KR101568876B1 - 코드북 기반 폐루프 ｍｉｍｏ 시스템을 위한 송수신 장치 및 방법 - Google Patents

코드북 기반 폐루프 ｍｉｍｏ 시스템을 위한 송수신 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 코드북 기반 폐루프 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템을 위한 송수신 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 폐루프 MIMO 시스템에서 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북, 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook) 중 적어도 하나를 이용하여 채널 정보를 피드백함으로써 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.

Description

코드북 기반 폐루프 ＭＩＭＯ 시스템을 위한 송수신 장치 및 방법 {Apparatus and method for codebook based closed loop MIMO system}
본 발명은 코드북(codebook) 기반 폐루프(Closed Loop) MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템을 위한 송수신 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 폐루프 MIMO 시스템에서 최적화된 코드북을 이용하여 채널 정보를 피드백하는 송수신 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 무선통신의 전송용량을 높이기 위하여 송신단과 수신단이 다수의 안테나를 사용하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템이 큰 각광을 받으며 연구되고 있다.
이러한 MIMO 시스템은 크게 개루프(Open Loop) MIMO와 폐루프(Closed Loop) MIMO로 구분될 수 있는데, 개루프 MIMO(OL-MIMO)는 송신단이 채널 상황을 모르는 상태로 통신하는 방식이고, 폐루프 MIMO(CL-MIMO)는 송신단이 수신단으로부터 피드백된 채널 정보를 참조하여 통신하는 방식이다. 개루프 MIMO의 경우 이론적 전송용량에 이르기 위해서는 시간영역과 공간영역에서 동시에 적용된 복잡한 코딩 기법을 이용해야 하고 이는 또한 안테나의 수가 증가할수록 검출의 복잡도가 크게 증가 하는 단점이 있다. 이에 따라, 실제 시스템에서는 각 송신 안테나별로 채널 상태에 따라 독립적인 변조 및 코딩 기법을 적용함으로써 개루프 방식의 이론적 용량에 근접하는 폐루프 MIMO가 선호된다.
이하에서는 전술한 폐루프 MIMO 시스템에서 수신단이 채널 정보를 송신단으로 전송하기 위한 피드백 방식을 설명한다. 참고로, 채널 정보를 피드백하는 방식에는 코드북(code book)을 이용하는 방식과 사운딩 신호(sounding signal)를 이용하는 방식 등이 있는데, 이하에서는 본 발명과 관련된 코드북 기반 피드백 방식을 설명한다.
코드북(codebook) 기반 피드백 방식은, 수신단이 파일럿 등을 이용하여 채널을 추정하고 적절한 메트릭(metric)을 통해 송신단과 수신단이 미리 알고 있는 코드북 내의 코드워드(codeword)의 인덱스(index)를 피드백하는 방식이다. 구체적으로는, 코드북을 구성하는 각각의 코드워드는 송신단과 수신단 사이에 형성된 채널에 대한 각각의 서로 다른 채널 상태를 나타내는데, 수신단은 파일럿 등을 이용하여 채널을 추정한 후 추정된 채널에 상응하는 코드워드를 선택하고 이에 대한 인덱스(즉, 코드워드의 인덱스)를 피드백함으로써 송신단에게 채널 상태를 알린다.
참고로, 하기 수학식 1 및 2는 2개의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나로 구성된 2×2 MIMO 시스템에 적용될 수 있는 간단한 형태의 코드북을 나타낸 것이다. 여기서, 수학식 1은 코드북 크기가 8인 경우(즉, 8개의 코드워드로 구성된 경우)를 예시하였으며, 수학식 2는 코드북 크기가 64인 경우(즉, 64개의 코드워드로 구성된 경우)를 예시하였다.
[수학식 1]
Figure 112009001617086-pat00001
[수학식 2]
Figure 112009001617086-pat00002
한편, 이와 같이 구성되는 코드북은 시스템 성능에 중요한 영향을 미치게 되는데, 예컨대 단일사용자(single user) MIMO의 경우 코드북의 크기가 클수록 보다 정확한 채널 정보를 전송할 수 있어 좋은 성능을 나타내게 되며(상기 수학식 1 및 2 참조), 또한 코드북의 크기가 동일한 경우라도 최적화된 코드워드를 사용함으로써 보다 좋은 성능을 나타낼 수 있다.
