KR101671263B1 - 미모 시스템에서 향상된 디코딩 방법 및 이를 구현하기 위한 장치 - Google Patents

Abstract

MIMO(Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하는 무선 통신 시스템에서 신호를 검출하는 이동 단말이 제공된다. 상기 이동 단말은 다중 수신 안테나에 의해 수신되는 신호의 벡터를 결정하는 장치를 포함한다. 상기 장치는 전송 안테나 및 수신 안테나 사이에서 채널을 추정하고 채널 행렬을 형성하고, 채널 상태 데이터를 기반으로 전송 안테나 중 서로 다른 안테나에 의해 전송된 심볼을 검출하는 순서를 설립하고 MIMO 시스템에서 심볼을 검출하는 가중치 계수를 계산하고 수신 신호 벡터를 기반으로 설립된 순서에서 직렬로 심볼을 검출하고 검출된 심볼과 심볼 성상 포인트 사이의 유클리디언 거리를 계산하고 연판정 비트 확률을 추정하기 위한 LLR값을 결정하고 심볼 성상 포인트로부터 가장 적합한 후보 심볼의 그룹을 형성한다.

Description

미모 시스템에서 향상된 디코딩 방법 및 이를 구현하기 위한 장치{ADVANCED METHOD FOR DECODING IN THE MIMO SYSTEM AND APPARATUS FOR IMPLEMENTING THEREOF}

본 발명은 무선 통신에 관한 것으로, 특히 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하는 무선 통신 시스템에서, OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation)기반의 디코딩 기술에 관한 것이다.

효율적인 신호 검출 도구는 MIMO 시스템에서 고 품질의 통신에 있어 필요하다. 특히, URSI International Symposium on Signals, Systems and Electronics, pp. 295-300, 9월에서 P.W. Wolniansky, G.J. Foschini, G.D. Golden, and R.A. Valenzuela 가 쓴 "V-BLAST: an architecture for realizing very high data rates over the rich-scattering wireless channel" 에서의 V-BLAST 검출 방식은 간섭 컴포넌트의 성공적인 제거를 다루고 있다.

상기 V-BLAST 검출 방식은 주로 많은 연산을 위한 자원을 요구하지 않고, 출력에서 리지드 솔루션(rigid solution)을 이용할 경우, 좋은 결과를 낸다. 하지만, 이러한 방식은 연 판정 경과를 제공하지만, 연산 자원을 많이 사용하는 ML(Maximum Likelihood) 방식으로 인해 효율성이 낮은 문제점이 있다.

하나의 기술적인 해결책은 미국 특허(US Patent Application No. 2008/0152032A)에 기재되어 있다. 상기 특허는 MIMO 시스템에서 OSCI에 기반한 신호 검출을 허락하는 하는 방법과 장치를 제안한다. 출력 비트 확률을 추정을 허락하는 신호 검출은 따라서 연판정 결과를 얻게 한다.

전송 Tx 안테나를 사용하는 MIMO 전송 시스템과 수신 Rx 안테나는 하기 수식에 나타나 있다.

여기서, H 는 크기가 nxm 인 채널 행렬이다. 그리고 x = [x₁ x₂ ...x_m]^T 는 전송 신호 벡터이고, y = [y₁ y₂...y_n]^T는 수신 신호 벡터이고, v = [v₁ v₂ ...v_n]^T 는 잡음 컴포넌트 벡터이다.

전송된 심볼을 결정하는 시퀀스를 레귤레이팅하는 분류 절차는 채널 계수 행렬 컬럼의 최대 놈(maximal Norm)의 윈칙을 기반으로 한다. 상기 채널 계수 행렬 컬럼은 채널 계수 벡터의 최대 값을 가지는 Tx 안테나를 주로 선택하는 것을 허락한다.

상기 검출 방법은 모든 가능한 전송된 심볼을 레이어 방향으로(layerwise) 추정하는 방법을 제공한다. 상기 방법에서 하나의 Tx 안테나에서 전송된 신호는 레이어로 간주된다.

