KR101770055B1 - 대규모 mimo-ofdm 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치 - Google Patents

대규모 mimo-ofdm 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101770055B1
KR101770055B1 KR1020160004400A KR20160004400A KR101770055B1 KR 101770055 B1 KR101770055 B1 KR 101770055B1 KR 1020160004400 A KR1020160004400 A KR 1020160004400A KR 20160004400 A KR20160004400 A KR 20160004400A KR 101770055 B1 KR101770055 B1 KR 101770055B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
channel
base station
channel estimation
operator matrix
oblique
Prior art date
Application number
KR1020160004400A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170084943A (ko
Inventor
이용훈
김민현
이준호
길계태
Original Assignee
한국과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술원 filed Critical 한국과학기술원
Priority to KR1020160004400A priority Critical patent/KR101770055B1/ko
Publication of KR20170084943A publication Critical patent/KR20170084943A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101770055B1 publication Critical patent/KR101770055B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
    • H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
    • H04L27/2647—Arrangements specific to the receiver only
    • H04L27/2655—Synchronisation arrangements
    • H04L27/2689—Link with other circuits, i.e. special connections between synchronisation arrangements and other circuits for achieving synchronisation
    • H04L27/2695—Link with other circuits, i.e. special connections between synchronisation arrangements and other circuits for achieving synchronisation with channel estimation, e.g. determination of delay spread, derivative or peak tracking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/0001—Arrangements for dividing the transmission path
    • H04L5/0014—Three-dimensional division
    • H04L5/0023—Time-frequency-space

Abstract

대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치가 개시된다. 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국, 상기 기지국에 속하는 적어도 하나의 사용자 단말들로 구성된 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법은, 상기 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국이 전송한 신호를 수신하는 단계, 상기 기지국으로부터 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 단계, 및 스케일링 팩터(scaling factor) 에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CHANNEL ESTIMATION IN THE MASSIVE MIMO-OFDM SYSTEM}
본 발명은 대규모 MIMO-OFDM(Multi Input Multi Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 채널을 추정하는 기술에 관한 것이다.
대규모 다중 안테나 시스템은 매우 많은 개수의 안테나를 가진 기지국과 기지국보다는 작은 수의 안테나를 가진 사용자 단말들로 통신 네트워크가 형성된다. 기존의 MIMO 시스템의 경우, 송수신 신호 처리를 통해 기지국과 사용자 단말에서의 안테나 수가 서로 비슷하다. 대규모 MIMO 시스템의 경우, 기존의 MIMO 시스템 대비 전송용량 및 에너지 효율 측면에서 향상이 기대되므로, 대규모 다중 안테나(massive MIMO) 시스템이 차세대 이동통신 시스템의 핵심 기술로써 주목 받고 있다.
그러나, 현재의 셀룰러(cellular) 시스템에 대규모 MIMO 시스템을 그대로 적용할 경우, 엄청난 채널 추정 오버헤드를 초래하게 된다.
도 1은 기존 LTE(Long Term Evolution)에서의 파일럿 구조와 LTE 시스템에서 대규모 다중 안테나를 이용한 경우의 파일럿 구조의 일례를 도시한 도면이다. 도번 110은 기존 LTE에서의 파일럿 구조를 나타내고, 도번 120은 LTE 시스템에서 대규모 다중 안테나를 이용한 경우의 파일럿 구조를 나타내고 있다.
도 1을 참고하면, 기존 LTE 시스템은 파일럿 구조(110)를 가지며, LS(Least Square) 방식으로 각 시간/주파수 서브캐리어 별로 채널을 추정한다. 도 1과 같은 기존 LTE 시스템에서 대규모 다중 안테나를 사용하는 경우, 많은 파일럿 자원이 필요하게 되어 전송용량 측면에서의 이득이 무의미해 진다. 즉, MIMO 시스템을 사용하는 이점 중 하나인 대용량 전송의 이점이 사라지게 된다. 더욱이, 파일럿 구조(120)와 같이, 안테나가 많아질수록 안테나 수에 비례하여 파일럿 오버헤드가 매우 증가할 수 있다. 이로 인해, 안테나가 많아질수록 상관 시간(coherence time) 내에 채널 추정이 완료되지 못하는 경우가 발생할 수 있다.
이에 따라, 대규모 MIMO 시스템에서 파일럿 오버헤드를 줄이면서 채널을 추정할 수 있는 기술이 요구된다.
[1] E. G. Larsson, O. Edfors, F. Tufvesson, and T. L. Marzetta, "Massive MIMO for next generation wireless systems," IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 2, pp. 186-195, Feb. 2014. [2] L. Lu, G. Y. Li, A. L. Swindlehurst, A. Ashikhmin, and R. Zhang, "An overview of massive MIMO: Benefits and challenges," IEEE J. Sel. Topics Signal Process., vol. 8, no. 5, pp. 742-757, Oct. 2014. [3] K. Lee, Y. Bresler, and M. Junge, "Oblique pursuits for compressed sensing," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 59, no. 9, pp. 6111-6141, Sep. 2013. [4] Y. Chi and R. Calderbank, "Knowledge-enhanced matching pursuit," in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process., Vancouver, Canada, May 2013. [5] L. Zelnik-Manor, K. Rosenblum, and Y. C. Eldar, "Sensing matrix optimization for block-sparse decoding," IEEE Trans. Signal Process., vol. 59, no. 9, pp. 4300-4312, Sep. 2011.
