KR101853184B1 - 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법이 제공된다. 방법은 송신 채널의 채널 임펄스 응답을 나타내는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터를 식별하기 위해, 수신된 하나 이상의 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하는 단계와, 제1 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 대한 간섭을 나타내는 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 간섭은 제2 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 의해 야기된다. 방법은 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터 및 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

Description

하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 장치 및 방법{DEVICES AND METHODS FOR PROCESSING ONE OR MORE RECEIVED RADIO SIGNALS}
다양한 실시예는 일반적으로 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
예를 들어 (빠른) 시변 채널을 통해 송신되는 직교 주파수 분할 다중(orthogonal frequency division multiplexing(OFDM)) 무선 신호와 같은 멀티캐리어 무선 신호는 모든 시스템 서브캐리어 주파수 사이에서 직교성 손실을 통상 경험한다. 이는 수신기가 수신기 검출 능력을 심하게 저하시킬 수 있는 소위 인터캐리어 간섭(intercarrier interference(ICI))에 의해 손상되는 신호를 관찰할 수 있게 한다.
종래의 수신기 알고리즘은 전형적으로 채널 추정 및 데이터 검출을 분리하거나 하나의 OFDM 심볼의 지속 기간 내에 채널 변화를 무시한다. 종래의 채널 추정 기술은 파일럿 기반이고 따라서 ICI를 무시하는 것에 의해 오류 채널 추정값을 생성한다. 종래의 ICI 소거 방식은 복조 및 디코딩을 수행하기 전에 신호에서 ICI를 재구성하고 소거하기 위해 이러한 채널 추정값을 사용한다. 그러나, 채널 추정값의 정확도가 ICI에 의해 손상되므로, 수신기의 ICI 소거 및 전체 비트 오류율(bit error ratio(BER)) 성능이 손상된다.
하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법이 제공된다. 방법은 수신된 하나 이상의 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하여 송신 채널의 채널 임펄스 응답을 나타내는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터를 식별하는 단계와, 제1 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 대한 간섭을 나타내는 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 간섭은 제2 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 의해 야기된다. 방법은 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터 및 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도면에서, 동일한 참조 부호는 일반적으로 상이한 도면에 걸쳐 동일한 부분을 지칭한다. 도면은 반드시 축척에 따라 도시되는 것은 아니며, 그 대신 일반적으로 본 발명의 원리를 예시하는 점이 강조된다. 이하의 설명에서, 본 발명의 다양한 실시예는 이하의 도면을 참조하여 설명된다.
도 1은 무선 통신 시스템을 예시하는 블록도를 도시한다.
도 2는 수신된 무선 신호를 처리하는 방법을 예시하는 블록도를 도시한다.
도 3은 도 2의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법의 부분 프로세스를 예시하는 블록도를 도시한다.
도 4는 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법을 예시하는 흐름도를 도시한다.
도 5는 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호를 처리하는 방법을 예시하는 흐름도를 도시한다.
이하의 상세한 설명은 본 발명의 실시될 수 있는 특정 상세 및 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다.
단어 "예시적"은 "일 예, 사례, 또는 예시의 역할을 하는 것"을 의미하도록 본 명세서에서 사용된다. "예시적"으로 본 명세서에서 설명되는 임의의 실시예 또는 설계는 반드시 다른 실시예 또는 설계보다 바람직하거나 유리한 것으로 해석되지 않는다.
측면 또는 표면 "위에" 형성되는 퇴적된 재료와 관련하여 사용되는 단어 "위에"는 퇴적된 재료가 "상에 직접", 예를 들어 암시적 측면 또는 표면과 직접 접촉하여 형성될 수 있는 것을 의미하기 위해 본 명세서에 사용될 수 있다. 측면 또는 표면 "위에" 형성되는 퇴적된 재료와 관련하여 사용되는 단어 "위에"는 하나 이상의 부가 층이 암시적 측면 또는 표면과 퇴적된 재료 사이에 배열되는 상태에서 퇴적된 재료가 암시적 측면 또는 표면 "상에 직접" 형성될 수 있는 것을 의미하기 위해 본 명세서에 사용될 수 있다.
본 명세서에 사용되는 바와 같이, "회로"는 엔티티를 구현하는 임의의 종류의 로직으로 이해될 수 있으며, 로직은 메모리, 펌웨어, 또는 그것의 임의의 조합에 저장되는 소프트웨어를 실행하는 특수 목적 회로 또는 프로세서일 수 있다. 더욱이, "회로"는 프로그램 가능 프로세서, 예를 들어 마이크로프로세서(예를 들어 복잡 명령 집합 컴퓨터(Complex Instruction Set Computer(CISC)) 프로세서 또는 축소 명령 집합 컴퓨터(Reduced Instruction Set Computer(RISC)) 프로세서)와 같은 하드와이어드 로직 회로 또는 프로그램 가능 로직 회로일 수 있다. "회로"는 또한 예를 들어 자바와 같은 가상 기계 코드를 사용하여 소프트웨어, 예를 들어 임의의 종류의 컴퓨터 프로그램, 예를 들어 컴퓨터 프로그램을 실행하는 프로세서일 수 있다. 아래에 더 상세히 설명되는 각각의 기능의 임의의 다른 종류의 구현은 또한 "회로"로 이해될 수 있다. 또한 설명된 회로의 임의의 2개(또는 그 이상)는 하나의 회로로 조합될 수 있다는 점이 이해될 수 있다.
