KR101636061B1 - 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 추정 시스템 - Google Patents

시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 추정 시스템 Download PDF

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문철
김윤경
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    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission

Abstract

본 발명은 시간과 주파수 영역 채널 추정 기법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 무선통신 시스템에서 고차 변조(higher order modulation)방식으로 고속 이동 중에 신호를 전송 시에 성능을 향상시킬 수 있는 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 추정 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 의하면, 고속 이동 시 고차 변조(higher order modulation)의 에러 성능을 향상시킬 수 있는 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 채널 추정 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, IEEE 802.11p에 따르는 WAVE 장치의 성능을 개선시킬 수 있는 효율적인 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 채널 추정 시스템을 제공할 수 있다

Description

시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 추정 시스템{Time and Frequency Domain Channel Estimation Method and System Using the Same}
본 발명의 실시예는 시간과 주파수 영역 채널 추정 기법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 무선통신 시스템에서 고차 변조(higher order modulation)방식으로 고속 이동 중에 신호를 전송 시에 성능을 향상시킬 수 있는 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 추정 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 교통안전 및 혼잡을 피하는 주행 경로 선정 등과 같은 여러 교통 관련 응용 서비스를 지원하기 위해, 차량과 차량 및 차량과 노변 기지국 간의 통신의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 교통 안전 및 응용 서비스를 지원하기 위해서, IEEE802.11p를 표준화 하였으며, 이 표준은 차량용 무선통신 시스템의 물리 계층과 그리고 매체 접속 제어 계층을 정의하고 있다.
IEEE802.11p의 물리 계층은, 상대적으로 고정된 실내 환경에서의 무선 통신을 위해 설계된 IEEE802.11a와, 시스템의 동작 주파수와 주파수 대역폭을 제외한 모든 점에서 거의 동일하다. 사실 IEEE802.11p는 차량용 무선 통신 기술로서 고속으로 이동하는 실외 환경에 적합하도록 설계되어야 하지만, 단지 기존 IEEE802.11a 표준의 동작 주파수를 5.9GHz 대역으로 변경하고 주파수 대역폭을 20MHz에서 10MHz로 변경하여 만들어졌다. 따라서, 현재 IEEE802.11p 표준은 교통 환경에서 발생하는 빠른 시변 채널 (fast time-varying channel) 환경에 적합하기 않다.
빠른 시변채널 환경에서는 채널 특성이 빠른 속도에서 변하기 때문에,동일 패킷내에서도 채널 특성이 변하게 된다. 따라서, 각 패킷의 시작 부분에서 얻어진 채널 추정치는 패킷의뒷 부분에서는 더 이상 유효하지 않게 된다. 시간에 따라 변하는 채널 특성을 추정하기 위해서, OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송 방식을 사용하는 시스템에서는, 일부부반송파 (subcarrier)에 파일럿 심볼만을 전송하여 시간에 따라 변하는 채널 특성을 추정하도록 한다. 실내 환경을 위해 만들어진 IEEE802.11a를 기반으로 IEEE802.11p가 만들어 졌기 때문에, IEEE802.11p은 64개의 부반송파 중에서 4개의 comb 파일럿 부반송파를 사용하고 있으며, 48개의 데이터 부반송파의 채널 특성을 추정하는데 충분치 않기 때문에, 이로 인한 상당한 성능 열화가 발생된다.
따라서, 현재 IEEE 802.11p표준을 변경하지 않고 시변채널 변화를 추정하기 위한 채널 추정 기법들이 연구되었으며, 대표적으로 LS (Least Square) 기법, STA (Space-Time Averaging) 기법들이 학술 논문으로 발표되었다.
도 1은 IEEE802.11p 표준의 개략적인 패킷 구조를 도시하고 있다. IEEE802.11p 표준에서는 각 패킷의 시작 부분에서 전송되는 long training 심볼 T1과 를 T2를 이용하여 채널을 추정토록 한다. 도 1은 하나의 패킷에 총 I개의 데이터 심볼이 전송되는 경우를 도시하고 있다.
