KR101944417B1

KR101944417B1 - 다중 입력 다중 출력 채널을 가지는 통신 시스템에서 신호 검출 방법

Info

Publication number: KR101944417B1
Application number: KR1020130001075A
Authority: KR
Inventors: 미하일 게르마노비치 바쿠린; 안드레이 레오니도비치 로그; 알렉산더 빅토로비치 끼에르니샤; 비탈리 보리소비치 크린딜링
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2012-01-10
Filing date: 2013-01-04
Publication date: 2019-01-31
Also published as: US20130177114A1; KR20130082104A; RU2488963C1; US8953727B2

Abstract

본 발명은 무선 통신 시스템에서 다수의 수신 안테나들을 구비한 수신단의 신호 검출을 위한 것으로, 상기 수신단의 동작은, 송신 심벌 벡터에 대한 MMSE(minimum mean square error) 추정을 수행하는 과정과, 상기 MMSE 추정의 공분산 행렬을 결정하는 과정과, 상기 공분산 행렬을 이용하여 삼각 행렬을 결정하는 과정과, 상기 삼각 행렬을 이용하여 레이어 순차적으로 미리 정해진 개수의 심벌 후보 벡터들의 누적 매트릭들을 결정하는 과정을 포함한다.

Description

다중 입력 다중 출력 채널을 가지는 통신 시스템에서 신호 검출 방법{METHOD OF DETECTION OF SIGNAL IN COMMUNICATION SYSTEMS WITH MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT CHANNEL}

본 발명은 통신 기술, 특히, 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 다중 안테나 송신-수신의 기술을 이용한 전송 시스템에서 신호 수신 장치 및 방법에 대한 것이다.

다중 안테나 송신-수신, 이하 MIMO(Multiple-In/Multiple-Out)이라 지칭, 시스템은 무선 통신 시스템의 분야에서 비교적 새로운 기술이다. 이러한 시스템은 동일 범위에서 공간적으로 다양화된 채널들(spatially diversed channels)에 의한 신호의 평행 전송(signal parallel transmission)을 위해 다수의 송신 및 수신 안테나들을 사용하며, 높은 공간 효율(high spectral efficiency)을 보인다.

주파수 영역에서의 MIMO 시스템은 하기 <수학식 1>과 같은 행렬로 설명될 수 있다.

상기 <수학식 1>에서, 상기

는 수신된 신호의 복소 값들(complex values)의 N 차원 벡터(vector), 상기

는 송신된 복소 신호의 M 차원 벡터, 상기

는 분산(dispersion) 2σ² _η 및 평균 0을 가지는 N×1 차원의 복소 잡음 샘플의 벡터들, 상기

는 N×M 크기의 복소 채널 행렬로서, 모든 공간 부채널들의 복소 송신 계수(coefficient)들로 구성된다.

상기 벡터

의 각 원소(component) x_i는 적용되는 변조 방식에 따라 2^K개의 복소 값들 중 하나를 가진다. 따라서, 각 원소는 K개의 전송 비트들에 대한 정보를 포함한다. 예를 들어,

에 포함되는 정보는

라고 표현 가능하며, 여기서,

는 0 또는 1의 1비트 값이다. 전체 벡터

가 K×M개 비트들에 대한 정보를 포함하면,

이고, 여기서,

는

이다.

MP(Maximum Plausibility) 알고리즘에 따르면, 벡터

의 개연성(plausibility) 함수(우도(likelihood))는 다음과 같이 산출된다.

상기 <수학식 2>에서, 상기

는 벡터

의 개연성 함수, 상기

는 정규화 상수(normalizing constant), 상기

는 잡음 전력, 상기

는 수신 신호 벡터, 상기

는 채널 행렬, 상기

는 송신 신호 벡터를 의미한다.

상기 MP 알고리즘은 각 비트의 개연성의 비율(ratio of plausibility)을 다음과 같이 결정한다.

상기 <수학식 3>에서, 상기

는 i번째 비트의 개연성 비율, 상기

는 i번째 비트의 값, 상기

는 잡음 전력, 상기

는 수신 신호 벡터, 상기

는 채널 행렬, 상기

는 송신 신호 벡터

의 비트열을 의미한다.

상기 <수학식 3>에서의 합산(Summation)은 모든 가능한 값의 B에 대해 수행된다. 상기

의 수는 상당히 높을 수 있다. 따라서, MP 알고리즘의 복잡도는 행렬 H의 높은 랭크(high rank) 및 큰 알파벳(large alphabet)을 가지는 변조 방식(modulation)에 대하여 매우 클 수 있다. 값

의 모든 가능한 변화들을 고려할 것이 요구되며, 이는 고려할 수 있는 안테나의 개수 및 다중위치(multiposition) 변조(라지 알파벳을 가지는 변조 방식)의 경우에 실현되기 어렵다. 그러므로, 4개의 송신 안테나들(4개의 평행 정보 플로우(flow)들) 및 16-QAM 변조 방식의 경우, 수신단에서 65536개의 벡터 X의 가능한 변화들을 분석하는 것이 필요하다.

상기 MP 알고리즘의 특성에 근접하는 동작 특성을 달성하는 동시에, 시스템에서 수용 가능한 정도의 실시 복잡도를 유지하는 다수의 방법들이 존재한다. 이러한 방법들 중 하나는, 준 최적화(quasi-optimum) 알고리즘으로, 동작 특성 및 실시 복잡도 간 수용 가능한 절충(compromise)에 도달하는 것을 허용하는 전통적인 K-최적 알고리즘(algorithm K-best)이다.

다중 안테나 송신-수신의 기술에 기초하여, 통신 시스템의 실제적 구현에서 나타난 문제점들을 해결하기 위한 다양한 접근들이 종래 기술로부터 알려져 있다. 종래 기술들의 예는 다음과 같다.

[1] - Scalable VLSI architecture for K-best Breadth-First Decoding, Patent No.: US 7889807 B2, Feb. 15, 2011.

[2] - Adaptive selection of survival symbol replica candidates based on Maximum reliability in QRM-MLD for OFCDM MIMO multiplexing. K. Higuchi et al. / IEEE Communication Society Globecom 2004. Pp. 2480-2486.

[3] - MIMO multiplexing Communication system and a signal separation method, Patent No.: US 7864897 B2, Jan. 4, 2011.

[4] - Spherical decoder for wireless communications, Patent No.: 7822150 B2, Oct. 26, 2010.

[5] - Apparatus and method for detecting signals in multi-input multi-output system, Patent Application No.: US 2007/0291882 A1, Dec. 20, 2007.

[6] - Near ML Decoding method based on metric-first search and branch length threshold, Patent Application No.: US 2010/0157785 A1, Jun. 24, 2010.

[7] - 3GPP TR 36.803v1.1.0 (2008-04). 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); User Equipment (UE) radio transmission and reception; (Release 8).

이하 설명에서, 상기 종래 기술들은 '[번호]'로 참조된다. 특히, 소스(source) [1]에서, 채널 행렬 H의 QR 분해(decomposition)에 기초한 MIMO 검출의 방법이 제공된다. 상기 QR 분해는 하기 <수학식 4>와 같다.

상기 <수학식 4>에서, 상기

는 채널 행렬, 상기

은 상-삼각 행렬(upper triangular matrix), 상기

는 유니터리 행렬(unitary matrix)을 의미한다.