본 명세서에 사용되는 바와 같이, 전기통신의 맥락에서 "셀"은 기지국에 의해 서빙되는 섹터로 이해될 수 있다. 따라서, 셀은 기지국의 특정 섹터화에 대응하는 한 세트의 지리적 공동 배치 안테나를 지칭할 수 있다. 따라서, 기지국은 하나 이상의 "셀"(또는 섹터)을 서빙할 수 있으며, 각각의 셀은 적어도 하나의 별개 통신 채널에 특징이 있다.
본 개시의 다양한 양태는 시변 채널 임펄스 응답(channel impulse response(CIR)), 소프트 간섭 재구성 및 소프트 데이터 검출의 소프트 추정값을 계산하는 것을 반복하기 위해 예를 들어 근사 베이지안 추론을 사용하는 수신기 방법을 예시적으로 제공한다. "소프트" 값은 범위가 0 내지 1인 확률 값으로 이해되어야 한다.
이하에서, (a) 시변 CIR은 단지 소수의 지배적인 다중경로 성분(이하에서 또한 탭으로 지칭됨)을 포함하고, 즉 희소이며, (b) 회로는 사전 선택된 기초로부터의 함수의 선형 조합으로서 각각 탭 이득의 시간 변화를 모델링하는 것으로 가정된다. 따라서, 각각의 탭 이득은 그것의 대응하는 선형 조합의 계수(coefficient)에 특징이 있을 수 있다. (a)의 결과로서, 모든 CIR 탭을 특징화하는 계수의 벡터는 블록에서 발생하는 약간의 무시 불가능 엔트리를 갖는다(그것은 블록 희소임). 이러한 엔트리를 추정하기 위해, 희소 베이지안 학습의 도구는 블록 희소 해결법을 실시하기 위해 사용된다. 그러나, 이러한 가정은 임의적인 것으로 언급되어야 한다. 따라서, 본 개시의 다양한 양태에서, 기본 확장 모델(basis expansion model(BEM))이 제공될 수 있고 그것의 계수가 추정될 수 있다.
도 1은 무선 통신 시스템(100)을 예시하는 블록도를 도시한다. 무선 통신 시스템(100)은 복수의 이동 무선 통신 단말 장치(102, 116)를 포함할 수 있다. 각각의 이동 무선 통신 단말 장치(102, 116)는 예를 들어 하나 이상의 안테나, 무선 주파수(radio frequency(RF)) 송수신기 회로, 베이스밴드 회로 등과 같은 대응하여 제공된 회로 및 구성요소를 포함할 수 있다. 무선 통신 시스템(100)은 무선 신호가 각각의 이동 무선 통신 단말 장치(102, 116)에 의해 송신되고 수신되는 무선 채널(114)을 더 포함할 수 있다. 더욱이, 무선 통신 시스템(100)은 복수의 이동 무선 통신 단말 장치(102, 116) 사이의 무선 통신을 위해 제공되는 하나 이상의 무선 통신 표준에 따라 제공되는 기지국, 코어 네트워크 구성요소 등을 포함하는 네트워크 인프라스트럭처를 포함할 수 있다.
이하에서, 송신 체인은 이하와 같이 설명될 것이다. i번째 송신 시간 간격 동안에, 정보 비트의 비트 벡터(u i (
Figure 112016050401517-pat00001
)는 인코딩된 멀티미디어 데이터의 일부일 수 있고, 예를 들어 요구된 바와 같이 비디오 데이터 및/또는 오디오 데이터 및/또는 텍스트 데이터 및/또는 임의의 다른 종류의 데이터를 포함할 수 있고, 이동 무선 통신 단말 장치(이하에서 또한 사용자 장비(User Equipment(UE)로 지칭됨))(102)의 메모리에 저장될 수 있다. 비트 벡터(u i )는 제1 회로(106)에 제공될 수 있으며, 제1 회로는 비트 벡터(u i )를 채널 인코딩하고, 선택적으로 인터리빙하고, 변조하도록 구성될 수 있다. 예로서, 제1 회로(106)는 비트 벡터(u i )를 코드율(R)로 인코딩하고 그것을 코드 벡터(
Figure 112016050401517-pat00002
)로 인터리빙할 수 있다. 제1 회로(106)는 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 코드 벡터(c i )를 복소 심볼 위로 변조할 수 있고, 그 다음에 그것을 심볼 벡터(x i )에서 산출하는 파일럿 심볼과 인터리빙하거나 멀티플렉싱할 수 있다.
그 다음, 제1 회로(106)는 최종 변조된 비트 벡터(118)를 멀티플렉서(108)에 적용할 수 있다. 더욱이, 무선 파일럿 신호(110)는 또한 멀티플렉서(108)에 적용될 수 있다. 멀티플렉서(108)는 그것이 제2 회로(112)에 적용하는 멀티플렉싱된 비트 벡터(120)(또한 이하에서 심볼 벡터(x i )
Figure 112016050401517-pat00003
로 언급됨)를 생성하기 위해 최종 변조된 비트 벡터(118) 및 무선 파일럿 신호(110)를 멀티플렉싱하도록 구성될 수 있다. 제2 회로(112)는 예를 들어 멀티플렉싱된 비트 벡터(120)로의 역 이산 푸리에 변환(Inverse Discrete Fourier Transformation(IDFT))(일반적으로 역 스펙트럼 변환)을 수행하도록 구성될 수 있다. 제2 회로(112)는 소위 주기적 프리픽스(cyclic prefix(CP))를 더 추가하는 것에 의해, 송신 데이터(122)를 생성할 수 있다. 다시 말하면, 제2 회로(112)는 제2 회로(112)의 역 DFT 회로를 통해 심볼 벡터(x i )를 통과시킬 수 있고 긴 주기적 프리픽스(cyclic prefix(CP))를 μ 샘플의 선두에 첨부(prepend)할 수 있다. 이것은 예를 들어 송신 블록을 형성하는 B OFDM 심볼, 일반적으로 송신 데이터(122)를 발생시키며, 송신 데이터는 이때 복수의
Figure 112016050401517-pat00004
다중경로 성분으로 구성되는 임펄스 응답을 갖는 시변 채널(예를 들어 무선 채널(114))을 통해 송신된다.