그러므로, 시스템 성능을 향상시키기 위해 주어진 환경(조건)하에서 최적화된 코드북을 구성하는 방안이 요구된다.
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 본 발명의 목적은 폐루프 MIMO 시스템에서 최적화된 코드북을 사용하는 송수신 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 폐루프 MIMO 시스템에서 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm)를 이용한 코드북에 기반하여 채널 정보를 전송하고 데이터를 처리하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 폐루프 MIMO 시스템에서 TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization)를 이용한 코드북에 기반하여 채널 정보를 전송하고 데이터를 처리하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 폐루프 MIMO 시스템에서 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook)에 기반하여 채널 정보를 전송하고 데이터를 처리하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 위하여, 본 발명의 일 형태에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 장치는, 직렬(serial)로 입력되는 데이터 스트림을 복수개의 서브 데이터 스트림으로 변환하는 S/P 변환부; 및 상기 복수개의 서브 데이터 스트림을 코드북에 기반하여 프리코딩(precoding)하는 프리코딩부를 포함하고, 상기 코드북은 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북, 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook) 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.
그리고, 본 발명의 일 형태에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 방법은, 직렬(serial)로 입력되는 데이터 스트림을 복수개의 서브 데이터 스트림으로 변환하는 단계; 및 상기 복수개의 서브 데이터 스트림을 코드북에 기반하여 프리코딩(precoding)하는 단계를 포함하고, 상기 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북, 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook) 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 일 형태에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 수신 장치는, 복수개의 서브 데이터 스트림을 수신하여 채널을 추정하는 채널 추정부; 및 상기 추정된 채널에 기초하여 코드북에서 프리코딩 행렬을 선택하는 프리코딩 선택부를 포함하고, 상기 코드북은 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북, 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook) 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.
그리고, 본 발명의 일 형태에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 수신 방법은, 복수개의 서브 데이터 스트림을 수신하여 채널을 추정하는 단계; 및 상기 추정된 채널에 기초하여 코드북에서 프리코딩 행렬을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 코드북은 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북, 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook) 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 폐루프 MIMO 시스템에서 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm)에 기반하여 최적화된 코드북을 구성하고 이를 이용하여 채널 정보를 피드백함으로써 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 폐루프 MIMO 시스템에서 TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization)에 기반하여 코드북을 구성함으로써 프리코딩 행렬 선택을 위한 서치 시간을 획기적으로 줄여 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 폐루프 MIMO 시스템에서 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook)을 이용하여 채널 정보를 피드백함으로써 시스템 성능을 향상시킬 수 있으며, 특히 차이값 피드백(differential feedback)을 통해 피드백 오버헤드(overhead)를 줄일 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 광범위한 채널 상태(예컨대, uncorrelated, correlated and dual-polarized channel condition)에 대해 하나의 코드북을 사용하여도 좋은 성능을 얻을 수 있으며, 본 발명에 따른 코드북은 종래기술의 코드북에 비해 코드워드 선택 복잡도(codeword selection complexity)를 크게 줄인다. 또한, 본 발명의 경우 rank-2(2 stream) 코드북의 열 벡터(column vector)를 rank-1(1 stream) 코드북으로 사용할 수 있으며, 이 경우 코드워드 선택 계산량을 반으로 줄일 수 있다. 참고로, 코드북은 전력 불균형(power imbalance) 문제를 고려하여 설계하여야 하는데, 본 발명에 따른 코드북은 종래기술에 비해 전력 불균형 레벨을 크게 감소시키는 효과가 있다.
이하에서는 첨부 도면 및 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 상세히 설 명한다. 참고로, 하기 설명에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 예시한 것이다. 참고로, 도 1에 도시한 폐루프 MIMO 시스템은 데이터를 전송하는 송신 장치와 채널 정보를 피드백하는 수신 장치의 구조를 가정하였으며, 여기서 송신 장치와 수신 장치는 각각 복수개의 안테나를 구비한다.