그리고, 심벌 후보들의 검색의 실행(application)은 폭(width)에서 수행된다. 주어진 기법은, [2]에서도 사용되고, 나아가, 상술한 전통적인 K-최적 알고리즘으로서 언급된다.

구체적인 알고리즘은, 개연성 함수Λ(X)의 최대 값 내 좀들의 영역(vicinity) 내에 위치한 제한된 수(K)의 후보들에 대해 개연성 함수가 결정되는, '넓이 우선 검색(Breadth-first search)'을 가지는 구형 디코더(spherical decoder)의 변형이다. 동일한 문제점이 '깊이 우선 검색(Depth-first search)'을 가지는 전통적 구형 디코더의 수단에 의해 해소될 수 있다 [4, 5, 6].

상기 <수학식 4>의 QR 분해는 검색의 구체적 절차의 효과적 실시를 위해 필요하다. 상기 QR 분해에 의해, 상기 채널 행렬은 상-삼각의 형태로 변환되고, 그 결과, 잡음 벡터의 원소들이 상관성 없이(uncorrelated) 남겨진다. 모든 검색의 구체적인 방법들의 초기 변형 및 그들의 수정은 주 구성요소(main component)로서 QR 분해의 모듈(module)을 사용한다.

상기 <수학식 1> 의 양변에 QH를 곱하는 것은 수신 신호의 벡터에서 잡음 인자의 통계적 분포를 변경하지 아니한다. 그러므로, 상기 QR 분해를 통해, 상기 <수학식 1>은 하기 <수학식 5>와 같이 전환될 수 있다.

상기 <수학식 5>에서, 상기

는 QR분해의 유니터리 행렬의 허미션(Hermitian) 및 수신 신호 벡터의 곱, 상기

는 상기

의 i번째 원소, 상기

는 QR분해의 유니터리 행렬, 상기

는 수신 신호 벡터, 상기

은 상-삼각 행렬, 상기

는 송신 신호 벡터, 상기

는 유니터리 행렬의 허미션 및 잡음의 곱, 상기

는 상-삼각 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기

은

의 m번째 원소, 상기

은

의 m번째 원소를 의미한다, 여기서,

는

으로, 상관성 없는 잡음 요소들로부터 구성된 벡터를 의미한다. 상기

가 유니터리 행렬이기 때문이다.

상기 <수학식 2>와 유사하게, 상기 <수학식 5>의 개연성 함수는 하기 <수학식 6>과 같은 형태로 표현될 수 있다.

상기 <수학식 6>에서, 상기

는 벡터

의 개연성 함수, 상기

는 정규화 상수, 상기

는 잡음 전력, 상기

는 변형된 수신 신호 벡터, 상기

은 상-삼각 행렬, 상기

는 송신 신호 벡터, 상기

는 상기

의 i번째 원소, 상기

는 상-삼각 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기

은

의 m번째 원소를 의미한다.

행렬

의 상-삼각 형태로 인해, 개연성 함수의 지수 인덱스(exponent index)의 산출은, 하기 <수학식 7>과 같이, 하위 레이어로부터 오름차순으로 시작되는, 레이어 순차의 방식으로(layer-wise) 수행될 수 있다.

상기 <수학식 7>에서, 상기

는 상기

의 i번째 원소, 상기

는 상-삼각 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기

은

의 m번째 원소를 의미한다

최대 개연성의 지점의 영역 내에 위치한 심벌 후보들의 검색은 M번 레이어로부터 시작되어 단계적으로 수행된다. 상기 <수학식 7>의 우변의 첫번째 피가수(summand)가 오직 x_M에 의존하므로, 모든 가능한 x_M의 값들을 위한 매트릭들(metrics)은 쉽게 결정될 수 있다.

상기 <수학식 8>에서, 상기

은 M번째 송신 심벌에 대한 매트릭, 상기

는 상기

의 M번째 원소, 상기

는 상-삼각 행렬의 M번째 행 및 M번째 열의 원소, 상기

은

의 M번째 원소, 즉, M번째 송신 심벌을 의미한다.

상술한 예시에서, 유클리디안 거리(Euclidean of distance)의 제곱(square)이 브렌치 매트릭들(branch metrics)로서 사용되었다. 상기 브렌치는 몇개의 직렬로 위치한 레이어들에서 심벌 후보들을 연결하는(uniting) 구조체로서, M번 레이어에서 출발하고, 다음의 레이어들 각각에서 하나의 심벌 후보만을 통과한다. 상기 브렌치의 예시는 도 2에 도시된 바와 같다.

최소의 매트릭(8)의 기준에 기초하여 '넓이 우선 검색'을 수행하는데 있어서, x_M 값의 전제 집합으로부터 최적의 K개 후보들 x(k)_M, _best를 결정하는 것이 가능하다. 상기 x(k)_M, _best는 M번 레이어에서의 심벌 후보들 중 k번째 최적의 후보를 의미한다. 이후, 검색 절차는 M-1번 레이어로 진행한다. 상기 M-1번 레이어는 상기 <수학식 7>의 우변의 두번째 피가수에 대응한다. 그때의 M번 레이어로부터 살아남은(survived) 최적의 K개 후보들은 M번 레이어에 대한 해결(solvation)로서 여겨진다. 브렌치 매트릭의 누적이 수행된 M-1번 레이어에서의 최적의 후보들을 검색하는데 있어서, 최소 메트릭들을 가지는 최적의 K개가 전체 수신된 브렌치들의 집합으로부터 선택된다. 따라서, M번 레이어로부터 M-1번 레이어의 심벌 후보들을 연결하는 브렌치의 메트릭들은 상기 <수학식 9>와 같이 결정될 수 있다

상기 <수학식 9>에서, 상기

은 m번째 송신 심벌 후보에 대한 매트릭, 상기

는 상기

의 m번째 원소, 상기

는 상-삼각 행렬의 i행 및 j열의 원소, 상기

은

의 m번째 원소, 즉, m번째 송신 심벌의 후보를 의미한다.

상기 <수학식 9>에서, 두번째 피가수는 M-1번 레이어에서 수신된 메트릭들을, 첫번째 피가수는 상기 <수학식 8>과 같은 M번 레이어에서 수신된 브렌치의 메트릭 요소이다. 이와 같이, 브렌치 매트릭의 누적은 각 단계에서 수행된다. 최소의 누적 메트릭을 가지는 K개의 최적 브렌치들은 각 레이어에서 저장된다.

검색의 초기 단계(early stage)에서의 오류는 MP의 해의 영역으로부터 마지막 단계에서 살아남은 K개의 최적의 브렌치들의 심각한 오차를 야기한다. 검색이 최대 에너지를 가지는 레이어, 다시 말해, 가장 신뢰성 있는 레이어에서 시작되도록 하기 위해, 채널 행렬 H의 열들의 정렬(sorting) 및 대응하는 벡터 X 원소들의 퍼뮤테이션(permutation) 절차는 검색에 앞서 수행된다. 이 경우, 알고리즘의 시작 단계에서, 살아남은 심벌 후보들의 선택에 있어서의 오류의 영향이 최소화된다. 구체적인 정렬은 대응하는 벡터 X 원소들의 퍼뮤테이션 및 행렬 H의 열들의 놈(norm)들의 오름차순으로 수행될 수 있다. 이외, 다수의 대체 방안들이 존재한다 예를 들어, 상기 정렬은 [6]과 같이 수행될 수 있다. 채널 행렬의 열들의 정렬을 실시함으로 인해, 전통적인 K-최적 알고리즘의 특성이, MP 알고리즘과 비교할 때 필수적인 낮은 레벨에서의 후보들의 개수를 유지하는, MP 알고리즘의 특성에 보다 가까워진다.

