KR101521887B1

KR101521887B1 - 다중안테나 시스템에서 로그우도비를 생성하는 장치 및방법

Info

Publication number: KR101521887B1
Application number: KR1020080068085A
Authority: KR
Inventors: 정영석; 송봉기; 옥광만; 임채만
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2008-07-14
Filing date: 2008-07-14
Publication date: 2015-05-20
Also published as: KR20100007446A

Abstract

본 발명은 공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 로그우도비를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 공간 다이버시티에 따른 변형된 유클리드디언 거리(Euclidean Distance)계산에 필요한 파라미터들을 처리하는 전처리부와, 상기 변형된 유클리드디언 거리를 계산하는 계산부와, 상기 변형된 유클리디언 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 LLR 생성부를 포함하여, 복호시 성능 열화를 방지할 수 있다. 또한 기존 공간 다중화 방식의 다중안테나 시스템과 하드웨어적으로 공유가 복잡하지 않다.

다중안테나, 공간 다이버시티, 최대우도, 로그우도비, 직교 주파수 공간 블록 부호.

Description

다중안테나 시스템에서 로그우도비를 생성하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING LOG LIKELIHOOD RATION IN MULTIPLE ANTENNA COMMUNICATION SYSTEM}

본 발명은 다중안테나 시스템에 관한 것으로, 특히, 공간 다이버시티 방식의 다중안테나 시스템에서 채널 복호를 위한 로그우도비(Log Likelihood Ratio: 이하 "LLR"라 칭함) 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 직교 시공간 블록 부호(Orthogonal Space-Time Block Codes: 이하 "OSTBC"라 칭함)는 흔히 Alamouti 시공간 블록 부호(Alamouti space-time block codes: Alamouti STBC)로 불리며, 다중안테나 시스템에서 시공간 부호에 이용된다.

이와 같은 Alamouti STBC는 페이딩 채널에서 공간 다이버시티 이득으로 인해, 기존의 단일 송신안테나 시스템에 비하여, 시스템 용량 및 셀 커버리지 확대 등의 이득을 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 부호화된 심볼 구간 동안 채널이 일정할 경우, 간단한 선형연산(linear operation)만으로 최대우도 검출 (Maximum Likelihood detection)이 가능하여, 상기 Alamouti STBC 기법이 모바일 와이맥스(Mobile WiMAX), LTE(Long Term Evolution) 등 다양한 시스템에 적용되고 있다.

한편, 상기 Alamouti STBC는 그 명칭에서도 알 수 있듯이, 시간 및 공간 차원(dimension)으로 부호화가 이루어지는 기술로, <표 1>의 channel use는 데이터가 전송되는 시간차원의 심볼 구간을 의미한다.

	Tx1	Tx2
First channel use
Second channel user

반면 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)/OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기반의 시스템은 주파수 차원으로 데이터 할당이 가능하며 시간차원이 아닌 주파수차원과 공간차원을 이용할 수 있으며, 이 경우 흔히 직교 주파수 공간 블록 부호(Orthogonal Space Frequency Block Codes: 이하 "OSFBC"라 칭함)로 명명된다. 주파수차원과 공간차원을 이용한 OSFBC는 상기 <표 1>에서 channel use는 주파수차원의 부반송파(subcarrier)를 의미한다. 또한 LTE 시스템에서 이용되는 OSFBC 기법은 <표 2>와 같으며 이는 상기 <표 1>과 등가 형태의 OSFBC이다.

	Tx1	Tx2
First channel use
Second channel user

다중안테나 시스템에서 2개의 송신안테나를 장착한 송신기에서 송신 심볼 벡터 x = [x₁ x₂]^T를 상기 <표 2>과 같이 OSFBC 부호화하여 전송했을 때, 수신기의 수신 신호 벡터 y는 하기 <수학식 1>과 같이 표현된다.

여기서, h_i _,j,f는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 f번째 부반송파에서의 채널이득이며, 송신 심볼 x_i가 가질 수 있는 신호 성상점(Constellation)을 C로 나타낸다. n_i _,f는 i번째 수신 안테나로부터 f번째 부반송파에서의 부가성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise: 이하 "AWGN"라 칭함)으로

의 전력을 갖는다. 실제 통신시스템에서는 수신 안테나의 부가성 백색 가우시안 잡음에는 흔히 간섭의 영향까지 포함해서 고려되며, 이 때 수신 안테나 각각에 대한 부가성 백색 가우시안 잡음에 전력이 다를 수 있는데 이하 설명에서 수신 안테나별 부가성 백색 가우시안 잡음의 전력이 같도록 수신 신호에 척도 인자(scaling factor)가 곱해졌다고 가정한다.

Alamouti가 처음 OSTBC를 제안한 논문("A simple transmit diversity technique for wireless communications", IEEE Journal on select areas in communications, vol. 16, no.8, pp. 1451-1458, Oct. 1998)에서와 같이 채널 부호화가 이루어진 구간 동안 채널이득이 일정할 경우, 즉 상기 <수학식 1>에서는 H_f와 H_f ₊₁이 동일할 경우, 상기 <수학식 1>은 상기 <수학식 2>와 같이 r번째 수신 안테나에서의 수신 등가 채널 형태로 표현할 수 있다.

그러면 등가 채널 H_e(r)의 직교성을 이용해 하기 <수학식 3>과 같이 간단한 선형연산만으로 송신 심볼을 분리할 수 있다.

여기서 H_e ^H(r)는 H_e(r)의 복소켤레 전치행열(complex conjugate transpose matrix)이다. 즉, 수신 안테나 결합(combining)을 고려하여 정리하면 각각의 송신 심볼은 하기 <수학식 4>와 같이 분리된다.

그러면 각각의 송신 심볼에 대해 독립적으로 채널 복호기를 위한 최적의 로그우도비(Log Likelihood Ratio:이하 "LLR"라 칭함)을 구할 수 있어 송신 안테나가 하나인 경우와 동일하며, Log-MAP 방식을 이용할 경우 LLR 값은 하기 <수학식 5>, 하기 <수학식 6>과 같이 표현된다.

