KR101620973B1

KR101620973B1 - 다중 입력 다중 출력（ｍｉｍｏ）시스템에서 프리코딩 행렬을 선택하기 위한 방법

Info

Publication number: KR101620973B1
Application number: KR1020127017970A
Authority: KR
Inventors: 이바노 살바토레 콜로타; 기안 미첼레 델라에라; 브루노 멜리스; 파비오 몬딘; 파올로 프리오티
Original assignee: 텔레콤 이탈리아 소시에떼 퍼 아찌오니
Priority date: 2009-12-30
Filing date: 2009-12-30
Publication date: 2016-05-13
Also published as: US8817904B2; KR20120108986A; CN102754358A; CN102754358B; EP2520033A1; US20130003812A1; WO2011080774A1; AR079795A1; EP2520033B1

Abstract

전송기(105), 수신기(115) 및 통신 채널(110)을 포함하는 MIMO 통신 시스템(100)에서 사용되는 프리코딩 행렬을 선택하기 위한 방법에 있어서, 상기 프리코딩 행렬은 상기 통신 채널을 통해 상기 수신기로 전송되는 코드워드들을 프리코딩하기 위해 상기 전송기에 의해 사용된다. 상기 수신기에서, 프리코딩 행렬들의 코드북 내에서 최적의 프리코딩 행렬이 수신된 신호 레이어들의 전력에 관한 메트릭(metric)을 기반으로 결정된다. 그 다음에 상기 전송기가 상기 코드북으로부터 상기 최적의 프리코딩 행렬을 선택할 수 있게 하는데 유용한(useful) 지시(indication)가 상기 수신기로부터 상기 전송기로 피드백된다.

Description

다중 입력 다중 출력（ＭＩＭＯ）시스템에서 프리코딩 행렬을 선택하기 위한 방법{Method for selecting a precoding matrix in a multiple input multiple output(MIMO) system}

본 발명은 프리코딩(precoding) 기술들을 채택하는 "다중 입력 다중 출력(Multiple Input Multiple Output)"("MIMO") 통신 시스템들의 분야에 관계된다. 더 특별히, 본 발명은 최적의 프리코딩 행렬의 선택을 위한 방법에 관한 것이다.

프리코딩은, 다중 안테나 시스템들을 랭크 결핍된(deficient) 채널들에 대비해 더 강인하게(robust) 만들고, 수신기 복잡성이 많이 증가되지 않으면서 향상된 성능을 제공하는 매력적인 스킴(attractive scheme)이다.

기본적으로, 선형(linear) 프리코딩은 (MIMO 전송 채널을 통해 전송되는) 레이어된(layered) 신호에 "프리코딩 행렬"이라 불리는 행렬을 곱함으로써 실현된다. "레이어된 신호"는 복수의 안테나들을 통해 무선 채널(radio channel)로 병렬로 전송되는 하나 또는 다중의 레이어들에 의해 형성되는 신호이고, 각각의 레이어는 독립된 데이터 스트림(data stream)을 나타낸다. 하기에서, 용어 "스트림"은 다음에 종종 레이어의 동의어(synonym)로 사용된다.

최적의 프리코딩 행렬은 채널 상태 지시자(Channel State Indicator; CSI)의 함수(function)이고, 이것은 종종 수신기에서만 구할 수 있다(available). 따라서, 최적의 프리코딩 행렬을 선택하기 위해 요구되는 정보는 피드백 통신 링크 또는 채널을 통해 전송기로 피드백되어야만 하고, 이것은 데이터율(data rate)에 관하여 일반적으로 제한된다.

프리코딩 행렬은 프리코딩 행렬들의 유한집합(finite set)으로부터 선택되고, 상기 유한집합은 "코드북(codebook)"이라 불리고, 수신기 및 전송기 모두에 알려져 있다. 수신기는 현재(current) CSI의 함수로 코드북으로부터 최적의 프리코딩 행렬을 선택하고, 선택된 행렬의 이진수의(binary) 인덱스를 피드백 채널을 통해 전송기로 전송한다. 행렬 인덱스는 프리코딩 행렬 인덱스(Precoding Matrix Index; PMI)로 나타낸다.

선형 프리코딩 기술들은, 3GPP(Third Generation Partnership Project)에서 현재 표준화되고 있는 LTE(Long Term Evolution) 시스템 및 WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) 시스템과 같은 최근의 무선 통신 시스템들에서 사용된다. 예를 들어, LTE 시스템의 경우에 선형 프리코딩은 코드북을 기반으로 하고, 단일(single) 레이어 전송의 경우 및 다중(multiple) 레이어 전송의 경우 모두에 사용될 수 있다(즉, 공간적 다중화(spatial multiplexing)의 경우, MIMO 통신 시스템들에서 사용되는 전송 기술은 독립된(independent) 그리고 별도로 인코딩된 데이터 신호들(소위 코드워드(codeword)들)을 각각의 다중 전송 안테나들로부터 전송하는 것이고; 따라서 공간 차원(space dimension)은 2번 이상(more than one time) 재사용되거나, 또는 다중화된다(multiplexed)). 용어 "코드워드"는 적응적 변조 및 코딩(Adaptive Modulation and Coding; AMC) 절차의 제어 아래 독립적으로 인코딩되고 변조되는 하나의 데이터 흐름(flow)을 나타낸다. LTE와 같은 실질적인 시스템들에서, 코드워드들의 개수는

로 제한되는데, 이것은 달성 가능한 성능 및 시스템 복잡성 사이의 좋은 트레이드 오프(trade-off)를 나타내기 때문이다. 인코딩 및 변조 후,

코드워드들은 레이어 맵핑 블록에서

레이어들 위로 맵핑된다. 코드워드들의 개수가 레이어들의 개수와 동일한 경우(즉,

), 가장 단순한 맵핑 규칙은 일대일 맵핑일 수 있다. 일반적으로, 레이어들의 개수가 코드워드들의 개수보다 큰 경우(즉, n_lay＞n_CW), 레이어 맵핑 블록은 2개 이상의 레이어들 위로 하나의 코드워드를 맵핑하는 역다중화기(demultiplexer)로 기능한다.

최적의 프리코딩 행렬의 선택은 현재(current) CSI의 함수로 사용자 기기(User Equipment; UE)에서 수행된다. UE에서 시행되는 선택 기준(selection criteria)은 표준화되지 않았고, 따라서 성능 및 복잡성 사이의 최상의 트레이드 오프를 찾기 위해 주어진 UE 제조자에 의해 최적화될 수 있다.