검색 절차가 완료된 후, 살아남은 브렌치들, 즉, K개 최적 브렌치들의 집합에 기초하여, 송신 벡터 X의 값들의 판단이 이루어진다. 상기 송신 벡터 X는 경판정 또는 연판정에 의해 판단될 수 있다. 상기 경판정의 경우, 송신 벡터 X의 원소들은 누적된 메트릭들을 가지는 브렌치의 심벌 후보들과 동일하게 취해진다. 상기 연판정의 경우, 개연성의 로그 비율들(ratios of the logarithm)은 상기 <수학식 3>과 같이 산출되고, 오직 K 개의 살아남은 브렌치들이 X(B)로서 고려된다.

심벌 후보들의 최적 조합을 검색하는 다른 방법인 깊이 우선 검색을 수행하는 경우, 다음의 과정들이 수행된다. 검출기는 M번 레이어로부터 시작하여 레이어 순차적 스캔(scan)하고, 상기 <수학식 7>과 같이 브렌치의 메트릭들을 누적하고, 임계치 δ와 비교하고, K개의 최적 브렌치들의 선택이 수행된 초구(hypersphere)의 반지름(radius)을 결정한다. 상기 검출기가 특정 초구(hypersphere)에서 전체 브렌치의 존재(presence)의 조건을 만족하는 i번 레이어에서 심벌 후보들을 발견할 때, 상기 브렌치는 매번 확장되고, 이때, 다음 단계에서, 상기 검출기는 i-1번 레이어에서 주어진 브렌치의 확장의 검색을 수행한다. 만일, i번 레이어에서의 브렌치 메트릭이 임계치 δ를 초과하면, i번 레이어로부터 발생된 모든 확장들과 마찬가지로, 주어진 브렌치는 종국적으로 또는 일시적으로 거부된다. 이 경우, 상기 검출기는 다른 브렌치들의 확인을 시작한다.

상술한 깊이 우선 검색에서의 열들의 정렬 및 심벌 검출에 대한 사항들은 넓이 우선 검색에도 동일하게 적용될 수 있다.

상술한 기법에 따르면, 각 i번 레이어에서의 검출은 이전 M번 내지 i+1번 레이어들에만 의존하고, 다음의 i-1번 내지 1번 레이어들에는 영향을 받지 아니한다. 그러므로, MP의 해소의 영역에 속하지 아니하는 후보들이 선택되는 초기 단계(early stage)들 에서 오류가 자명하고, 살아남은 브렌치들 간 MP의 해가 존재 하지 아니하며, K개 최적의 브렌치들이 MP 결정의 영역으로부터 먼 거리에 나타날 것이다. 이러한 문제점은 이전 레이어들에서 살아남은 브렌치들의 목록을 변경하고, 되돌아가는 검색(search with return)의 실행으로 인해 부분적으로 해결된다. 전통적인 구형 디코더(spherical decoder)와 같은 방법은, 실용적 실현에 부적합한 변화 가능한 복잡도 및 변동 심한 지연을 가진다. 그러므로, 상술한 넓이 우선 검색 [1] 및 깊이 우선 검색 [4], QR 분해에 기초한 이들의 변형들 [2, 3, 5, 6]을 이용한 K-최적 알고리즘은 최적의 심벌 후보들의 검색의 가능한 방법들로서 고려될 수 없다. 따라서, 최적의 심벌 후보들을 검색하기 위한 기법이 제안되어야 한다.

다시 말해, 실현에 있어서 새로운 보다 효과적이고 단순한, 보다 높은 신뢰도를 가지고 MP 결정의 영역으로부터의 후보들 선택을 도출할 수 있는, 준-최적의 MIMO 검출 방법이 요구된다.

따라서, 본 발명의 일 실시 예는 무선 통신 시스템에서 최적의 가능한 유사 기술에 비하여 더 나은 동작 특성 및 더 적은 복잡도를 가지는 개선된 MIMO 검출 기법을 수행하는 장치 및 방법을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1견지에 따르면, 무선 통신 시스템에서 다수의 수신 안테나들을 구비한 수신단의 신호 검출 방법은, 송신 심벌 벡터에 대한 MMSE(minimum mean square error) 추정을 수행하는 과정과, 상기 MMSE 추정의 공분산 행렬을 결정하는 과정과, 상기 공분산 행렬을 이용하여 삼각 행렬을 결정하는 과정과, 상기 삼각 행렬을 이용하여 레이어 순차적으로 미리 정해진 개수의 심벌 후보 벡터들의 누적 매트릭들을 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2견지에 따르면, 무선 통신 시스템에서 다수의 수신 안테나들을 구비한 수신단 장치는, 송신단으로부터의 송신 심벌 벡터를 포함하는 신호들을 수신하는 수신 안테나들과, 상기 송신 심벌 벡터에 대한 MMSE 추정을 수행하고, 상기 MMSE 추정의 공분산 행렬을 결정하고, 상기 공분산 행렬을 이용하여 삼각 행렬을 결정하고, 상기 삼각 행렬을 이용하여 레이어 순차적으로 미리 정해진 개수의 심벌 후보 벡터들의 누적 매트릭들을 결정하는 수신기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 무선 통신 시스템에서 MMSE(minimum mean square error)의 기준에 의한 송신 신호 벡터의 추정에 기초한 레벨 별(level-by-level) 검색의 방법을 제공한다. 제안된 기법은 최적의 동작 특성을 가지며, 종래 기술에 비하여 유사하거나 더 적은 복잡도를 가진다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템의 송신-수신 구조를 도시하는 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 넓이 우선 검색 및 깊이 우선 검색을 도시하는 도면,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 시스템의 성능을 도시하는 도면,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 신호 검출 기법을 개념적으로 설명하는 블록도,

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우, 그 상세한 설명은 생략한다.

이하 본 발명은 최적의 심벌 후보들을 검색하기 위한 기술을 설명한다. 본 발명의 목적을 위해, [1]에서 설명된 기법이 프로토타입(prototype)으로 선택된다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템의 송신-수신 구조를 도시한다. 상기 도 1은 M개 송신 안테나들 및 N개 수신 안테나들을 가지는 송수신 MIMO 시스템 및 데이터의 레이어들의 집합의 평행한(parallel) 수신-송신을 도시한다.

입력 데이터는 송신기(101)에서 처리되고, QAM 변조기들(103 내지 105)에서 변조되고, M개 안테나들에 의해 채널을 통해 송신된다. 송신된 신호들은 채널에서 왜곡을 겪고(왜곡은 다중 경로 분산, 부가 잡음 등으로 지칭될 수 있다), N개 수신 안테나들에 수신되고, 수신기(102)에서 처리된다. 상기 수신기(102)는 동기화(synchronization), 채널 추정(channel estimation), MIMO 검출, 디코딩(decoding)을 위한 모듈(module)들 및 수신단에서 복호된 데이터를 수신하는데 필요한 다른 유닛(unit)들을 포함한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 넓이 우선 검색 및 깊이 우선 검색을 도시하고 있다.

