KR101711190B1 - 다중입력다중출력 전송의 신호검출 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

다중입력 다중출력(Multiple Input Multiple Output, MIMO) 전송 신호의 검출 방법이 제공된다. 본 발명에 따른 MIMO 신호 검출 방법은 M개의 수신안테나 각각을 통하여 M개의 수신 심볼을 획득하는 수신 심볼 획득 단계, 상기 M개의 수신 안테나 중 M번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하는 M번째 후보심볼 결정 단계, 상기 복수의 후보 심볼을 N개의 그룹으로 그룹핑 하는 그룹핑 단계, 및 상기 N개의 그룹 각각에 대하여 M-1번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M-1 번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하는 M-1번째 후보 심볼 결정 단계;를 포함한다.

Description

다중입력다중출력 전송의 신호검출 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SIGNAL DETECTION IN MUTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT}
본 발명은 무선 통신에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다중입력 다중출력(Multiple Input Multiple Output, MIMO) 전송에 있어서 신호 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
광대역의 고속 데이터를 전송하기 위한 무선 통신 시스템에서 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)이 적용된 MIMO(Multiple-input Multiple-output) 기술은 추가적인 주파수 자원의 할당 없이 채널 용량을 증가시키는 방법으로 주목 받고 있다. 다수의 송신 안테나와 다수의 수신안테나를 이용하는 MIMO 전송은 MIMO-OFDM 수신단에서 복수의 안테나로부터 동시에 전송된 독립적인 데이터 스트림을 분리할 수 있는 검출 방법을 필요로 한다.
OFDM-MIMO 시스템의 수신단에서의 신호 검출 방법으로 최대 우도(Maximum Likelihood, ML) 추정 알고리즘, M-알고리즘을 비롯한 다양한 방법이 제안된 바 있다. 그러나, 종래의 최대 우도 추정 방법, M-알고리즘을 이용한 MIMO 시스템의 수신단에서의 신호 검출방법은 많은 연산량과 복잡도를 갖는 문제가 있다.
최대 우도 추정 방법과 유사한 성능을 갖는 동시에 상대적으로 낮은 복잡도를 갖는 신호 검출 방법에 대한 고려가 필요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 최대 우도(Maximum likelihood, ML) 추정 방식에 의한 신호 검출 방법과 유사한 성능과 상대적으로 낮은 복잡도를 갖는 다중입력 다중출력 방식에서의 신호 검출 방법 및 이를 지원하는 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 양태에 있어서, MIMO 신호 검출 방법은 M개의 수신안테나 각각을 통하여 M개의 수신 심볼을 획득하는 수신 심볼 획득 단계, 상기 M개의 수신 안테나 중 M번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하는 M번째 후보심볼 결정 단계, 상기 복수의 후보 심볼을 N개의 그룹으로 그룹핑 하는 그룹핑 단계, 및 상기 N개의 그룹 각각에 대하여 M-1번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M-1 번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하는 M-1번째 후보 심볼 결정 단계를 포함한다.
본 발명은 최대 우도 추정 방식에 의한 신호 검출 방법과 유사한 성능을 얻음과 동시에 복잡도를 감소시키고, 다중입력 다중출력 전송방식에서의 심호검출에서 심볼 결정에 소요되는 시간을 줄일 수 있다.
도 1은 MIMO OFDM 시스템의 하나인 IEEE 802.11n 시스템의 송신 블록도이다.
도 2는 도 1의 송신 블록도에 대응되는 수신기의 블록도의 예이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 그룹핑 방식을 이용한 MIMO 검출 방식을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 심볼 검출에서 결정된 거리(distance)를 그룹핑 한 예이다.
도 5는 각 심볼의 MIMO 검출 방식을 구체적으로 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 특정 조건하에서의 일 실시예를 나타낸 것이다.
도 7은 4개의 데이터 스트림을 송신하고, 4개의 수신기로 수신한 경우에 본 발명과 ML수신기와의 PER (Packet Error Rate)를 비교한 결과이다.