MIMO-OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반의 시스템들의 경우에, PMI 피드백은 각각의 부반송파(subcarrier)에 대해 또는 적어도 인접한(adjacent) 부반송파들의 각 그룹에 대해 제공되어야만 하는데, 채널의 주파수 선택도(frequency selectivity) 때문이다. 이것은 신호 오버헤드(signalling overhead)가 커질 수 있음을 의미하고, 따라서, 몇몇 방법들이 연구되어 왔고, 예를 들어, 인접한 부반송파들 위로 최적의 프리코딩 행렬의 상관(correlation)을 이용함으로써 그러한 피드백을 감소시킬 수 있다.

MIMO 통신 시스템들에서 프리코딩의 적용에 있어서 하나의 중요한 측면은 현재의 CSI의 함수로서 최적의 프리코딩 행렬의 선택을 위해 수신기에서 사용되는 적절한 선택 함수의 정의이다. 일반적으로, 선택 함수는 수신기 유형(type), 코드북을 형성하는 프리코딩 행렬들의 특성들 및 또한 함수에 의해 최대화되거나 최소화되는 메트릭들(metrics)(예를 들어, 비트 에러율(Bit Error Rate - BER -), 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio - SNR -), 수신기에서 성상(constellation)의 최소 거리, 용량(capacity), 실질적인 랭크 등)에 달려 있다(depend on).

문헌에서, 유니터리(unitary) 프리코딩의 경우에 사용될 수 있는 선택 함수들의 몇몇 예시가 있다. 하나의 예시적인 함수는 D. J. Love, R. W. Heath, Jr.의 "Limited Feedback Unitary Precoding for Spatial Multiplexing Systems". IEEE Transactions On Information Theory, Vol. 51, No. 8, August 2005에서 제공된다. 구체적으로, 이 참고 문헌에서, 하나의 가능한 프리코딩 선택 함수 S는 다중 레이어들(즉,

에 대해)의 전송의 경우에 가장 약한(weakest) 레이어의 공간적 역다중화(spatial demultiplexing) 후 SINR을 최대화시키는 하나임이 나타난다. 수식에서, 이 선택 기준은 다음과 같이 나타낼 수 있다:

최적의 프리코딩 행렬

의 선택은

수신된 레이어들 각각의 SINR(Signal to Interference and Noise Ratio)의 계산을 필요로 한다. 이 계산은 크기

를 갖는 복소 행렬(complex matrix)의 역변환(inversion)을 수반하는데, 역변환은 코드북 내 각각의 행렬에 대해(즉, 만일 M이 코드북에 속하는 프리코딩 행렬들의 개수라면, M번(M times)), 그리고 각각의 부반송파 또는 인접하는 부반송파들의 그룹에 대해(즉, 만일 N_SC가 사용되는 부반송파들의 개수라면, N_SC번(N_SC times)) 반복되어야만 한다. 그러한 행렬의 역변환(inversion)은 사용자 단말에서 큰 계산 로드(load)를 수반하는데, 특히 전송된 레이어들의 개수가 2개보다 클 때이다(즉,

). 게다가, 공간적 역다중화 후 SINR의 수학적 표현은, MMSE(Minimum Mean Square Error) 또는 ZF(Zero Forcing)와 같은 선형 수신기들의 경우에 구할 수 있으나, 다른 공간적 역다중화 알고리즘에 대해 대응하는(correspondent) 수학적 표현을 결정하는 것은 매우 어려울 수 있다.

선택 함수의 다른 예는 WO 2006/023832에서 제공되고, 이것에는 유니터리 행렬들로 형성된 코드북을 이용하여 폐루프 전송 프리코딩(closed loop transmit precoding)을 제공하기 위한 방법이 설명되어 있다. 또한 이 경우에, 프리코딩 행렬의 선택은 가장 약한 스트림 최대화(the weakest stream maximization)를 기반으로 하는데, 가장 약한 스트림 최대화에서 P 수신된 스트림들 중 가장 작은 SINR 값이 코드북 내 행렬들을 통해 최대화된다.

US 20080188190은 멀티-랭크 빔포밍(Multi-Rank BeamForming; MRBF) 스킴을 설명하는데, MRBF 스킴에서 하향링크 채널은 추정되고, 그에 맞게 MRBF 전송기에 의해 사용될 최적의 프리코딩 행렬이 결정된다. 최적의 프리코딩 행렬은 재귀 구조(recursive structure)를 구비하는 행렬들의 코드북으로부터 선택되고, 이것은 최적의 프리코딩 행렬 및 대응하는 SINR의 효율적인 계산을 가능하게 한다. 코드북은 또한 작은 저장 공간(storage footprint)을 누리게 한다. 계산의 효율성 및 보통의(modest) 메모리 요건으로 인해, 최적의 프리코딩 결정은 사용자 기기(UE)에서 이루어질 수 있고, 하향링크 채널을 통한 실행을 위해 제한된 상향링크 채널을 통해 전송 기지국으로 전달될 수 있다.

SINR 및/또는 실질적인 랭크가 감소하면, 일반적으로 적응적(adaptive) MIMO 시스템은 공간적 다중화로부터 다른 MIMO 기술들로 자동적으로 전환된다. 낮은 SINR 값들에 적절한 기술의 예는 공간 시간 코딩(Space Time Coding; STC)이다. 그러나 실제 통신 시스템들에서, 적응(adaptation) 절차는 에러들(errors) 및/또는 지연들(delays)에 의해 영향받을 수 있고, 따라서 낮은 SINR 지역(region)에서 최적이 아닌 선택 함수는 원치 않는 성능 저하를 야기할 수 있다.

출원인은 가장 약한 스트림 최대화를 기반으로 한 선택 함수가 높은 SINR 지역에서 최적이고, 여기에서 적응적 MIMO 시스템은 공간적 다중화 기술을 사용할 것으로 예상되는 것을 주시하였다. 낮은 SINR 지역에서, 가장 약한 스트림 최대화 기준은 최적이 아니고, 프리코딩 없는 스시템보다 낮은 성능을 제공할 수 있다.

그 다음에 출원인은 유니터리 프리코딩의 경우에 적용되고, SINR의 낮고 높은 값들 모두 및 실질적인 랭크에 대해 성능 이득을 제공하는 프리코딩 행렬 선택 함수의 필요가 있음을 유의하였다. 또한, 이 선택 함수는 행렬 역변환들과 같은 복잡한 계산들을 피하기 위해 단순해야만 하는데, 복잡한 계산들은 일반적으로 수신기(사용자 단말)에서 구현되기 어렵다.

