KR101700474B1

KR101700474B1 - 데이터-지원 채널 추정

Info

Publication number: KR101700474B1
Application number: KR1020127023587A
Authority: KR
Inventors: 안데르스 로센크비스트; 안데르스 레이알; 더글러스 카이린스
Original assignee: 텔레폰악티에볼라겟엘엠에릭슨(펍)
Priority date: 2010-02-19
Filing date: 2011-01-31
Publication date: 2017-02-13
Also published as: CN102907059A; CN102907059B; EP2537305A2; EP2537305B1; US20110206167A1; WO2011101230A3; KR20130012010A; US8699553B2; WO2011101230A2

Abstract

신호대간섭 추정은 파일럿 심볼들 이외에 또는 대신에 미지의 데이터 심볼들을 사용하여 발생된다. 데이터 채널(트래픽 채널 또는 제어 채널)을 통해 수신된 데이터가 수집된다. 그런 다음, 데이터 심볼들은 가능한 데이터 심볼들의 규정된 세트로부터 데이터 심볼들의 편차를 기반으로 관측미터를 계산하는데 사용되고, 데이터 심볼들과 심볼 콘스텔레이션 중 하나는 정규화된다. 데이터 채널 신호대간섭비는 관측미터를기반으로 계산된다.

Description

데이터-지원 채널 추정{DATA-AIDED CHANNEL ESTIMATION}

본 발명은 무선통신 수신기에서 신호대간섭비의 추정에 관한 것이다.

무선통신시스템에서, 수신기는 전형적으로 수신신호와 관련된 신호대간섭비(siganl-to-intererence:SIR)를 계산하고 또한 현재 채널상태들로 전송 변수들을 조정하는데 SIR을 사용한다. 예컨대, 계산된 SIR은 이동국 전송출력, 데이터 전송율, 및 변조와 코드화 방법을 제어하는데 사용할 수 있다. 부수적으로, 계산된 SIR은 스케줄링 목적을 위해 채널 품질 표시자(channel quality indicator:CQI)를 생성하는데 사용할 수 있다.

통상적으로, SIR의 추정은 파일럿 심볼(pilot symbol)들로부터 유도된다. 파일럿 심볼들은, 통신채널을 통해 전송되는 공지된 심볼들이다. SIR를 추정하기 위해 파일럿 심볼들을 사용할 때의 한가지 단점은, 신뢰성이 있는 SIR 추정을 위한 파일럿 심볼들이 너무 적을 수 있다는 것이다. 파일럿 심볼들의 숫자를 증가시키는 것은 보다 신뢰성이 있는 SIR 추정을 제공할 수 있다. 그러나, 파일럿 심볼들의 전송에 사용되는 자원들을 증가시키는 것은 사용자 데이터의 전송에 이용될 수 있는 자원들을 감소시켜, 시스템 처리량을 낮추게 된다. 또한, 통신시스템에서 전송되는 파일럿 심볼들의 숫자를 변경시키는 것은, 바람직하지 않은 표준 수정을 필요로 할 수 있다.

복조된 데이터 심볼들은 추가적인 파일럿 심볼들로 사용될 수 있어서 SIR 추정의 신뢰성을 개선한다. 예컨대, 복조기에 의해 출력되는 경심볼판정(hard symbol decision)은 실제로 전송된 심볼들과 비교되어 SIR 추정들을 생성할 수 있다. 대안적으로, 복조기로부터의 연심볼추정(soft symbol estimates)들이 복호될 수 있고 또한 복호된 데이터는 전송된 심볼들의 추정을 재생성하는데 사용될 수 있다.

채널추정을 위해 복조된 데이터 심볼들을 사용하는 것에 단점들이 있다. 파일럿 심볼들로서 복조기에 의한 경심볼판정의 사용은 심각한 성능 문제들을 야기할 수 있다. 복호가 없는 상태에서 복조기에 의해 이루어지는 많은 심볼판정들은 부정확하게 될 수 있다. 따라서, S부정확한 심볼판정들을 기반으로 한 IR 추정방법은 정확한 SIR 추정을 제공하지 못하게 된다. 복호기 출력을 기반으로 한 재생성된 데이터 심볼들의 사용은 SIR의 추정에서 지연을 야기시킬 수 있다. 부수적으로, 데이터 심볼들의 재생성은 추가적인 하드웨어와 보다 증가된 전력소비를 필요로 할 수 있다. 이들 제한들은 재생성 해결책의 비용을 증가시키거나 또는 실제로 실행 불가능하게 만든다.

본 발명의 상기에서 설명한 채널추정을 제공하는 것이다.

SIR 추정은 SIR를 추정하기 위하여 파일럿 심볼들 이외에 또는 파일럿 심볼들 대신에 미지의 데이터 심볼(unknown data symbols)들을 사용함으로써 보다 신뢰성이 있게 된다. 상기 미지의 데이터 심볼들은 트래픽 채널을 통해 전송되는 사용자 데이터 또는 제어채널을 통해 전송되는 제어데이터를 포함할 수 있다. 데이터 심볼들은 하나 이상의 데이터 채널들로부터 수집되어 정규화된다. 정규화된 데이터 심볼들은, 가능한 데이터 심볼들의 세트(예컨대, 심볼 성상(constellation) 내 심볼들)로부터 정규화된 데이터 심볼들의 편차들을 기반으로 관측미터(observation metric)을 계산하는데 사용된다. 그런 다음, 관측미터는 관측미터와 데이터 SIR 간의 공지 관계를 기반으로 데이터 SIR의 추정에 맵핑된다. 필요하다면, 데이터 SIR은 데이터 채널과 파일럿 채널 간에 공지 또는 계산된 전력 오프셋을 기반으로 파일럿 SIR로 변환된다.

몇몇 가능한 관측미터들은 간섭 및/또는 신호전력 추정들을 포함할 수 있다. 간섭 및/또는 신호전력 추정들은 분석적으로 또는 실험적으로 추정되고 또한 제거될 필요가 있는 바이어스(bias)를 포함할 수 있다. 다른 가능한 관측미터들은 소프트값 확산 통계(soft value spread statistics)들과 심볼 추정편차 통계(symbol estimate deviation statistics)를 포함한다.

제1실시예에서, RAKE-결합된(RAKE-combined) 심볼들을 기반으로 하는 경심볼판정은 잡음전력 추정을 계산하는데 사용된다. 잡음전력 추정은 데이터 SIR의 계산을 위한 관측미터로서 역할한다.

제2실시예에서, RAKE-결합된 심볼들로부터 추출된 소프트 비트값(soft bit values)들은 잡음전력 추정을 계산하는데 사용된다. 잡음전력 추정은 데이터 SIR의 계산을 위한 관측미터로서 역할한다.