따라서, 16 QAM (quadrature amplitude modulation)의 경우에서, 16개의 후보들은 레이어 1에서 첫 번째로 계산된다. 상기 레이어 1은 전술한 분류 절차에 따라 결정된다.

MMSE-OSIC 방법을 사용할 때, 다른 레이어에 속한 심볼은 레이어 1로부터 매 심볼에 대해 검출된다. 상기 레이어 1은 16 후보 벡터를 형성한다.

레이어 1 로부터의 K 개의 최상 심볼은 이러한 16개의 벡터들 중에서 분리된다. 여기서 K 는 상기 언급한 미국 특허에서 K=3으로 설정된다. 최상의 후보는 최소 유클리디언 거리의 판단에 따라 결정된다.

여기서, x _i 는 후보 벡터이다. 더욱이, 유클리디언 거리 <수학식 2>를 계산할 때, 연판정 결과에 대한 LLR(Logarithmic Likelihood Ratio) 이 다음과 같이 결정된다.

여기서, i = 1,.., M 이고, M 은 변조 타입(16QAM의 경우에는 M=4)의 베이시스 상에서 결정된다.

S _{i ,0} = {x|b _i = 0} 는 심볼을 의미하고, i번째 비트는 0이다.

S _{i ,1} = {x|b _i = 1} 는 심볼을 의미하고, i 번째 비트는 1이다.

이후, 레이어 1로부터 K 심볼을 고정할 때, 레이어 2에서 모든 가능한 심볼을 스캐닝함에 따라, 후보 벡터(K 벡터를 구성하는)의 다음 그룹이 결정된다.

다른 레이어에 대한 솔루션 벡터 또한 MMSE-OSIC 방법을 사용하여 결정된다.

따라서, m*K 후보를 테스트하는 것이 필요하다. 레이어 2에 대한 LLR의 값은 상기 <수학식 3>에 의해 계산된다.

부가적으로, 만약, 이전 레이어에서 계산된 것과 비교하여 더 짧은 유클리디언 거리가 획득되는 경우, 레이어 1에 대한 LLR 값은 이러한 경우에 다시 계산될 수 있다.

이러한 절차는 다른 모든 레이어에 대해 유사하게 적용된다. 매 레이어를 처리하기 위해, 각각의 MMSE 필터가 결정된다.

여기서, H₁ = [h ₂ h ₃ ...h _m ] 는 첫 번째 레이어에 해당하는 컬럼의 배제(exclusion)후의 행렬 H 이다.

여기서, H₂ = [h ₃ ...h _m ] 는 첫 번째 및 두 번째 레이어에 해당하는 컬럼의 배제(exclusion) 후의 행렬 H 이다.

여기서, H_{m -1} = [h _m ] 는 행렬 H 의 마지막 컬럼이다.

가장 가까운 유사체(analogue)의 문제점은, 종래의 기술에서 복잡도 정도는 ML방법보다 상당히 낮지만 특히 Tx 및 Rx 안테나의 수가 많을 경우에는 여전히 매우 높다는 것이다.

본 발명의 목적은 첫째로 MIMO 시스템에서 신호를 검출하는 개선된 방법을 제공함에 있다. 상기 방법은 ML 기술과 가까운 정확도를 가지고 있다 하지만 연산 자원에 대해 덜 엄격하다.