제1 이동 무선 통신 단말 장치(102)는 구현된 이동 무선 통신 표준에 따라 예를 들어 RF 회로 및 하나 이상의 안테나를 사용하여 송신 데이터(122)를 이동 무선 기지국에, 예를 들어 NodeB에, 예컨대 eNodeB에 송신할 수 있다. 더욱이, 제2 이동 무선 통신 단말 장치(116)는 송신 데이터(122)를 무선 채널(114)을 통해 예를 들어 하나 이상의 안테나 및 RF 송수신기 회로(도시되지 않음)를 사용하여 수신할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 제2 이동 무선 통신 단말 장치(116)는 제1 수신 회로(124)를 포함할 수 있으며, 제1 수신 회로는 CP를 제거하고 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transformation(DFT))(일반적으로 스펙트럼 변환)을 그러한 수신된 무선 신호 상에 CP 없이 수행하는 것에 의해 수신된 신호(y i )(126)를 생성하도록 구성될 수 있다. 제1 수신 회로(124)는 생성된 수신 신호(y i )(126)를 제2 수신 회로(128)에 적용한다. 제2 수신 회로(128)는 재구성된 비트 벡터(
Figure 112016050401517-pat00005
)(130)를 결정하는 프로세스를 수행하도록 구성되며, 비트 벡터는 이때 재구성된 멀티미디어 데이터에 소스 디코딩될 수 있으며, 멀티미디어 데이터는 예를 들어 요구된 바와 같이 재구성된 비디오 데이터 및/또는 재구성된 오디오 데이터 및/또는 재구성된 텍스트 데이터 및/또는 임의의 다른 종류의 재구성된 데이터를 포함할 수 있다. 재구성된 비트 벡터(
Figure 112016050401517-pat00006
)(130)를 결정하는 프로세스는 아래에 더 상세히 설명될 것이다.
무선 통신 시스템(100)은 이하의 이동 무선통신 표준 기술 중 하나 이상을 구현하여 제공할 수 있다:
범용 이동 통신 시스템(Universal Mobile Telecommunications System(UMTS));
롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution(LTE)); 및/또는
롱 텀 에볼루션 어드밴스드(Long Term Evolution Advanced(LTE-A)); 및/또는
임의의 다른 적절한 이동 무선 통신 표준 기술.
무선 통신 시스템(100)은 멀티캐리어 무선 송신 기술을 구현하고 따라서 제공할 수 있으며, 멀티캐리어 무선 송신 기술은 데이터가 변조될 수 있는 복수의 주파수 반송파를 제공한다. 멀티캐리어 무선 송신 기술의 일 예는 소위 직교 주파수 분할 다중(orthogonal frequency division multiplexing(OFDM))이고, 직교 주파수 분할 다중은 사전 정의된 시간 및 주파수 슬롯인 소위 OFDM 심볼로 데이터를 송신하도록 구성된다. 그러나, 임의의 다른 멀티캐리어 무선 송신 기술이 제공될 수 있다.
OFDM 송신 기술을 사용하면, 제2 회로(112)는 예를 들어 길이(
Figure 112017011697129-pat00073
)의 주기적 프리픽스가 선두에 첨부되는 OFDM 심볼 내로 심볼 벡터(xi )를 처리할 수 있다. 그 다음, 지속 기간(TOFDM)의 최종 심볼은 임펄스 응답에 따라 시변 채널을 통해 송신될 수 있으며, 이는 이하와 같이 표현될 수 있다:
Figure 112016050401517-pat00008
, (1)
여기서,
Figure 112017011697129-pat00009
는 지연(
Figure 112017011697129-pat00010
)으로 도달하는 l번째 다중경로 성분의 시변 이득을 모델링한다.
Figure 112017011697129-pat00074
인 것이 가정된다. 전형적으로, 외부 무선 채널(114)은 단지 소수의 다중경로 성분을 나타내며, 따라서
Figure 112017011697129-pat00012
은 작다. 그 점에 있어서 채널은 희소일 수 있다.
제2 이동 무선통신 장치(116)가 무선 채널(114)(일반적으로 또한 무선 인터페이스로 지칭됨)을 통해 송신되는 송신 데이터(122)를 적절히 수신하고 디코딩할 수 있게 하기 위해, 무선 채널(114)의 송신 특성이 결정된다. 예로서, 이것은 이하와 같이 근사 채널 입력 응답(channel input response(CIR)) 모델을 사용하여 채널 입력 응답을 결정함으로써 수행된다. 통계 CIR 모델은 아래에 더 상세히 설명되는 제2(이러한 경우에 수신) 이동 무선통신 장치(116), 예를 들어 제2 수신 회로(122)로 구현된다.
CIR 모델을 단순화하기 위해, B OFDM 심볼의 블록 동안에 각각의 다중경로 성분의 지연의 변화는 무시될 수 있다. 지연은 알려지지 않으므로, 다중경로 성분(탭)은 선택된 분해능(Δτ) 및 길이(LΔτ)를 갖는 그리드 상에 위치되는 지연으로 도달할 수 있는 것이 더 가정될 수 있다.