제3실시예에서, RAKE-결합된 심볼들은, 공지 바이어스 또는 추정될 수 있고 또한 제거될 수 있는 바이어스를 포함하는, 관측된 데이터 SIR을 계산하는데 사용된다. 관측된 데이터 SIR 추정은 실제 데이터 SIR의 계산을 위한 관측미터로서 역할한다.

제4실시예에서, RAKE-결합된 심볼들은 심볼 분산 총계(symbol dispersion count)를 계산하는데 사용된다. 심볼 분산 총계는 데이터 SIR의 계산을 위한 관측미터로서 사용된다.

본 발명은 추가적인 공통 파일럿 심볼들 또는 재생성된 데이터 심볼들을 필요로 하는 일이 없이 SIR 추정 변량을 상당히 줄이는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 예시적 이동통신시스템을 설명하는 도면.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 채널 신호대간섭비를 계산하기 위한 예시적 방법을 설명하는 도면.
도 3은 한 실시예에 따라 관측된 잡음미터를 진짜의 잡음미터로 맵핑하기 위한 맵핑함수를 설명하는 도면.
도 4는 PAM 성상에서 수신 데이터 심볼들의 분산을 설명하는 도면.
도 5는 한 실시예에 따라 관측된 잡음미터를 진짜의 잡음미터로 맵핑하기 위한 맵핑함수를 설명하는 도면.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 예시적 수신기를 설명하는 도면.

도 1은 하나 이상의 사용자 단말기(100)들에 이동 광대역 서비스들을 제공하기 위한 예시적 무선통신시스템(10)을 설명한다. 여기에서 사용되는 용어 사용자 단말기는 통신망(10)에 무선적으로 접촉되는 능력을 가지는 소정의 휴대용 통신장치를 말한다. 용어 사용자 단말기(10)는 제한하는 일이 없이, 셀룰러 전화, 스마트 폰, 개인 디지털 보조장치, 랩탑 컴퓨터, 및 휴대용 컴퓨터를 포함한다. 무선통신망(10)은 무선통신망(10)의 각각의 셀들 내에 무선범위를 제공하고 또한 코어망(30)에 액세스하는 다수의 기지국(20)들을 포함한다. 코어망(30)은 인터넷과 같은 하나 이상의 외부 패킷 데이터망(40)들을 연결하고 또한 외부 패킷 데이터망(40)과 사용자 단말기(100)를 서비스하는 기지국(20)들 간에 데이터를 라우팅한다.

통상적으로, 통신망(10)의 각 셀 내 기지국(20)은 파일럿 신호를 전송하고, 파일럿 신호는 사용자 단말기(100)가 채널을 추정하게 하고 또한 신호대간섭비(SIR)의 추정을 생성하게 한다. 이 응용의 목적을 위해, 용어 간섭은 다른 전송 신호들로부터의 간섭뿐만 아니라 잡음을 포함한다. 그러므로, 용어 신호대간섭비(SIR)는 신호대간섭에 잡음비(SINR)를 더한 보다 특정한 용어를 포함하는 것으로 이해해야 한다. SIR은 이동통신망(10)에서 사용되어 사용자 단말기(100)에 대한 전송들을 변하는 채널상태들과 간섭상태들에 맞춘다. 예컨대, SIR은 사용자 단말기(10)의 전송전력을 제어하고, 사용자 단말기(100)에 전송을 위한 데이터 전송률을 결정하고, 및/또는 사용자 단말기(100)에 전송을 위한 변조 및 부호화 방법을 선택하는데 사용될 수 있다. 또한, SIR은 공통적으로 사용자 단말기(100)에 의해 사용디어, 기지국(20)에 보고되고 또한 공유 다운링크 채널들을 통해 사용자 단말기(100)를 스케줄하는데 사용되는 채널 품질 표시자(CQI)를 생성한다.

SIR은 전형적으로 기지국(20)에서 사용자 단말기(100)로 전송되는 파일럿 신호를 기반으로 추정된다. 상기에서 언급하였듯이, 종종 신뢰성 있는 SIR 추정을 위해 너무 적은 파일럿 심볼들이 있게 되고 또한 사용자 단말기(100)에 의해 생성되는 SIR 추정들이 잡음을 가지는 경향이 있다. 따라서, 사용자 단말기(100)는 최소 수해 필요조건(예컨대, BER)들이 충족되는 것을 보장하기 위하여 실제 SIR보다 낮은 SIR의 보수적인 추정을 사용하거나 또는 보고할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따라, SIR 추정은 SIR을 추정하기 위하여 파일럿 심볼들 대신에 또는 파일럿 심볼들 이외에 미지의 데이터 심볼들을 사용함으로써 한층 더 신뢰성이 있게 된다. 상기 미지의 데이터 심볼들은 사용자 단말기(100)를 위한 트래픽 채널에서 전송되는 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 미지의 데이터 심볼들은 사용자 단말기(100)를 위한 트래픽 채널을 통해 전송되는 데이터 심볼들을 포함한다. 미지의 데이터 심볼들은 또한 제어채널을 통해 하나 이상의 사용자 단말기(100)들로 전송되는 데이터 심볼들을 포함할 수 있다. 예컨대, 본 발명의 실시예를 광대역 코드분할 다중 액세스(WCDMA) 시스템의 맥락에서 기술하게 된다. 본 기술분야의 당업자라면, 여기에서 기술되는 원리들은 다른 표준들, 예컨대 WIMAX(IEEE 802.16) 표준과, 그리고 롱텀에볼루션(LTE)로 알려진 3GPP 표준을 기반으로 하는 이동통신망들에 적용될 수 있다는 것을 인지하게 될 것이다.

도 2는 SIR 추정을 생성하기 위한 한 실시예에 따른 예시적 방법(200)을 설명한다. 사용자 단말기(100)는 하나 이상의 데이터 채널들을 통해 전송되는 데이터 심볼들을 수집한다(블록 202). 앞서 설명하였듯이, 데이터 심볼들은 트래픽 채널을 통해 사용자 단말기(100)에 전송되는 사용자 데이터와, 트래픽 채널을 통해 몇몇 다른 사용자에게 전송되는 데이터 심볼들, 또는 제어채널을 통해 사용자 단말기(100) 또는 사용자 단말기(100)들의 그룹에 전송되는 제어데이터를 포함할 수 있다. 선택된 데이터채널은 SIR 추정을 위해 원하는 신뢰성을 이루이기 위해 충분한 숫자의 심볼들을 가져야만 한다. 게다가, 선택된 데이터채널은 파일럿 채널(또는 SIR이 추정되는 다른 채널)에 대한 공지 전력 오프셋, 또는 이의 훌륭한 추정을 가져야만 하는 것이 바람직하다. 만일 필요하다면, 데이터 심볼들은 하나보다 많은 채널로부터 수집될 수 있다.