출원인은 또한 프리코딩 행렬의 선택은 최적의 AMC 상태(Adaptive Modulation and Coding, 즉, 각각의 전송된 코드워드에 대해 사용되기 위한 최적의 변조 및 코딩 스킴)의 선택에 강한 영향을 미치고, 따라서 또한 프리코딩 행렬 및 AMC 상태를 선택하기 위한 통합된 방법의 필요가 있음을 유의하였다.

본 발명은 상기에서 언급된 문제들을 해결하려 하는데, SINR의 낮은 값들에 대해서 그리고 실질적인 랭크에 대해서도 또한 성능 향상을 제공하고, 따라서 MIMO 적응 절차가 에러들 및/또는 지연들에 의해 영향받는 경우 어떤 성능 저하를 방지하는 프리코딩 행렬 선택 함수를 정의함에 의해서이다.

기본적으로, 본 발명의 실시예에 따르면, 방법은 그 방법의 제1 단계에서 최적의 프리코딩 행렬이 공간적 역다중화 전에, 수신된 레이어들의 전력에 관한 메트릭(metric)을 기반으로 결정되도록 제안된다. 제2 단계에서, 제1 단계에서 선택된 프리코딩 행렬을 이용함으로써, 공간적 역다중화 전에 각각의 수신된 레이어의 순간적인(instantaneous) SINR이 계산되고, 상기 코드워드들의 각각에 대해 사용되는 최적의 변조 및 코딩 스킴(Modulation and Coding Scheme; MCS)이 결정된다.

본 발명의 일 양태에 따르면, 전송기, 수신기 및 통신 채널을 포함하는 MIMO 통신 시스템에서 사용되는 프리코딩 행렬을 선택하기 위한 방법이 제공되는데, 상기 프리코딩 행렬은 상기 통신 채널을 통해 상기 수신기로 전송되는 코드워드들을 프리코딩하기 위해 상기 전송기에 의해 사용된다.

상기 방법은:

- 상기 수신기에서, 프리코딩 행렬들의 코드북 내에서 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 단계 - 상기 결정 단계는 수신된 신호 레이어들의 전력에 관한 메트릭(metric)을 기반으로 이루어짐 -, 및

- 상기 전송기가 상기 코드북으로부터 상기 최적의 프리코딩 행렬을 선택할 수 있게 하는데 유용한(useful) 지시(indication)를 상기 수신기로부터 상기 전송기로 피드백하는 단계를 포함한다.

상기 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 상기 단계는, 상기 수신된 신호 레이어들을 공간적으로 역다중화(spatially demultiplexing)하기 전에 상기 수신된 신호 레이어들상에서 유리하게 수행된다.

상기 방법은, 상기 수신기를 구비하는 단계, 상기 결정된 최적의 프리코딩 행렬을 사용하는 단계, 상기 코드워드들의 각각에 대해 상기 코드워드를 위해 사용되는 각각의 최적의 채널 품질 지시자(Channel Quality Indicator)를 결정하는 단계, 및 상기 전송기가 상기 코드워드들의 각각에 대해 사용되는 최적의 변조 및 코딩 스킴을 선택할 수 있게 하는데 유용한 상기 결정된 채널 품질 지시자들의 지시(indication)를 상기 수신기로부터 상기 전송기로 피드백하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 상기 단계는, 상기 코드북으로부터, 상기 수신된 레이어들의 상기 전력들의 곱(product)을 최소화하는 상기 프리코딩 행렬을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 최적의 채널 품질 지시자를 결정하는 상기 단계는, 각각의 수신된 코드워드의 순간적인(instantaneous) 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal to Interference and Noise Ratio)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

특히, 각각의 수신된 코드워드의 상기 순간적인 신호 대 간섭 및 잡음비를 계산하는 상기 단계는, 공간적 역다중화 전에 각각의 수신된 레이어의 상기 순간적인 신호 대 간섭 및 잡음비를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 최적의 채널 품질 지시자를 결정하는 상기 단계는, 상기 신호 대 간섭 및 잡음비에 대한 임계값들을 설정하는 단계(setting) 및 상기 계산된 신호 대 간섭 및 잡음비를 상기 임계값들과 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 바람직하게 상기 임계값들은 미리 결정된(predetermined) 파라미터들의 계산된 값들의 함수로서 상기 수신기에 의해 동적으로(dynamically) 계산되고, 예시와 같이, 상기 파라미터들은 상기 전송기의 전송 안테나들 사이의 상관 계수들, 상기 수신기에서의 수신 안테나들 사이의 상관 계수들, 상기 전송기에 관한 상기 수신기의 이동 속도 중 적어도 하나를 포함한다.

대신에, 상기 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 상기 단계는:

- 상기 코드북에서 각각의 프리코딩 행렬에 대해, 공간적 역다중화 전에 각각의 수신된 코드워드의 상기 순간적인 신호 대 간섭 및 잡음비를 계산하는 단계;

- 각각의 수신된 코드워드의 처리량을 최대화하는 채널 품질 지시자를 선택하는 단계;

- 상기 수신된 코드워드들의 처리량들의 합을 계산하는 단계; 및

- 처리량들의 상기 계산된 합이 최대화되는 최적의 프리코딩 행렬로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.

이 경우에 상기 방법은 처리량들의 상기 계산된 합을 최대화시키는 최적의 채널 지시자로 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게 부반송파들의 매 그룹(every group)에 대해 상기 동작들이 반복된다.

본 발명의 다른 양태는 이전의 주장들 중 어느 하나에 따른 방법을 실행하도록 구성된 MIMO 수신기에 관계된다.

본 발명의 이 및 다른 특징들 및 장점들은 가능한 본 발명 실시예들의 다음 상세한 설명에 의해 명확해질 것이고; 다음 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 가장 잘 이해될 것이다:
도 1은 프리코딩(precoding)을 사용하는 예시적인 MIMO 통신 시스템의 간략한 블록도를 나타내고;
도 2a 및 2b는 본 발명의 실시예에 따른 방법의 일부 단계들의 흐름도이고;
도 3은 각 코드워드의 순간적인(instantaneous) SINR의 함수로서의 처리량(throughput)에 관하여 3개의 예시적인 AMC 상태들에 대한 하나의 코드워드의 성능의 예시적인 커브들(curves)을 나타내고; 그리고
도 4는 본 발명의 대안의 실시예에 따른 방법의 흐름도이다.

도 1은 프리코딩(precoding)을 사용하는 예시적인 MIMO 통신 시스템(100)의 간략한 블록도를 나타낸다. MIMO 통신 시스템(100)은 전송기(105), MIMO 통신 채널(110) 및 수신기(115)를 포함한다. 전송기(105)는 예를 들어 셀룰러 전화 통신 네트워크(cellular telephony network)(예를 들어, LTE 표준을 따름)의 기지국일 수 있고, 수신기는 사용자 기기(User Equipment; UE)일 수 있다.