LS 기법은 각 패킷의long training 심볼로부터 채널 추정치를 구하고, 이를 이용하여 패킷에 속하는 I개의 데이터 심볼을 복구하는데 사용된다. 우선, 시간 영역에서 수신된 long training 심볼 T1[n]과 T2[n]은 64-point DFT(discrete Fourier transform)를 통해, 각 부반송파 k에 수신된 주파수 영역 심볼Y1(k)와 Y2(k)로 복조된다. 동일한 심볼 X(k)가 T1과 T2에서 전송되기 때문에, LS 채널 추정 기법에 의한 채널 추정치는 다음의 수학식1과 같이 주어진다.
[수학식 1]
Figure 112015110803014-pat00049
위와 같이 구해진 채널추정 H0(k)는 패킷 내에 수신된 모든 총 I 개의 데이터 심볼 Ri(k)를 등화(equalizing)하는데 적용되어, 다음의 수학식 2와 같이 i 번째 송신 데이터 심볼
Figure 112014122603913-pat00002
을 복구한다.
[수학식 2]
Figure 112014122603913-pat00003
LS 추정 기법은 매우 간단한 채널 추정 기법이지만, 패킷초기에 추정된 채널 추정치 H0(k)로 패킷의 후반부에 위치한 데이터 심볼을 복구하는데 사용되기 때문에, 시변 채널에서는 성능이 열화되어 실제 시스템에 사용될 수 없다.
시변 채널에 적응하기 위해, STA(Spectral-Temporal Averaging)라는 기법이 제안되었으며, 이 기법은 복조된 데이터 심볼을 이용하여 데이터 부반송파에서 지속적으로 채널을 추정하여 업데이트한다. 이와 같이 데이터 부반송파에서 채널을 추정하는 것을 데이터 파일럿 (data pilot) 이라고 한다. STA 기법은 다음 [수학식 3]과 같이 i번째 송신 된 데이터 심볼
Figure 112014122603913-pat00004
을 i-1번째 채널 추정치 Hi - 1(k)를 이용하여 등화 한다.
[수학식 3]
Figure 112014122603913-pat00005
복구된 데이터 심볼
Figure 112015110803014-pat00006
을 디매핑(demmapping)하여 변조심볼 Xi(k)를 결정하고, 이를 이용하여 다음의 수학식 4와 같이 i번째 심볼에 대한 초기 추정치
Figure 112015110803014-pat00007
를 구한다.
[수학식 4]
Figure 112014122603913-pat00008
Figure 112014122603913-pat00009
심볼에는 잡음과 채널 추정 에러가 포함되어 있기 때문에,
Figure 112014122603913-pat00010
를 디매핑 할 때 디매핑 에러 (demapping error)가 발생할 수 있다. 이러한 디매핑 에러에 의해 잘못된 Xi(k)가 결정되기 때문에, 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00011
에도 오차가 발생하게 된다. 따라서, 디매핑 에러에 의한 채널 추정 오류를 완화하기 위해, 주파수 도메인에서 k부반송파에 인접한 k+1과 k-1부반송파의 초기 채널 추정치를 평균하여 k부반송파의 채널 추정치를 구한다. 또한, 주파수 도메인에서 평균화된 채널 추정치는 시간 도메인에서 인접한 i번째 채널 추정치와 i-1번째 채널 추정치를 평균하여 최종i번째 채널 추정치 Hi(k)를 결정한다.
채널 추정치 Hi(k)는 다음 데이터 수신 심볼 Ri +1(k)을 등화하는데 사용되며, 패킷의 모든 데이터심볼들이 등화 될 때까지 이 과정은 계속된다. STA 기법은 시변 채널에 적응하여 채널 추정치가 계속 업데이트되지만, STA에서 사용되는 주파수와 시간 평균 기법이 디매핑 에러에 의한 채널 추정 오류를 효과적으로 줄이지 못하기 때문에, 실제 시스템에 사용될 수 있을 정도의 에러 성능을 제공하지 못하고 있다.