상기 도 2의 (a)는 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) 변조 및 2-최적 브렌치(К=2)를 위한 넓이 우선 검색 기법을 도시하고 있다. 즉, 상기 도 2는 각 레이어에서 2개의 최적 심벌 후보들이 선택되는 경우를 도시한다.

검색은, 최소 매트릭(8)을 가지는 2개의 최적 심벌 후보들이 존재하는 레이어-4에서 시작하며, 검색 절차는 레이어-3으로 진행한다. 이에 따라, 상기 도 2.1에서 점선으로 도시된 바와 같이, QPSK 변조에서의 2개의 최적 심벌 후보들은 표시된 8개 브렌치들을 생성한다. 레이어-4로부터의 최적 심벌 후보들에 따라, 최소 누적 매트릭(7)을 가지는 살아남은 브렌치들로부터, 2개의 최적 심벌 후보들이 레이어-3에서 결정된다. 레이어-3의 최적 심벌 후보들은 레이어-2에서의 검색 속행을 위한 시작 점들로서 사용된다. 유사하게, 모든 4개의 레이어들의 심벌 후보들을 포함하는, 레이어-1에서의 2개의 최적 심벌 후보들의 선택 후, 2개의 살아남은 브렌치들이 형성되고, 이후, 연판정 또는 경판정을 기초로 송신 벡터의 값들이 결정된다. 상술한 예시에서, 본 발명은 각 레이어에서 K×L개 브렌치들의 분석을 가정하였다. 여기서, 상기 L은 선택된 변조 기법의 알파벳의 차원으로서, 변조 기법에서 발생 가능한 총 심벌 개수를 의미한다. 분석될 브렌치들의 개수를 줄일 수 있는 몇몇 방법이 존재한다. 예를 들어, [1], [2], [3]에서 제시된 방식에 따라 분석할 브렌치 개수가 감소될 수 있다. [1], [2], [3]에서 제안된 것과 유사하게, 해당 기법은, 본 발명과 같이, MIMO 검출의 실시를 위해 사용될 수 있다.

도 2의 (b)는 QPSK 변조 및 1-최적 브렌치(К=1)를 위한 깊이 우선 검색 기법을 도시하고 있다. 즉, 상기 도 2는 각 레이어에서 1개의 최적 심벌 후보가 선택되는 경우를 도시한다.

첫번째 단계에서, 레이어-4에서 최소 매트릭(8)을 가지는 최적 심벌 후보인 심벌-2가 결정된다. 검색은 상기 심벌-2로부터 시작하여 레이어-3으로 진행하고, 상기 레이어-3에서 심벌-3이 가장 먼저 스캔된다. 여기서, 살아남은 브렌치에 속한 확인되는 심벌들의 순서는 검색된 브렌치 각각을 위한 각 레이어에서 심벌들의 예비적(Preliminary) 정렬의 절차에 기초하여 결정된다. 예를 들어, 상기 예비적 정렬은 [1], [2], [3]에 나타난 바와 같이 수행될 수 있다. 상기 도 2.1에 도시된 예시에서, 본 발명은 상기 심벌-3에 대응하는 브렌치의 누적 매트릭(7)이 임계값 보다 작다고 가정한다. 따라서, 상기 심벌-3이 최적 심벌 후보로서 선택되고, 검색 절차는 레이어-2로 진행하며, 모든 가능한 심벌 후보들이 예비적 정렬에 의해 결정되는 우선 순위에 따라 스캔된다. 이때, 본 발명은 상기 레이어-2의 어느 심벌 후보도 누적 매트릭이 임계값 보다 작게 나타나도록 현재 브렌치를 확장하는 것을 허용하지 아니한다고 가정한다. 그 결과, 상기 레이어-4의 상기 심벌-2에서 시작하고, 상기 레이어-3에서 상기 심벌-3을 포함하는 모든 브렌치들은 다음의 탐색으로부터 배제된다.

검색은 상기 레이어-4로부터 재시작된다. 상기 레이어-4에 대한 최적 심벌 후보는 이미 검출되어 있으므로, 검색은 상기 레이어-4의 상기 심벌-2로부터 시작된다. 이어, 검색은 상기 레이어-3으로 진행한다. 이때, 상기 레이어-4에서 심벌-2로부터 시작된 브렌치 및 레이어-3을 위한 예비적으로 정렬된 목록에서, 심벌-2가 심벌-3에 따른다. 이에 따라, 상기 레이어-3에서 심벌-2가 선택된다. 이때, 본 발명은 상기 심벌-2로 진행된 브렌치의 누적 매트릭들이 임계값 보다 작음을 가정한다. 따라서, 상기 심벌-2가 최적 심벌 후보로 선택된다. 검색은 상기 레이어-2 및 상기 레이어-1로 진행하고, 상기 레이어-2 및 상기 레이어-2 각각에서 가장 먼저 스캔된 심벌-1에 대응하는 누적 매트릭은 임계값 을 초과하지 아니한다. 이에 따라, 송신 벡터에 대한 연판정 또는 경판정을 만들기 위해 사용될, 살아남은 브렌치가 결정된다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 시스템의 성능을 도시하고 있다. 상기 도 3은 8×8 MIMO-OFDM 시스템에서의 SNR에 따른 BER(Block Error Probability)를 도시하고 있다. (N=8, M=8, 시스템은 LTE Rel. 10 규격에 호환됨)

4-반복-최대-로그-맵 터보 디코더(4 iterative Max-Log-MAP Turbo decoder)가 복호화기 및 에러 정정을 위해 사용되었다. 변조 방식은 16-QAM, 부호화율은 3/4, 채널은 EPA-5 [7]로 사용되었다. 곡선 1 및 곡선 2는 살아남은 브렌치 후보들 К=40 및 К=1000 각각을 가지는 프로토타입[1]에 대응한다. 곡선 3은 살아남은 브렌치 후보들 К=40을 가지는 본 발명의 방법에 대응한다. 표현된 도식은 상기 프로토타입 [1]에 비교한 본 발명의 장점을 보여준다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 신호 검출 기법을 개념적으로 설명하는 블록도이다.

수신 신호

(302)는 채널 행렬

의 추정 및 잡음 요소

의 분산(dispersion)을 구성하는 채널 추정을 위한 모듈(301)로 제공된다. 상기 채널 행렬의 추정은 정렬을 위한 모듈(303)로 향하며, 정렬을 위한 모듈(303)은 채널 행렬의 각 열의 증가하는 수(num)에 따라 채널 행렬

의 열들을 재배치한다. 송신 벡터에서의 레이어들의 검출 순서가 이에 의해 변화한다.

상기 열들의 정렬을 위한 모듈(303)으로부터 정렬된 채널 행렬의 값과 함께 수신 신호의 샘플들이 MMSE 추정을 위한 모듈(304)로 제공된다. 상기 MMSE 추정을 위한 모듈(304)은 송신 벡터의 MMSE 추정

및 공분산(covariance) 행렬의 추정 V을 결정한다.

상기 행렬

는 삼각 행렬 산출을 위한 모듈(305)로 제공되며, 상기 삼각 행렬 산출을 위한 모듈(305)은 주변 확률들(marginal probabilities)의 레이어 순차적(layerwise) 추정 절차에 따라 상-삼각 행렬

를 구성한다.