본 발명은 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서 압축 센싱(Compressed Sensing)에 기초하여 채널을 추정하는 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자 단말에서 채널 상관 정보를 이용하여 채널을 추정함으로써, 파일럿 오버헤드를 감소시키면서 채널 추정의 정확도를 높이는 기술에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 상관값(correlation value)을 얻기 위해 전체가 아닌 일부 파일럿 신호를 이용함으로써, 채널 추정 알고리즘의 복잡도를 낮추는 기술에 관한 것이다.
대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국, 상기 기지국에 속하는 적어도 하나의 사용자 단말들로 구성된 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법은, 상기 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국이 전송한 신호를 수신하는 단계, 상기 기지국으로부터 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 단계, 및 스케일링 팩터(scaling factor) 에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계를 포함할 수 있다.
일측면에 따르면, 상기 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 단계는, 채널 추정을 위해 상기 기지국으로부터 수신한 파일럿(pilot) 신호와 상기 채널 상관 정보에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 생성하고, 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계는, 생성된 상기 오블리크 연산자 행렬의 컬럼(column) 벡터들을 대상으로, 상기 채널 상관 정보와 기정의된 기준값에 기초하여 반복적으로 채널 게인(gain)을 추정할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 파일럿 신호는, 주파수축 서브캐리어(frequency subcarrier) 별로 동일한 값을 가지고, 시간축 서브캐리어 별로 서로 다른 값을 가질 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 파일럿 신호는, 시간축으로는 직교성(orthogonal)을 가질 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계는, 특정 서브 채널(sub channel)에 대해 상기 기지국으로부터 수신한 복수의 파일럿 신호들 중 기정의된 기준개수에 해당하는 일부 파일럿 신호에 기초하여 채널을 추정할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계는, AoD(Angle of Departure)에 기초하여 기정의된 상기 스케일링 팩터와 단위 행렬(identity matrix)에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화할 수 있다.
대규모 MIMO-OFDM 시스템은 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국, 상기 기지국에 속하는 적어도 하나의 채널 추정 장치를 포함하고, 상기 채널 추정 장치는, 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국이 전송한 신호를 수신하는 신호 송수신부, 상기 기지국으로부터 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 행렬 생성부, 및 스케일링 팩터(scaling factor) 에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 채널 추정부를 포함할 수 있다.
일측면에 따르면, 상기 행렬 생성부는, 채널 추정을 위해 상기 기지국으로부터 수신한 파일럿(pilot) 신호와 상기 채널 상관 정보에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 생성하고, 상기 채널 추정부는, 생성된 상기 오블리크 연산자 행렬의 컬럼(column) 벡터들을 대상으로, 상기 채널 상관 정보와 기정의된 기준값에 기초하여 반복적으로 채널 게인(gain)을 추정할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 파일럿 신호는, 주파수축 서브캐리어(frequency subcarrier) 별로 동일한 값을 가지고, 시간축 서브캐리어 별로 서로 다른 값을 가질 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 파일럿 신호는, 시간축으로는 직교성(orthogonal)을 가질 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 채널 추정부는, 특정 서브 채널(sub channel)에 대해 상기 기지국으로부터 수신한 복수의 파일럿 신호들 중 기정의된 기준개수에 해당하는 일부 파일럿 신호에 기초하여 채널을 추정할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 채널 추정부는, AoD(Angle of Departure)에 기초하여 기정의된 상기 스케일링 팩터와 단위 행렬(identity matrix)에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자 단말에서 채널 상관 정보를 이용하여 채널을 추정함으로써, 파일럿 오버헤드를 감소시키면서 채널 추정의 정확도를 높일 수 있다.
또한, 전체 N개의 파일럿 신호를 모두 이용하여 상관값(correlation)을 얻는 것이 아니고, 전체 N개 중 일부 Nsel를 이용하여 상관값을 얻음으로써, 채널 추정 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있다.
도 1은 기존 LTE(Long Term Evolution)에서의 파일럿 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 대규모 MIMO-OFDM 시스템 환경을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서 압축 센싱에 기초하여 채널을 추정하는 동작을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 추정 장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에서 정규화된 오블리크 연산자 행렬과 비정규화 오블리크 연산자 행렬의 성능 비교를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 압축 센싱(CS)에 기반하여 채널을 추정하기 위한 파일럿 신호의 구조를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 추정 성능을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, SNR에 따른 NMSE 성능과 파일럿 오버헤드에 따른 NMSE 성능을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명은 압축 센싱(Compressed Sensing: CS)에 기반하여 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서 채널을 추정하는 기술에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 사용자 단말에서 하향링크(Down Link) 채널을 추정하는 기술에 관한 것이다. 즉, 본 실시예들에서, 파일럿 신호를 이용하여 채널을 추정하는 채널 추정 장치는 사용자 단말을 의미할 수 있다.