먼저, 송신 장치를 설명하면, 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 장치(100)는 S/P 변환부(110)와 프리코딩부(120) 등을 포함한다.
S/P 변환부(110)는 전송하려는 데이터 스트림(stream)을 복수개의 서브 데이터 스트림(sub data stream)으로 변환한다. 즉, S/P 변환부(110)는 직렬(serial)로 입력되는 데이터 스트림을 복수개의 서브 스트림으로 변환하여 병렬(parallel)로 출력한다. 참고로, 복수개의 서브 스트림은 복수개의 가상 안테나(virtual antennas)에 대응되며(즉, 서브 스트림의 수는 가상 안테나의 수와 같으며), 각각의 가상 안테나는 하나 이상의 실제 안테나(real antennas)에 매칭된다.
프리코딩부(120)는 병렬로 변환된 복수개의 서브 데이터 스트림에 프리코딩 행렬을 곱하여 프리코딩을 수행한다. 여기서, 프리코딩 행렬은 수신 장치로부터 피드백된 프리코딩 행렬 인덱스(PMI; Precoding Matrix Index)를 통해 알 수 있는데, 이에 대하여는 하기에서 상세 설명한다.
그리고, 이와 같이 프리코딩된 복수개의 서브 데이터 스트림은 복수개의 송 신 안테나를 통해서 송신된다.
한편, 수신 장치에 대해 설명하면, 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 수신 장치(200)는 채널 추정부(210), 프리코딩 선택부(220), MIMO 검출부(230), P/S 변환부(240) 등을 포함한다.
채널 추정부(210)는 복수개의 안테나를 통해 수신된 신호들(복수개의 서브 데이터 스트림)로부터 채널을 추정한다. 예컨대, 채널 추정부(210)는 각각의 서브 데이터 스트림에 대해 파일럿(pilot) 등을 추출하여 시간 오프셋(Time Offset), 반송파 주파수 오프셋(Carrier Frequency Offset) 등을 보상함으로써 순수한 채널 정보(original channel information)을 얻는다.
그러면, 프리코딩 선택부(220)는 추정된 채널 정보에 기초하여 프리코딩 행렬(Precoding Matrix)을 선택한 후 이에 해당하는 인덱스(프리코딩 행렬 인덱스)를 송신 장치로 피드백한다. 예컨대, 프리코딩 선택부(230)는 추정된 채널 정보에 기초하여 코드북에 포함된 모든 프리코딩 행렬(즉, 코드워드)에 대해 CQI(Channel Quality Indicator)를 계산한 후 가장 높은 CQI를 갖는 프리코딩 행렬을 선택하여 이에 해당하는 프리코딩 행렬 인덱스(PMI)를 송신 장치로 피드백한다.
MIMO 검출부(230)는 채널 추정부(210)에서 추정된 채널 정보 및 프리코딩 선택부(220)에서 선택된 프리코딩 행렬을 이용하여 복수개의 안테나를 통해 수신된 신호들(복수개의 서브 데이터 스트림)을 검출한다.
그러면, P/S 변환부(240)는 복수개의 서브 데이터 스트림(sub data stream)을 하나의 데이터 스트림(stream)으로 변환한다. 즉, P/S 변환부(240)는 병 렬(parallel)로 입력되는 복수개의 서브 데이터 스트림을 하나의 데이터 스트림으로 변환하여 직렬(serial)로 출력한다. 그리고, 이에 따라 수신 장치는 송신 장치가 전송하려는 원래의 데이터(original data)를 얻는다.
지금까지 본 발명에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 장치 및 수신 장치의 구조에 대하여 설명하였는데, 이하에서는 본 발명에서 이용하는 코드북에 대하여 상세 설명한다.
전술한 바와 같이, 코드북의 구성은 시스템 성능에 중요한 영향을 미치는데, 이에 본 발명에서는 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm)에 기반한 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization)에 기반한 코드북, 및 계층 구조에 기반한 코드북(Hierarchical Codebook)을 제안한다.
[GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북]
GLA 기반 코드북은 일반화된 로이드 알고리즘(GLA; Genaralized Lloyd Algorithm) 또는 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘에 기반하여 코드북을 구성한 것이다.