하기에서, 참조(reference)는 n_T 전송 안테나들(120) 및 n_R 수신 안테나들(125)을 구비하고, n_lay≤min(n_T,n_R) 병렬 데이터 레이어들(parallel data layers)을 전송하는 협대역(narrowband) MIMO 시스템에 대해 단순함을 위해 표현될 것이다. 협대역 신호 모델링은 또한 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술을 사용하는 광대역(wideband) 통신 시스템의 경우에서 포괄적인(generic) 부반송파(subcarrier)와 관련된 경우에도 적용된다.

도 1의 MIMO 통신 시스템은 특정 개수 n_CW의 코드워드들(130)을 전송하기 위해 설계된다. 인코딩 및 변조 블록(encoding and modulation block, 135)에서 인코딩 및 변조 이후, 레이어 맵핑 블록(layer mapping block, 140)에서 n_CW 인코딩되고 변조된 코드워드들(130)이 n_lay 레이어들 위로 맵핑된다. 코드워드들의 개수가 레이어들의 개수와 동일한 경우(즉, n_CW=n_lay), 가장 단순한 맵핑 규칙은 일대일(one-to-one) 맵핑일 수 있다. 일반적으로, 레이어들의 개수 n_lay가 코드워드들의 개수 n_CW보다 큰 경우(즉, n_lay＞n_CW), 레이어 맵핑 블록(140)은 2개 이상의 레이어들 위로 하나의 코드워드를 맵핑하는 역다중화기(demultiplexer)로 기능한다.

레이어 맵핑 절차 이후에, 프리코딩 블록(145)에서 레이어들에 프리코딩 행렬

이 곱해진다. 프리코딩 블록(145)의 출력에서의 n_T 신호들은 그 다음에 블록(150)에서 디지털로부터 아날로그로 변환되고(converted), 필터링되고(filtered), 그리고 무선주파수(radiofrequency, RF)로 상향변환되고(up-converted), 그리고는 n_T 안테나들(120)을 통해 MIMO 무선 채널(110)로 방출된다(radiated). 일반적으로 전송 안테나들(120)의 개수는 레이어들의 개수와 같거나 더 크다(즉, n_T≥n_lay)는 것을 주의해야만 한다.

수신기(115)에서, 신호들은 n_R 수신 안테나들(125)에 의해 수신되고, 수신된 신호들은 블록(155)에서 RF로부터 하향변환되고(down-converted), 필터링되고(filtered), 그리고 아날로그에서 디지털로 변환되고, 그리고는 그것들은 채널 추정 블록(channel estimation block, 165)에서 결정된 채널 추정을 기반으로 블록(160)에서 공간적으로 역다중화된다(spatially demultiplexed). 그 다음에 블록(170)은 레이어 디맵핑(layer demapping) 절차를 수행하고, 그 다음에 코드워드들은 175에서 복조되고(demodulated), 디코딩된다(decoded). 블록(165)에서 결정된 채널 추정을 기반으로, 수신기(115)는 전송기(105)에게 피드백 채널(180)상으로 프리코딩 행렬 인덱스(Precoding Matrix Index; PMI)를 되돌려 보내고, PMI는 코드북으로부터 사용되는 프리코딩 행렬을 선택하기 위해 전송기(105)에 의해 사용된다. 수신기(115)는 전송기(105)에게 피드백 채널(180)상으로 PMI뿐만 아니라 다른 피드백 정보 및 특히 CQI(Channel Quality Indicator)를 되돌려 보낸다. CQI는 최적의(optimal) 변조 및 코딩 스킴(modulation and coding scheme; MCS)을 나타내고, 최적의 MCS는 수신된 신호 품질의 미리 정의된(predefined) 레벨에 이르기 위해서 각각의 코드워드에 대해 사용되어야만 하고, 미리 정의된 레벨은 예를 들어 많은 시스템들에서와 같이 10%의 타깃 BLER(Block Error Rate)과 동일하게 설정된다.

이후로 제공되는 수학 설명에서, 벡터들은 밑줄이 그어져 있고, 볼드체로(in boldface)로 되어 있다. 행렬들은 2개의 밑줄이 그어져 있고, 볼드체로 되어 있다. 심벌들

및

은 각각 전치(transpose) 및 켤레전치(conjugate-transpose) 연산들을 의미한다.

이산 시간 인스턴트(discrete time instant) n에서 신호 모델은 아래 수학식으로 주어진다:

는 공간적 역다중화 블록(spatial demultiplexing block, 160)의 입력에서의 수신된 신호 벡터(received signal vector)이고,

는 부가 잡음 및 간섭(additive noise plus interference) 벡터이고,

는 레이어 맵핑 블록(140)의 출력에서의 데이터 벡터이고,

는 MIMO 채널 행렬이고,

는 코드북으로부터 얻은 포괄적인(generic) 프리코딩 행렬이다. 코드북은

로 표현되고, M 행렬 요소들로 구성되고, M은 코드북 크기로 표현된다:

하기에서 전송된 신호 벡터

는 정규화되어(normalized) 총 전송 전력(total transmit power)이

와 동일해짐을 가정한다. 잡음 벡터

의 항들(entries)은 제로(zero) 평균 및 분산(variance) N₀를 가진 복소 가우시안 변수들(complex gaussian variables)이고, 채널 행렬

의 항들은 제로 평균 및 유니터리 분산(unitary variance)을 가진 복소 가우시안 변소들이다. 채널 행렬

은 수신기(115)에서 데이터 심벌들과 함께 전송된 적합한 트레이닝 시퀀스들(training sequences)을 이용하여 추정된다.

또한 전송기(105)에서 적용된 프리코딩 행렬

및 실제 전파 채널(actual propagation channel)

의 캐스케이드(cascade)에 의해 형성되는 등가 채널은 등가 채널 행렬

로 표현된다. 등가 채널 행렬의 크기는

이고, 그것은 n_R 수신된 신호들 위로 전송기(105)에서 n_lay 레이어들의 맵핑을 제공한다.

여기서 예시로 취해진 LTE 시스템은 유니터리 행렬들로 구성된 코드북

을 사용한다. 이 행렬들은 또한 다른 안테나들에 의해 전송된 평균 전력이 밸런스를 유지하도록 설계된다. 수학에서, 유니터리 행렬은 다음 조건을 만족하는 n×n(n by n) 복소 행렬(complex matrix)

이다:

는 n×n 단위 행렬(identity matrix)이다.