한 예시적인 실시예에서, RAKE 수신기 또는 일반적인 RAKE 수신기는 SIR 추정을 위한 RAKE-결합되 심볼들을 생성하기 위해 다중경로 채널의 상이한 경로들을 통해 수신되는 데이터 심볼들을 결합하는데 사용될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 결합된 심볼들은 I와 Q요소들로 분해될 수 있고 또한 SIR 추정이 양 범위에서 수행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 결합된 심볼들로부터 유도된 소프트 비트값들은 SIR 추정을 위해 사용될 수 있다.

RAKE 수신기에 의해 출력되는 결합된 심볼들은 일반적으로 심볼 성상 상의 정수-값 성상점(integer-valued constellation points)들에 대응하지 않게 된다. 그러므로, RAKE-결합된 심볼들, 또는 RAKE-결합된 심볼들로부터 유도된 소프트 비트값들은 정수-값 성상점들과 이들을 조화시키기 위하여 스케일(조정)될 수 있다(scaled). 이 스케일링은 소프트 값 추출 프로세스에서 결정 경계 스케일링 연산(decision boundary scaling operation)과 유사하다. 따라서, 몇몇 종류의 결정 경계 추정이 필요하게 된다. 결정 경계 추정은 실제 성상점 전력(constellation point power)에 관련되는 추정된 스케일링 변수이다. 만일 SIR 추정을 위해 소프트 비트값들이 사용된다면, SIR 추정은 소프트 비트값들을 생성하는 공정에 통합될 수 있다. 소정의 경우에서, 스케일링 변수들은 소정의 중요한 바이어스를 보이지 않아야 한다. 따라서, 소정의 공지 바이어스들이 추정되어야만 하고 또한 스케일링 전에 제거되어야 한다.

도 2를 다시 참조하면, 데이터채널을 통해 수집된 데이터 심볼들은 정규화되고(블록 204) 그리고 정규화된 데이터 심볼들은 가능한 데이터 심볼들의 세트(예컨대, 심볼 성상 내 심볼들)에서부터 정규화된 데이터 심볼들의 편차를 기반으로 한 관측미터(observation metric)를 계산하는데 사용된다(블록 206). 몇몇 경우에서, 심볼 SIR이 직접 측정은 이용할 수 없게 된다. 따라서, 원하는 채널에 대한 실제 SIR 값에 결정론적 관계(deterministic relationship)를 가지는 다른 관측미터들이 SIR 추정을 위해 사용될 수 있다. 관측미터와 원하는 SIR 간의 관계는 경험적 데이터(empirical data)를 사용하여 미리 결정할 수 있다.

몇몇 가능한 관측미터들은 간섭 및/또는 신호전력 추정들을 포함한다. 간섭 및/또는 신호전력 추정들은 분석적으로 또는 실험적으로 추정되고 또한 제거될 필요가 있는 바이어스를 포함할 수 있다. 다른 가능한 관측미터들은 소프트 값 확산 통계와 심볼 추정 편차 통계를 포함한다.

많은 수의 데이터 심볼들을 처리하기 위하여 가속 하드웨어(accelerator hardware)가 필요할 수 있기 때문에, 수신기의 하드웨어는 SIR 추정에 적합한 미터들에 영향을 미칠 수 있다. 하드웨어 제한이 없으면, 현재 SIR 주변의 영역에서 최고의 수행, 예컨대 최소 추정 변동을 가지는 미터가 사용될 수 있다. 따라서, 채널상태가 변하면 상이한 관측미터들이 사용될 수 있다. 몇몇 경우에서, 단지 하나의 관측미터만이 이용될 수 있다. 이러한 경우에, 관측미터는 큰 SIR 범위를 가져야 한다.

몇몇 실시예들에서, 선택적 바이어스 보상/바이어스 확인(optional bias compensation/bias validation)이 수행될 수 있다. 바이어스 보상/확인의 이유는, 결정 경계의 추정이 데이터 채널의 실제 SIR에 의존하는 바이어스를 가질 수 있다. 이 바이어스는 관측미터에 영향을 미칠 수 있다. 이들 두 유형들의 바이어스들에 대해 분석적인 식들을 유도하는 것이 가능하다. 식들은 관측미터에서 가능한 바이어스를 확인하는데 사용될 수 있다. 만일 가능한 바이어스가 허용가능하다면, 바이어스 보상은 생략될 수 있다. 만일 가능한 바이어스가 허용될 수 없다면, 관측미터는 바이어스를 뺌으로써 정정될 수 있다. 대안적으로, 상이한 결정 경계 추정을 기반으로 한 새로운 관측미터들이 사용될 수 있다.

관측미터를 얻기만 하면, 사용자 단말기(100)는 관측미터를 사용하여 실제 데이터 SIR을 계산한다. 즉 데이터 채널의 추정된 SIR을 계산한다. 관측미터와 데이터 SIR 간에 공지 관계를 기반으로 한 대응하는 데이터 SIR에 관측미터를 맵핑하는데 맵핑함수가 사용될 수 있다. 맵핑함수는 사전 계산될 수 있고 또한 메모리에 테이블로서 저장될 수 있다. 맵핑 테이블은 경험적 실행 데이터를 기반으로 생성될 수 있다. 대부분의 목적에서, 정상 동작을 위한 적절한 SIR은 파일럿 SIR이고, 이는 데이터 SIR과는 상이하다. 파일럿 SIR를 구하기 위하여, 적절한 전력 오프셋이 데이터 SIR에 적용될 수 있다. 전력 오프셋은 공지될 수 있거나, 또는 공지 추정 기술을 사용하여 추정될 수 있다(블록 208).