여기서, h_c는 상기 <수학식 4>에서의 등가 채널 값으로

이다. b_j,i는 j번째 송신 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. 상기 <수학식 5>와 상기 <수학식 6>은, 많은 복소수 곱과 지수함수(exponential function) 및 실수 합이 포함되어, 매우 높은 구현 복잡도를 가지므로 일반적으로 Max-Log-MAP 방식을 이용해 하기 <수학식 7>와 <수학식 8>과 같은 근사식을 이용한다.

상기 <수학식 7>와 상기 <수학식 8>은 Log-MAP 방식에 비해 Max-Log-MAP방식이 구현 복잡도를 획기적으로 줄여 줌을 알 수 있다. 더불어 상기 <수학식 7>과 상기 <수학식 8>에서 최소 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 찾기 위해 신호 성상점 상의 모든 점들에서의 유클리디언 거리를 구하지 않아도 된다. 이는 일반적 으로 통신 시스템에서 이용되는 QPSK, 16QAM, 64QAM등의 신호 성상점의 경우 점들이 규칙적이기 때문에, h_c와 변조 차수(modulation order)만 알고 있으면, 슬라이싱(slicing)을 이용해 쉽게 최소 유클리디언 거리를 갖는 심볼을 알 수 있다. 따라서, 상기 <수학식 7>과 상기 <수학식 8>은 신호 성상점 상의 모든 점에 대해 유클리디언 거리를 구하는 것이 아니라, 두 심볼에 대해서만 유클리디언 거리를 구하면 된다.

종래기술에서, 상기 <수학식 4>와 같이 OSFBC 시스템에서 LLR 생성에 OSFBC의 등가채널의 직교성을 이용할 경우 두 송신 심볼을 독립적으로 분리한 뒤, 상기 <수학식 7>과 상기 <수학식 8>을 이용해 LLR을 생성해 구현 복잡도가 작지만, 등가 채널의 직교성이 확보되기 위해서는 OSFBC 부호화된 채널이 주파수 차원으로 일정해야 한다(OSTBC 시스템의 경우 시간 차원으로 일정해야 함). 그러나, 실제 무선통신 시스템에서는 OSFBC 부호화된 채널이 일정하지 않기 때문에, 상기 <수학식 4>를 기반으로 해서 LLR을 생성할 경우 안테나간 간섭(inter antenna interference)이 존재해 에러율이 많이 발생하게 된다. 한편 최적 수신 기법인 최대 우도 (Maximum likelihood) 기법을 기반으로 할 경우 최적 성능을 보이는 반면 구현 복잡도가 현저히 증가하는 문제가 있다.

본 발명의 목적은 공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 낮은 복잡도로 LLR을 생성하는 장치 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은 공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 저복잡도의 최대우도 기법으로 LLR을 생성하는 수신기 장치 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 공간 다이버시티와 공간 다중화가 동시에 지원되는 다중안테나 시스템에서 낮은 복잡도로 LLR을 생성하는 장치 및 방법을 제공함에 있다.

상기한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 로그우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)를 생성하기 위한 수신장치에 있어서, 공간 다이버시티에 따른 변형된 유클리드디언 거리(Euclidean Distance)계산에 필요한 파라미터들을 처리하는 전처리부와, 상기 변형된 유클리드디언 거리를 계산하는 계산부와, 상기 변형된 유클리디언 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 LLR 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, 공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 로그우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)를 생성하기 위한 수신방법에 있어서, 공간 다이버시티에 따른 변형된 유클리드디언 거 리(Euclidean Distance)계산에 필요한 파라미터들을 처리하는 과정과, 상기 변형된 유클리드디언 거리를 계산하는 과정과, 상기 변형된 유클리디언 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 LLR 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 바와 같이, 공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 채널이 일정하지 않은 고려하여 LLR를 생성함으로써 복호시 성능 열화를 방지할 수 있다. 또한 기존 공간 다중화 방식의 다중안테나 시스템과 하드웨어적으로 공유가 복잡하지 않다.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

이하, 본 발명은 다중안테나 시스템에서 로그우도비(Log Likelihood Ratio: 이하 "LLR"라 칭함) 생성 장치 및 방법에 대해 설명하기로 한다.

이하 본 발명에서는 3GPP LTE(Long Term Evolution)에 이용되는 직교 주파수 공간 블록 부호(Orthogonal Space Frequency Block Codes: 이하 "OSFBC"라 칭함)를 기준으로 설명하며, 2개의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나로 구성된 공간 다이버시티 방식의 다중안테나 시스템으로 가정하여 설명할 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 OSFBC 기반의 다중안테나 시스템에의 송ㆍ수신기를 도시하고 있다.

상기 도 1 (a)를 참조하면, 먼저 송신기는 CRC 삽입기(100), FEC 부호기(102), 전송률 매칭부(104), 변조기(106), OSFBC 부호기(108), IFFT(110)를 포함하여 구성된다.

상기 CRC 삽입기(100)는 사용자 정보비트에 오류를 검출하기 위해 CRC (Cyclic Redundancy Check)를 삽입하여 상기 FEC 부호기(102)로 출력한다. 상기 FEC 부호기(102)는 오류를 정정하기 위해 FEC(Forward Error Correction) 부호 기법을 이용하여 상기 CRC 삽입기(100)로부터의 데이터 비트를 부호화한다. 상기 FEC 부호기법으로 길쌈부호(convolutional codes) 혹은 터보 부호(turbo codes), LDPC 코드(Low-Density Parity-Check codes: LDPC codes)등이 사용되며, LTE의 경우 제어채널은 길쌈부호, 트래픽 채널은 터보부호가 사용된다. 상기 전송률 매칭부(104)는 채널 부호화된 비트는 일반적으로 각각의 사용자에게 할당된 변조 심볼의 수와 일치하지 않으므로, 상기 채널 부호화된 비트와 할당된 변조 심볼의 수를 일치시킨다. 상기 변조기(106)는 할당된 변조 심볼의 수에 일치되는 부호화 비트를 신호 성상점(Constellation)으로 맵핑한다, 여기서, 변조 방식으로 BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM이 사용될 수 있다. 상기 OSFBC 부호기(108)는 상기 <표 1> 또는 상기 <표 2>와 같은 방법으로 주파수차원과 공간차원을 이용하여 OSFBC 부호화한다. 상기 IFFT(110)는 상기 OSFBC로 부호화된 신호에 대해서, 주파수 영역의 신호를 시간영역으로 변환한 후, 무선공간으로 전파한다. 상기 LTE 표준에서는 상기 <표 2>와 같은 OSFBC 부호화 과정을 레이어 매핑(layer mapping)과 선처리(precoding)으로 세분화해 표현하고 있다.