MMSE 추정

및 상-삼각 행렬

는 레이어 순차적 처리를 위한 모듈(309)로 향하며, 마지막 레이어로부터 시작하여(i=M), 가장 가능성 있는 심벌 후보들을 위한 매트릭들이 매트릭 산출을 위한 블록(307)에서 수정된 유클리디안(Euclidean) 거리 결정 절차에 따라 산출된다. 최소 매트릭들로 특징지어지는 심벌들은 각 레이어에 대한 처리에서 유지된다. 레이어 순차적 처리는 상위 레이어에 도달할 때까지 각 레이어에서의 통합된 매트릭들(integrated metrics)의 산출을 계속한다.

송신 심벌들(송신 비트들)을 위한 가능성의 추정은 개연성의 비율의 로그(logarithms of ratios of plausibility) 산출을 위한 모듈(306)에서 살아남은 최적 후보들의 매트릭들에 기초하여 구성된다. 상기 최적 후보들은 최적 후보 검출을 위한 모듈(308)에서 결정된다.

본 발명에 따른 MIMO 검출 방법에서, 삼각 행렬은 MMSE 검출에 기초하여 다음과 같이 구성된다.

첫번째 단계에서, MIMO 검출 동안 최적의 레이어 할당을 위해, 채널 행렬의 열들은 놈(norm)의 오름차순으로 재배치된다. 열들의 재배치 절차는 레이어들의 정렬을 의미한다. 정렬한 결과로서, MMSE 검출 벡터

는 하기 <수학식 10>와 같이 정렬된다.

상기 <수학식 10>에서, 상기

는 M×1 차원의 MMSE 추정 벡터, 상기

는 N×M 차원의 MMSE 행렬-필터(matrix-filter), 상기

는 수신 신호 벡터, 상기

는 M×M 차원의 MMSE 추정의 공분산 행렬, 상기

는 단위 행렬, 상기

는 채널 행렬, 상기

는 잡음 전력을 의미한다.

상기 <수학식 10>에서의

는 열들의 정렬로 인해 초기에 추정된 채널 행렬과 상이할 수 있다.

본 발명은 요구되는 벡터가 공분산 행렬

및 기대값(expectation value)

을 가지는 가우시안 분포(Gaussian distribution)를 가지는 것으로 가정한다. 추가적인 명칭을 설명한다.

: 행렬

의 하위 대각 성분(lower diagonal element).

: 차원 (M-k)×1의 벡터로서, 특정된 하위 M-k+1번 레이어 내지 M번 레이어를 조건으로 하는 조건부 확률 분포(conditional distribution of probability)에 따른 1번 레이어 내지 M-k번 레이어에 대한 기대값의 벡터.

: 차원 (M-k)×(M-k)의 행렬로서, 특정된 하위 M-k+1번 레이어 내지 M번 레이어를 조건으로 하는 1번 레이어 내지 M-k번 레이어의 조건부 확률 분포에 따르는 공분산 행렬.

: 행렬

의 하위 대각 성분.

상기 MMSE 추정의 공분산 행렬

는 4개의 요소들의 집합의 형태로 표현 가능하며, 하기 <수학식 11>과 같다.

상기 <수학식 11>에서, 상기

는 MMSE 추정의 공분산 행렬, 상기

는 마지막 행 및 마지막 열이 없는 초기 행렬(initial matrix), 상기

는 하위 원소가 없는 마지막 열, 상기

는 우측 원소가 없는 마지막 행, 상기

은 상기 공분산 행렬의 하위 대각 원소를 의미한다.

삼각 행렬은 M번 레이어로부터 1번 레이어를 위한 다음의 단계들에 따름으로서 생성된다.

- 제1단계: M번 레이어에 대하여, 기대값 및 분산은 MMSE 추정과 유사하다. 예를 들어, 상기 기대값 및 상기 분산은 하기 <수학식 12>와 같다.

상기 <수학식 12>에서, 상기

는 M번 레이어에 대한 기대값, 상기

는 M번 레이어에 대한 MMSE 추정, 상기

은 M번 레이어에 대한 분산,

은 공분산 행렬의 M번째 행 및 M번째 열의 원소를 의미한다.

- 제2단계: 1번 레이어 내지 M-1번 레이어에 대하여, M번 레이어에서의 결정에 의존하여 조건부 확률 분포의 파라미터들이 결정된다. 이때, 1번 레이어 내지 M-1번 레이어에 대한 기대값은 하기 <수학식 13>과 같이 결정된다.

상기 <수학식 13>에서, 상기

는 M번 레이어에서 특정된 기대값을 조건으로 하는 1번 레이어 내지 M-1번 레이어에 대한 기대값 벡터, 상기

는 1번 레이어 내지 M-1번 레이어에 대한 MMSE 추정 벡터, 상기

는 전체 공분산 행렬에서 1번째 내지 M-1번째 행들 및 M번째 열에 속한 원소들로 구성된 벡터, 상기

은 M번 레이어에 대한 분산, 상기

는 M번 레이어에서의, 변조 기법에 의해 정해지는, 가능한 성상도 점들 중 하나, 상기

는 M번 레이어에 대한 기대값을 의미한다. 여기서, 1번 레이어 내지 M-1번 레이어를 위한 공분산 행렬은 하기 <수학식 14>와 같이 설정된다.

상기 <수학식 14>에서, 상기

은 1번 레이어 내지 M-1번 레이어를 위한 공분산 행렬, 상기

은 전체 공분산 행렬에서 1번째 내지 M번째 행들 및 열들에 속한 원소들로 구성되는 부분 행렬, 상기

은 M번 레이어에 대한 분산을 의미한다.

M-1번 레이어에 대하여, M번 레이어에서의 심벌에 의존하여 주변 확률 분포(marginal distribution of probability)가 설정될 수 있으며, 상기 주변 확률 분포의 기대값

및 분산

는 벡터

의 M-1번째 원소 및 행렬

의 마지막 대각 원소와 동일하다. 즉,

이다.

- 제3단계: 1번 레이어 내지 M-2번 레이어에 대하여, 하기 <수학식 15> 및 하기 <수학식 16>과 같은 과정이 수행된다.

상기 <수학식 15>에서, 상기

는 M번 레이어 및 M-1번 레이어에서 특정된 기대값들을 조건으로 하는 1번 레이어 내지 M-2번 레이어에 대한 기대값 벡터, 상기

는 M번 레이어에서 특정된 기대값들을 조건으로 하는 1번 레이어 내지 M-2번 레이어에 대한 기대값 벡터, 상기

는 1번 레이어 내지 M-1번 레이어를 위한 공분산 행렬에서 1번째 내지 M-2번째 행들 및 M-1번째 열에 속하는 원소들로 구성되는 벡터, 상기

는 M번 레이어에서 특정된 분산을 조건으로 하는 M-1번 레이어에 대한 분산, 상기

는 M-1번 레이어에서의 송신 심벌, 상기

는 M번 레이어에서 특정된 기대값들을 조건으로 하는 M-1번 레이어에 대한 기대값을 의미한다.

상기 <수학식 16>에서, 상기

은 1번 레이어 내지 M-2번 레이어를 위한 공분산 행렬, 상기

은 1번 레이어 내지 M-1번 레이어를 위한 공분산 행렬에서 1번째 내지 M-2번째 행들 및 열들에 속하는 원소들로 구성되는 부분 행렬, 상기

는 M번 레이어에서 특정된 분산을 조건으로 하는 M-1번 레이어에 대한 분산을 의미한다.

상기 M-2번 레이어를 위한 주변 분산(marginal dispersion)

및 기대값

은 행렬

의 마지막 대각 원소 및

의 M-2번째 원소로 설정된다.