이러한 가정에서 상기 식(1)로 표현되는 바와 같은 응답은 이하와 같이 근사될 수 있다:
Figure 112016050401517-pat00013
, (2)
여기서,
Figure 112016050401517-pat00014
이다. (2)에서,
Figure 112016050401517-pat00015
는 지연(lΔτ)을 갖는 탭의 시간 변화를 나타낸다. 지연 그리드에 대한 충분히 미세한 분해능을 선택함으로써, (약간의) 정확한 지연의 충분히 정밀한 검색이 달성될 수 있고, 따라서 작은 수의 탭(
Figure 112016050401517-pat00016
)만이 무시 불가능 값을 가질 것이다.
도 1의 제1 수신 회로(124)(DFT 회로를 포함할 수 있음)의 출력에서 수신된 신호(y i )(126)는 다음과 같다:
Figure 112016050401517-pat00017
, (3)
Figure 112016050401517-pat00018
(4)
여기서,
Figure 112016050401517-pat00019
, 및 (5)
Figure 112016050401517-pat00020
. (6)
더욱이, 관찰 기간(
Figure 112016050401517-pat00021
) 동안의 탭 이득(
Figure 112016050401517-pat00022
)은 이하와 같이 상당히 작은 수의 계수를 사용하여 베이시스(Ψ)에서 확장될 수 있는 것으로 가정된다:
Figure 112016050401517-pat00023
, (7)
여기서,
Figure 112016050401517-pat00024
및
Figure 112016050401517-pat00025
및 D는 최대 도플러 이동 및 지속 기간(Δt)에 의존한다. 예로서, 사용될 수 있는 베이스는 이하의 기능이다: 이산 코사인, 이산 사인, 슬레피언 베이시스(Slepian basis) 등.
상기 식(3) 및 (4)에서 Hi의 복소 구조가 주어지면, 위에서 설명된 바와 같이 채널 임펄스 응답의 시간 및 주파수 선택도를 캡처하는 근사 표현이 결정된다. 이러한 선택은 CIR 모델의 후속 설명 블록 희소 성질의 이용이 다루기 쉬운 해결법을 보장하는 것을 허용한다. 추정 문제를 해결하기 위해, 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 채널 파라미터 및 비트 벡터를 미지 변수로 처리하고 사후 확률 밀도의 근사를 계산하는 것을 목표로 하는 변화 베이지안 접근법이 제공될 수 있고, 이는 또한 빌리프(beliefs)로 지칭될 수 있다. 예로서, 프로세스는 평균 필드(mean field(MF)) 근사를 신뢰 전파(belief propagation(BP))와 조합하는 소위 하이브리드 MF-BP 방법을 적용할 수 있다. 방법의 그래픽 표현은 시스템과 연관되는 확률 모델을 나타내고 그것을 공통 인자 노드 없이 2개의 서브그래프로 분해하는 소위 인자 그래프를 제시하는 것에 있으며; 서브그래프 각각에서, 미지 변수의 MF 또는 BP 갱신이 수행된다. 이러한 맥락에서, 인자 그래프는 각각의 함수를 그것의 인수인 모든 변수와 연결함으로써 확률 모델에서 종속성을 도시하는 양분 그래프이다.
제2 수신 회로(128)에 의해 구현될 수 있는 근사 수신된 신호 모델을 수신하기 위해, 식(7)은 식(4)로 삽입될 수 있으며, 이는 이하를 야기할 것이다:
Figure 112016050401517-pat00026
, (8)
여기서,
Figure 112016050401517-pat00027
, (9)
여기서,
Figure 112016050401517-pat00028
. (10)
더욱이, 이하가 정의된다:
Figure 112016050401517-pat00029
, (11)
Figure 112016050401517-pat00030
(12)
여기서,
Figure 112016050401517-pat00031
은 단위 행렬이고
Figure 112016050401517-pat00032
는 크로네커 곱을 나타낸다.
따라서, 제2 수신 회로(128)는 ICI를 소거하고 재구성된 데이터를 디코딩하기 위해 LD 복소 계수만을 이제 계산할 필요가 있는 것이 실현될 수 있다.
더욱이,
Figure 112016050401517-pat00033
이므로, 벡터(α)는 블록에서 발생하는 많은 "0" 엔트리를 가질 것 같다. 이러한 특징은 적절한 확률 모델을 선택하고 소위 블록 희소 베이지안 학습의 도구를 적용함으로써 실시될 수 있다. 그 결과, 제2 수신 회로(128)에 의해 구현되는 채널 추정기 회로는 L'D 계수만을 계산할 것이며, L'<<L이다.
이러한 맥락에서, 상기 식(9)에서 ICI의 암시적 모델링이 있다는 점이 주목되어야 한다: 임의의 서브캐리어에서의 수신된 신호, 즉
Figure 112016050401517-pat00034
, (13)
은 모든 서브캐리어 상에 송신되는 신호의 기여, 즉 다음을 포함한다.
Figure 112016050401517-pat00035
. (14)
제2 수신 회로(128)는 식(9)에서와 같이 표현될 수 있는 수신된 신호의 가정 하에 동작한다. 모든 미지수의 확률 모델링과 함께 식(9)를 사용하고 근사 베이지안 추론을 수행함으로써, 제2 수신 회로(128)는
Figure 112016050401517-pat00036
, (15)
및 잡음의 분산(
Figure 112016050401517-pat00037
)에 대한 소프트 추정값을 계산한다.
상기 식(9)에 대한 결합 확률 분포 함수(probabilistic distribution function(pdf))가 이하인 점이 주목되어야 한다:
Figure 112016050401517-pat00038
(16)
여기서,
Figure 112016050401517-pat00039
, (17)
Figure 112016050401517-pat00040
, (18)
Figure 112016050401517-pat00041
, (19)
Figure 112016050401517-pat00042
. (20)
CN은 복소 가우스 분포를 나타내고 I는 단위 행렬을 나타낸다.