상기 도 1 (b)를 참조하면, 상기 도 1 (a)의 송신기에 대응하는 수신기는 FFT(120), MIMO 복조기(122), 전송률 역매칭부(124), FEC 복호기(126), CRC 확인부(128)를 포함하여 구성된다.

상기 FFT(120)는 각 수신 안테나로부터 수신한 신호에 대해서 시간영역의 신호를 주파수영역의 신호로 변환한다. 상기 MIMO 복조기(122)는 채널추정 값과 수신 신호를 이용해 LLR 값을 생성하고, 상기 전송률 역매칭부(124)는 채널 부호화된 비트를 할당된 변조 심볼의 수와 일치시키기 위해 추가 비트는 제거하고, 제거된 비트는 추가하여 원래 부호화 비트 전송률로 역매칭시킨다. 상기 FEC 복호기(126)는 상기 전송률 역매칭부(124)로부터 결과를 복호하고, 복호된 정보비트는 상기 CRC 확인부(128)를 통해 오류를 검출 후 재전송 여부를 판별하고 오류가 없으면 상위 계층으로 전달한다.

상기 MIMO 복조기(122)에서, 일반적인 최대우도(Mximum Lkelihood) 기반 Max-Log-MAP 방식을 통해 LLR 생성할 경우, LLR 값은 하기 <수학식 9>와 같이 산출된다.

여기서, b_k _,i는 k번째 심볼의 i번째 정보비트를 의미하며, C_k _,i ⁺는 k번째 심볼의 i번째 비트가 '+1'인 심볼 벡터 (x₁,x₂)들의 집합을 나타내며, C_k _,i ^-는 k번째 심볼의 i번째 비트가 '-1'인 심볼 벡터 (x₁,x₂)들의 집합을 나타낸다. 상기 h_i _,j,f는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 f번째 부반송파에서의 채널이득이며, x_i는 i 번째 송신심볼이고, 상기

는 부가성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise: 이하 "AWGN"라 칭함)의 전력이다. d(y,x|H)는 채널 정보가 주어져 있을 경우 수신신호와 송신신호 사이의 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 나타낸다.상기 유클리디언 거리를 정리하면 하기 <수학식 10>과 같다.

상기 <수학식 10>에서

은 후보송신벡터 x에 관계없이 동일한 값이다. 따라서, 상기 <수학식 10>의 유클리디언 거리를 하기 <수학식 11>과 같이 변형하여도 상기 <수학식 9>의 LLR 값은 변화하지 않는다.

여기서, y_c _,1, y_c _,2, β, CSI_c1, CSI_c _,2는 각각 아래와 같다.

,

상기 <수학식 11>을 각 심볼 별로 정리하면 하기 <수학식 12>와 같다.

상기 <수학식 12>로부터, 송신 신호 x₁이 결정된 경우 최소 변형된 유클리디언 거리를 갖는 x₂는 수신신호가 y_c _,2 - βx₁ ^*이고 채널이득이 (CSI_c _,2)^1/2인 SISO(Single Input Single Output: 송수신 안테나가 하나인 경우) 채널에서 최적 x₂를 결정하는 것과 동일하게 된다. SISO 채널에서 채널 이득과 수신신호가 주어진 경우 사용된 변조 차수를 수신기가 알고 있기 때문에 간단한 슬라이싱 (slicing) 연산을 통해 최적 x₂를 선택할 수 있다. 따라서, 상기 <수학식 9>에서 전체 송신신호 벡터 (x₁,x₂)에 대해 최소 유클리디언 거리를 찾는 과정이 (x₁,Q(y_c,2 - βx₁ ^*))형 태의 송신신호벡터에 대한 최소 유클리디언 거리를 찾는 문제로 간단해진다. 여기서 Q()는 슬라이싱(slicing) 연산이다. 예를 들면, 64QAM의 경우 4096개의 송신신호벡터에 대해 최소 유클리디언 거리를 찾는 문제가 64개의 송신신호벡터에 대해 최소 유클리디언 거리를 찾는 문제로 간략해진다. 마찬가지로, 송신신호 x₂가 결정된 경우도 간략화된다. 또한 상기 <수학식 12>는 슬라이싱 연산을 수행하기 위한 입력 신호가 최종 변형된 유클리디언 거리(d_M(y,x)) 계산에 재사용될 수 있음을 보여준다. 따라서, 상기 <수학식 12>를 이용한 LLR 생성하는 MIMO 복조기(122)는 하기 도 2와 같다.

도 2는 상술한 도 1의 구성에서 MIMO 복조기(122)의 상세한 구성을 도시하고 있다.

상기 MIMO 복조기(122)는 전처리기(Preprocessor)(200), 제 1 심볼 제거기(210), 제 2 심볼후보 선택기(212), 제 1 상관기(216), 제 2 상관기(214), 신호 합성기(218), 제 1 LLR 생성기(220)를 포함하여, 제 1 심볼의 대응하는 비트의 LLR 값을 생성하고, 전처리기(200), 제 2 심볼 제거기(240), 제 1 심볼후보 선택기(242), 제 1 상관기(244), 제 2 상관기(246), 신호 합성기(248), 제 2 LLR 생성기(250)를 포함하여, 제 2 심볼에 대응하는 비트의 LLR 값을 생성한다.