본 실시예들에서는, 대규모 MIMO-OFDM 시스템은 하나의 기지국과 상기 기지국에 속하는 복수의 사용자 단말들이 네트워크를 구성하는 경우를 가정하여 설명하나, 이는 실시예에 해당하며, 대규모 MIMO-OFDM 시스템은 복수의 기지국을 포함하고, 복수의 기지국 각각에 속하는 복수의 사용자 단말들로 구성될 수 있다.
또한, 본 실시예들에서, 기지국은 M개의 안테나를 가지며, 기지국에 속하는 K개의 사용자 단말들은 단일 안테나를 가진 경우를 가정하여 설명하기로 한다. 사용자 단말이 단일 안테나를 가지는 경우, MISO(Multi Input Single Output) 통신 형태가 되며, 사용자 단말은 다중 안테나를 가지는 MIMO 통신 현태로 확장될 수 있다. 이때, 기지국과 사용자 단말들 간에 신호를 송수신하기 위한 주파수 선택 채널(frequency selective channel)은 N개의 서브 채널(frequency flat subchannel)들로 나눠질 수 있다. 즉, 본 실시예들은 대규모 MIMO 시스템에서 OFDM 전송을 고려한다.
또한, 본 실시예들에서, 대규모 MIMO-OFDM 시스템을 구성하는 기지국은, n번째 서브 채널(subchannel)에 대해 T개의 파일럿 벡터
Figure 112016003950794-pat00001
들을 기지국이 사용자 단말로 전송하고, 각 파일럿 벡터의 송신 파워(power)는 P로 일정함을 가정한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 대규모 MIMO-OFDM 시스템 환경을 도시한 도면이다.
도 2를 참고하면, 대규모 MIMO-OFDM 시스템은 M개의 안테나를 가진 기지국(210)과 상기 기지국(210)에 속하는 K개의 사용자 단말들(UTs, 220)을 포함할 수 있다. 도 2에서, L은 채널의 패스(path)의 개수를 나타낼 수 있다.
K개의 사용자 단말들(220) 각각에서 하향링크 채널 추정을 위해 기지국(210)으로부터 수신한 신호는 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다. 여기서, K개의 사용자 단말들 각각은, 하향링크 채널 추정을 위해 동일한 과정을 수행하므로, 단말에 대한 인덱스는 생략하기로 한다.
Figure 112016003950794-pat00002
수학식 1에서, yn은 수신 신호, Sn은 파일럿 신호, hn은 채널 정보, nn은 잡음을 나타낼 수 있으며, 각 신호는
Figure 112016003950794-pat00003
를 만족할 수 있다. 여기서, 채널은 파라메트릭 채널 모델(parametric channel model)을 사용할 수 있다. 그리고, 기지국(210)이 ULA(uniform Linear Array)를 사용한다고 가정하면, 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서 주파수 영역 채널(frequency domain channel)은 아래의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00004
수학식 2에서, L은 채널의 패스(path)의 개수를 나타낼 수 있다. 이때, 하나의 스캐터(scatter)에 하나의 패스(path)가 발생한다고 가정하면, 각 스캐터(scatter)에 해당되는 패스(path)는 아래의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00005
수학식 3에서,
Figure 112016003950794-pat00006
는 번째 패스(path)의 게인(gain) 값을 나타내고,
Figure 112016003950794-pat00007
는 번째 패스(path)의 AoD(Angle of Departure)를 나타내고,
Figure 112016003950794-pat00008
는 어레이 응답 벡터(array response vector)를 나타낼 수 있다. 여기서, M은 기지국(210)의 안테나 수, L은 채널의 패스(path)의 개수를 나타낼 수 있다.
위의 수학식 3에서 설명한 파라메트릭 채널 모델은 아래의 수학식 4와 같이 행렬로 표현될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00009
수학식 4에서, A는 어레이 응답 벡터들로 구성된 어레이 응답 행렬(array response matrix)로서
Figure 112016003950794-pat00010
이고,
Figure 112016003950794-pat00011
일 수 있다. 이때, 수학식 4와 같이 표현되는 채널 hn은 압축 센싱(CS)에 기초하여 추정될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서 압축 센싱에 기초하여 채널을 추정하는 동작을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 추정 장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3의 각 단계들(301 내지 303 단계)은 도 4의 채널 추정 장치(400)의 각 구성요소들, 예컨대, 신호 송수신부(401), 행렬 생성부(402), 및 채널 추정부(403)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 압축 센싱(CS) 기반의 채널 추정을 위해 그리드(grid), 즉, 양자화 각(quantized angle)
Figure 112016003950794-pat00012
를
Figure 112016003950794-pat00013
가 [-1, 1]에서 균등하게 분포하도록 가정할 수 있다. 여기서,
Figure 112016003950794-pat00014
의 관계가 성립하며, 그리드(grid)에 해당하는 어레이 응답 행렬(array response matrix) 을
Figure 112016003950794-pat00015
와 같이 정의하면 채널은 아래의 수학식 5와 같이 표현될 수 있다. 여기서, M은 기지국(410)의 안테나 수, L은 채널의 패스(path)의 개수를 나타내고, G는 양자화된 각도의 수로서, 즉, 그리드(grid)의 개수를 나타낼 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00016
수학식 5에서,
Figure 112016003950794-pat00017
은 양자화 오차를 나타낼 수 있다. 그러면, 수학식 5를 이용하여 수학식 1의 수신 신호는 아래의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00018
수학식 6에서, yn은 수신 신호, Sn은 파일럿 신호,
Figure 112016003950794-pat00019
는 어레이 응답 행렬, hn은 채널 정보, nn은 잡음을 나타낼 수 있다. 그리고, Xn은
Figure 112016003950794-pat00020
을 나타낼 수 있다.