- 제M단계: 1번 레이어에 대하여, 하기 <수학식 17> 및 하기 <수학식 18>과 같은 과정이 수행된다.

상기 <수학식 17>에서, 상기

는 2번 레이어 및 M번 레이어에서 특정된 기대값들을 조건으로 하는 1번 레이어에 대한 기대값, 상기

는 3번 레이어 및 M번 레이어에서 특정된 기대값들을 조건으로 하는 1번 레이어에 대한 기대값, 상기

는 1번 레이어 내지 2번 레이어를 위한 공분산 행렬에서 1번째 열 및 2번째 행에 속한 원소로 구성되는 벡터, 상기

는 3번째 내지 M번 레이어에서 특정된 분산들을 조건으로 하는 2번 레이어에 대한 분산, 상기

는 2번 레이어에서의 송신 심벌, 상기

는 3번 레이어 내지 M번 레이어에서 특정된 기대값들을 조건으로 하는 2번 레이어에 대한 기대값을 의미한다.

상기 <수학식 18>에서,

는 2번째 내지 M번 레이어에서 특정된 분산들을 조건으로 하는 1번 레이어에 대한 분산, 상기

은 1번 레이어를 위한 공분산 행렬, 상기

는 1번 레이어 내지 2번 레이어를 위한 공분산 행렬에서 1번째 내지 2번째 행들 및 열들을 포함하는 부분 행렬, 상기

는 1번 레이어 내지 2번 레이어를 위한 공분산 행렬에서 1번째 열 및 2번째 행에 속한 원소들로 구성되는 벡터, 상기

는 3번째 내지 M번 레이어에서 특정된 분산들을 조건으로 하는 2번 레이어에 대한 분산을 의미한다.

상술한 단계들을 통해, 성상도의 심벌들의 값들

(예: k+1번 레이어 내지 M번 레이어에서의 심벌 후보들) 및 MMSE 추정 벡터

의 원소들로부터의, k번 레이어의 조건부 확률 분포의 분산 및 기대값이 MMSE 검출의 공분산 행렬

의 원소들에만 의존함이 보여진다.

하기 <수학식 19>와 같이, 전체 벡터

의 송신 확률은 각 심벌의 송신 확률들의 곱과 동일하다.

상기 <수학식 19>에서, 상기

는 전체 송신 심벌 벡터의 송신 확률, 상기

는 특정된 m번째 내지 M번째 심벌들을 조건으로 하는 n번째 심벌의 송신 확률을 의미한다.

상기 <수학식 19> 내의 각 인자들은 상기 <수학식 12> 내지 상기 <수학식 18>에 의해 결정되는 가우시안 지수(Gaussian exponent)에 따르며, 따라서, 전체 벡터(full vector)를 위한 확률은 하기 <수학식 20>과 같이 표현될 수 있다.

상기 <수학식 20>에서, 상기

는 전체 송신 심벌 벡터의 송신 확률, 상기

는 정규화 상수(normalizing constant), 상기

은 m번째 송신 심벌, 상기

은 M번 레이어에 대한 기대값, 상기

은 1번 레이어 내지 k번 레이어를 위한 공분산 행렬의 k번째 대각 원소, 상기

는 i번 레이어에 대한 MMSE 결정

의 벡터의 원소, 상기

는 변조 방식에 의해 결정된 성상도로부터의 심벌 후보, 상기

는 삼각 행렬의 k번째 행 및 i번째 열의 원소(element of a triangular matrix)를 의미한다. 상기 인덱스

는 심벌 후보가 i번 레이어에서 선택됨을 의미한다.

본 발명은 삼각 행렬을 생성하는 방법을 '주변 확률의 레이어 순차적 추정 절차'라 칭한다.

상기 <수학식 20>은 하기 <수학식 21>과 같이 다시 표현될 수 있다.

상기 <수학식 21>에서, 상기

는 전체 송신 심벌 벡터의 송신 확률, 상기

는 정규화 상수, 상기

는 상-삼각 행렬(upper-triangular matrix), 상기

는 송신 심벌 벡터의 MMSE 추정 벡터, 상기

는 송신 심벌 벡터, 상기

은 k번째 대각 성분으로

를 가지는 대각 행렬을 의미한다.

상-삼각 행렬(upper-triangular matrix)

라 하면, 상기 <수학식 21>은 하기 <수학식 22>와 같이 변환된다.

상기 <수학식 22>에서, 상기

는 전체 송신 심벌 벡터의 송신 확률, 상기

는 정규화 상수, 상기

는 상-삼각 행렬 및 대각 성분에서 값

를 가지는 대각 행렬의 제곱근의 곱, 상기

는 송신 심벌 벡터의 MMSE 추정 벡터, 상기

는 송신 심벌 벡터를 의미한다.

오직 k번 레이어 내지 M번 레이어에 대한 불완전 벡터(incomplete vector)의 확률이 하기 <수학식 23>과 유사하게 결정될 수 있다.

상기 <수학식 23>에서, 상기

는 전체 송신 심벌 벡터의 송신 확률, 상기

는 정규화 상수, 상기

은 행렬

의 하위 k번째 내지 M번째 열들 및 하위 k번째 내지 M번째 행들로 구성되는 상-삼각 행렬(upper-triangular matrix), 상기

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌들의 MMSE 추정 벡터, 상기

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌 벡터를 의미한다.

이로부터, 후보 검색 절차가 K-최적과 유사하게 레이어 순차적으로 만들어질 수 있고, k번 레이어에서의 후보들은 매트릭들

의 최소화 조건으로부터 선택됨은 자명하다.

상기 <수학식 21> 및 상기 <수학식 22>의 확률들은 참 값(true value)에 상대적으로 쉬프트된(shifted) 벡터

의 추정(shifted estimation)을 제공하는 MMSE 검출을 기초로 수신된다. 개연성(plausibility)의 참 함수(true function)의 존재에 대하여, 심벌의 확률을 결정하는 것은, 본 발명은 확률의 분포로 표현할 것이며, 하기 <수학식 24>와 같은 확률의 곱의 형태를 가지는 MMSE 검출에 의해 설정된다.

상기 <수학식 24>에서, 상기

는 전체 송신 심벌 벡터의 MMSE 추정, 상기

는 측정에 기초한 개연성의 참 함수(true function of plausibility)(예: 수신된 심벌들에 대한 연역적 정보(priori information) 없이),

는 심벌들에 대한 연역적 정보(priori information)를 의미한다.

MMSE 검출은 0 기대값(zero expectation value) 및 단위 분산(unit dispersion)을 가지는 가우시안 근사치(Gaussian approximation)를 가정한다. 따라서, 상기 우선순위 정보 및 상기 참 함수는 하기 <수학식 25>와 같다.

상기 <수학식 25>에서, 상기

는 심벌들에 대한 연역적 정보, 상기

는 k번째 송신 심벌의 후보에 대한 연역적 정보, 상기

는 k번째 송신 심벌의 후보, 상기

는 개연성의 참 함수, 상기

는 정규화 상수, 상기

은 행렬

의 하위 k번째 내지 M번째 행들 및 k번째 내지 M번째 열들로 구성되는 상-삼각 행렬, 상기

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌들의 MMSE 추정 벡터, 상기

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌 벡터를 의미한다.

k번 레이어에서의 최적 후보를 찾기 위해, 본 발명은 하기 <수학식 26>과 같은 최소 매트릭들을 제공하는 성상도의 심벌을 검색한다.