유니터리 프리코딩 행렬들의 사용은 달성 가능한 성능 및 실행 복잡성 사이의 좋은 트레이드 오프(trade-off)이나, 수신기(115)에서 사용될 수 있는 가능한 프리코딩 행렬 선택 함수들 S를 제한한다.

예를 들어, 등가 채널 행렬의 행렬식(determinant)을 기반으로 하는 어떤 기준(criteria)은 사용될 수 없다. 비네 정리(Binet theorem)을 상기하고, 유니터리 행렬이 유니터리 절대값(unitary modulus)의 행렬식을 가짐을 유념하면, 다음 수학식을 작성하는 것이 가능하다:

심벌

는 복소수 c의 절대값을 표현하고,

는 행렬

의 행렬식이다.

유사하게, 특이값들(singular values)

을 기반으로 하는 어떤 기준은 적용되지 않는데, 채널 행렬

의 특이값들은 유니터리 프리코딩 행렬

에 의해 변경되지 않기 때문이다. 포괄적인(generic) 행렬

의 특이값들이

의 고유값들(eigenvalues)임을 상기하면, 그것은 다음 수학식이다:

함수

는 고유값들을 계산하고, i=1, 2,...,r이고, r은 채널 행렬

의 랭크(rank)이다.

전송기(105)에서 채널 지식이 없을 때 MIMO 채널(110)의 용량이 다음 수학식으로 주어지는 것은 그 이론으로부터 알려져 있다:

수학식 6은 MIMO 채널(110)의 용량을 r SISO(Single Input Single Output) 채널들의 용량들의 합으로 나타내고, 각각은 전력 이득(power gain)

및 전송 전력

을 구비한다. 그러나, MIMO 채널 용량을 기반으로 하는 어떤 프리코딩 행렬 선택 함수 S는 사용될 수 없는데, 이 메트릭(metric)이 유니터리 프리코딩에 의해 영향받지 않기 때문이다.

유사하게, 단독으로 얻은 실질적인 랭크(practical rank taken alone)는 선택 메트릭으로 적절하지 않다. 실질적인 랭크는 보통 최소 특이값 및 최대 특이값 사이의 비(ratio)로 정의된다:

실질적인 랭크는 간격(interval) [0; 1]에서 구성되고, 낮은 값은 공간적 다중화(spatial multiplexing) 전송을 위해 적절하지 않은 안 좋은 상태의 MIMO 채널(110)을 지시하고, 반면 1(unity)에 가까운 값은 다수의 병렬의 데이터 스트림들(multiple parallel data streams)의 전송을 위해 적절한 좋은 MIMO 채널(110)을 지시한다. 그러나, 수학식 5에서 주어진 관계 때문에, 또한 실질적인 랭크는 유니터리 프리코딩 연산(operation)에 의해 변경되지 않는다.

다시 도 1을 참고하면, 시스템(100)에서 MIMO 전송기(105)는 n_CW 코드워드들(130)을 생성한다. MIMO 용어에서, 하나의 "코드워드"는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 절차의 제어 아래 독립적으로 인코딩되고 변조되는 하나의 데이터 흐름(flow)을 나타낸다. 각각의 코드워드는 MIMO 전송기(105) 내에서 적절한 채널 인코더(즉, 컨볼루션(convolutional), 터보 코드(turbo code), LDPC 등)에 의해 인코딩되어 에러(errors)에 대비해 데이터를 보호하고, 그 다음에 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 등과 같이 잘 알려진 스킴들에 따라 변조된다

상술한 바와 같이, 예를 들어 LTE와 같은 시스템들에서, 코드워드들의 최대 개수는

와 같다.

코드워드들은 (블록(140)에서) n_lay 레이어들 위로 맵핑된다. 가장 단순한 맵핑 규칙은 하나의 코드워드가 하나의 레이어 위로 맵핑되는 일대일 맵핑에 대응한다. 레이어들의 개수 n_lay가 코드워드들의 개수 n_CW보다 큰 경우(즉, n_lay＞n_CW), 하나의 코드워드는 또한 2개 이상의 레이어들 위로 맵핑될 수 있다. 이 경우에, 가장 단순한 맵핑 규칙은 다른 레이어들 위로 코드워드의 역다중화 또는 직렬 병렬 변환(serial to parallel conversion)이다.

그 다음에 n_lay 레이어들은 프리코더(precoder)(블록(145))에서 행렬

이 곱해져

신호들을 제공하고, 그 신호들은 디지털에서 아날로그로 변환되고, 무선주파수(RF)로 상향변환되고, 그리고 n_T 전송 안테나들에 의해 방출된다(블록(150)). n_T 전송된 신호들은 행렬

로 모델링되는 MIMO 무선 채널(110)로 전파하고(propagate), 그리고 수신기(115)에서 n_R 수신 안테나들(125)에 의해 수신된다.

MIMO 수신기(115)는 공간적 역다중화를 수행하고, 채널(110)로 전파할 때 거기서 혼합된 원래의(original) n_lay 전송된 레이어들을 분리한다. 예를 들어 MIMO 수신기(115)는 MMSE(Minimum Mean Square Error) 공간적 역다중화 알고리즘을 이용하여 실현될 수 있는데, MMSE 공간적 역다중화 알고리즘은 수신된 신호 벡터

에 크기

를 가지고 다음 수학식으로 주어지는 역다중화 행렬

를 곱한다:

수학식 8에서

는 등가 채널 행렬로, 전송기 사이드(side)에서 사용되는 프리코딩 행렬

에 대응한다. 그 다음에 n_lay 수신된 레이어들은 아래 수학식에 의해 표현된다:

상기에서 설명된 MMSE 수신기(115)는 단지 예시이고, 본 발명이 오직 MMSE 수신기에 제한되지 않는다. 최적의(optimum) 프리코딩 행렬 및 AMC 상태를 선택하기 위해 제안된 방법은 또한 다른 수신기 유형들에 적용될 수 있는데, 예를 들어 제로 포싱(Zero Forcing; ZF), 연속적인 간섭 제거(Successive Interference Cancellation) 수신기들(예를 들어, V-BLAST) 또는 최대 우도(Maximum Likelihood) 수신기들(예를 들어, QRD-M)과 같다.

본 발명의 원리를 설명하기 위해, 참조(reference)는 도 1에서 도시된 시스템(100)과 같은, n_T 전송 안테나들 및 n_R 수신 안테나들을 구비하는

MIMO 시스템에 대해 표현된다. 또한 시스템은 n_lay 레이어들 위로 맵핑되는 n_CW 코드워드들을 생성하는 것으로 가정된다.