최근에 제안된 CDP(constructed data pilots) 방법은, STA 기법에서 사용하는 주파수와 시간 평균 기법보다 우수한 디매핑 에러의 영향을 감소시키는 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 시간 도메인에서 인접한 두 개의 심볼들의 채널 특성이 비슷하다는 사실을 이용하여, 추정된 채널 응답의 신뢰도를 테스트하고, 신뢰할 수 있는 채널 추정치만을 사용하는 기법이다.
CDP는 수학식 4에 의해 계산된 초기 채널 추정치
Figure 112014122603913-pat00012
에 대해 다음과 같은 시간 영역 신뢰도 테스트를 수행하고, 테스트를 통과할 경우 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00013
을 최종 i번째 채널 추정치 Hi(k)로 결정한다.
먼저, 이전 수신 심볼 Ri - 1(k)를 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00014
과 이전 채널 추정 Hi -1(k)로 각각 등화하고 디매핑 하여,
Figure 112014122603913-pat00015
와
Figure 112014122603913-pat00016
을 구한다. 시간 도메인에서 인접한 두 개의 심볼들의 채널 특성이 비슷하기 때문에, Hi(k)와 Hi - 1(k)는 비슷하고, 따라서 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00017
이 정확하다면 Hi - 1(k)와 비슷해야 한다. 이러한 특성으로 인해,
Figure 112014122603913-pat00018
와
Figure 112014122603913-pat00019
이 동일하다면 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00020
이 상대적으로 정확하다고 판단할 수 있기 때문에, Hi(k)=
Figure 112014122603913-pat00021
로 정의한다. 이와 반대로,
Figure 112014122603913-pat00022
와
Figure 112014122603913-pat00023
이 다르다면, 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00024
을 신뢰할 수 없기 때문에, Hi(k)=Hi -1(k)을 정의한다.
CDP는 초기 추정치
Figure 112015110803014-pat00025
을 신뢰할 수 없는 경우에, 기존 채널 추정 Hi-1(k)를 Hi(k)로 결정하기 때문에, 시변 채널에서 발생하는 채널 특성의 작은 변화를 무시하게 된다. 이로 인해 채널특성의 미세한 크기와 위상 변화에 의해 많은 영향을 받는 16QAM 및 64QAM과 같은 높은 차수의 변조 방식에서 만족할 만한 성능을 제공하지 못하였다.
US 8,559,537,Oct.15, 2013, Spectral-temporal averaging for IEEE 802.11p dynamic channel equalization
J. Zhao, X. Cheng, M. Wen, B. Jiao, and C.-X. Wang, Channel Estimation Schemes for IEEE 802.11p Standard,?EEE Intelligent Transportation Systems Magazine, vol.5, no.4, pp.38-49, 2013.
본 발명의 실시예에서는 고속 이동 환경에서 고차 변조(higher order modulation)시 에러 성능을 향상시킬 수 있는 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 채널 추정 시스템을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에서는 고속 이동 환경에서 IEEE802.11p에 적용할 수 있는 시간과 주파수 영역에서의 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 추정 시스템을 제공하고자 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일측면에 의한 시간과 주파수 영역 채널 추정기법은, CDP 기법보다 우수한 디매핑 에러 영향을 감소시키는 기법을 제안한다. 먼저, 주파수 도메인에서의 채널 상관 특성, 즉 주파수 도메인에서 인접한 두 개의 심볼들의 채널이 비슷하다는 특성을 이용하여, 초기 채널 추정치 에
Figure 112014122603913-pat00026
대한 신뢰도를 주파수 영역에서 평가하는 방법을 제안한다. 고속도로 환경은 차량이 시속 10kkm/h 이상의 고속으로 이동하기 때문에 채널 특성이 빨리 변하므로 시간 상관도가 낮아진다. 반면에, 노변 기지국과 차량에 탑재되는 이동국간의 다중경로 전파가 줄어들기 때문에, 주파수 상관 특성, 즉 인접한 주파수 부반송파의 채널 특성이 비슷한 정도가 높아진다. 따라서, 기존 CDP처럼 시간 상관특성을 이용하여 시간영역에서 신뢰도를 평가하는 것보다, 본 발명에서 제안하는 주파수 상관특성을 이용하여 주파수 영역에서 신뢰도를 평가하는 것이 더 정확한 결과를 제공한다.