인자
, (21)
Figure 112016050401517-pat00044
, 및 (22)
Figure 112016050401517-pat00045
, (23)
는 변조 및 인코딩 제약을 실시한다.
모든 변수의 빌리프의 갱신은 이하와 같이 MF-BP 알고리즘에 따라 수행된다.
우선, BEM 계수의 추정은 이하와 같이 수행된다: MF 타입 갱신을 적용하면, 빌리프(
Figure 112016050401517-pat00046
)가 획득되며, 여기서
Figure 112016050401517-pat00047
(24)
Figure 112016050401517-pat00048
이다. (25)
그 다음, 집단 희소성은 이전
Figure 112016050401517-pat00049
를 가정하여 수행될 수 있다. 따라서, 그것의 빌리프는 제1 모멘트 판독에 의해 감마 pdf의 곱으로 완전히 인수분해된다:
Figure 112016050401517-pat00050
. (26)
최종적으로, 잡음 정확도 추정 및 데이터 검출이 수행될 수 있으며, 잡음 정밀도의 빌리프는 일차 모멘텀을 갖는 감마 pdf이다:
Figure 112016050401517-pat00051
. (27)
각각의 변조된 심볼(
Figure 112016050401517-pat00052
)의 빌리프는
Figure 112016050401517-pat00053
이며 여기서 이하를 갖는
Figure 112016050401517-pat00054
이다.
Figure 112016050401517-pat00055
, 및 (28)
Figure 112016050401517-pat00056
. (29)
상기 Hi는
Figure 112016050401517-pat00057
의 추정값으로 갱신되고,
Figure 112016050401517-pat00058
는 소프트 리매핑 연산에 대응하고 BP 서브그래프에서 제1 인자 노드(
Figure 112016050401517-pat00059
)로부터 가변 노드(
Figure 112016050401517-pat00060
)로 전달되는 메시지이다. 신뢰 전파에 의해 ci 및 ui에 대한 소프트 추정값을 계산하는 것은 전형적인 디매핑 및 디코딩에 대응한다. 데이터 검출 방식은 간섭 소거 프로세스를 포함하며,
Figure 112016050401517-pat00061
의 빌리프를 계산하기 전에, 수신된 신호(yi)는 모든
Figure 112016050401517-pat00062
에 의해 야기되는 ICI로부터 제거된다는 점이 주목되어야 한다.
도 2는 수신된 무선 신호를 처리하는 방법, 더 상세하게, 예를 들어 재구성된 비트 벡터(
Figure 112016050401517-pat00063
)(130)를 결정하기 위해 제2 수신 회로(128)로 구현되는 프로세스를 예시하는 블록도(200)를 도시한다.
제1 프로세스(202)에서, 제2 수신 회로(128)는 제1 수신 회로(126)로부터 블록 B(i = 0 : B-1) 내의 모든 무선 신호(y i )(126)를 수신한다.
그 다음, 제2 프로세스(204)에서, 제2 수신 회로(128)는 수신된 신호(y i )(126)(i = 0 : B-1)를 제2 수신 회로(128)로 구현되는 채널 추정 회로에 적용하고, 제2 수신 회로는 계수(α)의 소프트 값(즉, 예를 들어 결정된 가우스 확률 분포 함수의 통계 평균 값 및 분산 값)을 결정하고 복귀시킨다.
제2 수신 회로(128)는 제 3 프로세스(206)에서 위에서 설명된 바와 같은 모델 및 희소 베이지안 학습 프로세스를 사용하여 수신된 신호를 오염시키는 ICI를 재구성하기 위해 이러한 계수(α)를 사용할 수 있다.
제2 수신 회로(128)가 ICI를 소거했으면, 그것은 제 4 프로세스(208)에서 무선 신호를 소프트 복조하고 채널 디코딩할 수 있다.
그 다음, 제 5 프로세스(210)에서, 제2 수신 회로(128)는 사전 정의된 수렴 기준이 이행되는지(예를 들어 이미 수행된 사전 정의 수의 반복)를 테스트할 수 있고, 사전 정의된 수렴 기준이 이행되지 않으면(210에서 "아니오") 제2 수신 회로(128)는 제 6 프로세스(212)의 208에서 디코딩되는 비트를 소프트 리인코딩하고 재변조할 수 있다. 제 6 프로세스(212)의 출력은 제1 프로세스에 다시 송신되고, 제2 수신 회로(128)는 매트릭스(Ai)의 엔트리를 새롭게 계산함으로써 제1 프로세스의 새로운 반복을 시작하고 제2(일반적으로 다음) 반복의 제2 프로세스(204)에서 채널 추정을 개선할 수 있다. 따라서, 예시적으로, 제2 수신 회로(128)는 모든 이전에 설명된 프로세스(202, 204, 206, 208, 및 210)를 포함하는 완전한 새로운 반복을 수행할 수 있다. 그러나, 사전 정의된 수렴 기준이 이행되면(210에서 "예"), 제 4 프로세스(208)로부터의 소프트 복조된 및 채널 디코딩된 무선 신호는 재구성된 비트 벡터(
Figure 112016050401517-pat00064
)(130)(i = 0 : B-1)로 간주될 것이다(도 2의 제 7 프로세스(214) 참조).
도 3은 도 2의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법의 부분 프로세스, 즉 채널 추정 프로세스(다시 말하면, 위에서 설명된 바와 같은 제2 프로세스(204))를 예시하는 블록도를 도시한다.