이 개요로, RAKE 수신기에 의해 수신된 심볼들이 역확산되고 또한 결합되는 코드분할 다중 액세스(CDMA)시스템에서 본 발명의 응용을 설명하기 위하여 몇몇 예시적이 실시예들을 설명한다. 여기에서 사용하는 바와 같은 용어 RAKE 수신기는, 수신된 신호가 RAKE 핑거(finger)에 의해 역확산되고 또한 RAKE 핑거 출력들이 결합되어 수신된 심볼 추정들을 생성하는 수신기 구조를 말한다. 여기에서 사용하는 바와 같이 용어 RAKE 수신기는 보다 특정화된 용어 일반화된 RAKE(GRAKE) 수신기를 포함하는 것으로 이해하여야 한다. 각 RAKE 핑거로부터의 역확산 심볼 x(k)은 다음과 같이 모델링된다:

식 1

여기서, c는 코드 채널 식별자(code channel identifier)이고, s(k)는 전송딘 심볼을 나타내고, h는 코드 채널 전력(code channel power)에 따라 스케일된 순채널 계수(net channel coefficient)들의 벡터이고, 그리고 u(k)는 공분산행렬(covariance matrix) R _u 를 가지는, 평균이 0인 가우시안 잡음(zero mean Gaussian noise) 샘플들이 벡터이다. 순채널 계수는 다음 식에 따라 파일럿 채널을 통해 전송되는 파일럿 심볼들로부터 계산할 수 있다:

식 2

RAKE 수신기는 수신된 심볼들

는 다음 식에 따라 RAKE-결합된 심볼을 생성한다:

식 3

여기서 w 는 순채널 계수 h로부터 계산된 결합 가중(combining weights)들의 벡터이다. 결합 가중(w)들은 최대비 결합(maximum ratio combining:MRC)를 사용하는 RAKE 수신기에 대해서는 w=h에 의해 그리고 간섭 제거 결합(inference rejection combining:IRC)를 사용하는 GRAKE 수신기에 대해서는

에 의해 계산될 수 있다.

MRC 수신기의 경우에, h _pilot 과 R _u 주어지면, RAKE 수신기에 대한 파일럿 SIR은 다음 식에 따라 계산할 수 있다:

식 4

IRC 수신기의 경우에, SIR 계산은 다음과 같이 단순화된다:

식 5

식 4와 식 5에 따라 계산된 SIR 추정은 시간에 걸쳐 더 부드럽게 되어 SIR 추정의 품질을 개선할 수 Dt다

ISR 추정의 다른 대안은 결합된 심볼들의 평균과 분산을 사용한다. 이 경우에, SIR 추정은 다음에 의해 주어진다:

식 6

여기서

는 파일럿 심볼의 평균을 나타내고 그리고

는 분산을 나타낸다. 파일럿 심볼들의 평균

는 다음에 따라 계산할 수 있다:

식 7

파일럿 심볼들의 분산

은 다음에 따라 계산할 수 있다:

식 8

단지 파일럿 심볼들만을 기반으로 한 SIR의 직접 추정은 너무 적은 파일럿 심볼들이 있는 관계로 정확하지 않을 수 있다. 따라서, 본 발명은 데이터채널(예컨대, 트래픽채널 또는 제어채널)을 통해 전송되는 미지 데이터 심볼들(unkown data symbols)을 기반으로 한 SIR 추정을 계산하는 방법을 제공한다. 네 개의 예시적인 실시예들을 아래에서 기술한다. 첫 번째 실시예에서, RAKE-결합 심볼들을 기반으로 한 경심볼판정(hard symbol decisions)을 사용하여 잡음전력 추정을 계산한다. 잡음전력 추정은 데이터 SIR의 계산을 위한 관측미터로서 역할한다. 두 번째 실시예에서, RAKE-결합 심볼들로부터 추출된 소프트 비트값들을 잡음전력 추정을 계산하는데 사용한다. 세 번째 실시예에서, RAKE-결합 심볼들을, 공지(known) 바이어스 또는 추정되고 또한 제거될 수 있는 바이어스를 포함하는 관측된 데이터 SIR을 계산하는데 사용한다. 관측된 데이터 SIR은 실제 데이터 SIR의 계산을 위한 관측미터로서 역할한다. 네 번째 실시예에서, 심볼 분산 총계(symbol dispersion count)는 데이터 SIR의 계산을 위한 관측미터로서 사용된다. 모두 네 개의 실시예에서, 데이터 SIR은 공지 또는 추정된 전력 오프셋을 기반으로 파일럿 SIR로 변환될 수 있다.

경심볼판정으로부터 유도된 잡음전력을 기반으로 한 SIR 추정

본 발명의 제1실시예는 실제 데이터 SIR 추정을 계산하기 위하여 관측미터로서 전력잡음 추정을 사용한다. 전력잡음 추정은 RAKE 수신기에 의해 출력된 RAKE-결합 심볼들을 기반으로 한 경심볼판정들로부터 계산된다. RAKE-결합 심볼들은 다음에 따라 계산된다:

식 9

여기서,

는 심볼주기 k 동안에 코드 c에 대응하는 역확산된 데이터 심볼들의 베터이다. 그런 다음, QAM(QPSK) 콘스텔레이션의 I와 Q 성분들이 PAM(BPSK) 요소들로 분해된다. 만일

가 행 벡터(row vector)라면, 1-D 심볼들은 다음 식에 의해 주어진다:

식 10

이는

의 길이 두 배이다. 동시에, 순 채널계수(net channel coefficient)가 식 2에 따른 파일럿 신호로부터 계산될 수 있다.

데이터 심볼들이 수집된 후, 데이터 심볼들은 심볼 콘스텔레이션으로 데이터 심볼들을 정규화하기 위하여 스케일된다. 경계 결정 스케일링 인자(decision boundary scaling factor)(θ)는 다음 식에 따라 계산될 수 있다:

식 11

C는 코드들의 갯수이고, K는 심볼들의 갯수이고, S_C 는 시그날링 콘스텔레이션에서 데이터 심볼들의 세트이고, 그리고 ρ는 바이어스 보정값(correction value)이다. 바이어 보정값(ρ)은 예컨대, 이전 추정 주기에서 획득한 실제 데이터 SIR의 함수이다. 결정 경계 스케일링 인자는 다음 식에 따른 정규화 인자(normalization factor)(A)를 계산하는데 사용된다:

식 12

여기서 M은 콘스텔레이션-종속 계수(constellation-dependent coefficient)(QPSK에 대해서는 1, 16QAM에 대해서는 2, 64QAM에 대해서는 4)이다. 정규화된 데이터 심볼들

는 다음 식에 따라 계산된다:

식 13

앞서 기술하였듯이, 정규화된 데이터 심볼

은 관측미터를 계산하는데 사용된다. 이 예에서, 관측미터는

로 표시되는 관측된 잡음전력 추정을 포함한다. 먼저, 심볼 콘스텔레이션 상의 가장 가까운 지점에 정규화된 데이터 심볼들 각각을 맵핑함으로써 정규화된 데이터 심볼들을 기반으로 경심볼판정들이 이루어진다. 한 예시적인 해결책에서, 정규화된 데이터 심볼과 심볼 콘스텔레이션 내 각 심볼 간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 계산한다. 정규화된 데이터 심볼

과 주어진 콘스텔리이션 심볼 Ψ 간의 유클리디언 거리(d)는 다음 식에 의해 주어진다:

식 14

검출된 심볼

은 가장 작은 거리와 관련된 콘스텔레이션 심볼인 것으로 간주된다:

식 15

관측된 전력잡음

은 다음 식에 의해 주어지는 p-놈 측도(p-norm measure)를 사용하여, 검출된 심볼들과 정규화된 데이터 심볼들 간의 차이의 평균 에너지로서 계산된다:

식 16

여기서 p는 L1-놈(절대값을 가산) 또는 L2-놈(제곱된 크기들을 가산)이다. 그런 다음, 초기 추정으로부터 바이어스를 제거하고 또한 실제 잡음전력을 얻기 위하여 역 맵핑함수가 사용된다. 맵핑함수는 다음 식으로 주어진다:

식 17

역 맵핑함수는 이전에 표식화된 함수(tabulated function) F를 기반으로 할 수 있고, 이는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 평가된다. 함수 F는 예컨대, 일련의 QAM 심볼들의 시퀀스를 생성하고, 공지된 분산 σ² 으로 가우시안 잡음을 더하고, 그리고 식 11-16에 따라 발생된 심볼들을 처리하고, 식 11 및 13에서 RAKE-결합 심볼을 상기 발생된 심볼로 대체함으로써 규정될 수 있다. 최종 초기 잡음추정들은, 식 16에서 놈 p에 종속하는, 함수

를 일람표로 만드는데 사용될 수 있다. 16QAM에 대한 예시적 맵핑함수를 도 3에서 볼 수 있다. 메모리에 각 심볼 콘스텔레이션에 대한 개별적 맵핑함수가 저장된다.

잡음전력 추정 P_noise 는 데이터 SIR을 계산하기 위해 관측미터로서 사용된다. SIR_data 로 표시되는 데이터 SIR은 다음 식에 따라 계산될 수 있다:

식 18

여기서 M2는 콘스텔레이션-종속 계수를 나타낸다. 예컨대, QPSK에 대해서는 M2 =1이고, 16QAM에 대해서는 M2=10이고, 그리고 64QAM에 대해서는 M2=42이다. 그런 다음, SIR_sata 는 데이터 대 파일럿 전력비(data to pilot power ratio)를 기반으로 파일럿 SIR로 전환된다. SIR_pilot 으로 표시되는 파일럿 SIR의 계산은 다음 식으로 주어진다:

식 19

소프트 비트값들로부터 유도된 잡음전력 추정을 기반으로 한 SIR 추정

본 발명의 제2실시예는 데이터 SIR 추정을 계산하기 위해 관측미터로서 잡음전력 추정을 사용하지만, RAKE-결합 심볼들로부터 유도된 소프트 비트값들을 사용하여 잡음전력 추정을 계산한다. 이 실시예에서 식 9에 따라 계산된 RAKE-결합 심볼들과, 그리고 QAM(QPSK) 콘스텔레이션의 I와 Q성분들은 식 10에 따른 PAM(BPSK) 요소들로 분해되고, 그리고 앞서 기술한 바와 같이 11-13에 따라 정규화된 데이터 심볼들이 계산된다. 그러나, 경심볼판정들을 생성하는 대신에, 이 실시예는 잡음전력 추정을 계산하기 위하여 1와 Q 범위들에서 최하위(the least significant) 소프트 비트값(단축을 위한 LSB값들)들을 사용한다. LSB 값들은 다음과 같이 계산할 수 있다:

식 20

식 21

식 22

특정한 추출기술이 본 발명의 본질이 아니고 또한 다른 잘 공지된 소프트비트 추출기술을 사용할 수 있다는 것을 본 기술분야의 당업자라면 인식하게 될 것이다.

로 표시되는 관측된 잡음전력은 다음 식에 의해 주어지는 p-놈 척도를 사용하여, 검출된 심볼들과 정규화된 데이터 심볼들 간에 평균 소프트값 편차로서 계산된다:

식 23

여기서 p는 L1-놈(절대값을 가산) 또는 L2-놈(제곱된 크기들을 가산)을 포함한다. 그런 다음, 앞서 기술한 바와 같이 식 17에 따른 초기 추정으로부터 참 잡음전력(true noise power)을 얻기 위하여 역 맵핑함수를 사용한다. 그러나, 관측미터와 실제 잡음전력 간의 관계를 기초로 한 상이한 맵핑함수 F가 사용될 수 있다.

관측된 잡음전력 추정은 데이터 SIR를 계산하기 위한 관측미터로서 역할한다. 데이터 SIR은 측된 잡음전력을 식 17에 따라 실제 잡음전력으로 역 맵핑하고, 그리고 식 18에 따라 데이터 SIR를 계산함으로써 계산될 수 있다. 그런 다음 데이터 SIR은 식 19에 따라 파일럿 SIR로 변환될 수 있다.

관측된 SIR 을 기반으로 한 SIR 추정

본 발명의 제3실시예는 관측미터로서 관측된 데이터 SIR의 직접 추정을 사용한다. 바이어스 보정(bias correction)이 관측된 데이터 SIR에 적용되어 실제 데이터 SIR를 구한다. 사용자 단말기(100)에서 RAKE 수신기는 식 9에 따라 RAKE-결합 데이터 심볼들

을 생성하고 또한 식 2에 따라 순 채널 응답 벡터를 계산한다.

데이터 심볼

들이 수집된 후, 데이터 심볼들

은 심볼 콘스텔레이션으로 데이터 심볼들을 정규화하기 위하여 스케일된다. 사용자 단말기(100)는 데이터 대 파일럿 전력비

를 계산하거나 또는 구한다. 데이터 대 파일럿 전력비

는 소정의 공지 방법들에 따라 계산될 수 있다. 정규화 인자 A는 다음 식에 따라 데이터 대 파일럿 전력비로부터 계산된다:

식 24

그리고, 정규화된 데이터 심볼들

들은 다음 식에 따라 계산된다:

식 25

정규화된 데티어 심볼들

은 관측된 데이터 SIR,

를 계산하는데 사용되고, 이는 관측미터로서 사용된다. 먼저, 경심볼판정들이, 심볼 콘스텔레이션 상의 가장 가까운 지점으로 정규화된 데이터 심볼들

각각을 맵핑함으로써 정규화된 데이터 심볼들

을 기반으로 이루어진다. 한 예시적인 해결책에서, 정규화된 데이터 심볼

과 심볼 콘스텔레이션 내 각 심볼 간의 유클리드 거리가 계산된다. 정규화된 데이터 심볼

과 주어진 콘스텔레이션 심볼 Ψ 간의 유클리드 거리(d)는 다음 식으로 주어진다:

식 26

검출된 심볼

은 가장 짧은 거리와 관련되는 콘스텔레이션 심볼인 것으로 상정된다:

식 27

경심볼판정들을 사용하여 신호전력 및 잡음전력을 계산하고, 이로부터

로 표시되는, 관측된 SIR을 직접 계산할 수 있다. 신호전력은 다음 식에 따라 검출된 심볼들의 평균 에너지로서 계산할 수 있다:

식 28

잡음전력은 다음 식에 따라 검출된 심볼들과 정규화된 데이터 심볼들 간의 차이의 평균 에너지로서 계산될 수 있다:

식 29

그런 다음, 관측된 데이터 SIR은 다음 식에 의해 계산될 수 있다:

식 30

데이터 SIR를 계산할 때의 제1단계로서 변조 종속 바이어스(modulation dependent bias)를 보정하기 위해 맵핑함수를 관측된 데이터 SIR에 적용할 수 있다. 특히, 바이어스 보정 인자

는 다음 함수로 주어진다:

식 31

바이어스 보정 인자

의 계산에 관한 상세한 설명은 나중까지 그만둔다. 실제 데이터 SIR은 다음 식으로 주어진다:

식 32

그런 다음, 실제 데이터 SIR은 식 19에 따라 데이터 대 파일럿 전력비를 기반으로 파일럿 SIR로 변환될 수 있다.

몇몇 실시예들에서, 만일 데이터 SIR이 변조-종속 임계치를 초과한다면 재계산될 수 있다. 만일 변조-종속 임계치가 초과된다면, 사용자 단말기(100)는 다음 식에 따라 새로운 정규화 인자(normalization factor)를 계산할 수 있다:

식 33

여기서 θ는 스케일링 인자이다. 스케일링 인자 θ는 다음 식으로 계산할 수 있다:

식 34

그런 다음, 사용자 단말기는 이전에 정규화된 데이터 심볼들을 다시 스케일링하여 새로운 정규화 데이터 심볼들을 유도하고, 잡음전력을 재계산하고, 그리고 관측된 SIR를 재계산한다. 다시 스케일링된 정규화 데이터 심볼들은 다음 식에 의해 주어진다:

식 35

새로운 잡음전력을 다음 식에 따라 계산한다:

식 36

앞서 기술하였듯이, 식 31에 따라 새로운 데이터 SIR이 계산된다. 새로운 데이터 SIR에 대해 바이어스 보정이 필요 없고, 이는 식 19에 따라 새로운 파일럿 SIR로 변환될 수 있다.

원칙적으로, 바이어스 보상(보정) 인자

의 계산을 위해, 여기에서 단일 보상 해결책과 다중 보상 해결책으로 부르는 두 개의 해결책이 있다. 이상적으로, 바이어스 보상함수(식 31)는 실체 데이터 SIR과 관측된 데이터 SIR 추정 간의 관계를 모델링한다. 이 관계는 선험적으로 인식되지 않고(known a priori), 시뮬레이션을 통해 평균 관계를 배울 수 잇다.

이루어지는 한가지 일반적 해결책은 페이딩 채널(fading channel)을 통해 WCDMA 데이터에 더해 파일럿 신호의 수신을 시뮬레이션하는 것이다. 이 시뮬레이션은 SIR 값들의 범위에 대해 반복되어, AWGN를 부가하여야 한다. 각 SIR에 대해, SIR 추정에 대해 상기에서 기술한 절차를 채용하여야만 한다. 실제 데이터 SIR를 마찬가지로 계산한다(예컨대,

, 여기서 모든 양들을 정확히 안다).

와

들이 나중 처리를 위해 기록되고 또한 저장된다. 시뮬레이션이 완료된 후,

/

대

의 파일럿을 구성할 수 있다. 그런 다음, 다항식을 위해 또는 최소 놈 의미로(a least norm sense) 데이터에 "가장 잘 맞는 것(best)"을 검색할 수 있다. 여기서 사용하는 용어 다항식은 일반적인 의미이고, 또한 형식

, 또는 구간적 선형함수(piecewise linear function) 등등 중 몇몇을 의미할 수 있다. 그러면, 이 다항식은 식 31에서 언급된

이다.

이 해결책은 잘 기능한다고 밝혔지만, 그러나 한가지 결함이 있다. 맵핑함수

는 맵핑함수를 생성한 시뮬레이션 동안에 사용되는 데이터와 파일럿 전력들에 의존한다. 다음의, 보상함수의 잠재적인 이해는 이 단점을 처리한다. 단일 보상 해결책 뒤에 숨어있는 기본적인 아이디어는 예측된 값의 범위 내에 들어가는 데이터와 파일럿 전력들을 기반으로 단일 기준 맵핑함수를 생성하는 것이다. 예컨대, 만일 데이터 전력이 전체 송신된 전력의 1% 와 7% 사이에 있는 것으로 예상된다면, 시뮬레이션은 기준 데이터 전력

를 사용할 수 있다. 비슷하게, 만일 파일럿 전력이 전체 전송된 전력의 7%와 13% 사이에 있는 것으로 예상된다면, 시뮬레이션은 기준 파일럿 전력

를 사용할 수 있다. 이들 변수들로 기준 시뮬레이션에 의해 생성된 맵핑함수를 고려해 볼 때, 맵핑함수에 대한 입력을 다음 식에 따라 반드시 수정되어야 한다:

식 37

맵핑함수들은 변조-특정(modulation-specific)이어서, 변조의 각 형식에 대해 기준 맵핑함수가 생성되어야만 한다.

다중 보상 해결책 뒤에 숨어 있는 기본적인 아이디어는, 예상된 값들의 범위 내에 들어가는 데이터와 파일럿 전력들을 기반으로 다중 맵핑함수들을 생성하는 것이다. 예컨대, 예상된 데이터 파일럿 전력들의 범위를 고려할 때, 맵핑함수들이 값들

의 범위에 대해 생성되어야 한다. 이는, 각 데이터 대 파일럿 전력비에 대한 개별적인 시뮬레이션을 의미한다는 것에 주의해야 한다. 또한, 각 맵핑함수는 특정 데이터 대 파일럿 전력비와 관련된다는 것을 의미한다. 페어(pair)

가 맵핑함수들과 데이터 대 파일럿 전력비 간의 관계를 기술한다고 하자, 이 기술을 고려하면, 상기에서 주어진 식 31은 수정되어야만 한다. 특히, 바이어스 인자는 다음 식이 최소화되도록 i의 값을 결정함으로써 계산될 수 있다:

식 38

바이어스 보정 인자는 다음 식에 따라 계산될 수 있다:

식 39

식 39에 따라 계산된 바이어서 보정 인자는 식 32에서 사용되어 실제 데이터 SIR을 계산할 수 있다.