구체적인 수신 동작을 살펴보면, 상기 전처리부(200)에서는 상기 <수학식 11>의 y_c _,1, y_c _,2, β_c, CSI_c1, CSI_c _,2 값을 생성하여, 상기 제 1 심볼 제거기(220)로 y_c _,2, β_c을 출력한다.

상기 제 1 심볼 제거기(210)는 상기 전처리부(200)로부터 y_c _,2, β_c를 제공받아, 하기 <수학식 11>과 같이 제 1 송신심볼(x₁)을 제 2 송신심볼(x₂)과 관련된 채널이득(β_c)으로 보상하여 제2 수신신호(y_c _,2)에서 제거하고, 결과 값(y_c _,2 - β_cx₁ ^*)을 상기 제 2 심볼후보 선택기(212)와 상기 제 1 상관기(216)로 출력한다.

상기 제 2 심볼후보 선택기(212)는 상기 전처리부(200)에서 전달받은 CSI₂값과 상기 제 1 심볼 제거기(220)의 출력 값(y_c _,2 - β_cx₁ ^*)을 이용하여, 상기 제 1 심볼 제거기(210)에서 제거되었던 제 1 송신심볼(x₁)에 대해 유클리디언 거리가 최소가 되게 하는, 제 2 송신심볼(x₂)을 슬라이싱(slicing) 연산을 통해 생성하고 상기 제 1 상관기(216)로 전달한다.

상기 제 1 상관기(216)는 상기 제 2 심볼후보 선택기(212)에서 결정된 후보 송신벡터(x₂)의 에너지(CSI_c _,2|x₂|²)에서, 상기 제 1 심볼 제거기(220)의 출력 값(y_c _,2 - βx₁ ^*)과 상기 제 2 심볼후보 선택기(212)에서 결정된 후보송신벡터(x₂)와의 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c _,2 - βx₁ ^*)x₂ ^*))를 뺀 값을 출력한다

.

상기 제 2 상관기(214)는 상기 제 1 송신 심볼벡터(x₁)의 에너지(CSI_c _,1|x₁|²)에서 상기 전처리부(200)의 출력 수신신호(y_c _,1)와 제 1 송신 심볼벡터(x₁)의 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c _,1 x₁ ^*))를 뺀 값을 출력한다

.

여기서, 상기 제 1 상관기(216)와 상기 제 2 상관기(214)는 정형화된 신호는 성상점 상의 특정 점과의 상관(Correlation)이기 때문에 논리연산과 덧셈으로 구현할 수 있다.

상기 제 1 신호합성기(218)는 상기 제 1 상관기(216)와 상기 제 2 상관기(214)의 출력 값을 합한 값을 출력한다. 이 결과 값은 상기 <수학식 10>의 유클리디언 거리에서 상기 <수학식 11>과 같이 변형된 유클리디언 거리 값이 된다.

상기 제 1 LLR 생성기(220)는 상기 제 1 신호합성기(218)로부터 제공받은 상기 변형된 유클리디언 거리를 이용하여, 제 1 송신심볼에 대응하는 특정 비트의 LLR 값을 생성한다.

마찬가지로, 제 2 송신심볼의 특정비트의 LLR 값을 계산하기 위해, 상기 제 2 심볼 제거기(240)는 상기 전처리부(200)로부터 y_c _,1, β_c를 제공받아, 하기 <수학식 11>과 같이 제 2 송신심볼(x₂)을 제 1 송신심볼(x₁)과 관련된 채널이득(β_c)으로 보상하고 제 1 수신신호(y_c _,1)에서 제거하고, 결과 값(y_c _,1 - β_cx₂ ^*)을 상기 제 1 심볼후보 선택기(242)와 상기 제 1 상관기(244)로 출력한다.

상기 제 1 심볼후보 선택기(242)는 상기 전처리부(200)에서 전달받은 CSI₁값과 상기 제 2 심볼 제거기(240)의 출력 값(y_c _,1 - β_cx₂ ^*)을 이용하여, 상기 제 2 심볼 제거기(240)에서 제거되었던 제 2 송신심볼(x₂)에 대해 유클리디언 거리가 최소가 되게 하는, 제 1 송신심볼(x₁)을 슬라이싱(slicing) 연산을 통해 생성해서 상기 제 1 상관기(244)로 전달한다.

상기 제 1 상관기(244)는 상기 제 1 심볼후보 선택기(242)에서 결정된 후보 송신벡터(x₁)의 에너지(CSI_c _,1|x1|²)에서, 상기 제 2 심볼 제거기(240)의 출력 값(y_c _,1 - βx₂ ^*)과 상기 제 1 심볼후보 선택기(242)에서 결정된 후보송신벡터(x₁)와의 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c _,1 - βx₂ ^*)x₁ ^*))를 뺀 값이 출력된다

.

상기 제 2 상관기(246)는 제 2 송신 심볼벡터(x₂)의 에너지(CSI_c _,2|x₂|²)에서 상기 전처리부(200)의 출력 수신신호(y_c _,2)와 제 2 송신 심볼벡터(x₂)의 상 관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c _,2x₂ ^*))를 뺀 값이 출력된다

.

여기서, 상기 제 1 상관기(244)와 상기 제 2 상관기(246)는 정형화된 신호는 성상점 상의 특정 점과의 상관(Correlation)이기 때문에 논리연산과 덧셈으로 구현할 수 있다.

상기 제 2 신호합성기(248)는 상기 제 1 상관기(244)와 상기 제 2 상관기(246)의 출력 값을 합한 값을 출력한다. 이 결과 값은 상기 <수학식 10>의 유클리디언 거리에서 상기 <수학식 11>과 같이 변형된 유클리디언 거리 값이 된다.

상기 제 2 LLR 생성기(250)는 상기 제 2 신호합성기(248)로부터 제공받은 상기 변형된 유클리디언 거리를 이용하여, 제 2 송신심볼에 대응하는 특정 비트의 LLR값을 생성한다.