이하에서 도면과 함께 상세히 설명한다. 본 발명에 따른 수신단에서의 신호 검출방법은 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 기반의 다양한 통신 시스템에 적용될 수 있다. 설명의 편의를 위해 MIMO 기반의 통신 시스템의 일례로 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11 무선랜 시스템을 들어 설명하나 본 발명은 이에 한정되지 아니하며, 상술한 바와 같이 다양한 MIMO 기반의 통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 방법으로 이용될 수 있다.
도 1은 MIMO OFDM 시스템의 하나인 IEEE 802.11n 시스템의 송신 블록도이다.
IEEE 802.11n 시스템의 물리 계층(PHY layer)에서는 MAC(Medium Access Control) 계층으로부터 전달된 PSDU(physical layer convergence procedure(PLCP) service data unit)를 RF(radio frequency)를 통해 전송한다. 물리 계층에서의 동작을 도 1과 함께 간략히 설명한다.
도 1에서 PSDU/Service field generator(101)은 PSDU와 서비스 필드를 발생시킨다. 스크램블러(scrambler, 102)에서는 서비스 필드와 PSDU 데이터를 스크램블링한다. 인코더 파서(Encoder Parser, 103)은 1개 이상의 인코더를 사용하는 경우를 위해 각각의 인코더로 데이터를 분리하여 전송한다. 이후 인코더(104)를 거쳐 인코딩된 데이터를 스트림 파서(Stream parser, 105)에서 다수의 송신 스트림으로 분리하고, 분리된 스트림은 인터리버(Interleaver, 106)에서 인터리빙된다. 인터리빙된 신호는 BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM과 같은 변조방식으로 성상 맵퍼(Constellation mapper, 107)에서 맵핑된다. 맵핑된 신호는 필요에 따라서 STBC(space-time block coding)를 수행하고(108), 스트림별로 CSD(Cyclic Shift Delay)되고(109), IDFT(inverse discrete Fourier transform)를 수행(110)한 후에 보호 간격(Guard Interval, GI)과 Windowing을 수행(111)하고, D/A 변환후에 RF를 통하여 전송된다(112).
도 2는 도 1의 송신 블록도에 대응되는 수신기의 블록도의 예이다.
채널 통과하여 수신되는 신호는 RF를 통과한 후에 A/D 변환을 수행한다(201). 신호에서 GI을 제거(202)한 후에 DFT(discrete Fourier transform)를 수행한다(203). PPDU(PLCP protocol data unit) 포맷에서 LTF(long training field)를 이용(204)하여 채널 추정(channel estimation)을 수행하며(205) 수신신호와 추정된 채널 신호를 이용하여 MIMO 검출(detection)을 수행(206)한다. MIMO 검출의 출력은 디인터리빙 (Deinterleaving)되고(207), 스트림 디파서(Stream de-parser)를 통과(208)하여, 디코딩된다(209), 디코딩된 신호는 디코더 디파서(Decoder de-parser)를 통과(210)하여 디스크램블링(211)한 후에 송신한 PSDU를 추정한다(212).
도 2의 수신 신호에서 특정 심볼의 특정 부반송파의 수신신호는 수식 1과 같이 표현할 수 있다.
[수 1]
Figure 112011048286846-pat00001
여기서 H는 NxM의 채널 행렬, s=[s1,s2,...,sM]T는 송신 심볼 벡터,
Figure 112011048286846-pat00002
은 잡음 벡터이다. 채널 행렬 H를 QR 분해(QR decomposition)하고, 수식 1의 양변에 QH를 곱하여 수식 2 및 수식 3을 얻을 수 있다.
[수 2]
Figure 112011048286846-pat00003
[수 3]
Figure 112011048286846-pat00004
송신안테나 수 M보다 수신안테나 수 N이 많은 경우를 고려해 보면 수식 3은 수식 4와 같이 나타낼 수 있다.