본 발명의 실시예에 따른 방법의 흐름도가 도 2a 및 2b에서 주어진다.

방법의 제1 단계는 공간적 역다중화 블록(160)의 입력에서의 각각의 레이어의 전력을 계산(calculation)하는 것이다. 이 계산은 수신기(115)에서 수행되고, 코드북

에서 각각의 M 프리코딩 행렬들에 대해 반복된다. 첫째로, 등가 채널 행렬

이 계산된다(도 2a의 흐름도에서 블록(205)). 이전에 언급된 것과 같이, 등가 채널 행렬

은 전송기(105)에서 레이어들을 n_R 수신된 신호들 위로 맵핑한다. 그 다음에, 수신기(115)에서 레이어들의 전력이 계산된다(도 2a의 흐름도에서 블록(210)). k번째(k-th) 수신된 레이어의 전력은 등가 채널 행렬의 k번째 열(k-th column)에서 요소들의 제곱합(squared sum)과 같다.

인 MIMO 2x2 시스템의 경우에, 등가 채널 행렬은 아래 보여지는 구조를 구비한다:

그러면 제1 수신된 레이어의 전력 및 제2 수신된 레이어의 전력은 다음 수학식과 동일하다:

일반적으로, n_lay 레이어들을 구비하는

MIMO 시스템에 대해, 사용자 기기 수신기(115)에서 k번째 레이어의 전력은 다음과 같이 표현될 수 있다:

본 발명의 실시예에 따르면, 최적의 프리코딩 행렬은 공간적 역다중화 블록(160)의 입력에서 측정된 수신된 레이어들의 전력들의 곱(product)을 최소화하는 하나로 선택된다. 공식에서 이것은 다음과 같이 표현될 수 있다:

그러면 코드북에서 m번째 프리코딩 행렬이 수학식 13에서 주어진 기준에 따라 최적의 하나로 선택된다(도 2a의 흐름도에서 블록(215)).

최적의 프리코딩 행렬의 선택 이후, 그 다음에 공간적 역다중화 블록(160)의 입력에서의 n_lay 수신된 레이어들의 신호 대 간섭 및 잡음(Signal to Interference plus Noise; SINR)을 계산하는 것이 가능하다(도 2a의 흐름도에서 블록(220)). 수신된 레이어들의 SINR은

로 나타내고(k는 레이어 인덱스), 다음과 같이 표현된다:

는 공간적 역다중화 블록(160)의 입력에서의 잡음 및 간섭 전력(noise plus interference power)으로, 파일럿 부반송파들상으로 전송되는 적절한 트레이닝 시퀀스들을 이용하여 추정될 수 있다.

의 정도(measure)는 결국 n_R 수신 안테나들에 걸친 평균으로 계산될 수 있다.

그 다음에 수학식 14로 계산된 n_lay 수신된 레이어들의 SINR 값들은 AMC 상태를 결정하기 위해 사용되고, AMC 상태는 순간적인 처리량(instantaneous throughput)을 최대화시키기 위해 각각의 코드워드에 대해 사용되는 최적의 변조 및 코딩 스킴을 차례차례(in turn) 나타낸다. LTE와 같은 시스템에서, AMC 상태는 채널 품질 지시자(Channel Quality Indicator; CQI)로 나타내는 지시자(indicator) 위로 맵핑되며, CQI는 수신기(115)에 의해 전송기(105)로의 (피드백 채널(180)를 통해) 피드백으로 제공된다. CQI는 보통 정수이고(integer number), 그 정수는 변조 및 채널 코딩율들(modulation and channel coding rates)에 관하여 형성된 전송 포맷들(transport formats)의 기준 집합(reference set) 위로 일대일 맵핑을 가진다.

AMC 상태 또는 CQI를 결정하기 위한 하나의 방법은 처리량(throughput), BLER 등과 같은 특정 무선 품질 파라미터(radio quality parameter)에 관하여 특정 AMC 상태가 최적이 되는 SINR 값들의 범위를 지시하는 SINR 임계값들(thresholds)의 집합의 결정에 있다.

수학식 14로 계산된 n_lay 수신된 레이어들의 SINR 값들은 n_CW 코드워드들의 SINR을 결정하기 위해 사용된다(도 2b의 흐름도에서 블록(230)). 하나의 레이어가 하나의 코드워드상으로 맵핑되는 일대일 맵핑의 경우에, k번째 레이어의 SINR은 단순히 k번째 코드워드의 SINR과 동일하다. k번째 코드워드의 SINR을

로 나타냄으로써, 다음 수학식을 작성하는 것이 가능하다:

하나의 코드워드가 2개 이상의 레이어들 위로 맵핑되면, 어떤 변환 함수(some transformation function)가 사용되야만 한다. 예를 들어, 만일 u번째 코드워드가 p 연속된(consecutive) 레이어들상으로 맵핑되면, 평균은 하나의 가능한 맵핑 함수를 나타낸다:

또한 유효(effective) SINR은 레이어들의 SINR을 대응하는(correspondent) 코드워드 위로 맵핑하기 위해 사용될 수 있다. 그러한 경우에, u번째 코드워드의 SINR은 다음과 같이 나타낼 수 있다:

상기에서 언급된 SINR 임계값들은 일반적으로 예를 들어 채널 상관(correlation) 및 사용자 단말 속도와 같은 몇몇 파라미터들의 함수이다. 따라서 상관 계수들(correlation coefficients)이 계산된다(도 2b의 흐름도에서 블록(235)). 채널 상관은 수신기(115)에서 파일럿 부반송파들상으로 전송되는 트레이닝 시퀀스들을 이용하여 추정될 수 있다. 예를 들어, 2개의 전송 안테나들(120) 사이의 또는 2개의 수신 안테나들(125) 사이의 상관은 수신기(115)에서 알려진 채널 행렬

의 항들을 이용하여 계산될 수 있다. 채널 행렬

을 다음과 같이 나타내는 것에 의해:

p번째 및 q번째 전송 안테나들(120) 사이의 페이딩(fading) 상관

은 다음과 같이 계산될 수 있다:

유사한 방법으로 p번째 및 q번째 수신 안테나들 사이의 페이딩 상관

은 다음과 같이 계산될 수 있다:

통계적인 평균

은 실질적인 수신기 구현에서 채널 행렬

의 다음 실현들(subsequent realizations)에 걸친 시간 평균(temporal mean)으로 대체될 수 있다. 그러면 수신기(115)가 MIMO 시스템(100)의 전송기(105)에서 그리고 수신기(115)에서 상관의 레벨을 나타내는 2개의 지시자들

및

를 추정 가능하다고 말할 수 있다. 이 지시자들은 적절한 개수의 레벨들(예를 들어, 낮은(low), 중간의(medium), 높은(high) 상관)로 양자화될(quantized) 수 있고,

및

의 값들의 각각의 커플(couple)은 각각의 코드워드의 CQI를 결정하기 위해 사용되는 SINR 임계값들의 적절한 집합을 선택하기 위해 사용될 수 있다.