상술한 바와 같이, 상기 도 2에서처럼 제 1 송신심볼에 대한 LLR 값과 제 2 송신심볼에 대한 LLR 값은 병렬로 계산될 수 있으며, 구현에 따라서, 제 1 송신심볼과 제 2 송신심볼에 대한 LLR 결과 값이 하나씩 순차적으로 출력될 수 있으며, 하기 도 3과 같이 상기 MIMO 복조기(122)를 구성할 수도 있다.

상기 도 3에서 수신기를 구성하는 전처리기(300), 심볼제거기(302), 심볼후보 선택기(304), 제 1 상관기(306), 제 2 상관기(308), 신호합성기(310), LLR 생성기(312)의 기능은 상기 도 2에서 설명된 기능과 유사함으로 상세한 설명은 상기 도 2를 참조한다.

한편, 대부분의 무선통신 표준에서 공간 다이버시티 기법과 병행해 공간 다중화(spatial multiplexing: 이하 "SM"라 칭함) 기법을 지원하도록 하고 있다. 상기 SM의 경우의 전처리부(200, 300)에서의 출력 값은 하기 <수학식 13>과 같다.

,

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다이버시티와 공간 다중화(SM)를 스위칭하여 지원하는 다중안테나 시스템에서 상기 MIMO 복조기(122)의 상세한 구성을 도시하고 있다.

상기 도 4를 참조하면, MIMO 복조기(122)는 상기 도 2의 MIMO 복조기(122)에 모드 제어기(402)가 추가되어, 상기 모드 제어기(402)는 공간 다이버시티를 지원할 경우 상기 <수학식 11>에서처럼 변형된 유클리디언 거리를 산출하기 위한 값들이 출력되도록 하고, 상기 공간 다중화를 지원할 경우 상기 <수학식 13>에처럼 변형된 유클리디언 거리를 산출하기 위한 값들이 출력되도록 제어한다.

상기 공간 다이버시티를 지원할 경우, 변형된 유클리디언 거리를 산출하여 LLR 값을 생성하는 동작은 <도 3>과 같다. 상세한 설명은 상기 <도 3>를 참조하기로 한다.

반면 상기 공간 다중화를 지원할 경우, 상기 전처리기(400)는 상기 <수학식 13>에서의 출력 값들을 출력하고, 상기 심볼제거기(404)는 상기 전처리기(400)로부터 y_c _,m,β_c, CSI_c _,m값을 제공받아, y_c _,m - β_m, _cx_k를 상기 심볼 후보선택기(406)로 출력한다. 참고로, 상기 공간 다이버시티를 지원할 경우, 심볼제거기(302)는 y_c _,m - β_m, _cx_k ^*를 상기 심볼 후보선택기(304)로 출력한다

또한, 제 m 심볼을 위한 제 1 상관기(408)와 제 k 심볼을 위한 제 2 상관기(410)에서의 출력은 각각

와 [

와 같다.

즉, 공간 다중화를 위한 ML기반 MIMO 복조기(122)와 공간 다이버시티를 위한 ML기반 MIMO 복조기(122)는 상기 전처리부(400)와 심볼 제거기(404)만 다르게 동작하고, 나머지 구성요소들, 즉 제 1 상관기(408), 제 2 상관기(410)는 동일한 동작을 수행한다. 따라서 공간 다중화와 공간 다이버시티에 대해 모두 ML 기반으로 심볼 별로 LLR을 생성할 경우 수신기 구조는 상기 도 4와 같다. 특히 상기 공간 다이버시티를 위해 상기 <수학식 11>에서와 같이 상기 전처리부(400)에서 수행하는 계 산은 상기 <수학식 4>의 Alamouti-Detection에서의 계산복잡도와 거의 유사하다(β_c,m 계산량만 추가됨). 따라서 OSFBC에 대해 ML기반 LLR 생성을 위해 추가되는 복잡도는 낮다.

구현에 따라서, 도 5와 같이 공간 다이버시티와 공간 다중화에 대해 모두 ML기반으로, LLR을 두 심볼에서 동시에 생성하는 MIMO 복조기(122)를 도시하고 있다.

한편, 도 6, 도 7, 도 8에서 상세한 전처리부(200, 300, 400)를 도시하고 있다.

상기 도 6을 참조하면, OSFBC의 경우의 전처리부(400) 동작을 보면, y_r _,f(600)와 h₁ _,r,f(604)의 컨주케이트(640)된 h₁ _,r,f ^*을 곱하고(616), 한편 y_r _,f+1(602)의 컨주게이트(615)된 y_r _,f+1 ^*와 h₂ _,r,f+ ₁(610)를 곱하여, y_r _,fh₁ _,r,f ^*과 y_r _,f+1 ^*h₂ _,r,f+1이 더해져(624) y_c _,r, ₁(628)를 생성한다.

y_r _,f(600)의 컨주케이트(612) y_r _,f ^*에 -1을 곱한(614) -y_r _,f ^*과 h₂ _,r,f(608)을 곱하고(618), 한편 y_r _,f+1(602)과 h₁ _,r,f+1(606)의 컨주게이트(642) h₁ _,r,f+1 ^*를 곱하여, -y_r _,f ^* h₂ _,r,f과 y_r _,f+1h₁ _,r,f+1 ^*이 더해져(626) y_c _,r,2(630)를 생성한다.

h₁ _,r,f(604)의 컨주게이트(640)와 h₂ _,r,f(608)를 곱한(632) 후, -1을 곱하진(634) 값(-h₁ _,r,f ^*h₂ _,r,f)과 h₁ _,r,f+1(606)의 컨주게이트(642)와 h₂ _,r,f+1(610)가 곱해진 값(h₁ _,r,f+1 ^*h₂ _,r,f+1) 값이 더해져(636) β_c,r(640)를 생성한다.