301 단계에서, 신호 송수신부(401)는 대규모 다중 안테나를 가진 기지국(410)으로부터 신호를 수신할 수 있으며, 수신된 신호는 위의 수학식 6과 같을 수 있다.
즉, 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서 모든 서브캐리어(subcarrier) 별 채널들은 각 서브캐리어 별 채널을 독립적으로 구하여 추정될 수 있다. 이때, 시스템 대역 내에 있는 서브 채널들(subchannel)은 동일한 스캐터(scatter)들을 통해 거의 동일한 전파 특성을 가질 수 있다. 그러면, 위의 수학식 6에서,
Figure 112016003950794-pat00021
는 같은 위치에 채널 계수가 존재할 수 있다. 이처럼, 같은 위치에 채널 계수가 존재하는 성질을 이용하여 채널을 추정할 수 있다. 예컨대, 채널 추정값
Figure 112016003950794-pat00022
은 아래의 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00023
수학식 7에서,
Figure 112016003950794-pat00024
는 non-zero 항들의 인덱스 세트(index set)를 의미할 수 있다. 채널 추정값
Figure 112016003950794-pat00025
은 얻어지면 채널은
Figure 112016003950794-pat00026
으로 표현될 수 있다. 채널 추정값
Figure 112016003950794-pat00027
이 수학식 7과 같이 표현되는 경우, 0 놈(norm)이 있는 non-convex 문제로 풀기 어려울 수 있다. 이에 따라, 압축 센싱(CS) 기법 중 ObMP(Oblique Matching Pursuits)을 이용하여 채널을 추정할 수 있다.
즉, 302 단계에서, 행렬 생성부(402)는 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 ObMP에 기반하는 오블리크 연산자(Oblique operator) 행렬 Q를 생성할 수 있다.
예를 들어, 위에서 언급한 비특허 문헌 [3] K. Lee, Y. Bresler, and M. Junge, "Oblique pursuits for compressed sensing," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 59, no. 9, pp. 6111-6141, Sep. 2013., [4] Y. Chi and R. Calderbank, "Knowledge-enhanced matching pursuit," in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process., Vancouver, Canada, May 2013.를 이용하면, ObMP에 기초하는 채널 추정 알고리즘은 아래의 표 1과 같이 구성될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00028
표 1에 따르면, 채널 추정 알고리즘은 각 반복 단계마다 오블리크 연산자 Qn의 컬럼(column)들 중 잔여 신호(Residual) Rt - 1와 가장 상관도(correlation)가 높은 컬럼(column)의 인덱스(index)를 이용하여 채널 게인(gain)이 추정될 수 있다. 즉, 상관도가 높은 컬럼의 인덱스는 추정된 채널의 AoD(Angle of Departure)를 의미할 수 있다. 이때, 채널 추정부(403)는 오블리크 연산자 행렬 Q의 컬럼 벡터들을 대상으로, 채널 상관 정보 R과 수신 신호 Y에 기초하여 계산된 값이 기정의된 기준값 미만으로 작아질 때까지 반복적으로 채널 게인을 추정하는 과정을 반복할 수 있다. 예컨대, 채널 추정부(403)는 채널 상관 정보 R의 절대값의 제곱을 수신 신호의 절대값의 제곱으로 나눈 값(
Figure 112016003950794-pat00029
)이 기준값 보다 보다 작아질 때까지 채널 게인을 추정하는 과정을 반복할 수 있다.
그리고, 채널 추정부(403)는 표 1에서 채널 상관 정보와 수신 신호에 기초하여 계산된 값
Figure 112016003950794-pat00030
이 기정의된 기준 잡음 레벨(noise level) 보다 작아지면, 오블리크 연산자 행렬 Q의 컬럼 벨터들 중 상관도가 높은 것으로 선택된 인덱스가 AoD 신호가 아닌 잡음(noise)에 의해 선택된 것으로 결정하고, 채널 추정 프로세스를 종료할 수 있다. 그리고, 선택된 인덱스(index)를 제거할 수 있다.