상기 <수학식 26>에서, 상기

은 행렬

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌들의 MMSE 추정 벡터, 상기

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌 벡터, 상기

는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미한다.

본 발명은 상기 <수학식 26>의 매트릭들을 '수정된 유클리디안 거리(modified Euclidian distance)'라 지칭한다. 모든 레이어들에 대한 처리 이후, 전체 송신 심벌 벡터를 위한 개연성의 참 함수(true function of plausibility)는 하기 <수학식 27>과 같이 정의된다.

상기 <수학식 27>에서, 상기

는 개연성의 참 함수, 상기

는 정규화 상수, 상기

은 행렬

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌들의 MMSE 추정 벡터, 상기

는 k번째 내지 M번째 송신 심벌 벡터, 상기

는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미한다.

이하 본 발명은 3×3 MIMO 시스템을 위한 삼각 행렬

의 원소들의 산출을 예로 들어 설명한다.

MMSE 검출은 초기 공분산 행렬(initial covariance matrix)을 제공한다. 상기 공분산 행렬은 하기 <수학식 28>과 같다.

상기 <수학식 28>에서, 상기

는 공분산 행렬, 상기

는 공분산 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소를 의미한다.

3번 레이어에 대하여, 분산 및 상-삼각 행렬의 원소는 하기 <수학식 29>와 같이 결정된다.

상기 <수학식 29>에서, 상기

는 4번 레이어에 대한 분산, 상기

은 상-삼각 행렬의 3번째 행 및 3번째 열의 원소를 의미한다.

2번 레이어에 대하여, 분산 및 상-삼각 행렬의 원소는 하기 <수학식 30>와 같이 결정된다.

상기 <수학식 30>에서, 상기

는 공분산 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기

는 3번 레이어에서 특정된 분산을 조건으로 하는 2번 레이어에 대한 분산, 상기

은 상-삼각 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소를 의미한다.

1번 레이어에 대하여, 분산 및 상-삼각 행렬의 원소는 하기 <수학식 31>와 같이 결정된다.

상기 <수학식 31>에서, 상기

는 공분산 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기

는 2번 레이어 및 3번 레이어에서 특정된 분산들을 조건으로 하는 1번 레이어에 대한 분산, 상기

은 상-삼각 행렬의 i번째 행 및 j번째 열의 원소를 의미한다.

레이어에서의 최적 후보의 검색 절차를 본질적으로 단순화하는 것을 허용하는 결정들이 존재한다. [3]에서, QR 분해 기반 K-최적 절차에서, 현재 레이어를 위한 결정에 기초하는, 계층(hierarchy)에 따른 최적 매트릭들을 가지는 후보들이 결정된다. 상기 <수학식 7>에 따라, k번 레이어를 위한 소프트(soft) 심벌이 산출된다. 상기 소프트 심벌은 하기 <수학식 32>와 같다.

상기 <수학식 32>에서, 상기

는 k번째 송신 심벌에 대한 소프트 값, 상기

는 상-삼각 행렬 R의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기

는 QR분해의 유니터리 행렬의 허미션(Hermitian) 및 수신 신호 벡터의 곱의 i번째 원소, 상기

는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미한다.

여기서, 레이어에서의 후보들의 매트릭들은 값

에 의해 설정된 순서에 따라 확인된다. 이를 위해, 값

는 근사화되고(예를 들어,

에 가장 근접한 성상도 점을 결정하도록 반올림이 수행될 수 있다), 후보들의 매트릭들은 테이블에 의해 설정된 순서에 따라 확인되며, 테이블은 근사화된 값

를 입력으로 한다. 그러한 기법은 상기 <수학식 7>로부터 나타난 바와 같이 QR 분해 기반의 K-최적 절차에서 타당하고, 레이어에서의 최적 후보의 선택은 값

에 의해 전체적으로(entirely) 결정된다.

그러나, 본 발명의 경우는 그렇지 아니하다. 왜냐하면, 상기 <수학식 25>에 나타난 바와 같이, 매트릭들은 심벌 후보의 에너지

에 의해서도 결정되기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 심벌 후보의 간략화된 검색 절차는 본 발명에도 적용될 수 있다. 이를 위해, 결정은 하기 <수학식 33>과 같이 k번 레이어에서 발견된다.

상기 <수학식 33>에서, 상기

는 k번째 송신 심벌의 소프트 값, 상기

는 삼각 행렬

의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기

는 인덱스 k 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 삼각 행렬

의 k번째 행, 상기

는 인덱스 1 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 벡터

의 하위 부분, 상기

는 인덱스 k+1 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 삼각 행렬

의 k번째 행, 상기

는 k+1번 레이어 내지 M번 레이어(이전 단계에서 결정된 레이어들)에 대한 심벌 후보들의 벡터, 상기

는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미한다.

최적 후보의 검색은 근사치 값

에 의해 설정된 계층(hierarchy)에 따라 수행된다.

상기 <수학식 33>에 나타난 바와 같이, 본 발명은 현재 레이어에서의 심벌 후보들의 계층의 결정에서 심벌의 에너지(energy)를 무시하며, 이는 알고리즘 동작에 약간의 열화를 가져올 수 있다. 그러나, 모델링에서 보여주듯, 이러한 열화는 수개의 1/10 dB를 초과하지 아니한다. 본 발명은 상기 <수학식 33>의 근사치 값이 오직 심벌 후보들의 계층 결정(예: 최적 매트릭들이 조사되는 순서의 결정)에만 사용됨을 주목한다. 동시에, 현재 레이어에서의 심벌의 에너지를 고려한 상기 <수학식 26>과 같은 기대값은 여전히 스스로의 매트릭 산출에 사용된다.

상술한 예시들은 '넓이 우선 검색'이라 지칭되는 레이어 순차적 검색의 변형(variant)이다. 그러나, 본 발명의 다른 실시 예에 따라, 제안된 기법은 '깊이 우선 검색'으로 지칭되는 최적 후보 검색의 대체 방법에도 적용될 수 있다. 주어진 방법에서, k번 레이어에서의 상기 <수학식 26>의 매트릭들은 임계값과 비교되고, 매트릭의 값이 임계값보다 작은 경우 주어진 후보의 집합에서의 검색은 k-1번 레이어에 대하여 계속된다. 반면, 검색의 브렌치가 정지하면, k+1번 레이어로부터 검색을 재시작한다.

상술한 실시 예에서, 상-삼각 행렬

가 사용된다. 그러나, 본 발명의 다른 실시 예에 따라, 하삼각 행렬이 상기 상-삼각 행렬을 대신하여 사용될 수 있다. 이 경우, 심벌 후보들의 검색은, 첫번째 레이어로부터 시작하여 마지막 레이어의 방향으로 수행될 것이다. 이때, 행렬

의 열들의 예비적 정렬은 각 열의 매트릭들의 내림차순으로 수행될 것이다.

행렬

의 열들의 예비적 정렬은 레이어들의 순서를 설정하며, 상기 순서에 의해 심벌 후보들의 검색이 수행된다. 유사한 결과를 줄 수 있는 정렬의 다른 방법이 존재한다. 예를 들어, MMSE 검출의 공분산 행렬

의 대각 원소들의 크기에 따라 레이어들을 정렬하는 것이 가능하다. 그리고, 레이어들의 검색은 대응하는 원소들의 크기의 오름차순으로 수행된다.