이는 실험적 데이터에 대하여 최인접 조건(Nearest Neighbor Condition) 및 중심 조건(Centroid Condition)을 이용하여 로이드 반복(Lloyd iteration)을 수행함으로써 코드북을 구성한다.
먼저, 최인접 조건(Nearest Neighbor Condition)을 설명한다.
주어진 코드북을
Figure 112009001617086-pat00003
라 하고, 주어진 트레이닝 세트(training set)를
Figure 112009001617086-pat00004
라 하면, 최인접 조건은 하기 수학식 3과 같다.
[수학식 3]
Figure 112009001617086-pat00005
여기서, m은 반복(iteration) 회수를 나타내며, k는 코드북의 크기를 나타내고, yi는 코드워드를 나타낸다. 그리고,
Figure 112009001617086-pat00006
은 M개의 실험적 데이터를 나타내는데, 각각의 실험적 데이터는 코드워드와 동일한 크기를 가진다.
Ri는 k개의 코드워드들 중 코드워드 yi와 거리(distance)가 가장 가까운 실험적 데이터들의 집합을 나타내는 것으로, 이는 yi에 해당하는 영역에 상응하며, 여기서 거리 dc는 코달 거리(Chordal distance)를 이용할 수 있다.
참고로, 행렬 A, B에 대한 코달 거리(Chordal distance)는 하기 수학식 4에 의해 정의될 수 있는데, 여기서 Q는 행렬 A의 오소노말 베이시스(orthonormal bases)이며, P는 행렬 B의 오소노말 베이시스(orthonormal bases)이다.
[수학식 4]
Figure 112009001617086-pat00007
중심 조건(Centroid Condition)은 다음과 같다.
Ri에 속하는 실험적 데이터의 수를 mi라 하면, 행렬
Figure 112009001617086-pat00008
를 하기 수학식 5와 같이 정의한다.
[수학식 5]
Figure 112009001617086-pat00009
그리고, 행렬
Figure 112009001617086-pat00010
를 수학식 6과 같이 특이값 분해(SVD; Singular Value Decomposition)하여 유니터리 행렬(unitary matrix)
Figure 112009001617086-pat00011
를 구한다.
[수학식 6]
Figure 112009001617086-pat00012
그리고, 하기 수학식 7과 같이 유니터리 행렬
Figure 112009001617086-pat00013
를 이용하여 m+1번째 코드워드 yi m+1를 구하고, 다시 수학식 8과 같이 이들 코드워드를 포함하는 m+1번째 코드북 Ck m+1를 구성한다. 참고로, r은 각 트레이닝 행렬(실험적 데이터)에서 열(column) 번호를 나타낸다.
[수학식 7]
Figure 112009001617086-pat00014
[수학식 8]
Figure 112009001617086-pat00015
그러므로, 전술한 최인접 조건(Nearest Neighbor Condition) 및 중심 조건(Centroid Condition)에 의한 로이드 반복(Lloyd iteration)은 다음과 같이 수행된다(도 3 참조).
<제1 단계>
이는 준비 단계로서, 먼저, N=1(여기서, N은 코드북에 포함된 코드워드의 수를 나타냄, 즉 N=k)이라 두고, 트레이닝 세트
Figure 112009001617086-pat00016
를 이용하여 최초 코드북(initial codebook) C1 *=centroid(T)를 계산한다.
<제2 단계>
이는 분할(splitting) 단계로서,
Figure 112009001617086-pat00017
,
Figure 112009001617086-pat00018
,(i=1,2,...,N)를 계산하여 각각의 코드워드를 2개로 분할(splitting)한다. 그리고, 분할 후 N=2N으로 둔다.
여기서, randn(M,R)는 각 원소(element)가 정규 분포를 따르는 랜덤 변 수(normally distributed random variable)인 M×R 행렬이며,
Figure 112009001617086-pat00019
은 0보다 큰 작은 수이다.
<제3 단계>
이는 반복(iteration) 단계로서, 제2 단계에서 분할된 코드워드에 대하여 소정의 조건을 만족할 때까지 반복하여 코드워드를 업데이트(update)한다.