채널 추정을 위해 이용된 오블리크 연산자 행렬 Q를 생성하기 위해 아래의 수학식 8이 이용될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00031
수학식 8에서,
Figure 112016003950794-pat00032
,
Figure 112016003950794-pat00033
이고, IG는 GxG 크기의 단위 행렬(identity matrix)를 나타내고, G는 양자화된 각도의 수(즉, 그리드의 개수)를 나타낼 수 있다. 여기서, X는 위의 수학식 6의 Xn에서 서브 인덱스(subindex) n을 뺀 것으로, 주파수 별로 동일한 파일럿 신호를 사용함에 따라, Sn이 서브캐리어 인덱스(subcarrier index) n에 대해 모두 동일하므로(S=Sn, n=1, ..., N), 서브 인덱스 n을 생략하여 표현할 수 있다. 이때, 수학식 8의 해는 아래의 수학식 9와 같이 컬럼(column) 별로 계산될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00034
수학식 8 및 9에서, W는 채널 상관 정보 R에 기초하여 계산될 수 있으며, 채널 상관 정보 R은 아래의 수학식 10과 같이 표현될 수 있다. 그리고,
Figure 112016003950794-pat00035
는 Xn의 i번째 컬럼(column)을 의미할 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00036
수학식 10에서, 양자화 오차 en이 충분히 작다고 가정하면, 채널 상관 정보는
Figure 112016003950794-pat00037
로 표현될 수 있다. 여기서,
Figure 112016003950794-pat00038
이므로, 채널 상관 정보 R은 아래의 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00039
수학식 11에서,
Figure 112016003950794-pat00040
이므로 W를 정확하게 구하지 않더라도 아래의 수학식 12와 같이, 행렬 생성부(302)는 채널 추정을 위한 오블리크 연산자를 생성할 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00041
수학식 12에서,
Figure 112016003950794-pat00042
는 불량 조건 행렬(ill-conditioned matrix)을 형성하므로, 채널 추정 열화의 원인으로 작용할 수 있다. 여기서, S는 파일럿 신호, R은 채널 상관 정보를 나타낼 수 있다.
이에 따라, 303 단계에서, 채널 추정부(403)는 오블리크 연산자 행렬 Q를 정규화하여 채널 추정 성능을 향상시킬 수 있다. 이때, 채널 추정부(403)는 스케일링 팩터(scaling factor) C와 IG에 기초하여 상기 행렬을 정규화할 수 있다. 예를 들어, 채널 추정부(403)는,
Figure 112016003950794-pat00043
를
Figure 112016003950794-pat00044
로 대체함으로써, 오블리크 연산자 행렬을 정규화할 수 있다. 여기서, 오블리크 연산자 행렬을 이용하여 채널을 추정하는 목적은 올바른 AoD를 선택하기 위한 것이기 때문에, 스케일링 팩터 C는 1로 설정될 수 있다. 그러면, 정규화된 오블리크 연산자는 아래의 수학식 13과 같이 표현될 수 있으며, 정규화된 오블리크 연산자 행렬 Q는 정규화된 오블리크 연산자
Figure 112016003950794-pat00045
로 구성될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00046
도 5는 본 발명의 일실시예에서 정규화된 오블리크 연산자 행렬과 비정규화 오블리크 연산자 행렬의 성능 비교를 도시한 도면이다.
도 5는, 기지국의 안테나 개수 M=64, G=18, L=15, 평균 AoD는 -60도(실제 AoD의 그리드 인덱스: 1~25),
Figure 112016003950794-pat00047
=10, SNR=10dB인 경우, AoD 선택 시 상관값(correlation value)을 비교한 실험 결과이다. 즉, 위의 표 1에서 3 내지 4 단계에서 정규화된 오블리크 연산자 행렬 Q의 컬럼(column)들을 대상으로, 채널 상관 정보에 기초하여 상관도가 높은 인덱스를 결정하는 동작을 비교한 것이다. 도 5에 따르면, 정규화된 오블리크 연산자가 AoD가 분포하는 구간과 분포하지 않는 구간의 상관값(correlation value)의 차이가 더 크게 하여 잘못된 AoD를 상관도가 높은 것으로 결정하지 못하게 함으로써, 비정규화된 오블리크 연산자를 이용하는 경우(520) 보다 오블리크 연산자를 이용하는 경우(510)에 채널 추정이 보다 정확해지는 것을 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 압축 센싱(CS)에 기반하여 채널을 추정하기 위한 파일럿 신호의 구조를 도시한 도면이다.