본 발명의 다른 목적은 둘째로, 이러한 방법을 구현하는 장치를 구현하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 제 1 견지에 따르면, MIMO 기술을 사용하는 무선 통신 시스템에서 신호 검출 방법에 있어서, 다중 수신 안테나에 의해 수신하는 신호의 벡터를 결정하는 과정과 다중 전송 안테나 및 다중 수신 안테나 사이에서 채널을 추정하는 과정과 채널 행렬을 형성하는 과정과 채널 상태 데이터를 기반으로 다수의 전송 안테나 중 서로 다른 안테나에 의해 전송된 심볼을 검출하는 순서를 설립하는 과정과 MIMO 시스템에서 심볼을 검출하는 가중치 계수를 계산하는 과정과 수신 신호 벡터를 기반으로 설립된 순서에서 직렬로 심볼을 검출하는 과정과 검출된 심볼과 심볼 성상 포인트 사이의 유클리디언 거리를 계산하는 과정과 연판정 비트 확률을 추정하기 위한 LLR값을 결정하는 과정과 심볼 성상 포인트로부터 가장 적합한 후보 심볼의 그룹을 형성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 상기 유클리디언 거리를 계산하는 과정은 스테이지 n 에서,

에 따른 상기 유클리디언 거리의 노멀라이즈된 섬에 의해 상기 유클리디언 거리를 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다. 여기서, d _i 는 인덱스 i 를 가진 후보에 대한 이전 스테이지에서 계산된 상기 유클리디언 거리이다.

는 스테이지 n에서 심볼을 검출할 때의 오류 베리언스(error variance)의 추정이다. 그리고 d _k 는 검출된 심볼과 신호 성상 포인트 k 사이의 유클리디언 거리이다. 상기 후자의 거리는 모든 성상도 포인트에 대해 그리고 이전 스테이지에서 형성된 후보 그룹으로부터의 모든 후보 심볼에 대해 계산된다. 이후, 최소 노멀라이즈된 유클리디언 섬 원칙을 기반으로 하는 후보 심볼의 새로운 그룹을 형성한다. 따라서, 업데이트된 수신 데이터 벡터로부터의 후보 심볼이 제거된다.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 제 2 견지에 따르면, MIMO(Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하는 무선 통신 시스템에서 신호 검출 장치에 있어서, 상기 장치는 다중 수신 안테나를 구비하여 동작 가능하다. 상기 장치는 하나의 전송 안테나에 의해 전송되는 심볼을 추정하고 추정 오류 베리언스를 결정하는 심볼 검출기, 검출된 심볼과 신호 상상도 포인트 사이의 유클리디언 거리를 결정하고 유클리디언 거리를 기반으로 LLR 값을 결정하는 유클리디언 거리 계산기 및 LLR 추정기, 가장 적합한 심볼 성상 포인트를 결정하는 최상 심볼 후보 형성기, 수신 신호 벡터로부터 하나의 전송 안테나에 의해 전송된 심볼을 제거하는 후보 제거기를 포함한다. 제 1 출력은 직렬로 연결된 최상 심볼 후보 형성기와 후보 제거기를 통해 상기 심볼 검출기의 제 2 입력이 연결된다. 후자는 수신 데이터 벡터를 제거된 후보 심볼 없이 업데이트 한다. 상기 업데이트된 벡터는 상기 심볼 검출기의 입력에 채워진다. 서로 다른 전송 안테나에 의해 전송된 심볼은 상기 신호 정렬기에 의해 결정된 순서에 따라 직렬로 검출된다. 상기 유클리디언 거리 계산기의 제 2 출력은 LLR 추정 상의 데이터에 대한 소스(source)이다. 상기 장치의 구조는 검출된 심볼상의 정보와 검출 오류 베리언스 추정 상의 정보만이 상기 유클리디언 거리 계산기의 입력에 채워진다는 점에서 구별된다. 따라서, 상기 모듈은 성상 포인트 에 대한 상기 유클리디언 거리를 계산하고, 검출된 심볼 과 변조 타입 상의 정보만을 기반으로 LLR 추정을 처리한다.

본 발명은 ML 기술과 가까운 정확도를 가지고 있지만 연산 자원에 대해 덜 엄격한, 즉, 연산 자원을 덜 사용하는 이점이 있다.

도 1은 MIMO 수신기의 블록 다이어그램,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 MIMO 검출기의 블록 다이어그램,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 신호 검출 프로세스를 도시한 도면,
도 4 는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기 동작(비트 에러 확률)을 도시한 도면, 및,
도 5 는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기 동작(비트 에러 확률)을 도시한 도면이다.