이를 상술하면, 제3-1 단계로서, 우선 반복 인덱스(iteration index) m=0을 설정하고,
Figure 112009001617086-pat00020
를 계산한다.
그리고, 제3-2 단계로서, 하기 수학식 9을 이용하여 각각의 코드워드에 대해 M개의 실험적 데이터와의 거리를 계산하고 최소 거리를 나타내는 실험적 데이터를 찾아
Figure 112009001617086-pat00021
라 둔다.
[수학식 9]
Figure 112009001617086-pat00022
제3-3 단계로서, 하기 수학식 10을 이용하여 코드워드를 업데이트하고, m=m+1로 둔다.
[수학식 10]
Figure 112009001617086-pat00023
제3-4 단계로서,
Figure 112009001617086-pat00024
를 계산한 후 하기 수학식 11를 만족하면
Figure 112009001617086-pat00025
및
Figure 112009001617086-pat00026
를 저장하고 제3-2 단계로 되돌아 가고, 만약 만족하지 않으면 제3-5 단계로 이동한다. 여기서, Dth는 기 설정된 오차 범위를 나타낸다.
[수학식 11]
Figure 112009001617086-pat00027
제3-5 단계로서,
Figure 112009001617086-pat00028
를 최종 코드워드로 설정한다.
<제4 단계>
N=2B(B는 피드백 비트의 수)이 될 때까지 제2 및 제3 단계를 반복하여, N개의 코드워드를 포함하는 최종적인 코드북을 완성한다.
[TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북]
기존의 벡터 양자화(VQ; Vector Quantization) 기법은 스칼라 양자화(SQ; Scalar Quantization) 기법보다 우수한 성능을 나타내지만, 채널 행렬의 크기가 증가하게 되면 메모리와 서치 시간이 급격히 증가한다. 따라서, 이와 같은 단점을 극복하기 위한 코드북이 요구되는데, TSVQ 기반 코드북은 트리 구조(Tree Structure)를 이용하여 코드워드와 비교하는 계산량을 줄임으로써 서치 시간을 크 게 감소시킬 수 있다.
이하, TSVQ 기반 코드북을 생성하는 방법을 설명한다(도 4 참조).
<제1 단계>
먼저 트레이닝 세트
Figure 112009001617086-pat00029
를 이용하여 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm)에 의해 m개의 테스트 벡터(test vector)를 갖는 크기의 최초 코드북(initial codebook)
Figure 112009001617086-pat00030
을 생성한다. 코드북
Figure 112009001617086-pat00031
는 도 2에 도시된 트리(tree) 구조에서 루트 노드(root node)(제1 레벨)에 해당하며, 이 경우 깊이(depth)는 1이 된다.
<제2 단계>
상기 트레이닝 세트
Figure 112009001617086-pat00032
를 m개의 새로운 서브 세트
Figure 112009001617086-pat00033
로 나눈다. 이와 같이 m개로 나누어진 서브 세트
Figure 112009001617086-pat00034
에 대해, GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 등을 이용하여 각각의 테스트 코드북
Figure 112009001617086-pat00035
를 얻는다. 이 경우 도 2에 도시된 트리(tree) 구조에서 테스트 코드북
Figure 112009001617086-pat00036
는 m개의 제2 레벨의 노드(node)에 해당하며, 이 경우 깊이(depth)는 2가 된다.
<제3 단계>
상기 m개의 서브 세트
Figure 112009001617086-pat00037
를 각각 다시 m개로 나누고, 마찬가지로 이에 대해 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 등을 이용하여 각각의 테스트 코드북
Figure 112009001617086-pat00038
를 얻는다. 이 경우 도 3에 도시된 트리(tree) 구 조에서 테스트 코드북
Figure 112009001617086-pat00039
는 m2개의 제3 레벨의 노드(node)에 해당하며, 이 경우 깊이(depth)는 3이 된다.
<제4 단계>
그리고, 이와 같은 방식으로 깊이(depth) d에 도달할 때까지 반복하여, TSVQ 기반 코드북을 완성한다.