도 6에 따르면, 기지국의 배치된 M개의 안테나 각각에 대해 주파수축 서브캐리어(frequency subcarrier)마다 동일한 파일럿 신호(601)가 할당될 수 있으며, 시간축 서브캐리어마다 서로 다른 파일럿 신호(602)가 할당될 수 있다. 즉, 기지국에서 신호를 전송하는 현재 시점 t1에서 주파수축으로 서브캐리어마다 동일한 파일럿 신호가 할당되어 동시에 사용자 단말로 전송될 수 있다. 이처럼, 주파수축으로 동일한 파일럿 신호를 사용하는 경우, 위의 수학식 6에 따른 수신 신호는 아래의 수학식 14와 같이 재정립될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00048
수학식 14에서, 수신 신호
Figure 112016003950794-pat00049
이고, 채널 정보
Figure 112016003950794-pat00050
이고, 양자화 오차
Figure 112016003950794-pat00051
이고, 잡음
Figure 112016003950794-pat00052
를 나타낼 수 있다.
시간축으로 서로 다른 파일럿 신호를 할당 시, 압축 센싱(CS)을 기반으로 채널을 추정하기 때문에 오블리크 연산자 행렬
Figure 112016003950794-pat00053
에 대해 파일럿 신호 S를 어떻게 설계할 지가 중요하다. 예를 들어, 파일럿 신호 S는 랜덤 행렬(random matrix)로 설계될 수도 있고,
Figure 112016003950794-pat00054
의 전체 상관도(total coherence)를 고려하여 파일럿 신호 S가 설계될 수도 있다. 예컨대, 위에서 언급한 비특허 문헌 [5] L. Zelnik-Manor, K. Rosenblum, and Y. C. Eldar, "Sensing matrix optimization for block-sparse decoding," IEEE Trans. Signal Process., vol. 59, no. 9, pp. 4300-4312, Sep. 2011.를 이용하면, 기지국은
Figure 112016003950794-pat00055
의 전체 상관도(total coherence)가 최소가 되는 파일럿 신호 S를 생성할 수 있다. 이처럼 전체 상관도가 최소가 되는 경우의 파일럿 신호 S를 이용하여 채널을 추정하는 경우, 파일럿 신호 S가 랜덤 행렬로 생성된 경우보다 채널 추정 성능이 향상될 수 있다. 이때, X의 전체 상관도를
Figure 112016003950794-pat00056
라고 정의하면, 상기 전체 상관도를 감소 또는 최소화하는 파일럿 신호 S는 아래의 수학식 15를 이용하여 생성될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00057
수학식 15에서, M은 기지국의 안테나 개수, S는 파일럿 신호, G는 양자화된 각도의 수(즉, 그리드의 개수), IT는 TxT 크기의 단위 행렬(identity matrix), T는 파일럿 벡터의 개수, P는 파일럿 신호의 송신 파워를 나타낼 수 있다. 그리고, 수학식 15의 해는 아래의 수학식 16과 같이 표현될 수 있다. 여기서, S, IT는 벡터들로 구성된 행렬을 나타낼 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00058
수학식 16에서,
Figure 112016003950794-pat00059
,
Figure 112016003950794-pat00060
는 임의의 유니터리 행렬(unitary matrix)이고 파일럿 신호 S는 시간 축으로 직교성(Orthogonal)을 가질 수 있다. 즉, 파일럿 신호 S는
Figure 112016003950794-pat00061
를 만족시키기 때문에 S를 구성하는 각 파일럿 벡터들은 시간 축으로 서로 직교성을 가질 수 있다.
위의 수학식 16에 기초하여 시간축으로는 직교성을 가지는 파일럿 신호를 이용하여 채널을 추정하는 경우, 위의 수학식 7에 따른 채널 추정값
Figure 112016003950794-pat00062
은 아래의 수학식 17과 다시 표현될 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00063
수학식 7과 마찬가지로 수학식 17에 따른 채널 추정값은 non-convex 문제로 풀기 어려울 수 있다. 그러나, 수학식 17을 이용하는 경우, 채널 추정 알고리즘의 복잡도는 수학식 7을 이용하여 채널을 추정하는 경우보다 감소시킬 수 있다. 예컨대, 표 1에 따른 채널 추정 알고리즘의 3단계와 4단계를 아래의 표 2와 같이 수정함으로써, 채널 추정 알고리즘(J-ObMP)의 복잡도를 낮출 수 있다.
Figure 112016003950794-pat00064
표 2에 따르면, 전체인 N개의 서브캐리어 별 잔여 신호(residual)를 모두 사용하여 상관도(correlation)를 얻는 것이 아니라, 일부인 Nsel개의 잔여 신호(residual)를 이용하여 상관도(correlation)가 계산될 수 있다. 예컨대, 전체 서브 캐리어 별 파일럿 신호를 모두 이용하는 것이 아니라, 기정의된 기준 개수 Nsel개의 일부 파일럿 신호를 이용하여 채널을 추정할 수 있다. 이처럼, 일부인 Nsel개를 이용하여 채널을 추정함으로써, 채널 추정 알고리즘의 복잡도는
Figure 112016003950794-pat00065
로 감소될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 추정 성능을 도시한 도면이다.