본 발명의 다른 측면에 의하면 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법은,초기 채널 추정치
Figure 112015110803014-pat00027
가 시간 영역 신뢰도 테스트를 통과하지 못한 신뢰할 수 없는 데이터 파일럿의 채널을 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 신뢰할 수 있는 데이터 파일럿의 채널 추정치들을 주파수 영역에서 보간(interpolation)하여 신뢰할 수 없는 데이터 파일럿의 채널을 구한다. 제안하는 방법은, 신뢰할 수 없는 데이터 파일럿에 대해 기존 채널 추정 Hi-1(k)를 그대로 사용하는 CDP 보다 높은 성능을 보여준다. 또한, 제안하는 방법은 4개의 comb 파일럿에 의한 정확한 채널 추정치를 활용할 수 있기 때문에, 인접하는 데이터 부반송파에 대한 채널 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 발명에 의하면, 고속 이동 시 고차 변조(higher order modulation)의 에러 성능을 향상시킬 수 있는 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 채널 추정 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, IEEE 802.11p에 따르는 WAVE 장치의 성능을 개선시킬 수 있는 효율적인 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법 및 이를 이용하는 채널 추정 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 IEEE 802.11p 표준의 패킷 구조의 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 시간과 주파수 영역 채널 추정 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 채널 추정기의 상세 기능 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다른실시예에 따른 채널 추정기의 상세 기능 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 주파수 영역 신뢰도 테스트 방법의 순서도이다.
도 6 내지 도 7은 본 실시예에 따른 평가 방법의 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 바람직한 실시 형태들에 대해서 상세히 설명한다. 다만, 실시형태를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면에서 구성요소의 크기는 설명을 위해 과장될 수 있으며, 실제로 적용되는 크기를 의미하는 것은 아니다. 그리고, 명세서 전체를 통하여 도면의 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙여 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 시간과 주파수 영역 채널 추정 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2의 Serial to Prallel(21)에서는 도 1의 패킷에서 preamble부분과 data부분을 분리하고, FFT부(22)와 FFT부(23)는 이에 대해 각각 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행한다.
채널 추정기(24)에서는 preamble을 이용하여, 상기 수학식1과 같이 LS 채널 추정 기법에 의한 패킷 초기의 채널 추정치 H0(k)를 구한다. STA, CDP, 그리고 본 발명에서 제안하는 채널 추정기법은, 데이터 파일럿 (data pilot)을 사용하므로, data 부반송파로부터 수신된 데이터 심볼을 이용하여, 상기 수학식 3과 상기 수학식 4에 의해 k번째 data 부반송파의 i번째 데이터 심볼에 대한 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00028
를 구한다.
채널 추정기(24)에서는 STA, CDP, 그리고 본 발명에서 제안하는 채널 추정기법 별로 초기 채널 추정치
Figure 112014122603913-pat00029
를 처리하여, 최종 채널 추정치 Hi(k)를 계산한다. 등화기(25)는 채널 추정기(24)에서 계산된 최종 채널 추정치를 이용하여 수신 데이터 심볼들에게 발생된 채널 왜곡을 등화한다. 복조기(26)에서는 등화된 데이터 심볼들을 복조하고, 디코더(27)에서는 채널 디코딩 및 소스 디코딩을 통해 데이터 비트를 복구한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 도 2의 채널 추정기의 상세 기능 블록도를 나타낸다.
제안하는 채널 추정 기법은 데이터 파일럿 초기 채널 추정기(31)에서 수학식1과 같이 패킷초기의 채널 추정치 H0(k)를 구하고, 수학식 3과 수학식 4에 의해 k번째 data 부반송파의 i번째 데이터 심볼에 대한 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00030
를 구한다.
시간 영역 신뢰도 테스트부(32)에서는 CDP 기법과 동일한 시간 영역 신뢰도 테스트를 수행하여, 신뢰할 수 있는 데이터 파일럿의 채널 추정치들을 구한다.