참고로, TSVQ 기반 코드북을 이용한 벡터 양자화 기법(본 발명)은, 하기 표 1에 나타난 바와 같이, 기존의 벡터 양자화 기법(종래기술)보다 메모리(memory) 사용은 약간 늘어나지만 서치 시간(search time)을 획기적으로 줄여 시스템 성능을 향상시킨다. 참고로, 하기 표 1에서 코드북 크기 N=md 이며, 여기서 m은 폭(breadth)(즉, 코드워드의 수)을 나타내고, d는 깊이(depth)(즉, 레벨)를 나타낸다.
[표 1] 본 발명과 종래기술에 따른 벡터 양자화 기법 성능 비교
Figure 112009001617086-pat00040
[계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook)]
계층 구조 기반 코드북은 코드북을 계층적으로 구성한 것인데, 이는 하기 수 학식 12와 같이, 처음에 제1 계층 코드북 C1에서 최적의 코드워드를 찾은 후, 다시 여기에 제2 계층 코드북 C2의 각 코드워드를 더하여 새로운 코드북(제1 임시 코드북)을 생성한다. 마찬가지로, 새로 생성된 코드북에서 최적의 코드워드를 찾은 후, 다시 여기에 제3 계층 코드북 C3의 각 코드워드를 더하여 새로운 코드북(제2 임시 코드북)을 생성하고, 이와 같은 방식으로 최종 코드북을 생성한다. 예컨대, 각 코드북의 최적 코드워드의 첫번째 벡터가
Figure 112009001617086-pat00041
인 경우 최종 선택된 코드워드는
Figure 112009001617086-pat00042
이 된다.
[수학식 12]
Figure 112009001617086-pat00043
이하에서는 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송수신 방법을 설명한다. 참고로, 본 발명에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송수신 방법에 대한 구체적 과정 또는 동작 원리는 전술한 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송수신 장치에 대한 설명을 참조할 수 있으므로 중복적인 설명은 생략하고 간단히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 방법의 흐름도이다.
먼저 단계 S510에서는, 직렬(serial)로 입력되는 데이터 스트림을 복수개의 서브 데이터 스트림으로 변환한다. 여기서, 복수개의 서브 스트림은 복수개의 가상 안테나(virtual antennas)에 대응된다.
단계 S520에서는, 병렬로 변환된 복수개의 서브 데이터 스트림에 프리코딩 행렬을 곱하여 프리코딩을 수행한다. 여기서, 프리코딩 행렬은 수신 장치로부터 피드백된 프리코딩 행렬 인덱스(PMI; Precoding Matrix Index)를 통해 알 수 있으며, 본 발명의 경우 프리코딩 행렬을 위한 코드북은 전술한 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북, 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook) 중 적어도 하나를 이용한다.
마직막으로, 단계 S530에서는, 이와 같이 프리코딩된 복수개의 서브 데이터 스트림을 각각 서로 다른 복수개의 안테나를 통해 전송한다.
한편, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 수신 방법의 흐름도이다.
먼저 단계 S610에서, 전술한 바와 같이 송신된 복수개의 서브 데이터 스트림을 복수개의 안테나를 통해 수신한다. 그리고, 단계 S620에서, 복수개의 서브 데이터 스트림에 대해 파일럿(pilot) 등을 추출하고 시간 오프셋(Time Offset), 반송파 주파수 오프셋(Carrier Frequency Offset) 등을 보상하여 순수한 채널 정 보(original channel information)을 얻는다.
단계 S630에서, 추정된 채널 정보에 기초하여 프리코딩 행렬(Precoding Matrix)을 선택한 후 이에 해당하는 프리코딩 행렬 인덱스를 피드백한다. 여기서, 프리코딩 행렬 선택은 추정된 채널 정보에 기초하여 코드북에 포함된 모든 프리코딩 행렬에 대해 예컨대 CQI(Channel Quality Indicator)를 계산한 후 가장 높은 CQI를 갖는 프리코딩 행렬을 선택할 수 있으며, 이 경우 코드북은 전술한 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북, TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북, 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook) 중 적어도 하나를 이용한다.
단계 S640에서는, 추정된 채널 정보 및 선택된 프리코딩 행렬을 이용하여 복수개의 안테나를 통해 수신된 신호들(복수개의 서브 데이터 스트림)을 검출한다. 그리고, 단계 S650에서는, 복수개의 서브 데이터 스트림(sub data stream)을 하나의 데이터 스트림(stream)으로 변환한다.
