로 설정하고,
    상기 선형 프리코더는, 상기 L이 상기 L’보다 큰 경우에 상기 L’개의 채널에 균일한 전력이 할당되도록 설정하고, 상기 L이 상기 L’보다 작은 경우에 상기 L’개의 채널 중에서 상기 L개를 초과하는 채널에 대한 전력은 0이 되게 하고 상기 L개를 초과하는 채널에 대한 전력을 상기 L개의 채널에 재할당하여 상기 L개의 채널에 균일한 전력이 할당되도록 설정하고,
    상기 최적 프리코딩 행렬 Bopt는 아래 수학식
    Figure 112014100799847-pat00093
    과 같고,
    여기서, 상기
    Figure 112014100799847-pat00094
    는 M×L 행렬로서, 유니터리 행렬 V의 처음 L 개의 열(column)로 구성되고,
    상기 행렬 V는 행렬 H'H=VΛV'로 구할 수 있고,
    여기서, 상기 행렬 H는 채널 행렬이고,
    ()’ 은 허미시안 연산(Hermitian operation)을 의미하고,
    상기 Λ는 대각행렬이며, 대각행렬 Λ의 모든 고유값(eigen-value)은 음수가 아니고(non-negative) 큰 수에서 작은 수 순서(descending order)로 위치하고,
    상기 Φ는 L×L의 대각행렬(diagonal matrix)로 상기 Φ의 대각선 요소는 대응되는 채널에 할당된 전력값인 것을 특징으로 하는 데이터 전송방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
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  18. 삭제
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