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 생략한다.

도 1은 MIMO 수신기의 블록 다이어그램이다

상기 도 1을 참조하면, 상기 MIMO 수신기 100 은 채널 추정기 105, MIMO 겁출기 110, 디 인터리버 115 및 오류 정정 디코더 120 를 포함하여 구성된다.

상기 채널 추정기 105는 다중 안테나로부터의 신호를 추정하고, 추정 결과를 상기 MIMO 검출기 110 로 제공한다. 상기 MIMO 검출기 110은 도 2에서 설명될 것이다.

상기 디 인터리버 115는 상기 MIMO 검출기 110으로부터 제공된 데이터에 대해 디 인터리빙을 수행한다. 상기 오류 정정 디코더 120은 상기 디 인터리버 115로부터 제공된 데이터를 디코딩한다.

제안 방법을 구현하는 상기 MIMO 검출기 200의 블록 다이어그램은 도 2에 도시되어 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 MIMO 검출기의 블록 다이어그램이다.

상기 도 2를 참조하면, 신호 정렬기 205는 솔루션의 MMSE(Minimum Mean Square Error)에 따라, 또는 (다른 실시 예에서) 채널 행렬 컬럼(channel matrix column)의 최대 가중치에 따라 심볼을 검출하는 순서를 결정한다.

상기 모듈은 기존의 채널 정렬기와 유사하다. 가중치 계산기 210 는 MMSE행렬 엘리먼트의 계산을 수행한다. 상기 모듈은 같은 이름의 기존의 모듈과 유사하다.

심볼 검출기 215는 MMSE 기술을 이용하여 수신 심볼 값을 계산한다. 유클리디언 거리 계산기 및 LLE 추정기 220 는 MMSE 솔루션 포인트와 주어진 변조 타입에 대한 각 성상도 포인트 사이의 유클리디언 거리를 계산한다.

상기 유클리디언 거리 계산기 및 LLE 추정기 220 는 기능적으로 기존의 유클리디언 계산기와 유사하다. 하지만, 상기 유클리디언 거리 계산기 및 LLE 추정기 220 는 기존의 기술과 다른 기술을 사용하고 다른 (other) 입력 데이터를 사용한다.

기존의 시스템은 수신 벡터 와 전송된 심볼의 주어진 집합에 대한 수신 백터의 추정 사이의 유클리디언 거리를 계산한다.

따라서, 기존의 시스템에서, 수신벡터 Y 와 벡터 Hx 의 계산된 추정이 상기 모듈의 입력으로 주어진다.

하지만, 본 발명의 실시 예에서, 처리되는 레이어에 대한 MMSE 솔루션 (복소 플레인 상의 포인트) 은 상기 유클리디언 거리 계산기 및 LLE 추정기 220 의 입력으로 주어진다.

여기서, 상기 유클리디언 거리 계산기 및 LLE 추정기 220 는 입력 데이터를 훨씬 적게 요구하고 유클리디언 거리 계산을 단순화한다.

동시에, 상기 유클리디언 거리 계산기 및 LLE 추정기 220 는 LLR 값을 계산한다. 최상 심볼 후보 형성기 225는 심볼 성상도 포인트의 그룹을 형성한다.

상기 심볼 성상도 포인트는 MMSE 솔루션의 포인트에 상대적인 최소 유클리디언 거리를 포함한다.

상기 모듈은 기능적으로 기존의 후보 그룹 선택가와 유사하다. 후보 제거기 230은 수신 신호 벡터로부터 후보 심볼을 뺀다. 상기 모듈은 기존의 심볼 제거 유니트와 유사하다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 신호 검출 프로세스를 도시한 도면이다.

상기 도 3을 참조하면, 본 발명에서 원하는 결과를 얻기 위해, 다음 단계와 같은 검출 절차가 수행된다.