한편, 하기 표 2 내지 5는 피드백 비트수가 6비트, 4비트이고 코드북 크기가 4×1, 4×2인 경우의 조합에 대하여, 서로 다른 방식으로 생성된 코드북의 성능을 비교한 것이다. 참고로, 종래기술 중 하나로는 Intel의 코드북을 선택하였으며, TSVQ 기반 코드북의 경우 Nbr은 폭(breadth)(즉, 코드워드의 수)을 나타내고, Nd는 깊이(depth)(즉, 레벨)를 나타낸다.
하기 표 2 내지 5에 나타난 바와 같이, 본 발명에 따른 GLA 기반 코드북의 경우 종래기술보다 거리(Distance)가 작아 보다 최적화되었음을 알 수 있으며, TSVQ 기반 코드북의 경우에는 비록 종래기술보다 거리가 약간 크지만 계산량을 크게 줄일 수 있어 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.
[표 2] 6비트 4×1 코드북의 성능 비교
Figure 112009001617086-pat00044
[표 3] 4비트 4×1 코드북의 성능 비교
Figure 112009001617086-pat00045
[표 4] 6비트 4×2 코드북의 성능 비교
Figure 112009001617086-pat00046
[표 5] 4비트 4×2 코드북의 성능 비교
Figure 112009001617086-pat00047
마지막으로, 도 7 내지 도 17은 본 발명에 따른 코드북을 나타낸 것이다. 참고로, LBG는 LBG 기반 코드북(또는 GLA 기반 코드북)을 나타내고, TSVQ는 TSVQ 기반 코드북을 나타내며, M은 송신 안테나 수, R은 수신 안테나 수, B는 피드백 비트수, Nbr은 폭(breadth)(즉, 코드워드의 수), Nd는 깊이(depth)(즉, 레벨)을 나타낸다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적 특징들을 변경하지 않고서 다른 구체적인 다양한 형태로 실시할 수 있는 것이므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.
그리고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 특정되는 것이며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 예시한 도면이다.
도 2는 TSVQ 기반 코드북 생성 방식을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북을 생성하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 TSVQ(Tree-Structured Vector Quantization) 기반 코드북을 생성하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 수신 방법의 흐름도이다.
도 7은 LBG_M2R1B4_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 8은 LBG_M2R1B6_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 9는 LBG_M4R1B4_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 10은 LBG_M4R1B6_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 11은 LBG_M4R2B4_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 12는 LBG_M4R2B4_house_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 13은 LBG_M4R2B6_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 14는 LBG_M4R2B6_house_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 15는 LBG_M8R1B4_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 16은 LBG_M8R1B6_codebook.mat 을 나타낸 것이다.
도 17은 TSVQ_M4R1B6Nbr4Nd3_codebook.mat 을 나타낸 것이다.