[수 4]
Figure 112011048286846-pat00005
도 2에서 MIMO 수신기(MIMO detector, 206)로는 DFE (Decision Feedback Equalizer), ZF (Zero Forcing), MMSE (Minimum Mean Square Error Estimation), BLAST (Bell Labs Layered Space-Time)이 있으며, 이들의 복잡도는 MLD(Maximum Likelihood Detection)에 비하여 간단하나 MLD에 비하여 성능이 크게 저하된다.
송신 신호를 검출하기 위한 ML 검출은 수식 5와 같이 최소값을 갖는 경우이다.
[수 5]
Figure 112011048286846-pat00006
여기서 s는 신호 성상(signal constellation)이고,
Figure 112011048286846-pat00007
(B=2(QPSK), 4(16QAM), 6(64QAM))이다.
ML수신 방식은 모든 가능한 심볼 조합 중에 최소의 거리(distance)를 갖는 조합을 찾아야 하기 때문에 그 복잡도는 매우 크다.
예를 들면 변조 방식이 64QAM인 경우에는 가능한 경우의 수 64xM만큼의 거리(distance)의 조합중에 최소를 찾아야 한다. M=4라고 하면, 16,777,216개의 거리(distance)를 구하는 과정이 필요하고, 이중에 최소값을 찾아야 한다.
ML보다 복잡도를 크게 낮출 수 있다고 알려진 일반적인 M-알고리즘은 각각의 가능한 심볼 후보군들로부터 거리(distance)를 구한 후에 이를 비교하여 정해진 경로(path) 수만큼을 남긴다.
k번째 심볼에서 가능한 성상(constellation)을
Figure 112011048286846-pat00008
라고 하면, M번째 심볼에서 가능한 성상에서 가능한 거리(distance)는 수식 6과 같이 나타낼 수 있다. 여기서 C=2B이고, B는 한 심볼로 전송하는 비트(bit)수이다(64QAM: B=6, 16QAM: B=4, QPSK: B=2).
[수 6]
Figure 112011048286846-pat00009
M번째 심볼에서 남기는 경로의 수를 pM라고 하면,
Figure 112011048286846-pat00010
중에 pM개의 거리(distance)가 작은 순으로 경로를 남긴다.
이러한 방법은 매 안테나마다 거리(distance)를
Figure 112011048286846-pat00011
개 만큼 계산하고, 이중에 pM -i만큼의 경로를 남기는 복잡도를 갖는다. 여기서 i는 탐색을 안테나 수로서, 예를 들면 4번째 심볼을 탐색하는 경우에는 i=1이 되고, 3번째 심볼을 탐색하는 경우에는 i=2가 된다.
이러한 방법은 ML에 비하여 계산이 간단하기는 하지만 여전히 복잡도가 크다. 예를 들어 매 안테나 심볼 결정 마다 64개의 경로를 남긴다고 하고, 64QAM 송신 방식을 사용했다고 하면, 매 안테나 심볼 탐색마다 64x4개의 거리(distance)를 계산하고, 4096개의 거리(distance)중에 작은 값부터 64개를 남겨서 다음 안테나 심볼 탐색을 수행하도록 한다. 이러한 방식은 4096개의 거리(distance)를 계산해야 할 뿐만 아니라, 4096개의 거리(distance)중에 다음 안테나 탐색을 위하여 거리(distance)가 작은 64개를 남기기 위한 복잡한 선택 과정이 필요하다.
M-알고리즘에서 4개 스트림의 데이터를 64QAM 신호로 전송하고, 심볼 결정을 위하여 각 단계별로 64개의 경로를 남긴다고 하면, 각 단계별로 거리(distance)를 구하기 위한 곱셈 연산은 4096회 수행되어야 하고, 4096개의 신호중에 거리(distance)가 작은 64개를 선택하기 위한 매우 복잡한 비교 과정이 필요하다.