스테이지 0: 채널 정보, SNR 정보 및 y에 대한 수신 벡터가 300 단계에서 획득된다.

스테이지 1: 채널 행렬 H 가 추정된다.

스테이지 2: MMSE 필터 W _i 는 상기 <수학식 4> 에 따라 301 단계에서 결정된다. 여기서, i = 0,... m-1이고, 인덱스 0 은 완전 행렬 H 에 해당한다. 그리고 MMSE-OSIC 의 실행 순서(execution queue)는 MMSE 솔루션에서 최소 에러 분산(minimum error variance)의 베이시스 상에서 결정된다.

이러한 순서는 첫 번째 레이어에 해당하는 최대 엘리먼트인 WH 행렬의 대각 원소의 모듈리(moduli)를 정렬함으로써 결정된다. 정렬 절차는 대각 원소 W ₁ H ₁를 사용하여 감소된 행렬 H ₁ 에 대해 반복된다. 그리고 마지막 행렬까지 수행된다.

스테이지 3: 솔루션이 레이어 1에 대해 MMSE 필터(가중치 계수)를 사용하여 획득된다. 여기서, 인덱스 1은 정렬 절차를 위한 최상의 레이어를 302 단계에서 나타낸다.

= wy, 이고, w 는 MMSE 필터 행렬의 행이고, 해당 최상 레이어에 해당하고, 303 단계 에서 하나의 Tx 안테나로부터 심볼이 추정된다.

스테이지 4: K 최상 후보 심볼이 304 단계 및 305 단계에서 검출 심볼

와 신호 성상도 포인트 사이의 최소 유클리디언 거리를 기반으로 레이어 1에 대해 결정된다.

여기서,

이고,

이고, LLR 값은 레이어 1에 대해 결정된다.

여기서,

는 레이어 1에 대한 오류 분산(error variance)의 복소 추정치이다.

스테이지 5: 심볼에 대한 모든 프로세스가 306 단계에서 종료되지 않을 때, 레이어 1에 대한 상기 후보 심볼 A_k 는 수신 벡터 y로부터 307 단계에서 제거된다.

y_{1 ,k} = y -A_kh₁, k = 1,..., K 이고, h_k 는 레어어 1에 해당하는 H 행렬의 컬럼이다. 각각에 대해 K개의 업데이트된 수신 벡터가 제거된 레이어 1에 대해 획득된다.

스테이지 6: 다른 계층(other layers)에 대해 스테이지 3부터 스테이지 5의 반복이 결정된다. 레이어 k 에 대한 유클리디언 거리 d가 다음 <수학식 6>에 따라 결정된다.

여기서, i는 이전 레이어에서 결정된 후보의 수를 나타낸다. y에서 두 번째 인덱스 및 σ 에서의 인덱스는 레이어의 수를 나타낸다. 예를 들어, d _{1 ,1} 는 레이어 1에서 후보 1에 대해 결정된 유클리디언 거리를 나타낸다. 그리고 d _{1 ,2} 는 레이어 2에서 후보 1에 대해 결정된 유클리디언 거리를 나타낸다.

유클리디언 거리가 결정되고 심볼에 대한 모든 프로세스가 306단계에서 종료되면, LLR 값이 k 레이어에 대해 308 단계에서 다음 <수학식 7>에 따라 계산된다.

여기서, d _p , d _t 는 k레이어에서의 MMSE 솔루션과 적합한 비트 b _i 를 가지는 성상도 포인트 사이의 유클리디언 거리를 나타낸다.

모든 다른 레이어가 레이어 1를 제외하고 검사된다(verified). 최상의 후보를 유도할 때 그리고 LLR 을 계산할 때, K*M후보가 고려된다. 여기서, K 는 이전 레이어를 처리한 후에 모니터링되는 후보의 수이다. 그리고 M은 성상도 상의 포인트의 수이다.