Comb 파일럿 채널 추정기(33)에서는 4개의 comb 파일럿 부반송파의 파일럿 심볼들을 이용하여, 높은 신뢰도를 갖는 채널 추정치들을 구한다.
주파수 영역 보간기(34)에서는 시간 영역 신뢰도 테스트부(32)에 구해진 신뢰할 수 있는 데이터 파일럿의 채널 추정치들과 Comb 파일럿 채널 추정기(33)에서 구해진 4개의 comb 파일럿 채널 추정치들을 이용하여, 시간 영역 신뢰도 테스트부(32)에서 신뢰도가 낮다고 결정된 데이터 파일럿 부반송파에 대한 채널 추정치들을 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 구한다.
주파수 영역에서의 보간은 신뢰할 수 있는 데이터 파일럿의 채널 추정치들과 comb 파일럿 채널 추정치들을 이용하여, 신뢰할 수 없는 데이터 파일럿 부반송파의 채널 추정값을 주파수 상관도를 이용하여 구한다. 보간 기법은 이러한 목적에 부합하는 어떠한 보간 기법도 사용될 수 있다.
제안하는 채널 추정 기법은, 신뢰할 수 없는 데이터 파일럿에 대해 기존 채널 추정 H(i-1)(k)를 그대로 사용하는 CDP 보다 높은 성능을 보여준다. 또한, 제안하는 방법은 4개의 comb 파일럿에 의한 정확한 채널 추정치를 활용할 수 있기 때문에, 인접하는 데이터부반송파에 대한 채널 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 도 2의 채널 추정기의 상세 기능 블록도를 나타낸다.
도 4의 실시 예는 도 3의 실시예에서 주파수 영역 신뢰도 테스트부(44)가 추가된다.
주파수 영역 신뢰도 테스트부(44)에서는, 시간 영역 신뢰도 테스트부(42)에 구한 신뢰할 수 있는 데이터 파일럿의 채널 추정치들과 comb 파일럿 채널 추정기(43)에서 구한 4개의 comb 파일럿 채널 추정치들을 이용하여, 주파수 영역에서의 신뢰도 테스트를 수행한다.
주파수 영역 보간기(45)에서는 주파수 영역 신뢰도 테스트부(44)에 구해진 신뢰할 수 있는 데이터 파일럿의 채널 추정치들을 이용하여, 주파수 영역 신뢰도 테스트부(44)에서 신뢰도가 낮다고 결정된 데이터 파일럿 부반송파에 대한 채널 추정치들을 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 구한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 주파수 영역 신뢰도 테스트 기법의 순서도이다.
도 5에 도시된 바와 같이 comb 파일럿 채널 추정기(43)에서 채널을 추정하고 4개의 comb 파일럿의 index를 신뢰할 수 있는 채널 추정치들을 제공하는 부반송파의 index 집합인 Ai에 포함시킨다(S51).
이후, 시간 영역 신뢰도 테스트부(42)에서 구한 신뢰할 수 있는 데이터 파일럿의 index를 신뢰 부반송파의 index 집합인 Ai에 포함시킨다(S52).
이후에는 전체 data 부반송파의 인덱스 집합인 Kd에서 Ai에 속하지 않는, 즉 신뢰할 수 없는 부반송파 index들을 Ui에 포함시킨다(S53).
Ui에 속하는 data 부반송파 중에서 주파수 영역 신뢰도 테스트를 거치지 않은 하나의 data 부반송파k를 선택한다(S54).
이후, data 부반송파k와 인접하는 k+1 또는 k-1부반송파가 신뢰할 수 있는 부반송파 index 집합인 Ai에 포함되어 있는지를 판단한다(S55).
만약, 포함된다면 인접하는 k+1 또는 k-1부반송파를 j로 지정한다(S56).
이때, k+1 또는 k-1부반송파가 신뢰할 수 있는 부반송파 index 집합인 Ai에 포함되지 않으면, Ui에 속하는 data 부반송파 중에서 주파수 영역 신뢰도 테스트를 거치지 않은 하나의 data 부반송파k를 다시 선택한다.