도 3에 예시된 바와 같이, 채널 추정에서, 제2 수신 회로(128)는 위에서 설명된 CIR 모델의 LNB 샘플을 결정하는 시도(블록(302) 참조)로
Figure 112016050401517-pat00065
인 가정 하에서 계수(α)를 추정하기 위해(블록(304) 참조) 검색 문제를 더 작은 검색 공간으로 예시적으로 투사할 수 있다. 베이지안 학습 방법을 사용하여 이러한 추정 절차의 복잡성을 더 감소시키기 위해, 제2 수신 회로(128)는 위에서 설명된 바와 같이 추정 블록의 희소성을 실시할 수 있고, 희소 베이지안 학습 방법을 실시하여 블록 희소 해결법을 실시할 수 있다.
다시 말하면, 제2 프로세스(204)는 예시적으로 상기 식(2) 및 식 (7)에서와 같은 시변 CIR 및 식(9)에 의해 주어지는 신호 모델의 가정 하에 설계된다. 이것은 채널 추정기가 ICI 인식인 것을 의미한다. 제2 프로세스(204)의 작업은 식(8)에서 계수 벡터(α)를 계산하는 것이다. 계수 벡터(
Figure 112016050401517-pat00066
)는 블록에서 발생하는 많은 제로 엔트리를 갖는 것으로 가정된다. 이러한 성질은 적절한 확률 모델링으로 실시될 수 있다. 그 다음, 제2 수신 회로(128)의 채널 추정 회로은 제 3 프로세스(206)가 ICI를 재구성할 수 있는 L'D<<LNB 소프트 계수(α)만을 계산한다.
요약하면, 본 개시의 다양한 양태에서, 제2 수신 회로(통신 장치의 베이스밴드 회로일 수 있음)는 상기 식(9) 및 식(2) 및 (7)에 따라 ICI 모델링과 함께 블록 희소 신호 복구로부터 도구를 적용하도록 구성될 수 있다.
이하에서, 예를 들어 최대 수의 반복(또는 다른 수렴 기준)이 이하에 설명되는 바와 같이 도달되었을(또는 다른 수렴 기준이 이행될) 때까지 상기 언급된 빌리프의 연속 갱신을 포함하는 수신기 프로세스가 예시된다:
Figure 112016050401517-pat00067
도 4는 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법(400)을 예시하는 흐름도를 도시한다. 방법은 402에서 송신 채널의 채널 임펄스 응답을 나타내는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터를 식별하기 위해, 수신된 하나 이상의 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하는 단계와, 404에서 제1 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 대한 간섭을 나타내는 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 간섭은 제2 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 의해 야기된다. 방법은 406에서, 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터 및 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 5는 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호를 처리하는 방법(500)을 예시하는 흐름도를 도시한다. 방법은 502에서 송신 채널을 설명하는 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터를 식별하기 위해 수신된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하는 단계와, 504에서 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호에 대한 인터캐리어 간섭을 나타내는 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 506에서 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터 및 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이하의 예는 본 개시의 추가 양태와 관련된다:
예 1은 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법이다. 방법은 송신 채널의 채널 임펄스 응답을 나타내는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터를 식별하기 위해, 수신된 하나 이상의 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하는 단계와 제1 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 대한 간섭을 나타내는 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 간섭은 제2 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 의해 야기된다. 방법은 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터 및 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
예 2에서, 예 1의 발명 대상은 하나 이상의 수신된 무선 신호가 하나 이상의 OFDM 심볼을 나타내는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 3에서, 예 1 또는 예 2 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 방법이 방법을 반복적으로 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 4에서, 예 1 내지 예 3 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 수신된 하나 이상의 무선 신호의 복수의 다중경로 성분가 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터가 복수의 다중경로 성분의 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터가 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하고, 소프트 채널 파라미터를 결정하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 5에서, 예 4의 발명 대상은 채널 추정을 수행하는 단계가 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하는 단계와 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 6에서, 예 1 내지 예 5 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 소프트 데이터를 검출하는 단계가 하나 이상의 무선 신호를 복조하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 7에서, 예 6의 발명 대상은 소프트 데이터를 검출하는 단계가 복조된 하나 이상의 무선 신호를 디코딩하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 8에서, 예 6 또는 예 7 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 방법이 복조된 하나 이상의 무선 신호를 재변조하는 단계와 재변조된 하나 이상의 무선 신호를 사용하여 후속 반복의 채널 추정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 9에서, 예 1 내지 예 8 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 채널 추정을 수행하는 단계가 근사 베이지안 추론을 수행하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 10에서, 예 9의 발명 대상은 근사 베이지안 추론을 수행하는 단계가 블록 희소 근사 베이지안 추론을 수행하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 11은 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호를 처리하는 방법이다. 방법은 송신 채널을 설명하는 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터를 식별하기 위해 수신된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하는 단계와, 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호에 대한 인터캐리어 간섭을 나타내는 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터 및 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
예 12에서, 예 11의 발명 대상은 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호가 하나 이상의 OFDM 심볼을 나타내는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 13에서, 예 11 또는 예 12 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 방법이 하나 이상의 반복을 위해 방법을 반복적으로 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 14에서, 예 11 내지 예 13 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 수신된 하나 이상의 무선 신호의 복수의 다중경로 성분이 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터가 복수의 다중경로 성분의 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터가 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하여, 제1 소프트 파라미터를 결정하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 15에서, 예 11 내지 예 14 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 채널 추정을 수행하는 단계가 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하는 단계와 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수을 추정하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 16에서, 예 11 내지 예 15 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 소프트 데이터를 검출하는 단계가 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 복조하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 17에서, 예 16의 발명 대상은 소프트 데이터를 검출하는 단계가 복조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 디코딩하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 18에서, 예 16 또는 예 17 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 방법이 복조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 재변조하는 단계와 재변조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 사용하여 후속 반복의 채널 추정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 19에서, 예 11 내지 예 18 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 채널 추정을 수행하는 단계가 근사 베이지안 추론을 수행하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 20에서, 예 19의 발명 대상은 근사 베이지안 추론을 수행하는 단계가 블록 희소 근사 베이지안 추론을 수행하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 21은 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 장치이다. 장치는 수신된 하나 이상의 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하여 송신 채널의 채널 임펄스 응답을 나타내는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터를 식별하도록 구성되는 채널 추정 회로와, 제1 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 대한 간섭을 나타내는 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터를 식별하도록 구성되는 회로를 포함할 수 있다. 간섭은 제2 주파수 반송파를 사용하여 수신되는 하나 이상의 무선 신호에 의해 야기된다. 장치는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터 및 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하도록 구성되는 검출 회로를 더 포함할 수 있다.