종래의 시스템과 비교하여 연속적인 계산을 제거함으로써 제안 알고리즘의 단순화가 달성된다. 특히, 첫 번째 레이어를 제외하고 매 레이어에 대한 솔루션을 획득할 때, 일 실시 예에 따른 솔루션이 K 베리언츠(variants)을 고려하는 동안에, 벡터 y _i 의 K*M 베리언츠(variants) 가 고려되어야 한다.

매 레이어에 대해 MMSE 솔루션을 획득하는 것은 복소 곱셈(complex multiplications)을 요구하는 것이 알려져야 한다. 더욱이, 기존의 시스템은 유클리디언 거리를 수신 벡터 y 와 Hx (<수학식 2>)사이의 차이의 스웨어드 놈(squared norm)으로서 결정한다. 여기서, 후보의 수는 K*M 이다.

고정 성상도에 속하는 x (컴포넌트x는 정수)를 고려할 때, 따라서, Hx 의 곱이 합산을 통해 대체될 때, 계산의 수는 여전히 많이 남아있다.

실시 예에서, 유클리디언 거리가 MMSE 솔루션

(복소 공간에서의 포인트) 과 신호 성상 포인트 (A ∈ S)사이의 거리로서 계산된다.

따라서, QAM 변조의 경우, 2개의 복소 값들 사이의 거리의 스퀘어드 놈(squared norm)이 벡터들 사이의 거리에 비해 계산된다.

종래의 시스템과 비교하여, 특정 부가 계산이 필요하다. 특히, 유클리디언 거리(d) 가 서밍 프랙션(summing fractions)에 대해 부가 곱셈을 요구하는 <수학식 6>을 이용하여 계산된다.

더욱이, MMSE 필터는 완전 행렬 H (the full matrix H)에 대해 계산된다. 하지만, 이러한 부가적인 계산은 전술한 복잡도 감소와 비교하여 작다.

<표 1>은 알고리즘 그리고 4x4 MIMO 시스템에 대한 종래의 시스템 그리고 16 QAM 변조 에 있어서 필요한 곱셈의 수의 비교 결과를 제공한다

4개의 후보가 2개의 알고리즘에서 사용된다. 16 QAM 변조의 경우에 있어서, 전송되는 신호는 정수(i.e., ±1, ±3)에 의해 표현된다. 곱셈은 많은 경우에 곱셈보다 상당히 적은 하드웨어 자원을 요구하는 덧셈에 의해 대체될 수 있다.

이러한 면에서 종래의 시스템 및 본 발명에서 필요한 곱셈의 수를 추정하는 것이 고려된다.

기존의 방법에서의 유클리디언 거리는 Hx 에서의 곱셈없이 <수학식 2>에 따라 결정된다. 덧셈 연산자의 많은 수가 Wy _i 에 필요하고 솔루션 생성이 증가한다. 본 발명의 실시 예에서 이러한 연산이 없다.

알고리즘 컴포넌트	기존의 방법(4개의 후보가 사용됨 )	본 발명의 실시 예에 따른 새로운 방법(4개의 후보가 사용됨)	코멘트
가중치 계수 행렬을 계산	189	472	새로운 방법은 4x4 MMSE 행렬을 부가적으로 계산한다 그리고 기존의 방법은 3x3 및 더 작은 행렬을 사용한다.
가중치 계수 행렬을 적용	144	160	MMSE 필터를 사용하는 솔루션을 획득
4개의 레이어에 대해 LLR 계산	128 + 480 * 3	32 + 128 * 3 + 21	본 발명에서 노멀라이즈된 유클리디언 거리를 획득하기 위해 21개의 부가적인 곰셈( multiplications )이 활용된다.
토탈	1901	1069	복잡도 정도 비율은 1.778:1 이다

도 4 및 도 5는 기존의 시스템과 비교하고 표준 선형 MMSE 검출기와 비교한 본 발명의 동작 특성을 도시하고 있다. 본 발명의 방법은 기존의 시스템과 비교하여 열화(deterioration)가 있지만, 표준 MMSE 검출기 보타 현저히 더 낫다. 이는 특정 장치에 적용하는데 있어 효율성 또는 복잡도가 타협되는 것이 좋다는 것이 타협되는 것을 나타낸다.