도 7은 M=64, L=15, N=64(1 OFDM symbol의 subcarrier 개수), G=180으로 시뮬레이션 환경을 설정하여 채널 추정 성능을 측정한 그래프이다. 도 7에서 도번 710은 주파수축 서브캐리어 별로 모두 동일한 파일럿 신호를 사용하여 채널을 추정한 경우와 주파수축 서브캐리어 별로 모두 다른 파일럿 신호를 사용하여 채널을 추정한 경우의 성능을 나타내고 있다. 도번 710에 따르면, 모두 동일한 파일럿 신호를 사용한 경우와 서로 다른 파일럿 신호를 사용한 경우의 채널 추정 성능에 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다. 이에 따라, 주파수축으로는 서브캐리어 별로 동일한 파일럿 신호를 할당하여도 무방함을 알 수 있다.
도 7에서 도번 720은 OFDM 심볼을 구성하는 전체 N개의 서브캐리어 중 선택된 일부
Figure 112016003950794-pat00066
개를 이용하여 채널 추정한 성능을 도시한 그래프이다. 도번 720에 따르면,
Figure 112016003950794-pat00067
인 경우, 성능이 거의 일정해지는 것을 확인할 수 있다. 예컨대,
Figure 112016003950794-pat00068
이 복잡도와 성능을 고려할 때 적절한 선택이라고 할 수 있다. 즉, 전체 64개가 아닌 10개 이상의 서브캐리어를 이용하여 채널을 추정 시 64개를 이용하는 경우와 같은 성능을 유지하면서 채널 추정 복잡도는 감소시킴을 알 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, SNR에 따른 NMSE 성능과 파일럿 오버헤드에 따른 NMSE 성능을 도시한 도면이다.
도 8에서 시뮬레이션을 위해 M=64, L=15,
Figure 112016003950794-pat00069
로 설정하고, OFDM 심볼의 서브캐리어 개수는 64(즉, N=64)개로 설정될 수 있다. 그리고, G=180,
Figure 112016003950794-pat00070
,
Figure 112016003950794-pat00071
로 설정될 수 있다. 채널 추정 성능을 평가하기 위해
Figure 112016003950794-pat00072
로 정의된 NMSE(Normalized Mean Square Error)를 이용할 수 있다. 도번 810은 파일럿 오버헤드 T=40인 경우의 SNR에 따른 NMSE 채널 추정 성능을 나타내고, 도번 820은 SNR=30dB로 설정한 경우의 파일럿 오버헤드에 따른 NMSE 채널 추정 성능을 나타내고 있다. 도 8의 도번 810 및 820을 참고하면, 본 발명에서 제안하는 채널 추정 알고리즘(J-ObMP), 즉, 위의 표 2에 따른 채널 추정 알고리즘에 기초하여 NMSE로 채널을 추정 시, 채널 추정 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있다. 이에 따라, 표 2에 따른 채널 추정 알고리즘에 기초하여 채널을 추정하면, 즉, 주파수축 서브캐리어를 동일한 파일럿 신호로 이용하고, 일부만을 이용하여 채널을 추정함으로써, 결국 성능은 좋아지면서 파일럿 오버헤드는 상당히 감소시킬 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국, 상기 기지국에 속하는 적어도 하나의 사용자 단말들로 구성된 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법에 있어서,
    상기 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국이 전송한 신호를 수신하는 단계;
    상기 기지국으로부터 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 단계; 및
    스케일링 팩터(scaling factor) 에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계
    를 포함하고,
    상기 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 단계는,
    채널 추정을 위해 상기 기지국으로부터 수신한 파일럿(pilot) 신호와 상기 채널 상관 정보에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 생성하고,
    상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계는,
    생성된 상기 오블리크 연산자 행렬의 컬럼(column) 벡터들을 대상으로, 상기 채널 상관 정보와 기정의된 기준값에 기초하여 반복적으로 채널 게인(gain)을 추정하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 파일럿 신호는,
    주파수축 서브캐리어(frequency subcarrier) 별로 동일한 값을 가지고, 시간축 서브캐리어 별로 서로 다른 값을 가지는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 파일럿 신호는,
    시간축으로는 직교성(orthogonal)을 가지는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법.
  5. 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국, 상기 기지국에 속하는 적어도 하나의 사용자 단말들로 구성된 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법에 있어서,
    상기 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국이 전송한 신호를 수신하는 단계;
    상기 기지국으로부터 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 단계; 및
    스케일링 팩터(scaling factor) 에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계
    를 포함하고,
    상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계는,
    특정 서브 채널(sub channel)에 대해 상기 기지국으로부터 수신한 복수의 파일럿 신호들 중 기정의된 기준개수에 해당하는 일부 파일럿 신호에 기초하여 채널을 추정하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 단계는,
    AoD(Angle of Departure)에 기초하여 기정의된 상기 스케일링 팩터와 단위 행렬(identity matrix)에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 방법.