본 발명은 거리(distance)를 계산하기 위한 곱셈 연산의 수를 감소시키고, 비교기의 입력 크기를 작게 하면서 최소값만을 결정하면 되도록 하여 복잡도를 감소시킬 수 있다. 곱셈 연산의 수를 감소시키고, 비교과정을 간단히 하기 위하여 이전 단계에서 선택된
Figure 112011048286846-pat00012
의 거리(distance)를
Figure 112011048286846-pat00013
개의 그룹으로 분할하여 탐색을 수행하여 복잡도를 감소시킬 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 그룹핑 방식을 이용한 MIMO 검출 방식을 나타낸 블록도이다.
수신신호(301)은 DFT를 수행한 후의 수신신호이고, 채널 행렬(302)는 파일럿 신호(통신 시스템에 따라 기준신호, 참조 신호 등으로 다양하게 불리울 수 있다)나 LTF(long training field)등을 이용하여 채널 추정을 수행한 채널 행렬이다. 수식 1에서와 같이 추정된 채널 행렬(302)을 이용하여 QR 분해를 수행한다(303). QR 분해를 수행한 수에는 수신신호에 QH을 곱하여(304) 수식3과 같이 채널 행렬이 상삼각 행렬 형태를 갖도록 한다.
MIMO 검출은 다음과 같은 과정으로 수행될 수 있다.
(1) M번째 심볼 검출
수식 4에서 M번째 심볼은 수식 7과 같이 얻어질 수 있다.
[수 7]
Figure 112011048286846-pat00014
M심볼이 될 수 있는 후보는 수식 8의 거리(distance) 계산에서 거리(distance)가 가장 작은 순으로 적용할 수 있다.
[수 8]
Figure 112011048286846-pat00015
여기서
Figure 112011048286846-pat00016
는 거리(distance)이며, M은 현재 결정하려고 하는 심볼, c는 해당 심볼이 심볼 후보중 몇번째 후보심볼인지를 나타낸다. 변조방식에 따라 후보 심볼의 수는 BPSK의 경우 2개, QPSK의 경우 4개, 16QAM의 경우 16개, 64QAM의 경우 64개이다. 따라서 c값은 BPSK로 변조된 경우 1 또는 2의 값을 가질 수 있으며, 64QAM으로 변조된 신호인 경우 1 내지 64중 어느 한 값을 가질 수 있다. M번째 심볼로 가능한 후보 신호점(Constellation point)으로 P1개를 남기면, 거리(distance)가 작은 순으로 남기면 된다. 이때의 거리(distance) 및 이에 대응되는 심볼 후보군은 수식 9와 같다.
[수 9]
거리(distance):
Figure 112011048286846-pat00017
각 거리(distance)에 대응되는 심볼 후보군:
Figure 112011048286846-pat00018
여기서,
Figure 112011048286846-pat00019
에서 a는 남기는 거리(distance)가 몇번째에 해당하는지를 지시하는 인덱스이고, b는 현재 검출을 수행하고 있는 심볼 인덱스이다.
(2) M-1심볼 검출을 위한 거리 패턴(distance pattern)에 따른 거리(distance) 그룹핑(grouping)
비교기의 복잡도 및 거리(distance) 계산의 복잡도를 낮추기 위하여 정해진 그룹수에 따라서 거리(distance)를 맵핑한다. M-1심볼 검출을 위한 g번째 그룹에 매핑된 거리(distance) 및 이에 대응되는 심볼 후보군은 수식 10과 같이 표현할 수 있다.
[수 10]
g번째 그룹의 거리(distance):
Figure 112011048286846-pat00020
g번째 그룹의 거리(distance)들에 대응되는 심볼 후보군:
Figure 112011048286846-pat00021
여기서, GM-1은 M-1 심볼을 검출하기 위한 그룹 수를 의미한다.