도 4 는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기 동작(비트 에러 확률)을 도시한 도면이다.

상기 도 4를 참조하면, 본 발명의 제안 솔루션이 MMSE MIMO 수신기 및 기존 시스템과 비교된다.

모의 실험이 콘볼루션 인코더 및 비터비 디코더를 가지는 IEEE 802.16e 표준에 해당하는 2x2 MIMO V-BLAST 시스템에 대해 수행된다. 각 스트림은 16 QAM 변조를 가진다.

채널 모델은 3GPP/25.943/RA-10 이다. 신호/잡은 비(SNR)가 모든 Rx 안테나에서 잡음 에너지에 대한 모든 Tx 안테나에 의해 방사된 에너지의 신호 에너지의 비로서 결정된다.

도 5 는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기 동작(비트 에러 확률)을 도시한 도면이다.

상기 도 5를 참조하면, 본 발명의 제안 솔루션이 MMSE MIMO 수신기 및 기존 시스템과 비교된다.

모의 실험이 콘볼루션 인코더 및 비터비 디코더를 가지는 IEEE 802.16e 표준에 해당하는 2x2 MIMO V-BLAST 시스템에 대해 수행된다. 각 스트림은 16 QAM 변조를 가진다.

채널 모델은 3GPP/25.943/RA-10이다. 신호/잡은 비(SNR)가 모든 Rx 안테나에서 잡음 에너지에 대한 모든 Tx 안테나에 의해 방사된 에너지의 신호 에너지의 비로서 결정된다.

새로운 방법의 효율적인 연산이 검출 순서가 MMSE-OSIC 절차에 따라 설정됨에 따라 중요하다 그리고 각각 심볼 검출이 가중치 행렬 MMSE 를 이용하여 수행된다.

새로운 방법의 실시 예 또한 가능하다. 여기서 검출 순서는 Zero-Forcing 절차에 따라 설정된다. 그리고 Zero-Forcing 가중치 행렬을 사용하여 수행된다.

새로운 방법의 효율적인 연산이 유클리디언 거리 및 LLR 값이 다음 <수학식 8>에 따라 계산되므로 중요하다.

여기서, d _p , d _t 는 i번째 비트 0(A _p ∈S _{i ,0}) 신호 성상 포인트에 대한 그리고 i번째 비트 1(A _p ∈S _{i ,1}) 신호 성상 포인트에 대한 유클리디언 거리를 의미한다.

하드웨어 구현 컨셉트는 도 1 및 도 2에 도시되어 있다. 그리고 방법의 동작은 도 3에 설명되어 있다. 이렇게 함으로써, 새로운 알고리즘이 상당히 단순화된다. 따라서, MIMO-OFDM 시스템에서 적용된 본 발명의 기술이 쉽게 개발될 수 있다.

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

MIMO 수신기 100, 채널 추정기 105, MIMO 겁출기 110, 디 인터리버 115, 오류 정정 디코더 120.
신호 정렬기 200, 가중치 계산기 210, 심볼 검출기 215, 유클리디어 거리 계산기 및 LLR 추정기 220, 최상 심볼 후보 형성기 225 및 후보 제거기 230

Claims (21)

1. MIMO(Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하는 무선 통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 방법에 있어서,
   채널 행렬을 기반으로 다수의 전송 안테나들 중 서로 다른 안테나들에 의해 전송된 심볼들에 대한 검출 순서를 결정하는 과정과,
   상기 심볼들을 검출하기 위한 가중치 계수들을 계산하는 과정과,
   상기 가중치 계수들을 이용하여 수신 신호 벡터로부터 상기 검출 순서에 따라 심볼들을 검출하는 과정과,
   검출된 심볼 및 심볼 성상점 사이의 유클리디언 거리들을 계산하는 과정과,
   상기 유클리디언 거리들에 기초하여 연판정 비트 확률을 추정하기 위한 LLR(Logarithmic Likelihood Ratio)값들을 결정하는 과정과,
   상기 심볼 성상점으로부터 적어도 하나의 후보 심볼의 그룹을 형성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
   