h₁ _,r,f(604)와 h₁ _,r,f(604)의 컨주게이트(640)를 곱하고(h₁ _,r,f h₁ _,r,f ^* =|h_1,r,f|²)(646), h₂ _,r,f+ ₁(610)와 h₂ _,r,f+1(610)의 컨주게이트(644) 곱한(h₂ _,r,f+1 h_2,r,f+1 ^*=|h_2,r,f+1|²)(646) 후, |h₁ _,r,f|²과|h₂ _,r,f|²를 더해져(648) CSI_c _,r,1(650)을 생성한다.

h₁ _,r,f+ ₁(606)와 h₁ _,r,f+1(606)의 컨주게이트(642)를 곱하고(h₁ _,r,f+1 h₁ _,r,f+1 ^* =|h_1,r,f+1|²)(658), h₂ _,r,f(608)와 h₂ _,r,f(608)의 컨주게이트(622) 곱한(h₂ _,r,f h_2,r,f ^*=|h_2,r,f|²)(656) 후, |h₁ _,r,f|²과|h₂ _,r,f|²를 더해져(660) CSI_c _,r, ₂(662)을 생성한다.

상기 도 7을 참조하면, SM의 경우의 전처리부(400) 동작을 보면, y_r(700)과 h₁ _,r(702)의 컨주게이트(722)을 곱하여(718) y_c _,r, ₁(706)를 생성한다. y_r(700)과 h_2,r(704)의 컨주게이트(728)을 곱하여(720) y_c _,r,2(708)를 생성한다.

h₁ _,r(702)과 h₁ _,r(702)의 컨주게이트(722)을 곱하여(724) CSI_c _,r, ₁(710)를 생성한다. h₂ _,r(704)과 h₂ _,r(704)의 컨주게이트(728)을 곱하여(726) CSI_c _,r,2(712)를 생성한다.

h₂ _,r(704)과 h₁ _,r(702)의 컨주게이트(722)을 곱하여(730) β_c,1,r(714)를 생성한다. β_c,1,r(714)의 컨주게이트(732)를 통해 β_c,2,r(716)를 생성한다.

상기 도 8을 참조하면, Alamouti OSTBC의 경우의 전처리부(400) 동작을 보면, y_r _,t(800)와 h₁ _,r,t(804)의 컨주케이트(836)된 h₁ _,r,t*을 곱하고(822), 한편 y_r,t+1(802)의 컨주게이트(829)된 y_r _,t+1 ^*와 h₂ _,r,t+ ₁를 곱하여(834), y_r _,th₁ _,r,t ^*과 y_r,t+1 ^*h_2,r,t+1이 더해져(824) y_c _,r, ₁(812)를 생성한다.

y_r _,t+1(802)의 컨주케이트(829) y_r _,t+1 ^*에 -1을 곱한(830) -y_r _,t+1 ^*과 h_1,r,t+1(806)을 곱하고(832), 한편 y_r _,t(800)과 h₂ _,r,t(808)의 컨주게이트(848) h₂ _,r,t ^*를 곱한(826) 후, y_r _,t+1 ^* h₁ _,r,t+1과 y_r _, _th₂ _,r,t ^*을 더해져(828) y_c _,r,2(814)를 생성한다.

h₁ _,r,t(804)의 컨주게이트(836)와 h₂ _,r,t(808)를 곱하고(838), 한편h_1,r,t+1(806) 의 컨주게이트(842)와 h₂ _,r,t+1(810)을 곱한(838) 후, -1을 곱하여(846) h_1,r,t ^*h_2,r,t값을 h₁ _,r,t+1 ^*h₂ _,r,t+1을 더해져(840) β_c,r(816)를 생성한다.

h₁ _,r,t(804)와 h₁ _,r,t(804)의 컨주게이트(836)를 곱하고(h₁ _,r,t h₁ _,r,t ^* =|h_1,r,t|²)(856), h₂ _,r,t+ ₁(810)와 h₂ _,r,t+1(810)의 컨주게이트(850) 곱한(h₂ _,r,t+1 h_2,r,t+1 ^*=|h_2,r,t+1|²)(852) 후, |h₁ _,r,t|²과|h₂ _,r,t|²를 더해져(852) CSI_c _,r,1(818)을 생성한다.

h₁ _,r,t+ ₁(806)와 h₁ _,r,t+1(806)의 컨주게이트(842)를 곱하고(h₁ _,r,t+1 h₁ _,r,t+1 ^* =|h_1,r,t+1|²)(862), h₂ _,r,t(808)와 h₂ _,r,t(808)의 컨주게이트(848) 곱한(h₂ _,r,t h_2,r,t ^*=|h_2,r,t|²)(858) 후, |h₁ _,r,t|²과|h₂ _,r,t|²를 더해져(860) CSI_c _,r, ₂(820)을 생성한다.

상기 <표 2>에서 LTE에서 이용되는 OSFBC를 기준으로 설명하였지만, <표 1>를 이용하여 시공간 블록 부호를 하게 되면 변형된 유클리디언 거리는 하기 <수학식 14>와 같다.

여기서, 슬라이싱(Slicing) 연산의 입력 신호(y_c,2 - β_c ^*x₁)과 (y_c _,1 - β_cx₂)를 도출하기 위해서는 수신신호의 보상 및 결합 신호 y_c _,1과 y_c _,2를 부가성 잡음을 제외하고 정리했을 경우, CSI_c _,1과 CSI_c _,2성분을 제외한 나머지 부분을 β를 이용해 제거해주도록 유도하였다. 하기 <수학식 14>와 <수학식 15>는 (y_c _,2 - β_c*x₁)과 (y_c _,1 - β_cx₂)의 유도 과정을 보여준다. 즉, 하기 <수학식 15>과 같은 방법으로 본 발명의 실시 예로 제시된 상기 <표 1>과 상기 <표 2>의 OSTBC와 OSFBC와 등가 OSTBC 및 OSFBC가 적용된 시스템에서도 본 발명의 방법을 적용하여, ML기반 LLR을 생성할 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 다중안테나 시스템에서 LLR을 생성하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.

상기 도 9를 참조하면, MIMO 복조기(112)는 900 단계에서 변형된 유클리디언 거리 계산에 필요한 y_c _,1, y_c _,2, β_c, CSI_c1, CSI_c _,2 값을 산출한다.