각 그룹에 거리(distance)를 매핑은 특정 그룹에 크기가 작은 거리(distance)들이 매핑되지 아니하도록 않도록 랜덤하게 매핑되도록 한다. 예를 들면
Figure 112011048286846-pat00022
간격으로 맵핑하거나,
Figure 112011048286846-pat00023
간격으로 맵핑하거나, 랜덤 패턴을 발생 시켜서 적용할 수도 있다. 도 4는 M-i-1 심볼 검출에서 결정된 거리(distance)를 M-i 심볼 결정을 위하여
Figure 112011048286846-pat00024
간격으로 맵핑한 예이다.
(3) M-1심볼 Detection
1) 각 그룹의 거리(distance)별로 M-1심볼로 가능한 심볼의 우선 순위를 결정한다.
예를 들면, g번째 그룹의 2번째 해당하는 심볼로부터 M-1심볼로 가능한 심볼의 우선 순위를 정한다고 하면 수식 11과 같이 나타낼 수 있다.
[수 11]
Figure 112011048286846-pat00025
수식 11에서 가장 가까운 성상(Constellation)부터 우선 순위를 정해 놓으면, 우선 순위가 높은 심볼 순으로
Figure 112011048286846-pat00026
가 된다.
2) 각 그룹별로 최소 거리(distance)를 결정한다.
3) 각 그룹별로 갱신 거리(distance)를 수정해 가면서, M-2 심볼 검출을 위한 거리(distance)를 결정한다.
g번째 그룹을 예를 들면, g번째 그룹의 2번째 거리(distance)가 g번째 그룹의 최소 거리(distance)라고 하면, 2번째 거리(distance)에 대응되는 우선 순위가 높은 심볼부터 거리(distance)를 갱신한다. 거리(distance)는 M번째 심볼의 거리(distance)와 accumulation되어 수식 12와 같이 계산할 수 있다.
[수 12]
Figure 112011048286846-pat00027
갱신 거리(distance)는 수식 13과 같이 나타낼 수 있다.
[수 13]
Figure 112011048286846-pat00028
M-2심볼 검출을 위한 거리(distance)와 이에 대응되는 심볼 후보군은 수식 14와 같다.
[수 14]
g번째 그룹의 거리(distance):
Figure 112011048286846-pat00029
g번째 그룹의 거리(distance)들에 대응되는 심볼 후보군:
Figure 112011048286846-pat00030
}
수식 13의 갱신 거리(distance)의 최소값을 구한다. 만일 2번째 거리(distance)가 최소라고 하면, 2번째 심볼의 거리(distance)를 갱신한다. 거리(distance)는 우선 순위가 높은 1번째 심볼(
Figure 112011048286846-pat00031
)의 거리(distance)는 이미 계산했으므로, 그 다음 우선 순위가 높은 심볼로 거리(distance)를 계산한다.
[수 15]
Figure 112011048286846-pat00032
이 때 갱신 거리(distance)는 수 16과 같이 나타낼 수 있다.
[수 16]
Figure 112011048286846-pat00033
M-2심볼 검출을 위한 거리(distance)와 이에 대응되는 심볼 후보군은 수시 17과 같다.
[수 17]
g번째 그룹의 거리(distance):
Figure 112011048286846-pat00034
g번째 그룹의 거리(distance)들에 대응되는 심볼 후보군:
Figure 112011048286846-pat00035
Figure 112011048286846-pat00036
,
수식 16의 최소 거리(distance)를 구하며, 만일 최소 거리(distance)가 1번째 거리(distance)라고 하면, 갱신 거리(distance)와 M-2심볼 검출을 위한 거리(distance)는 수 18과 같다.
[수 18]
Figure 112011048286846-pat00037
이때 갱신 거리(distance)는 수식 19와 같이 나타낼 수 있다.
[수 19]
Figure 112011048286846-pat00038
M-2심볼 검출을 위한 거리(distance)와 이에 대응되는 심볼 후보군은 수식 20과 같이 나타낼 수 있다.