예 22에서, 예 21의 발명 대상은 하나 이상의 수신된 무선 신호가 하나 이상의 OFDM 심볼을 나타내는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 23에서, 예 21 또는 예 22 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 장치가 방법을 반복적으로 반복하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 24에서, 예 21 내지 예 23 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 수신된 하나 이상의 무선 신호의 복수의 다중경로 성분이 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터가 복수의 다중경로 성분의 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터가 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하여, 소프트 채널 파라미터를 결정하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 25에서, 예 24의 발명 대상은 채널 추정 회로가 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하고 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수를 추정하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 26에서, 예 21 내지 예 25 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 검출 회로가 하나 이상의 무선 신호를 복조하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 27에서, 예 26의 발명 대상은 검출 회로가 복조된 하나 이상의 무선 신호를 디코딩하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다 .
예 28에서, 예 26 또는 예 27 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 장치가 복조된 하나 이상의 무선 신호를 재변조하도록 구성되는 재변조 회로를 더 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다. 채널 추정 회로는 재변조된 하나 이상의 무선 신호를 사용하여 후속 반복의 채널 추정을 수행하도록 구성된다.
예 29에서, 예 21 내지 예 28 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 채널 추정 회로가 근사 베이지안 추론을 수행하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 30에서, 예 29의 발명 대상은 채널 추정 회로가 블록 희소 근사 베이지안 추론을 수행하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 31에서, 예 21 내지 예 30 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 장치가 무선 통신 장치로 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 32에서, 예 31의 발명 대상은 장치가 무선 통신 단말 장치로 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 33에서, 예 33의 발명 대상은 장치가 무선 통신 기지국 장치로 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 34는 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호를 처리하는 장치이다. 장치는 수신된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하여 송신 채널을 설명하는 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터를 식별하도록 구성되는 채널 추정 회로와, 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호에 대한 인터캐리어 간섭을 나타내는 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터를 식별하도록 구성되는 회로를 포함할 수 있다. 장치는 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터 및 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하도록 구성되는 검출 회로를 더 포함할 수 있다.
예 35에서, 예 34의 발명 대상은 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호가 하나 이상의 OFDM 심볼을 나타내는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 36에서, 예 34 또는 예 35 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 장치가 방법을 반복적으로 반복하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 37에서, 예 34 내지 예 36 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 수신된 하나 이상의 무선 신호의 복수의 다중경로 성분이 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터가 복수의 다중경로 성분의 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터가 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하여, 제1 소프트 파라미터를 결정하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 38에서, 예 37의 발명 대상은 채널 추정이 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하고, 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수를 추정하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 39에서, 예 34 내지 예 38 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 검출 회로가 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 복조하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 40에서, 예 39의 발명 대상은 검출 회로가 복조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 디코딩하도록 더 구성되는 선택적으로 포함할 수 있다.
예 41에서, 예 39 또는 예 40 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 장치가 복조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 재변조하도록 구성되는 재변조 회로를 더 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다. 채널 추정 회로는 재변조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 사용하여 후속 반복의 채널 추정을 수행하도록 더 구성된다.
예 42에서, 예 34 내지 예 41 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 채널 추정 회로가 근사 베이지안 추론을 수행하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 43에서, 예 42의 발명 대상은 채널 추정 회로이 블록 희소 근사 베이지안 추론을 수행하도록 더 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 44에서, 예 34 내지 예 43 중 어느 하나에 대한 발명 대상은 장치가 무선 통신 장치로 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 45에서, 예 44의 발명 대상은 장치가 무선 통신 단말 장치로 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.
예 46에서, 예 44의 발명 대상은 장치가 무선 통신 기지국 장치로 구성되는 선택적으로 포함할 수 있다.
본 발명이 특정 실시예를 참조하여 특히 도시되고 설명되었지만, 형태 및 세부 사항의 다양한 변경이 첨부된 청구항에 의해 정의되는 바와 같이 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않으면서 그 안에 이루어질 수 있다는 점이 당업자에 의해 이해되어야 한다. 따라서, 본 발명의 범위는 첨부된 청구항에 의해 표시되며 따라서 청구항의 균등의 의미 및 범위 내에 속하는 모든 변경을 포함하도록 의도한다.