일반적으로, 무선 링크 성능은 페이딩 상관이 중가하면 저하되므로, 특정 MCS의 사용을 가능하게 하는 대응하는(correspondent) SINR 임계값들은 상관되지 않은(uncorrelated) 채널에 대하여 증가하는 것이 예상된다.

유사한 방법으로, 또한 사용자 단말 속도(이동 속도) v는 사용자 기기 수신기(115)에서 수신된 트레이닝 시퀀스들을 이용하여 추정될 수 있고(도 2b의 흐름도에서 블록(240)), 대응하는(correspondent) 값들은 SINR 임계값들의 적절한 집합을 선택하기 위해 사용될 수 있다. 일반적으로, 이동 속도 v의 증가는 도플러 확산(Doppler spread)의 증가를 야기하고, 따라서 무선 링크 성능을 저하시키는 반송파간 간섭(Inter-Carrier Interference; ICI)의 증가를 야기한다.

SINR 임계값들의 n번째 집합(

)을

로 나타내는 것에 의해, 선택된 집합은 추정된 전송 및 수신 상관의 그리고 추정된 사용자 단말 속도의 함수일 것이다(도 2b의 흐름도에서 블록(245)):

본 발명의 실시예, 3개의 지시자들

,

및 v은 SINR 임계값들의 가장 적절한 집합을 결정하기 위해 함께 사용된다. 그러나, 본 발명은 이 3개의 지시자들 모두의 사용에 제한되지 않고: 이 지시자들의 하나의 부분 집합(subset) 및/또는 다른 지시자들이 동일한 목적을 위해 사용될 수 있다.

도 3은 상기에서 기술된 단계의 그래프로된 표현을 제공하고, 단순함을 위해 AMC 절차가 오직 3개의 상태들 AMC1, AMC2 및 AMC3로 구성되는 것으로 가정한다. 각각의 상태는 특정 변조 스킴 및 코딩율에 의해 특정된다. 예를 들어, 상태 AMC1은 QPSK 변조를 사용하고, 상태 AMC2는 16-QAM 변조를 사용하고, 그리고 상태 AMC3은 64-QAM 변조를 사용한다. 이 3개의 AMC 상태들의 채널 코딩율은 각각

,

및

로 나타내고, 모두는 0 및 1 사이에서 구성되어 있다. 각각의 AMC 상태는 수치 시뮬레이션들(numerical simulations) 또는 실험적인 측정들(experimental measurements)을 이용하여 성능에 관하여 각기 특정된다.

도 3의 예시적인 커브들 AMC1, AMC2, AMC3는 3개의 AMC 상태들 AMC1, AMC2, AMC3에 대한 하나의 코드워드의 성능을 나타내는데, 각각의 코드워드의 순간적인(instantaneous) SINR(가로 좌표에서, dB)의 함수로서의 처리량(세로 좌표에서, kbit/s)에 관한 것으로, 각각의 코드워드의 순간적인 SINR은 수학식 15-17 중 하나를 이용하거나 대응하는(correspondent) 코드워드 위로 레이어들의 SINR을 맵핑하는 임의의 다른 함수를 이용하여 공간적 역다중화 블록(160)의 입력에서 계산된다. 도 3에서 세로 좌표는 또한 블록 에러율(Block Error Rate; BLER), 비트 에러율(Bit Error Rate; BER) 또는 다른 것과 같은 다른 무선 품질 메트릭들(radio quality metrics)에 대하여 표현될 수 있다. 도 3에서 커브들은 상관 지시자들

및

의 그리고 이동 속도

의 특정 값들과 관련 있다.

및

는 상관 지시자들의 그리고 이동 속도의 그러한 특정 값들에 대해 계산된 SINR 임계값들이다. 이 파라미터들의 다른 값들에 대해, 도 3의 커브들 및 대응하는 교차점들(correspondent intersections)(즉, SINR 임계값들)은 달라질 것이다.

도 3은, 임계값

보다 낮은 SINR 값들에 대하여 상태 AMC1가 최적이고,

및

사이에서 이루어진 값들에 대하여 상태 AMC2가 최적이고, 그리고

보다 큰 SINR 값들에 대하여 상태 AMC3가 최적임을 나타낸다.

따라서, 본 발명의 실시예에 따르면, 수학식 15-17을 이용하여 계산된 SINR 값들

은 SINR 임계값들

및

과 비교되고(도 2b의 흐름도에서 블록(250)), 그리고 그러한 비교를 기반으로 각각의 코드워드에 대해, 최적의 AMC 상태 또는 CQI가 결정된다(도 2b의 흐름도에서 블록(255)).

이 동작들은 부반송파들의 모든 그룹들에 대해 반복된다(도 2a의 흐름도에서 블록(260)).

수신기(115)는 따라서 오직 SINR 임계값들의 N 집합들을 저장할 필요가 있고, 각각의 집합은 L SINR 임계값들로 구성된다.

본 발명의 대안의 실시예에서, 수신기(115)는 도 3에 도시된 것들과 유사한 성능 커브들의 집합을 제공받는다. 수신기(115)의 메모리에 저장된 각각의 성능 커브는, 하나의 특정 변조 및 코딩 스킴(MCS)에 대해 그리고 상관 파라미터들

,

및 사용자 단말 속도 v의 특정 값에 대해 하나의 코드워드의 처리량을 제공한다. 이 커브들은 수치 시뮬레이션들(numerical simulations) 또는 실험적인 측정들(experimental measurements)에 의해 결정될 수 있다.