Claims (23)

  1. 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 장치로서,
    직렬(serial)로 입력되는 데이터 스트림을 복수개의 서브 데이터 스트림으로 변환하는 S/P 변환부; 및
    상기 복수개의 서브 데이터 스트림을 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook)에 기반하여 프리코딩(precoding)하는 프리코딩부를 포함하고,
    상기 계층 구조 기반 코드북은 제1 계층의 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제2 계층의 GLA 기반 코드북의 각 코드워드를 더하여 제1 임시 코드북을 생성하고, 상기 제1 임시 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제3 계층의 GLA 기반 코드북의 코드워드를 더하여 제2 임시 코드북을 생성하는 방식으로 최종 코드북을 생성하며,
    상기 GLA 기반 코드북은 실험적 데이터에 대하여 최인접 조건(Nearest Neighbor Condition) 및 중심 조건(Centroid Condition)을 이용하여 로이드 반복(Lloyd iteration)을 수행하여 생성하며, 상기 최인접 조건은 코달 거리(Chordal distance)를 이용하여 인접 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 송신 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 송신 방법으로서,
    직렬(serial)로 입력되는 데이터 스트림을 복수개의 서브 데이터 스트림으로 변환하는 단계; 및
    상기 복수개의 서브 데이터 스트림을 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook)에 기반하여 프리코딩(precoding)하는 단계를 포함하고,
    상기 계층 구조 기반 코드북은 제1 계층의 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제2 계층의 GLA 기반 코드북의 각 코드워드를 더하여 제1 임시 코드북을 생성하고, 상기 제1 임시 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제3 계층의 GLA 기반 코드북의 코드워드를 더하여 제2 임시 코드북을 생성하는 방식으로 최종 코드북을 생성하며,
    상기 GLA 기반 코드북은 실험적 데이터에 대하여 최인접 조건(Nearest Neighbor Condition) 및 중심 조건(Centroid Condition)을 이용하여 로이드 반복(Lloyd iteration)을 수행하여 생성하며, 상기 최인접 조건은 코달 거리(Chordal distance)를 이용하여 인접 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 송신 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 수신 장치로서,
    복수개의 서브 데이터 스트림을 수신하여 채널을 추정하는 채널 추정부; 및
    상기 추정된 채널에 기초하여 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook)에서 프리코딩 행렬을 선택하는 프리코딩 선택부를 포함하고,
    상기 계층 구조 기반 코드북은 제1 계층의 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제2 계층의 GLA 기반 코드북의 각 코드워드를 더하여 제1 임시 코드북을 생성하고, 상기 제1 임시 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제3 계층의 GLA 기반 코드북의 코드워드를 더하여 제2 임시 코드북을 생성하는 방식으로 최종 코드북을 생성하며,
    상기 GLA 기반 코드북은 실험적 데이터에 대하여 최인접 조건(Nearest Neighbor Condition) 및 중심 조건(Centroid Condition)을 이용하여 로이드 반복(Lloyd iteration)을 수행하여 생성하며, 상기 최인접 조건은 코달 거리(Chordal distance)를 이용하여 인접 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제11항에 있어서,
    상기 프리코딩 선택부는 상기 선택된 프리코딩 행렬에 대한 정보를 송신측으로 전송하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
  17. 제11항 또는 제16항에 있어서,
    상기 추정된 채널 정보와 상기 선택된 프리코딩 행렬을 이용하여 상기 복수개의 복수개의 서브 데이터 스트림을 디코딩하는 MIMO 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
  18. 코드북 기반 폐루프 MIMO 시스템을 위한 수신 방법으로서,
    복수개의 서브 데이터 스트림을 수신하여 채널을 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 채널에 기초하여 계층 구조 기반 코드북(Hierarchical Codebook)에서 프리코딩 행렬을 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 계층 구조 기반 코드북은 제1 계층의 GLA(Genaralized Lloyd Algorithm) 기반 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제2 계층의 GLA 기반 코드북의 각 코드워드를 더하여 제1 임시 코드북을 생성하고, 상기 제1 임시 코드북에서 코드워드를 찾은 후 제3 계층의 GLA 기반 코드북의 코드워드를 더하여 제2 임시 코드북을 생성하는 방식으로 최종 코드북을 생성하며,
    상기 GLA 기반 코드북은 실험적 데이터에 대하여 최인접 조건(Nearest Neighbor Condition) 및 중심 조건(Centroid Condition)을 이용하여 로이드 반복(Lloyd iteration)을 수행하여 생성하며, 상기 최인접 조건은 코달 거리(Chordal distance)를 이용하여 인접 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 수신 방법.
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 제18항에 있어서,
    상기 선택된 프리코딩 행렬에 대한 정보를 송신측으로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 방법.
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Jee Hyun Kim et al, "Efficient feedback via subspace based channel quantization for distributed cooperative antenna systems with temporally-correlated channels," EURASIP Journal on Advances in Signal*
June Chul Roh, "VECTOR QUANTIZATION TECHNIQUES FOR MULTIPLE-ANTENNA CHANNEL INFORMATION FEEDBACK", SPCOM '04, DECEMBER 2004.*
Yongming Huang et al, "A Limited Feedback Precoding System with Hierarchical Codebook and Linear Receiver", IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, VOL. 7, NO. 12, DECEMBER 2008.*

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