Claims (23)

  1. 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 장치로서,
    수신된 하나 이상의 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하여 상기 송신 채널의 채널 임펄스 응답을 나타내는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터를 식별하도록 구성되는 채널 추정 회로와,
    제1 주파수 반송파를 사용하여 수신된 하나 이상의 무선 신호에 대한 간섭을 나타내는 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터를 식별하도록 구성되는 회로 - 상기 간섭은 제2 주파수 반송파를 사용하여 수신된 하나 이상의 무선 신호에 의해 야기됨 - 와,
    상기 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터 및 상기 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터에 적어도 기초하여 상기 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하도록 구성되는 검출 회로를 포함하되,
    상기 수신된 하나 이상의 무선 신호의 복수의 다중경로 성분은 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터는 상기 복수의 다중경로 성분 중 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터는 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하여, 상기 소프트 채널 파라미터를 결정하는,
    장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 수신된 무선 신호는 하나 이상의 OFDM 심볼을 나타내는,
    장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 채널 추정 회로는
    상기 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하고,
    상기 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수를 추정하도록 더 구성되는,
    장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 검출 회로는 상기 하나 이상의 무선 신호를 복조하도록 더 구성되는,
    장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 검출 회로는 상기 복조된 하나 이상의 무선 신호를 디코딩하도록 더 구성되는,
    장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 복조된 하나 이상의 무선 신호를 재변조하도록 구성되는 재변조 회로를 더 포함하고,
    상기 채널 추정 회로는 상기 재변조된 하나 이상의 무선 신호를 사용하여 후속 반복의 채널 추정을 수행하도록 구성되는,
    장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 채널 추정 회로는 근사 베이지안 추론(approximate Bayesian inference)을 수행하도록 더 구성되는,
    장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 장치는 무선 통신 장치인,
    장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 무선 통신 장치는 무선 통신 단말 장치인,
    장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 무선 통신 장치는 무선 통신 기지국 장치인,
    장치.
  11. 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호를 처리하는 장치로서,
    수신된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하여, 상기 송신 채널을 기술하는 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터를 식별하도록 구성되는 채널 추정 회로와,
    상기 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호에 대한 인터캐리어 간섭을 나타내는 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터를 식별하도록 구성되는 회로와,
    상기 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터 및 상기 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터에 적어도 기초하여 상기 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하도록 구성되는 검출 회로를 포함하되,
    상기 수신된 하나 이상의 무선 신호의 복수의 다중경로 성분은 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터는 상기 복수의 다중경로 성분 중 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터는 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하여, 상기 제1 소프트 파라미터를 결정하는,
    장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호는 하나 이상의 OFDM 심볼을 나타내는,
    장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 채널 추정은,
    상기 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하고,
    상기 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수를 추정하도록 더 구성되는,
    장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 검출 회로는 상기 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 복조하도록 더 구성되는,
    장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 복조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 재변조하도록 구성되는 재변조 회로를 더 포함하고,
    상기 채널 추정 회로는 상기 재변조된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호를 사용하여 후속 반복의 채널 추정을 수행하도록 더 구성되는,
    장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 채널 추정 회로는 근사 베이지안 추론을 수행하도록 더 구성되는,
    장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 채널 추정 회로는 블록 희소 근사 베이지안 추론(block-sparse approximate Bayesian inference)을 수행하도록 더 구성되는,
    장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 장치는 무선 통신 장치인,
    장치.
  19. 하나 이상의 수신된 무선 신호를 처리하는 방법으로서,
    수신된 하나 이상의 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하여 상기 송신 채널의 채널 임펄스 응답을 나타내는 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터를 식별하는 단계와,
    제1 주파수 반송파를 사용하여 수신된 하나 이상의 무선 신호에 대한 간섭을 나타내는 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터를 식별하는 단계 - 상기 간섭은 제2 주파수 반송파를 사용하여 수신된 하나 이상의 무선 신호에 의해 야기됨 - 와,
    상기 적어도 하나의 소프트 채널 파라미터 및 상기 적어도 하나의 소프트 인터캐리어 간섭 파라미터에 적어도 기초하여 상기 하나 이상의 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 포함하되,
    상기 수신된 하나 이상의 무선 신호의 복수의 다중경로 성분은 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터는 상기 복수의 다중경로 성분 중 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터는 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하여, 상기 소프트 채널 파라미터를 결정하는,
    방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 채널 추정을 수행하는 단계는,
    상기 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하는 단계와,
    상기 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수를 추정하는 단계를 더 포함하는,
    방법.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 채널 추정을 수행하는 단계는,
    근사 베이지안 추론을 수행하는 단계를 포함하는,
    방법.
  22. 하나 이상의 수신된 멀티캐리어 무선 신호를 처리하는 방법으로서,
    수신된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호의 적어도 일부에 대한 송신 채널의 채널 추정을 수행하여, 상기 송신 채널을 기술하는 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터를 식별하는 단계와,
    상기 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호에 대한 인터캐리어 간섭을 나타내는 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터를 식별하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 제1 소프트 파라미터 및 상기 적어도 하나의 제2 소프트 파라미터에 적어도 기초하여 상기 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호로부터 소프트 데이터를 검출하는 단계를 포함하되,
    상기 수신된 하나 이상의 멀티캐리어 무선 신호의 복수의 다중경로 성분은 복수의 기본 벡터를 포함하고, 각각의 기본 벡터는 상기 복수의 다중경로 성분 중 적어도 하나의 다중경로 성분을 포함하고, 각각의 기본 벡터는 기본 벡터 함수 및 하나 이상의 기본 벡터 계수를 포함하여, 상기 제1 소프트 파라미터를 결정하는,
    방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 채널 추정을 수행하는 단계는,
    상기 복수의 다중경로 성분을 포함하는 기본 확장 모델을 생성하는 단계와,
    상기 기본 확장 모델의 하나 이상의 기본 벡터 계수를 추정하는 단계를 포함하는,
    방법.
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