예를 들면, 공간 다이버시티의 경우 <수학식 11>에서처럼 변형된 유클리디언 거리를 산출하기 위한 값들이 산출되고, 공간 다중화를 지원할 경우 상기 <수학식 13>에처럼 변형된 유클리디언 거리를 산출하기 위한 값들을 산출한다. 여기서, 공간 다이버시티와 공간 다중화를 지원하는 경우(상기 도 4 혹은 상기 도 5)에서 모 드제어기(402, 550)에서 상기 공간 다이버시티 모드로 동작할지 아니면 공간 다중화 모드로 동작할지를 제어하게 된다.

이후, 상기 MIMO 복조기(112) 902 단계에서 y_c _,2, β_c를 이용하여, 공간 다이버시티의 경우에 하기 <수학식 11>과 같이 제 m 송신심볼(x_m)을 제 k 송신심볼(x_k)과 관련된 채널이득(β_c)으로 보상하여 m 번째 수신신호(y_c _,m)에서 제거하고, 결과 값(y_c _,m - β_cx_m ^*)을 출력한다. 반면, 공간 다중화의 경우에 y_c _,m - β_m,cx_k을 출력한다.

이후, 상기 MIMO 복조기(112) 904 단계에서 CSI_m값과 y_c _,m - β_cx_m ^*혹은 y_c,m - β_m, _cx_k을 이용하여, 제거되었던 제 k 송신심볼(x_k)에 대해 유클리디언 거리가 최소가 되게 하는, 제 m 송신심볼(x_m)을 슬라이싱(slicing) 연산을 통해 후보 송신벡터를 선택한다.

이후, 상기 MIMO 복조기(112)는 906 단계로 진행하여 선택된 후보 송신벡터(x_m)의 에너지(CSI_c _,m|x_m|²)에서 y_c _,m - βx_m ^*(또는 y_c _,m - β_m, _cx_k)과 선택된 후보송신벡터(x_m)과의 제 2 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c _,m - βx_m ^*)x_m ^*))를 뺀 값을 출력한다. 그리고, 제 k 송신 심볼벡터(x_k)의 에너지(CSI_c _,k|x_k|²)에서 y_c _,k와 제 k 송신 심볼벡터(x_k)의 제 1 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c _,k x_k ^*))를 뺀 값을 출력한다.

이후, 상기 MIMO 복조기(112)는 908 단계로 진행하여 제 1 상관 값과 상기 제 2 상관 값을 합한 값을 출력한다. 이 결과 값은 상기 <수학식 11>과 같이 변형된 유클리디언 거리 값이 된다.

이후, 상기 MIMO 복조기(112)는 910 단계로 진행하여 상기 변형된 유클리디언 거리를 이용하여, 제 k, m 송신심볼에 대응하는 특정 비트의 LLR 값을 생성한다.

이후, 상기 MIMO 복조기(112)는 LLR 생성 절차를 종료한다.

본 발명은 상기 <표 1>과 상기 <표 2> 뿐만 아니라 상기 <표 1>과 상기 <표 2>와 등가 형태인 OSTBC와 OSFBC 및 공간차원과 또 다른 독립된 차원을 이용한 기법 모두에 적용 가능하다.

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

도 1은 본 발명에 따른 OSFBC 기반의 다중안테나 시스템에의 송ㆍ수신기,

도 2는 공간 다이버시티 기반에서 LLR 생성하는 MIMO 복조기(122)의 상세한 장치도,

도 3은 공간 다이버시티 기반에서 LLR 생성하는 MIMO 복조기(122)의 상세한 다른 장치도,

도 4는 공간 다중화와 공간 다이버시티 기반에서 LLR 생성하는 MIMO 복조기(122)의 상세한 장치도,

도 5는 공간 다중화와 공간 다이버시티 기반에서 LLR 생성하는 MIMO 복조기(122)의 상세한 다른 장치도,

도 6은 공간 다이버시티 기반 MIMO 복조기에서 전처리부을 구현한 도면,

도 7은 공간 다중화 기반 MIMO 복조기에서 전처리부을 구현한 도면,

도 8은 공간 다이버시티 기반 MIMO 복조기에서 전처리부을 구현한 다른 도면 및,

도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 공간 다이버시티 기반 다중안테나 시스템에서 LLR 생성을 하기 위한 수신 동작 흐름도.

Claims

공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 로그우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)를 생성하기 위한 수신장치에 있어서,

공간 다이버시티에 따른 변형된 유클리드디언 거리(Euclidean Distance)계산에 필요한 파라미터들을 처리하는 전처리부와,

상기 변형된 유클리드디언 거리를 계산하는 계산부와,

상기 변형된 유클리디언 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 LLR 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신장치.
제 1항에 있어서,

상기 변형된 유클리드디언 거리(Euclidean Distance)는 하기 <수학식 16>인 것을 특징으로 하는 수신장치.

,

,

,

,

여기서, d_M(y,x)의 x_i는 i 번째 송신심볼이고, 상기 y_r,f는 f번째 부반송파에서 r 번째 수신안테나를 통한 수신신호이고, h_i,j,f는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 f번째 부반송파에서의 채널이득임.
제 1항에 있어서,

상기 변형된 유클리드디언 거리를 계산하는 계산부는,

상기 전처리부로부터 y_c,2, β_c를 제공받아, 제 1 송신심볼(x₁)을 제 2 송신심볼(x₂)과 관련된 채널이득(β_c)으로 보상하여 제2 수신신호(y_c,2)에서 제거하는 심볼 제거기와,

상기 심볼 제거기에서 제거되었던 제 1 송신심볼(x₁)에 대해 유클리디언 거리가 최소가 되게 하는, 제 2 송신심볼(x₂)을 슬라이싱(slicing) 연산을 통해 생성하는 심볼후보 선택기와,

상기 심볼후보 선택기에서 결정된 상기 제 2 송신심볼(x₂)의 에너지(CSI_c,2|x₂|²)에서, 상기 심볼 제거기의 출력 값(y_c,2 - βx₁ ^*)과 상기 심볼후보 선택기에서 결정된 상기 제 2 송신심볼(x₂)과의 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c,2 - βx₁ ^*)x₂ ^*))를 제거하는 제 1 상관기와,

상기 제 1 송신심볼(x₁)의 에너지(CSI_c,1|x₁|²)에서 상기 전처리부의 출력 수신신호(y_c,1)와 상기 제 1 송신심볼(x₁)의 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c,1 x₁ ^*))를 제거하는 제 2 상관기와,

상기 제 1 상관기와 상기 제 2 상관기의 출력 값을 합성하는 신호합성기를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신장치.
제 1항에 있어서,

상기 LLR은 하기 수학식 17로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신장치.