  7. 대규모 MIMO-OFDM 시스템은 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국, 상기 기지국에 속하는 적어도 하나의 채널 추정 장치를 포함하고,
    상기 채널 추정 장치는,
    대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국이 전송한 신호를 수신하는 신호 송수신부;
    상기 기지국으로부터 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 행렬 생성부; 및
    스케일링 팩터(scaling factor) 에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 채널 추정부
    를 포함하고,
    상기 행렬 생성부는,
    채널 추정을 위해 상기 기지국으로부터 수신한 파일럿(pilot) 신호와 상기 채널 상관 정보에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 생성하고,
    상기 채널 추정부는,
    생성된 상기 오블리크 연산자 행렬의 컬럼(column) 벡터들을 대상으로, 상기 채널 상관 정보와 기정의된 기준값에 기초하여 반복적으로 채널 게인(gain)을 추정하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 장치.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 파일럿 신호는,
    주파수축 서브캐리어(frequency subcarrier) 별로 동일한 값을 가지고, 시간축 서브캐리어 별로 서로 다른 값을 가지는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 파일럿 신호는,
    시간축으로는 직교성(orthogonal)을 가지는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 장치.
  11. 대규모 MIMO-OFDM 시스템은 대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국, 상기 기지국에 속하는 적어도 하나의 채널 추정 장치를 포함하고,
    상기 채널 추정 장치는,
    대규모 MIMO 안테나를 가지는 기지국이 전송한 신호를 수신하는 신호 송수신부;
    상기 기지국으로부터 수신된 신호를 대상으로 채널 상관 정보에 기초하여 오블리크 연산자(Oblique Operator) 행렬을 생성하는 행렬 생성부; 및
    스케일링 팩터(scaling factor) 에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 채널 추정부
    를 포함하고,
    상기 채널 추정부는,
    특정 서브 채널(sub channel)에 대해 상기 기지국으로부터 수신한 복수의 파일럿 신호들 중 기정의된 기준개수에 해당하는 일부 파일럿 신호에 기초하여 채널을 추정하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 채널 추정부는,
    AoD(Angle of Departure)에 기초하여 기정의된 상기 스케일링 팩터와 단위 행렬(identity matrix)에 기초하여 상기 오블리크 연산자 행렬을 정규화하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정 장치.
KR1020160004400A 2016-01-13 2016-01-13 대규모 mimo-ofdm 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치 KR101770055B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160004400A KR101770055B1 (ko) 2016-01-13 2016-01-13 대규모 mimo-ofdm 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160004400A KR101770055B1 (ko) 2016-01-13 2016-01-13 대규모 mimo-ofdm 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170084943A KR20170084943A (ko) 2017-07-21
KR101770055B1 true KR101770055B1 (ko) 2017-08-21

Family

ID=59462731

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160004400A KR101770055B1 (ko) 2016-01-13 2016-01-13 대규모 mimo-ofdm 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101770055B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112929300B (zh) * 2019-12-05 2024-05-03 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种数据处理装置、方法、基站和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
‘KNOWLEDGE-ENHANCED MATCHING PURSUIT’, Proc. of International Conference of Acoustic, Speech, Signal Processing(ICASSP 2013), pp.6576-6580, 2013.

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170084943A (ko) 2017-07-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10079627B1 (en) Joint power allocation, precoding, and decoding method and base station thereof
Zhang et al. DNN-aided block sparse Bayesian learning for user activity detection and channel estimation in grant-free non-orthogonal random access
US20170288902A1 (en) Method and Apparatus for Detecting Data in Wireless Communication Networks
CN111698045B (zh) 一种基于非正交多址接入的毫米波通信系统中能效功率分配方法
Alevizos et al. Limited feedback channel estimation in massive MIMO with non-uniform directional dictionaries
US20150215010A1 (en) Method and apparatus for estimating communication channel in mobile communication system
KR101546177B1 (ko) 잡음 평가 필터
Xia et al. Fast convergence algorithm for analog federated learning
CN111162822B (zh) 大规模mimo波束域统计信道信息获取方法与系统
KR102038302B1 (ko) 비직교 다중 접속을 위한 빔포밍 장치 및 방법
TWI591973B (zh) A signal detection method and device
EP3369187B1 (en) Lattice reduction-aided symbol detection
CN114946133A (zh) 通信的方法、设备和计算机可读介质
Jamali et al. A low-complexity recursive approach toward code-domain NOMA for massive communications
JP2012503934A (ja) 無線ｍｉｍｏシステムでの送信のために信号をプリコーディングする方法
CN109412663A (zh) 用于mimo通信的方法、设备和计算机可读介质
Dong et al. An efficient SCMA codebook optimization algorithm based on mutual information maximization
CN112997459B (zh) Mimo-ofdm的papr降低
Azizipour et al. A burst-form CSI estimation approach for FDD massive MIMO systems
KR101770055B1 (ko) 대규모 mimo-ofdm 시스템에서의 채널 추정 방법 및 장치
KR101669857B1 (ko) 대규모 다중-입력 다중-출력 통신 시스템에서 채널 추정 및 피드백 방법
WO2017114513A1 (zh) 一种csi反馈方法及装置
KR102118389B1 (ko) 기지국장치 및 기지국장치의 동작 방법
CN108631829B (zh) 联合功率分配、预编码与解码方法及其基站
WO2020094370A1 (en) Processing of uplink data streams

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right