본 발명은 낮은 산출 복잡도를 가지며, 이에 따라, 기지국, 펨토셀, 피코셀은 물론 사용자 단말, 송수신 시스템 및 다중 안테나 송수신 MIMO 기술을 이용하는 망의 다른 요소들에도 구현될 수 있다.

본 발명의 청구항 및/또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.

소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금, 본 발명의 청구항 및/또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.

이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM, Read Only Memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM, Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM, Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs, Digital Versatile Discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.

또한, 상기 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), 또는 SAN(Storage Area Network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 발명의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 발명의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims

무선 통신 시스템에서 다수의 수신 안테나들을 구비한 수신단의 신호 검출 방법에 있어서,
송신 심벌 벡터에 대한 MMSE(minimum mean square error) 추정을 수행하는 과정과,
상기 MMSE 추정의 공분산 행렬을 결정하는 과정과,
상기 공분산 행렬을 이용하여 삼각 행렬을 결정하는 과정과,
상기 삼각 행렬을 이용하여 레이어 순차적으로 미리 정해진 개수의 심벌 후보 벡터들의 누적 매트릭들을 결정하는 과정과,
상기 결정된 누적 매트릭들에 기반하여 송신 심벌들을 검출하는 과정을 포함하고,
상기 누적 매트릭은, 각 레이어에 대한 심볼 후보와 상기 각 레이어에 대한 수신 신호 간 거리들을 순차적으로 합한 매트릭을 나타내는 방법.
제1항에 있어서,
상기 삼각 행렬은, 주변 확률들(marginal probabilities)의 레이어 순차적(layerwise) 추정 절차에 따라 결정되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 누적 매트릭은, 모든 이전 레이어들에 대해 산출된 총 거리 및 현재 레이어에서의 심벌 후보로의 거리의 합인 방법.
제3항에 있어서,
상기 누적 매트릭은, 하기 수식과 같이 결정되는 방법,

여기서, 상기
은 삼각 행렬
의 하위 k번째 내지 M번째 행들 및 k번째 내지 M번째 열들로 구성되는 삼각 행렬, 상기
는 k번째 내지 M번째 송신 심벌들의 MMSE 추정 벡터, 상기
는 k번째 내지 M번째 송신 심벌 벡터, 상기
는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미함.
제1항에 있어서,
상기 누적 매트릭들에 기초하여 상기 송신 심벌들의 확률을 추정하는 과정을 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
채널 행렬을 추정하는 과정과,
수신 심벌의 에너지 순으로 상기 채널 행렬의 열들을 재정렬하는 과정을 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 누적 매트릭들을 결정하는 과정은,
상기 각 레이어에서의 상기 송신 심벌의 최적 후보를 선택하는 과정을 포함하는 방법.
제7항에 있어서,
상기 각 레이어에서의 상기 송신 심벌의 최적 후보 선택 시, 검색 순서는 상기 삼각 행렬을 이용하여 결정되는 소프트 값에 기초하여 결정되는 방법.
제8항에 있어서,
상기 소프트 값은, 하기 수식과 같이 결정되는 방법,

여기서, 상기
는 k번째 송신 심벌의 소프트 값, 상기
는 삼각 행렬
의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기
는 인덱스 k 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 삼각 행렬
의 k번째 행, 상기
는 인덱스 1 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 벡터
의 하위 부분, 상기
는 인덱스 k+1 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 삼각 행렬
의 k번째 행, 상기
는 k+1번 레이어 내지 M번 레이어(이전 단계에서 결정된 레이어들)에 대한 심벌 후보들의 벡터, 상기
는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미함.
제1항에 있어서,
상기 미리 정의된 개수의 심벌 후보 백터들은, 깊이 우선 검색 및 넓이 우선 검색 중 하나에 따른 심벌 후보 검색에 의해 결정되는 방법.
무선 통신 시스템에서 다수의 수신 안테나들을 구비한 수신단 장치에 있어서,
송신단으로부터의 송신 심벌 벡터를 포함하는 신호들을 수신하는 수신 안테나들과,
상기 송신 심벌 벡터에 대한 MMSE(minimum mean square error) 추정을 수행하고, 상기 MMSE 추정의 공분산 행렬을 결정하고, 상기 공분산 행렬을 이용하여 삼각 행렬을 결정하고, 상기 삼각 행렬을 이용하여 레이어 순차적으로 미리 정해진 개수의 심벌 후보 벡터들의 누적 매트릭들을 결정하고, 상기 결정된 누적 매트릭들에 기반하여 송신 심벌들을 검출하는 수신기를 포함하고,
상기 누적 매트릭은, 각 레이어에 대한 심볼 후보와 상기 각 레이어에 대한 수신 신호 간 거리들을 순차적으로 합한 매트릭을 나타내는 장치.
제11항에 있어서,
상기 삼각 행렬은, 주변 확률들(marginal probabilities)의 레이어 순차적(layerwise) 추정 절차에 따라 결정되는 장치.
제11항에 있어서,
상기 누적 매트릭은, 모든 이전 레이어들에 대해 산출된 총 거리 및 현재 레이어에서의 심벌 후보로의 거리의 합인 장치.
제13항에 있어서,
상기 누적 매트릭은, 하기 수식과 같이 결정되는 장치,

여기서, 상기
은 삼각 행렬
의 하위 k번째 내지 M번째 행들 및 k번째 내지 M번째 열들로 구성되는 삼각 행렬, 상기
는 k번째 내지 M번째 송신 심벌들의 MMSE 추정 벡터, 상기
는 k번째 내지 M번째 송신 심벌 벡터, 상기
는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미함.
제11항에 있어서,
상기 수신기는, 상기 누적 매트릭들에 기초하여 상기 송신 심벌들의 확률을 추정하는 장치.
제11항에 있어서,
상기 수신기는, 채널 행렬을 추정하고, 수신 심벌의 에너지 순으로 상기 채널 행렬의 열들을 재정렬하는 장치.
제11항에 있어서,
상기 수신기는, 상기 누적 매트릭들을 결정하기 위해, 상기 각 레이어에서의 상기 송신 심벌의 최적 후보를 선택하는 장치.
제17항에 있어서,
상기 각 레이어에서의 상기 송신 심벌의 최적 후보 선택 시, 검색 순서는 상기 삼각 행렬을 이용하여 결정되는 소프트 값에 기초하여 결정되는 장치.
제18항에 있어서,
상기 소프트 값은, 하기 수식과 같이 결정되는 장치,

여기서, 상기
는 k번째 송신 심벌의 소프트 값, 상기
는 삼각 행렬
의 i번째 행 및 j번째 열의 원소, 상기
는 인덱스 k 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 삼각 행렬
의 k번째 행, 상기
는 인덱스 1 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 벡터
의 하위 부분, 상기
는 인덱스 k+1 내지 M을 가지는 원소들이 사용되는 삼각 행렬
의 k번째 행, 상기
는 k+1번 레이어 내지 M번 레이어(이전 단계에서 결정된 레이어들)에 대한 심벌 후보들의 벡터, 상기
는 k번째 송신 심벌의 후보를 의미함.
제11항에 있어서,
상기 미리 정의된 개수의 심벌 후보 백터들은, 깊이 우선 검색 및 넓이 우선 검색 중 하나에 따른 심벌 후보 검색에 의해 결정되는 장치.