여기서, b_k _,i는 k번째 심볼의 i번째 정보비트를 의미하며, C_k _,i ⁺는 k번째 심볼의 i번째 비트가 '+1'인 심볼 벡터 (x₁,x₂)들의 집합을 나타내며, C_k _,i ^-는 k번째 심볼의 i번째 비트가 '-1'인 심볼 벡터 (x₁,x₂)들의 집합을 나타낸다. 상기 h_i _,j,f는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 f번째 부반송파에서의 채널이득이며, x_i는 i 번째 송신심볼이고, 상기
는 부가성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise: AWGN)의 전력이다. d(y,x|H)는 채널 정보가 주어져 있을 경우 수신신호와 송신신호 사이의 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 나타낸다. 상기 유클리디언 거리는 상기 계산부에서 계산된 변형된 유클리드디언 거리로 대체될 수 있음.
제 1항에 있어서,

상기 LLR 생성부는 log-MAP(maximum a posteriori) 알고리즘 또는 Max log-MAP 알고리즘을 이용하여 LLR을 계산하는 것을 특징으로 하는 수신장치.
제 1항에 있어서,

상기 LLR 생성부로부터의 LLR을 연판정 복호하여 비트열을 복원하는 복호기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수신장치.
제 1항에 있어서,

상기 변형된 유클리드디언 거리를 통해 SISO(Single Input Single Output) 채널에서 채널이득과 수신신호가 주어진 경우, 슬라이싱(slicing) 연산으로 최적 송신심볼을 결정하도록 하는 것을 특징으로 하는 수신장치.
공간 다이버시티 기반의 다중안테나 시스템에서 로그우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)를 생성하기 위한 수신방법에 있어서,

공간 다이버시티에 따른 변형된 유클리드디언 거리(Euclidean Distance)계산에 필요한 파라미터들을 처리하는 과정과,

상기 변형된 유클리드디언 거리를 계산하는 과정과,

상기 변형된 유클리디언 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 8항에 있어서,

상기 변형된 유클리드디언 거리(Euclidean Distance)는 하기 <수학식 18>인 것을 특징으로 하는 방법.

,

,

,

,

여기서, d_M(y,x)의 x_i는 i 번째 송신심볼이고, 상기 y_r,f는 f번째 부반송파에서 r 번째 수신안테나를 통한 수신신호이고, h_i,j,f는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 f번째 부반송파에서의 채널이득임.
제 8항에 있어서,

상기 변형된 유클리드디언 거리를 계산하는 과정은,

상기 파라미터 y_c,2, β_c를 이용하여, 제 1 송신심볼(x₁)을 제 2 송신심볼(x₂)과 관련된 채널이득(β_c)으로 보상하여 제2 수신신호(y_c,2)에서 제거하는 과정과,

상기 제거되었던 제 1 송신심볼(x₁)에 대해 유클리디언 거리가 최소가 되게 하는, 제 2 송신심볼(x₂)을 슬라이싱(slicing) 연산을 통해 생성하는 과정과,

상기 제 2 송신심볼(x₂)의 에너지(CSI_c,2|x₂|²)에서, 상기 출력 값(y_c,2 - βx₁ ^*)과 상기 제 2 송신심볼(x₂)과의 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c,2 - βx₁ ^*)x₂ ^*))를 제거하여 제 1 상관 결과를 출력하는 과정과,

상기 제 1 송신심볼(x₁)의 에너지(CSI_c,1|x₁|²)에서 출력 수신신호(y_c,1)와 상기 제 1 송신심볼(x₁)의 상관(Correlation)의 실수부의 두 배(2Re((y_c,1 x₁ ^*))를 제거하여 제 2 상관 결과를 출력하는 과정과,

상기 제 1 상관 결과와 상기 제 2 상관 결과의 출력 값을 합성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 8항에 있어서,

상기 LLR은 하기 <수학식 19>로 계산되는 것을 특징으로 하는 방법.

여기서, b_k,i는 k번째 심볼의 i번째 정보비트를 의미하며, C_k,i ⁺는 k번째 심볼의 i번째 비트가 '+1'인 심볼 벡터 (x₁,x₂)들의 집합을 나타내며, C_k,i ^-는 k번째 심볼의 i번째 비트가 '-1'인 심볼 벡터 (x₁,x₂)들의 집합을 나타낸다. 상기 h_i,j,f는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 f번째 부반송파에서의 채널이득이며, x_i는 i 번째 송신심볼이고, 상기
는 부가성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise: AWGN)의 전력이다. d(y,x|H)는 채널 정보가 주어져 있을 경우 수신신호와 송신신호 사이의 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 나타낸다. 상기 유클리디언 거리는 상기 변형된 유클리드디언 거리로 대체될 수 있음.
제 8항에 있어서,

상기 LLR 계산 시 log-MAP(maximum a posteriori) 알고리즘 또는 Max log-MAP 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 8항에 있어서,

상기 LLR을 연판정 복호하여 비트열을 복원하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 8항에 있어서,

상기 변형된 유클리드디언 거리를 통해 SISO(Single Input Single Output) 채널에서 채널이득과 수신신호가 주어진 경우, 슬라이싱(slicing) 연산으로 최적 송신심볼을 결정하도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.