도 4의 흐름도에서 도식화된 것과 같이, 이 대안의 본 발명 실시예에서 수신기(115)는 각각의 코드워드의 최적의 프리코딩 행렬 및 최적의 CQI를 결정하기 위해 다음 단계들을 수행한다:

1) 전송기에서 상관

및 수신기에서 상관

의 추정(블록(405));

2) 사용자 단말 속도 v의 추정(블록(410));

3) 단계들 1) 및 2)에서 추정된 값들

,

및 v에 대응하는(correspondent to), SINR 비(ratio)의 함수로서의 다른 CQI들에 대한 하나의 코드워드의 처리량을 제공하는 성능 커브들(도 3)의 선택(블록(415));

4) 코드북에서 제1 프리코딩 행렬의 선택(블록(420)) 및

5) 코드북의 각각의 프리코딩 행렬에 대하여(루프(loop)(425 - 445)):

6) 수학식 14-17을 이용하여 각각의 코드워드의 SINR을 계산(블록(425)).;

7) 단계 3)에서 선택된 성능 커브들을 이용하여 각각의 코드워드의 처리량을 최대화하는 CQI를 선택(블록(430)). 이 목적을 위해 단계 6에서 계산된 SINR 값들이 단계 3에서 선택된 성능 커브들의 가로 좌표(abscissa)에서 항 값(entry value)으로 사용된다;

8) 단계 7)에서 결정된 CQI들을 이용하여 코드북의 m번째 행렬에 대한 n_CW 코드워드들의 합 처리량(sum throughput)

을 계산(블록(435));

9) 코드북에서 각각의 프리코딩 행렬에 대해(즉,

에 대해) 단계들 6), 7) 및 8)을 반복; M 집합들이 획득되고, 각각의 집합은 n_CW SINR 값들로 구성된다.

10) 단계 7)에서 결정된 대응하는(correspondent) CQI들과 함께 n_CW 코드워드들의 합 처리량을 최대화하는 프리코딩 행렬을 선택(블록(450)).

그 다음에 이 동작들은 부반송파들의 다른 그룹에 대해 반복된다(블록(455)).

이 기술에서 숙련된 자는 제안된 방법이 수신기의 임의의 유형에 적용 가능하고, 비선형(non-linear) 수신기들의 경우에 어려운 일일 수 있는 공간적 역다중화 블록의 출력에서의 SINR의 계산을 방지하는 것을 주의할 수 있다. 비이상적인 것들(non-idealities) 및 대응하는 구현 마진들(margins)을 포함하는 특정한 수신기 구현의 실제 성능은 각각의 코드워드의 CQI를 결정하기 위해 사용되는 SINR 임계값들의 집합에 끼워 넣어진다(embedded).

본 발명은 그것의 일부 가능하고 예시적인 실시예들을 참조하여 설명되었다. 이 기술에서 숙련되 자들은 첨부된 특허청구범위에 의해 정의된 것과 같은 본 발명의 범위 내에 모두 포함되는 다른 실시예들이 가능함을 인식할 것이다.

Claims

전송기(105), 수신기(115) 및 통신 채널(110)을 포함하는 MIMO 통신 시스템(100)에서 사용되는 프리코딩 (precoding) 행렬을 선택하기 위한 방법에 있어서, 상기 프리코딩 행렬은 상기 통신 채널을 통해 상기 수신기로 전송될 코드워드들을 프리코딩하기 위해 상기 전송기에 의해 사용되고, 상기 방법은:
- 상기 수신기에서, 프리코딩 행렬들의 코드북 내에서 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 단계 - 상기 결정 단계는 수신된 신호 레이어들의 전력에 관한 메트릭(metric)을 기반으로 이루어짐 -, 및
- 상기 전송기가 상기 코드북으로부터 상기 최적의 프리코딩 행렬을 선택할 수 있게 하는데 유용한(useful) 지시(indication)를 상기 수신기로부터 상기 전송기로 피드백하는 단계를 포함하며,
상기 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 상기 단계는,
상기 코드북으로부터, 상기 수신된 레이어들의 상기 전력들의 곱(product)을 최소화하는 프리코딩 행렬을 선택하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 상기 단계는, 상기 수신된 신호 레이어들을 공간적으로 역다중화(spatially demultiplexing, 160)하기 전에 상기 수신된 신호 레이어들상에서 수행되는 방법.
제2항에 있어서,
- 상기 수신기를 구비하는 단계, 상기 결정된 최적의 프리코딩 행렬을 사용하는 단계, 상기 코드워드들의 각각에 대해 상기 코드워드를 위해 사용될 각각의 최적의 채널 품질 지시자(Channel Quality Indicator)를 결정하는 단계, 및 상기 전송기가 상기 코드워드들의 각각에 대해 사용될 최적의 변조 및 코딩 스킴을 선택할 수 있게 하는데 유용한 상기 결정된 채널 품질 지시자들의 지시(indication)를 상기 수신기로부터 상기 전송기로 피드백하는 단계를 더 포함하는 방법.
삭제
제3항에 있어서,
상기 최적의 채널 품질 지시자를 결정하는 상기 단계는, 각각의 수신된 코드워드의 순간적인(instantaneous) 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal to Interference and Noise Ratio)를 계산하는 단계를 포함하는 방법.
제5항에 있어서,
각각의 수신된 코드워드의 상기 순간적인 신호 대 간섭 및 잡음비를 계산하는 상기 단계는, 공간적 역다중화 전에 각각의 수신된 레이어의 상기 순간적인 신호 대 간섭 및 잡음비를 계산하는 단계를 포함하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 최적의 채널 품질 지시자를 결정하는 상기 단계는, 상기 신호 대 간섭 및 잡음비에 대한 임계값들을 설정하는 단계(setting) 및 상기 계산된 신호 대 간섭 및 잡음비를 상기 임계값들과 비교하는 단계를 포함하는 방법.
제7항에 있어서,
상기 임계값들은 미리 결정된(predetermined) 파라미터들의 계산된 값들의 함수로서 상기 수신기에 의해 동적으로(dynamically) 계산되는 방법.
제8항에 있어서,
상기 파라미터들은 상기 전송기의 전송 안테나들 사이의 상관 계수들(correlation coefficients), 상기 수신기에서의 수신 안테나들 사이의 상관 계수들, 상기 전송기에 상대적인 상기 수신기의 이동 속도 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제5항에 있어서,
상기 최적의 프리코딩 행렬을 결정하는 상기 단계는:
- 상기 코드북에서 각각의 프리코딩 행렬에 대해, 공간적 역다중화 전에 각각의 수신된 코드워드의 상기 순간적인 신호 대 간섭 및 잡음비를 계산하는 단계;
- 각각의 수신된 코드워드의 처리량(throughput)을 최대화하는 채널 품질 지시자를 선택하는 단계;
- 상기 수신된 코드워드들의 처리량들의 합을 계산하는 단계; 및
- 처리량들의 상기 계산된 합이 최대화되는 최적의 프리코딩 행렬로 선택하는 단계를 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
처리량들의 상기 계산된 합을 최대화시키는 최적의 채널 지시자로 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
부반송파들의 매 그룹(every group)에 대해 상기 단계들을 반복하는 단계를 더 포함하는 방법.
MIMO 수신기(115)로서,
제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하도록 구성된 MIMO 수신기.