[수 20]
g번째 그룹의 거리(distance):
Figure 112011048286846-pat00039
g번째 그룹의 거리(distance)들에 대응되는 심볼 후보군:
Figure 112011048286846-pat00040
,
Figure 112011048286846-pat00041
}
위와 같은 과정을
Figure 112011048286846-pat00042
번 반복 수행한다. 모든 그룹에서 이와 같은 과정을 수행하게 되면 나오는 거리(distance)와 이와 대응되는 심볼군은 p2개를 얻을 수 있게 된다.
[수 21]
거리(distance):
Figure 112011048286846-pat00043
각 거리(distance)에 대응되는 심볼 후보군:
Figure 112011048286846-pat00044
여기서,
Figure 112011048286846-pat00045
에서 a는 남기는 거리(distance)가 몇번째에 해당하는지를 지시하는 인덱스이고, c는 현재 검출을 수행하고 있는 심볼 인덱스이고, b는 각 안테나의 추정 심볼이다.
MIMO 검출의 (2)와 (3)의 과정을 1번째 심볼을 detection할 때까지 반복한다(308 ~ 310). 그 결과 거리(distance)와 이에 대응되는 심볼 후보군은 수식 21과 같다.
[수 21]
거리(distance):
Figure 112011048286846-pat00046
각 거리(distance)에 대응되는 심볼 후보군:
Figure 112011048286846-pat00047
이중에 최소값을 갖는 거리(distance)에 대응되는 M부터 1번째까지 심볼을 결정할 수 있다.
인터리버에 입력되는 값은 보통 적용하는 일반적인 방법을 사용하여 결정된 심볼에 대응되는 반대되는 비트를 포함하는 심볼에 해당하는 거리(distance)중에 최소값을 이용하여 결정할 수 있다. 만일 반대되는 비트를 포함하는 심볼이 없는 경우에는 결정된 인터리버 입력값의 평균을 적용할 수 있다.
도 5는 각 심볼의 MIMO 검출 방식을 구체적으로 나타낸 블록도이다.
501은 M-i 심볼 결정을 위하여 M-i-1 심볼로부터의 거리(distance) 및 심볼 조합을 나타내며, 특정 매핑 패턴(502)을 적용하여 GM-i개로 분할 한다. 이렇게 각 그룹별로 거리(distance) 및 이에 대응되는 심볼 조합을 구분하고(503), 각 그룹내 거리(distance)별로 후보심볼의 우선순위를 결정한다(504). GM-i개의 그룹별 최소 거리를 갖는 축적된 거리(accumulated distance)를 결정하고(506) 이를 M-i+1번째 심볼을 위한 거리(distance)로 결정한다(508), 심볼 우선순위를 이용하여 최소거리를 갖는 축적된 거리(distance)를 갱신하고(505), M-i+1번째 심볼 결정을 위한 i번째 심볼까지의 조합을 결정한다(508). 이러한 과정을 각 그룹별로 PM-i+1/GM-i의 개수까지 반복한다(507)
도 6은 실시 예로서
Figure 112011048286846-pat00048
인 경우에 대한 것이다.
Figure 112011048286846-pat00049
개의 거리(distance) 및
Figure 112011048286846-pat00050
까지의 심볼을 결정하기 위하여 다음의 3단계 최소 검색(Minimum search), 갱신 거리(distance),
Figure 112011048286846-pat00051
심볼 결정을 위한 거리(distance) 및 심볼 후보군 결정을 반복한다.
표 1은 본 발명과 ML 수신기 및 일반적인 M 알고리즘을 적용한 수신기와의 복잡도를 비교한 결과로서 곱셈기의 경우에는 그 숫자가 매우 작으며, 비교기의 경우에는 일반적인 M 알고리즘을 적용한 수신기에 비하여 비교를 위한 입력 숫자가 매우 작음에 따라서 복잡도가 매우 낮다.