이후, 신뢰할 수 있는 j번째 부반송파의 수신 심볼 Ri(j)를 해당 채널 추정치 Hi(j)로 등화하고 디매핑 된 심볼
Figure 112015110803014-pat00031
를 구한다. 또한, 동일한 j번째 부반송파의 수신 심볼 Ri(j)를 신뢰도 테스트 대상인 있는 k번째 부반송파의 초기 채널 추정치
Figure 112015110803014-pat00032
로 등화하고 디매핑 된 심볼
Figure 112015110803014-pat00033
를 구한다.
주파수 영역에서 인접한 두 개의 부반송파의 채널 특성이 비슷하기 때문에, Hi(j)와 Hi(k)는 비슷하고, 따라서 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00034
이 정확하다면 Hi(j)와 비슷해야 한다. 이러한 특성으로 인해,
Figure 112014122603913-pat00035
와
Figure 112014122603913-pat00036
이 동일하다면(S57), 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00037
이 상대적으로 정확하다고 판단할 수 있기 때문에,
Figure 112014122603913-pat00038
을 최종 채널 추정치인 Hi(k)으로 결정하고, 부반송파 index k를 신뢰 부반송파의 index 집합인 Ai에 포함시킨다(S58).
이와 반대로,
Figure 112014122603913-pat00039
와
Figure 112014122603913-pat00040
이 다르다면, 초기 추정치
Figure 112014122603913-pat00041
을 신뢰할 수 없기 때문에, 부반송파 index k를 신뢰할 수 없는 부반송파의 index 집합인 Ui에 포함시킨다(S59).
이후, 신뢰 부반송파의 index 집합인 Ai에 포함되는 부반송파 수가 변하는 지를 판단하고(S60), 만약 Ai에 포함되는 부반송파 수가 증가된다면, 주파수 영역 신뢰도 테스트를 더 수행하기 위해 S54 단계로 돌아간다.
만약 Ai에 포함되는 부반송파 수가 변하지 않는다면, 주파수 영역 신뢰도 테스트를 중단하고, 주파수 영역 보간기(45)가 신뢰할 수 없는 부반송파의 index 집합인 Ui에 포함된 data 부반송파에 대한 채널 추정치를 Ai에 포함되는 data pilot의 채널 추정값을 주파수 영역에서 보간하여 구하는 과정을 수행한다(S61).
고속도로 환경은 차량이 시속 10kkm/h 이상의 고속으로 이동하기 때문에 채널 특성이 빨리 변하므로 시간 상관도가 낮아진다. 반면에, 기지국과 차량간의 다중경로 전파가 줄어들기 때문에, 주파수 상관 특성,즉 인접한 주파수 부반송파의 채널 특성이 비슷한 정도가 높아진다. 따라서, 기존 CDP 처럼 시간 상관특성을 이용하여 시간영역에서 신뢰도를 평가하는 것보다, 본 발명에서 제안하는 주파수 상관특성을 이용하여 주파수 영역에서 신뢰도를 평가하는 것이 더 정확한 결과를 제공한다.
도 6과 도 7은 본 실시예에 따른 채널 추정 기법의 시뮬레이션 결과에 대한 도면이다.
도 6은 16QAM 변조와 convolutional 채널 코딩의코드율이 1/2인 경우, 도심환경 채널에서 송수신기 사이의 상대속도가 60km인 환경에서 성능을 비교한 결과를 보여준다.
여기서, 제안하는 기법은 도 3의 실시예이며, 한 개의 패킷은 100개의 OFDM 심볼로 이루어져있다. 제안하는 기법과 CDP 기법은 만족스러운 BER 성능을 나타내는 반면에, STA 기법은 SNR이 증가하더라도 BER이 감소하지 않는 error floor 현상을 보인다. 더구나, 제안하는 기법은 CDP 기법에 비해 10-3 BER을 기준으로 5dB 정도의 성능 이득을 가진다.