심볼 분산 총계를 기반으로 한 SIR 추정

제4실시예는 관측미터로서 심볼 분산 총계(symbol dispersion counts)를 사용하고, 이로부터 실제 데이터 SIR이 추정된다. 이 실시예는, 공칭 심볼 콘스텔레이션(nominal symbol constellation)의 포락(envelope) 외측에 들어가는 수신 심볼들의 가능성이 실제 데이터 SIR에 관련된다는 사실의 장점을 이용한다. 낮은 SIR은 콘스텔레이셔 지점들 주변에서 보다 많인 분산된 심볼 클라우드(clouds)가 되기 때문에, SIR은 심볼 콘스텔레이션의 포락 외측에 다소의 거리가 들어가는 지점들의 갯수를 계산(counting)함으로써 결정될 수 있다. 도 4는 심볼 분산 총계를 결정하기 위한 예시적인 편차 기준들을 설명한다.

이 실시예에서, 식 9에 따라 계산된 RAKE-결합 심볼들과, QAM(QPSK)의 I와 Q 성분들은 식 10에 따라 PAM(BPSK) 요소들로 분해되고, 그리고 정규화된 데이터 심볼들은 앞서 설명하였듯이 식 11-13에 따라 계산된다. 그러나, 경심볼판정들을 생성하는 대신에, 이 실시예는 심볼 분산 총계를 사용하여 잡음전력 추정을 계산한다. 잡음전력 추정들은 데이터 SIR를 계산하기 위한 관측미터로서 역할한다.

잡음전력 추정을 계산하기 위하여, 사용자 단말기(100)는 심볼 콘스텔레이션의 포락 외측에 들어가는 심볼들의 부분들을 계산한다. 심볼 분산 총계는 다음의 식으로 주어진다:

식 40

여기서,

는 다음의 식으로 주어진다

식 41

인자 τ는 해당 SIR 영역에서 수행을 최적화하도록 조정되는 임계치이고, 그리고

는 가장 큰 1-D 콘스텔레이션 지점 값이다.

이 실시예에서 데이터 SIR은, 다음 식에 따라 관측된 잡음전력을 실제 잡음전력으로 역 맵핑함으로써 계산된다:

식 42

맵핑함수의 예가 도 5에 도시되어 있다. 데이터 SIR은 실제 잡음전력을 기반으로 계산되고, 그런 다음 식 8에 따라 파일럿 SIR로 변환될 수 있다.

상이한 추정 변수들(관측된 SIR, 결정 경계 스케일링 등)에서 바이어스들은 많은 상이한 구성들에 따라 보정되거나 또는 처리될 수 있다. 예컨대, 각 바이어스는 개별적으로 보정될 수 있거나, 또는 상이한 바이어스들의 누적된 순 효과들이 역 맵핑단계에서 처리될 수 있다. 초기 전력 추정에서 p-놈 연산자는 예컨대 L1-놈(절대값을 가산) 또는 L2-놈(제곱된 크기들을 가산)일 수 있다.

미터 규정과 역맵핑 단계들은 단일-변수 미터들을 사용하여 설명하였다. 본 발명의 원리는, 여러 개의 관측 가능한 양들이 잡음변화 또는 SIR에 대한 맵핑을 규정하는데 사용되는 다중-변량 미터들에 동등하게 적용된다.

도 6은 본 발명의 한 예시적 실시예에 따른 예시적 수신기(100)를 보여준다. 수신기(100)는 채널 추정기(102)와, 가중 계산기(weight calculator)(104)와, RAKE 결합기(106)와, 소프트값 발생기(108)와, SIR 추정기(110)와, 복호기(112)와, 그리고 CQI 발생기(114)를 포함한다. 채널 추정기(102)는 식 2에 따라 파일럿 채널의 추정을 발생한다. 채널 추정기(102)는 또한 데이터 채널들의 추정들을 생성할 수 있다. 가중 계산기(104)는 RAKE 결합기(106)의 결합 가중들을 계산한다. RAKE 결합기(106)는 MRC 또는 IRC를 사용하여 공지 방식으로 수신 신호를 역확산하고 또한 결합한다. RAKE-결합기(106)에 의해 출력되는 RAKE-결합 값들은 소프트값 발생기(108)와 SIR 추정기(110)에 공급된다. 소프트값 발생기(108)는, 복호를 위해 복호기(112)에 공급되게 되는 RAKE 결합 심볼들로부터 소프트 비트값들을 발생한다. 몇몇 실시예들에서, 소프트 비트값은 SIR 추정기(110)에 공급될 수 있다. SIR 추정기(110)는 상기에서 기술한 방법들 중 소정의 것에 따라 데이터 SIR에 공급될 수 있다. SIR 추정기(110)는 또한 파일럿 SIR을 발생할 수 있다.

본 발명은 추가적인 공통 파일럿 심볼들 또는 재생성된 데이터 심볼들을 필요로 하는 일이 없이 SIR 추정 변량을 상당히 줄인다. 보상/맵핑함수들은 실제 SIR의 다른(작은) 영역들에 대해 최적이 되도록, 또는 실체 SIR의 다른(큰) 영역들에 대해 훌륭한 타협이 이루어지도록 하기 위해 가공될 수 있다. 보상/맵핑함수 해결책은 경심볼(hard symbol)(경복호심볼(hard decoded symbols) 대신에 소위 소프트 비트들의 사용이 이루어지게 한다. 이들 소프트 비트들은 대부분의 수신기들에서 생성되고, 그리고 이러한 소프트 비트들의 사용은 본 발명의 계산부하를 줄일 수 있다.

여기서 설명한 방법들은 예컨대 SIC 또는 ML-형 수신기들에서 비-선형적으로 처리된 데이터 시퀀스들의 SIR의 직접 추정이 이루어지게 한다. 이는 통상적인 SIR 추정기에서 어려운 일이고 또한 통상적으로 근사를 통해 이루어졌다. 물론 본 발명은 본 발명의 사상가 필수적인 특징을 이탈하는 일이 없이 여기에서 기술한 것과는 다른 특정 방식들로 수행될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 모든 점에서 설시적이고 또한 비제한적인 것으로 여겨져야 하고, 그리고 첨부된 청구항들의 의미와 등기범위 내에 들어가는 모든 변경사항들은 본 발명에 포함되게 된다.