ML 일반적인 M 알고리즘
{64,64,64,64}		 본 발명
{64,{8,16},{8,16},{8,16}}
거리(distance) 계산을 위한 real 곱셈기 134,217,728 37,052 896
비교기 16,777,216개중 최소값을 찾는 비교기 2,3,4번째 각 안테나별로 4096개중에 작은 순서대로 64개를 찾는 비교기 필요(최소값을 찾는 비교기에 비하여 매우 복잡함) 2번째 심볼 검출: 8개중에 최소값을 찾는 비교기 128개 필요
3번째, 4번째 심볼: 16개중에 최소값을 찾는 비교기 128개 필요
도 7은 4개의 데이터 스트림을 송신하고, 4개의 수신기로 수신한 경우에 본 발명과 ML수신기와의 PER (Packet Error Rate)를 비교한 결과이다. 파라미터에서 {a1, {a2, a3}, {a4, a5}, {a6, a7}}에서 a1은 M 심볼을 검출하기 위하여 남겨두는 거리(distance)의 수이고, a2는 M-1심볼 검출을 위한 그룹 수이고, a3는 M-1심볼 검출을 위하여 탐색하는 거리(distance)의 수로서 도 5의 507에 해당하는 값이다. a4는 M-2심볼 검출을 위한 그룹 수이고, a5는 M-2 심볼 검출을 위하여 탐색하는 거리(distance)의 수로서 도 5의 507에 해당하는 값이고, a6는 M-3심볼 검출을 위한 그룹 수이고, a7은 M-3 심볼 검출을 위하여 탐색하는 거리(distance)의 수로서 도 5의 507에 해당하는 값이다. 1000바이트 패킷, IEEE802.11 TGn Ch. D에서 {64, {8, 16}, {8, 16}, {8,16}}로 그룹핑 및 검출과정을 수행한 경우에 ML 수신기와의 PER차이는 0.5dB정도로, PER차이는 크지 않으면서 복잡도는 크게 낮출 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 MIMO 신호 검출 방법을 구현할 수 있는 무선 장치는 프로세서, 메모리 및 송수신기를 포함할 수 있다. 송수신기는 다중 안테나를 통하여 무선 프레임을 전송/수신 하도록 설정된다. 프로세서는 송수신기와 기능적으로 연결되어, 상술한 본 발명의 실시예에 따라 MIMO 신호 검출을 수행할 수 있도록 설정된다. 무선장치는 프로세서에 구현된 무선 통신 프로토콜 및 설정에 따라 IEEE 802.11의 스테이션으로 동작할 수 있다.
프로세서 및/또는 송수신기는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. 실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
상술한 실시예들은 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.

Claims (10)

  1. 다중입력 다중출력(Multiple Input Multiple Output, MIMO) 전송 신호의 검출 방법에 있어서,
    M개의 수신안테나 각각을 통하여 M개의 수신 심볼을 획득하는 수신 심볼 획득 단계;
    상기 M개의 수신 안테나 중 M번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하는 M번째 후보심볼 결정 단계;
    상기 복수의 후보 심볼을 N개의 그룹으로 그룹핑 하는 그룹핑 단계; 및
    상기 N개의 그룹 각각에 대하여 M-1번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M-1 번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하는 M-1번째 후보 심볼 결정 단계;를 포함하고,
    상기 M-1번째 후보 심볼 결정단계는,
    상기 N개의 그룹 각각에 맵핑된 상기 후보심볼과 M-1번째 심볼로 가능한 각각의 신호점(constellation point) 사이의 거리별로 M-1번째 심볼로 가능한 심볼의 우선 순위를 결정하는 단계;
    상기 우선 순위에 따라 상기 N개의 그룹 각각에서 M-1번째 심볼로 가능한 각각의 신호점 사이의 최소 거리를 계산하는 단계; 및
    상기 N개의 그룹 별로 상기 최소 거리에 대응되는 우선 순위가 높은 심볼로부터 상기 신호점 사이의 거리를 갱신하여 M-2번째 심볼 검출을 위한 거리를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 MIMO 신호 검출방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 수신 심볼 획득 단계는 상기 M개의 수신 심볼이 전송되는 MIMO 채널을 추정하는 단계; 및