도 6은 차량의 속도가 증가할수록, 즉 채널 변화 속도가 증가할수록 제안하는 기법의 CDP기법에 대한 성능 이득이 증가한다는 것을 보여준다. 이는 제안하는 기법이 신뢰성 없는 데이터 파일럿에 대해 주파수 상관특성을 이용한 주파수 도메인 보간법을 사용해 채널을 추정함으로써, CDP 기법보다 빠른 채널 변화에 의한 왜곡을 상당히 완화시킬 수 있음을 보여준다.
이상에서와 같이 바람직한 실시 형태들을 중심으로 본 발명을 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 기술내용을 벗어나지 않는 범위에서 실시예에 예시되지 않은 여러 가지의 조합 또는 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들로부터 용이하게 도출 가능한 변형과 응용에 관계된 기술내용들은 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
21: Serial to Parallel부
22: FFT부
23: FFT부
24: 채널 추정기
25: 등화기
26: 복조기
27: 디코더

Claims (8)

  1. 데이터 파일럿 초기 채널 추정기가 데이터 심볼 결정을 이용한 초기 채널 추정 값을 통해 다수의 유효 채널 추정 소스를 획득하는 제1 단계;
    시간 영역 신뢰도 테스트부가 시간 상관 특성 기반의 신뢰성 테스트를 통해 상기 다수의 유효 채널 추정 소스 중 유효 채널 추정 값을 추출하는 제2 단계; 및
    주파수 영역 보간기가 상기 유효 채널 추정값을 주파수 영역에 삽입하여, 유효 채널 추정 값을 구하지 못한 데이터 부반송파에서 채널 추정값을 복구하는 제3 단계;
    를 포함하고,
    상기 제3 단계는,
    Comb 파일럿 채널 추정기가 다수의 comb 파일럿 부반송파의 파일럿 심볼들을 이용하여 채널 추정치들을 구하는 단계; 및
    주파수 영역 신뢰도 테스트부가 주파수 상관 특성 기반의 신뢰성 테스트를 통해, 시간 상관 특성 기반의 신뢰성 테스트를 통해 추출되지 못한 유효 채널 추정 소스 중, 유효 채널 추정 값을 추가적으로 추출하는 단계;
    를 포함하는 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제3 단계는,
    상기 주파수 영역 보간기가 상기 시간 영역 신뢰도 테스트부에서 신뢰도가 낮다고 결정된 데이터 파일럿 부반송파에 대한 채널 추정치들을 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 구하는 단계;
    를 더 포함하는 시간과 주파수 영역 채널 추정 방법.
  5. 데이터 심볼 결정을 이용한 초기 채널 추정 값을 통해 다수의 유효 채널 추정 소스를 획득하는 데이터 파일럿 초기 채널 추정기;
    시간 상관 특성 기반의 신뢰성 테스트를 통해 상기 다수의 유효 채널 추정 소스 중 유효 채널 추정 값을 추출하는 시간 영역 신뢰도 테스트부;
    상기 유효 채널 추정값을 주파수 영역에 삽입하여, 유효 채널 추정 값을 구하지 못한 데이터 부반송파에서 채널 추정값을 복구하는 주파수 영역 보간기;
    다수의 comb 파일럿 부반송파의 파일럿 심볼들을 이용하여 채널 추정치들을 구하는 Comb 파일럿 채널 추정기; 및
    상기 Comb 파일럿 채널 추정기의 채널 추정치들에 주파수 상관 특성 기반의 신뢰성 테스트를 통해, 시간 상관 특성 기반의 신뢰성 테스트를 통해 추출되지 못한 유효 채널 추정 소스 중, 유효 채널 추정 값을 추가적으로 추출하는 주파수 영역 신뢰도 테스트부;
    를 포함하는 시간과 주파수 영역 채널 추정 시스템.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 청구항 5에 있어서,
    상기 주파수 영역 보간기는,
    상기 시간 영역 신뢰도 테스트부가 신뢰도가 낮다고 결정된 데이터 파일럿 부반송파에 대한 채널 추정치들을 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 구하는 시간과 주파수 영역 채널 추정 시스템.
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