Claims

신호대간섭비(SIR) 추정을 생성하는 방법에 있어서, 상기 방법은:
데이터 채널을 통해 미지의 데이터 심볼들을 수신하는 단계를 포함하고;
공지 심볼 콘스텔레이션 내 가능한 데이터 심볼들의 규정된 세트로부터 상기 데이터 심볼들의 편차들로부터 데이터 채널의 관측된 잡음전력을 계산함으로써 관측미터를 계산하고, 그리고 관측된 잡음전력의 역 맵핑함수로 실제 잡음전력을 형성하는 단계를 포함하되, 상기 데이터 심볼들은 심볼 콘스텔레이션으로 정규화되고; 그리고
관측미터와 전력 오프셋을 기반으로 다른 채널의 채널 선호대간섭비를 추정하는 단계를 포함하되, 데이터 채널은 다른 채널에 대한 공지 또는 추정된 전력 오프셋을 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 공지 심볼 콘스텔레이션 내 가능한 데이터 심볼들의 규정된 세트로부터 상기 데이터 심볼들의 편차들로부터 관측미터를 계산하는 단계는:
검출된 심볼들을 생성하기 위해 수신 심볼들을 복조하는 단계와;
상기 수신 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하는 단계와; 그리고
상기 검출된 심볼과 상기 정규화된 데이터 심볼들 간의 차이의 평균 에너지로서 잡음전력 추정을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서, 검출된 심볼들을 생성하기 위해 수신 심볼들을 복조하는 단계는, 각 수신 심볼에 대해, 규정된 심볼 콘스텔레이션에서 상기 수신된 정규화 데이터 심볼에 가장 가까운 대응하는 심볼을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 수신 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하는 단계는:
상기 수신된 데이터 심볼들을 기반으로 결정 경계 스케일링 인자를 계산하는 단계와;
상기 결정 경계 스케일링 인자를 기반으로 정규화 인자를 계산하는 단계와; 그리고
상기 수신된 데이터 심볼들에 상기 정규화 인자를 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하는 단계는:
수신된 파일럿 심볼들로부터 파일럿 SIR를 결정하는 단계와;
상기 파일럿 SIR과 데이터-대-파일럿 전력비를 기반으로 정규화 인자를 계산하는 단계와; 그리고
상기 수신된 데이터 심볼들에 상기 정규화 인자를 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 가능한 데이터 심볼들의 규정된 세트로부터 상기 데이터 심볼들의 편차들로부터 관측미터를 계산하는 단계는:
상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하는 단계와;
상기 정규화된 데이터 심볼들 중 하나 이상의 최하위 비트들에 대한 소프트값을 추출하는 단계와;
p-놈 척도로부터 평균 소프트값 편차로서 관측된 잡음전력 추정을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 가능한 데이터 심볼들의 규정된 세트로부터 상기 데이터 심볼들의 편차들로부터 관측미터를 계산하는 단계는:
상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하는 단계와; 그리고
심볼 콘스텔레이션 포락 외측에 들어가는 상기 정규화된 데이터 심볼들의 총계를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 관측미터로부터 채널의 신호대간섭비를 추정하는 단계는:
변조 종속 바이어스를 보정하기 위해 채널 SIR을 계산할 때 제1단계로서 맵핑함수를 적용함으로써 보정된 관측미터를 구하기 위하여 채널 신호대간섭비를 가지는 소정의 공지 관계를 기반으로 관측미터를 보정하는 단계와; 그리고
보정된 관측미터를 기반으로 채널 신호대간섭비를 재계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
통신장치에 있어서, 장치는:
무선통신망에서 기지국으로부터 데이터 채널을 통해 미지의 데이터 심볼들을 수신하기 위한 수신기와; 그리고
상기 데이터를 처리하기 위한 처리회로 포함하고, 상기 처리회로는,
공지 심볼 콘스텔레이션에서 가능한 데이터 심볼들의 규정된 세트로부터 상기 데이터 심볼들의 편차들로부터 데이터 채널의 관측된 잡음전력의 계산으로 관측미터를 계산하되, 상기 데이터 심볼들은 상기 심볼 콘스텔레이션으로 정규화되고; 그리고
상기 관측미터와 전력 오프셋을 기반으로 다른 채널의 채널 신호대간섭비(SIR)를 추정하되, 상기 데이터 채널은 상기 다른 채널에 대한 공지 또는 추정되 전력 오프셋을 가지도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
제9항에 있어서, 상기 처리회로는,
상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하고;
검출된 심볼들을 생성하기 위해 수신된 심볼들을 복조하고; 그리고
상기 검출된 심볼과 상기 정규화된 데이터 심볼들 간의 차이의 평균 에너지로서 관측된 잡음전력 추정을 계산함으로써,
상기 관측미터를 계산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
제10항에 있어서, 상기 처리회로는 각 수신 심볼에 대해, 상기 수신된 데이터 심볼들을 복조하기 위해 규정된 심볼 콘스텔레이션에서 상기 수신된 정규화 데이터 심볼에 가장 가까운 대응하는 심볼을 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
제10항에 있어서, 상기 처리회로는:
상기 수신된 데이터 심볼들을 기반으로 결정 경계 스케일링 인자를 계산하고;
상기 결정 경계 스케일링 인자를 기반으로 정규화 인자를 계산하고; 그리고
상기 수신된 데이터 심볼들에 상기 정규화 인자를 적용함으로써,
상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
제10항에 있어서, 상기 처리회로는:
수신된 파일럿 심볼들로부터 파일럿 채널 SIR를 결정하고;
상기 파일럿 채널 SIR과 데이터-대-파일럿 전력비를 기반으로 정규화 인자를 계산하고; 그리고
상기 수신된 데이터 심볼들에 상기 정규화 인자를 적용함으로써,
상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
제9항에 있어서, 상기 처리회로는:
상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼들을 계산하고;
상기 정규화된 데이터 심볼들 중 하나 이상의 최하위 비트들에 대하 소프트값을 추출하고; 그리고
p-놈 척도로부터 평균 소프트값 편차로서 관측된 잡음전력 추정을 계산함으로써,
가능한 데이터 심볼들의 규정된 세트로부터 상기 데이터 심볼들의 편차를 기반으로 관측미터를 계산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
제9항에 있어서, 상기 처리회로는:
상기 수신된 데이터 심볼들로부터 정규화된 데이터 심볼드을 계산하고; 그리고
심볼 콘스텔레이션 포락 외측에 들어가는 상기 정규화된 데이터 심볼들의 총계를 계산함으로써,
가능한 데이터 심볼들의 정규화된 세트로부터 상기 데이터 심볼들의 편차를 기반으로 관측미터를 계산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
제9항에 있어서, 상기 처리회로는:
변조 종속 바이어스를 보정하기 위해 채널 SIR를 계산할 때 제1단계로서 맵핑함수의 적용으로 보정된 관측미터를 구하기 위하여 채널 신호대간섭비를 가지는 공지 관계를 기반으로 관측미터를 보정하고; 그리고
보정된 관측미터를 기반으로 채널 신호대간섭비를 재계산함으로써,
상기 채널 신호대간섭비를 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신장치.
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