    추정된 상기 MIMO 채널의 채널 행렬 H를 QR 분해하여 얻어진 QH를 상기 M개의 안테나를 통해 수신한 수신 신호에 곱하는 단계;를 더 포함하는 MIMO 신호 검출방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 M번째 후보 심볼 결정단계는,
    상기 M번째 후보 심볼과 M번째 심볼로 가능한 각각의 신호점(constellation point)과의 거리(distance)를 계산하여 복수의 거리 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 복수의 거리 데이터 중 작은 값을 갖는 순으로 소정 개수의 후보 심볼을 결정하는 단계;로 이루어지는 MIMO 신호 검출방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 M번째 심볼로 가능한 상기 각각의 신호점은 상기 수신 심볼에 적용된 MCS(Modulation and Coding Scheme) 값에 의해 결정되는 MIMO 신호 검출방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 그룹핑 단계는,
    상기 복수의 후보 심볼을 상기 N개의 그룹에 맵핑하는 맵핑 단계;를 포함하되,
    상기 M번째 심볼로 가능한 각각의 신호점과의 거리가 가까운 상기 복수의 후보 심볼 중 일부 심볼들이 상기 N개의 그룹 중 특정 그룹에 편중되어 맵핑되지 아니하도록 하는 맵핑 패턴이 상기 맵핑 단계에 적용되는 MIMO 신호 검출방법.
  6. 삭제
  7. 다중입력 다중출력(Multiple Input Multiple Output, MIMO) 전송 신호의 검출을 수행하는 무선장치에 있어서,
    상기 무선장치는 다중 안테나를 통하여 MIMO 전송 신호를 수신하도록 설정된 송수신부; 및
    상기 송수신부와 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 M개의 수신안테나 각각을 통하여 M개의 수신 심볼을 획득하고,
    상기 M개의 수신 안테나 중 M번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하고,
    상기 복수의 후보 심볼을 N개의 그룹으로 그룹핑 하고; 및
    상기 N개의 그룹 각각에 대하여 M-1번째 수신 안테나를 통하여 수신된 M-1 번째 수신 심볼의 복원 심볼로 결정할 복수의 후보 심볼을 결정하도록 설정되고,
    상기 후보 심볼은,
    상기 N개의 그룹 각각에 맵핑된 상기 후보 심볼과 M-1번째 심볼로 가능한 각각의 신호점(constellation point) 사이의 거리 별로 M-1번째 심볼로 가능한 심볼의 우선 순위를 결정하고, 상기 우선 순위에 따라 상기 N개의 그룹 각각에서 M-1번째 심볼로 가능한 각각의 신호점 사이의 최소 거리를 계산하고, 상기 N개의 그룹 별로 상기 최소 거리에 대응되는 우선 순위가 높은 심볼로부터 상기 신호점 사이의 거리를 갱신하여 M-2번째 심볼 검출을 위한 거리를 결정하는 과정을 통해 결정되는 것을 특징으로 하는 무선장치.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 M개의 수신 심볼이 전송되는 MIMO 채널을 추정하고, 및
    추정된 상기 MIMO 채널의 채널 행렬 H를 QR 분해하여 얻어진 QH를 상기 M개의 안테나를 통해 수신한 수신 신호에 곱하여 상기 수신 심볼 획득하도록 설정된 것을 특징으로 하는 무선장치.
  9. 제7 항에 있어서, 상기 프로세서가 상기 M번째 후보 심볼을 결정하는 것은,
    상기 M번째 후보 심볼과 M번째 심볼로 가능한 각각의 신호점(constellation point)과의 거리(distance)를 계산하여 복수의 거리 데이터를 획득하고; 및
    상기 복수의 거리 데이터 중 작은 값을 갖는 순으로 소정 개수의 후보 심볼을 결정하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 무선장치.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 M번째 심볼로 가능한 상기 각각의 신호점은 상기 수신 심볼에 적용된 MCS(Modulation and Coding Scheme) 값에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 무선장치.
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