2. 제 1항에 있어서,
   상기 유클리디언 거리들을 계산하는 과정은,
   스테이지 n 에서,

   

   에 따른 상기 유클리디언 거리의 노멀라이즈된 섬에 의해 상기 유클리디언 거리를 결정하는 과정을 포함하고,
   여기서, di 는 인덱스 i 를 가진 후보에 대한 이전 스테이지에서 계산된 상기 유클리디언 거리이다.

   

   는 스테이지 n에서 심볼을 검출할 때의 오류 베리언스(error variance)의 추정이다. 그리고 dk 는 검출된 심볼과 신호 성상점 k 사이의 유클리디언 거리인 것을 특징으로 하는 방법.
   
3. 제 2항에 있어서,
   최소 노멀라이즈된 유클리디언 섬 원칙(minimum normalized Euclidean sum principle)을 기반으로 새로운 후보 심볼의 그룹을 형성하는 과정과,
   업데이트된 수신 데이터 벡터로부터 적어도 하나의 후보 심볼을 제거하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
   
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6. 제 1항에 있어서,
   상기 검출 순서는, 상기 채널 행렬의 컬럼들의 놈(norms)들의 하향 시퀀스(descending sequence)에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
   
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8. MIMO(Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하는 무선 통신 시스템에서 신호 검출 장치에 있어서,
   채널 행렬을 기반으로 다수의 전송 안테나들 중 서로 다른 안테나들에 의해 전송된 심볼들에 대한 검출 순서를 결정하는 정렬기와,
   상기 심볼들을 검출하기 위한 가중치 계수들을 계산하는 계산기와,
   상기 가중치 계수들을 이용하여 수신 신호 벡터로부터 상기 검출 순서에 따라 심볼들을 검출하는 검출기와,
   검출된 심볼 및 심볼 성상점 사이의 유클리디언 거리들을 계산하고, 상기 유클리디언 거리들에 기초하여 연판정 비트 확률을 추정하기 위한 LLR(Logarithmic Likelihood Ratio)값들을 결정하는 추정기와,
   상기 심볼 성상점으로부터 적어도 하나의 후보 심볼의 그룹을 형성하는 형성기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
   
9. 제 8항에 있어서,
   상기 추정기는, 스테이지 n 에서,

   

   에 따른 상기 유클리디언 거리의 노멀라이즈된 섬에 의해 상기 유클리디언 거리를 결정함으로써 상기 유클리디언 거리를 계산하며,
   여기서, di 는 인덱스 i 를 가진 후보에 대한 이전 스테이지에서 계산된 상기 유클리디언 거리이다.

   

   는 스테이지 n에서 심볼을 검출할 때의 오류 베리언스(error variance)의 추정이다. 그리고 dk 는 검출된 심볼과 신호 성상점 k 사이의 유클리디언 거리인 것을 특징으로 하는 장치.
   
10. 제 9항에 있어서,
    상기 형성기는, 최소 노멀라이즈된 유클리디언 섬 원칙(minimum normalized Euclidean sum principle)에 따라 새로운 후보 심볼의 그룹을 형성하는 것을 특징으로 하는 장치.
    
11. 제 10항에 있어서,
    업데이트된 수신 데이터 벡터로부터의 적어도 하나의 후보 심볼을 제거하는 제거기를 더 포함하는 장치.
    
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14. 제 9항에 있어서,
    상기 검출 순서는, 상기 채널 행렬의 컬럼들의 놈(norms)들의 하향 시퀀스(descending sequence)에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
    
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