KR102089073B1

KR102089073B1 - 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR102089073B1
Application number: KR1020180136102A
Authority: KR
Inventors: 정진곤
Original assignee: 중앙대학교 산학협력단
Priority date: 2018-11-07
Filing date: 2018-11-07
Publication date: 2020-03-13

Abstract

다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법은, 송신장치가 랜덤 벡터를 생성하고, 상기 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 복수의 수신장치로 전송하는 단계, 상기 복수의 수신장치 각각은 수신된 복수개의 신호를 결합하여 대체신호대간섭잡음비를 추정하고, 상기 추정된 대체신호대간섭잡음비를 상기 송신장치로 전송하는 단계, 상기 송신장치는 상기 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 복수의 수신장치 각각의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하는 단계, 상기 송신장치는 각 수신장치의 예측 데이터 전송량에 기초하여 각 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법 및 그 시스템{Method and system for Space-Time Line Code in multi-user system}

본 발명은 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 특히 STLC 기법을 다중 사용자 시스템에 적용하기 위해 송신장치에서 채널 정보를 필요로 하지 않는 랜덤(random) STLC 기술을 이용하고, 다중 사용자 스케줄링을 위해 필요한 최소한의 정보인 대체신호대간섭잡음비(aSINR: alternative SINR)를 추정하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

최근 제안된 시공간 선형 부호화(STLC: space-time line code) 방식은 송신단에서 알고 있는 채널 정보를 사용하여 정보를 부호화하여 이를 단일 송신안테나를 통해 순차적으로 송신하고, 다중 수신안테나로 수신하여 최대 공간 다이버시티 이득을 얻는 기법이다. 수신기는 채널 정보 없이 STLC 신호로부터 noncoherent 검파하여 정보 복원이 가능하다. 때문에, IoT, 센서, 웨어러블 디바이스와 같은 저전력 단거리 통신, coherent 검파를 하는 비인가 수신기로 정보가 유출되는 것을 방지하는 보안 통신 등, 폭 넓은 활용이 기대되는 기술이다

이러한 STLC 기술은 수신단에서 채널 정보가 없이 검파가 가능한 blind detection을 수행한다. 하지만, 송신단에서 채널을 알아야 한다. 이러한 종래 STLC 기술을 다중 사용자 시스템에 적용하기 위하여, 모든 사용자의 채널을 송신기에서 알아야 한다는 점은 STLC 사용에 큰 제약이 된다.

이에, STLC 기법을 다중 사용자 시스템에 적용하기 위해 송신단에서 채널 정보를 필요로 하지 않는 기술 개발이 요구되고 있다.

이에 관련하여, 발명의 명칭이 " ＵＷ(ｕｎｉｑｕｅ－ｗｏｒｄ)를 사용하는 시공간 블록 부호화 기반의 송수신 장치 및 방법"인 한국등록특허 제 10-1275851호가 존재한다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 수신단에서는 채널 정보가 없고, 송신단에서만 채널 정보를 알 경우 최대 공간 다이버시티를 얻을 수 있는 시공간 선형 부호화 기법을 쓰는 다중 사용자 시스템에서 다중 사용자 스케줄링을 위해 필요한 수신 신호대간섭및잡음비를 추정할 수 있는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법은, 송신장치가 랜덤 벡터를 생성하고, 상기 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 복수의 수신장치로 전송하는 단계, 상기 복수의 수신장치 각각은 수신된 복수개의 신호를 결합하여 대체신호대간섭잡음비를 추정하고, 상기 추정된 대체신호대간섭잡음비를 상기 송신장치로 전송하는 단계, 상기 송신장치는 상기 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 복수의 수신장치 각각의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하는 단계, 상기 송신장치는 각 수신장치의 예측 데이터 전송량에 기초하여 각 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 송신장치는 상기 랜덤 벡터를 이용하여 2개의 정보 심볼(information symbol)을 부호화하고, 상기 부호화된 STLC(space-time line code) 신호를 상기 스케줄링 우선순위에 따라 우선순위가 높은 순서의 수신장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 부호화된 STLC 신호는 연속적인 시간 간격동안 아래 수학식과 같이 생성될 수 있다.

[수학식]

여기서, s_t는 시간 t에서 송신되는 STLC 신호,

는 송신 전력 정규화 계수, x₁은 제1 정보 심볼, x₂는 제2 정보 심볼, w1 및 w2는 랜덤(random) 값으로, 랜덤 벡터의 구성요소임.

바람직하게는, 상기 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 복수의 수신장치로 전송하는 단계에서, 상기 트레이닝 심볼 x1 및 x2는 '1'이고, 아래 수학식에 의해 부호화하여 s1, s2, s3, s4를 상기 복수의 수신장치로 전송할 수 있다.

[수학식]

여기서, w1 및 w2는 랜덤(random) 값임.

바람직하게는, 상기 복수의 수신장치 각각은 아래 수학식과 같은 신호를 수신할 수 있다.

[수학식]

여기서,

는 장치 k의 n번째 안테나가 t타임에 수신한 신호,

는 제로 평균과 분산

를 갖는 가산 백색 가우시안 잡음을 의미함.

바람직하게는, 상기 대체신호대간섭잡음비(

)는 아래 수학식에 의해 산출될 수 있다.

[수학식]

바람직하게는, 상기 예측 데이터 전송량(

)은 아래 수학식에 의해 산출될 수 있다.

[수학식]

바람직하게는, 상기 스케줄링 우선순위는 아래 수학식에 의해 결정될 수 있다.

[수학식]

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 송신장치는, 적어도 하나의 안테나, 랜덤 벡터를 생성하는 랜덤 벡터 생성부, 상기 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 상기 안테나를 통해 복수의 수신장치로 전송하는 STLC 인코더, 상기 복수의 수신장치 각각으로부터 수신한 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 복수의 수신장치 각각의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하고, 각 수신장치의 예상달성율에 기초하여 각 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정하는 스케줄러를 포함한다.

바람직하게는, 상기 STLC 인코더는 상기 랜덤 벡터를 이용하여 2개의 정보 심볼(information symbol)을 부호화하고, 상기 부호화된 STLC 신호를 상기 스케줄링 우선순위에 따라 우선순위가 높은 순서의 수신장치로 전송할 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 수신장치는, 복수의 안테나, 상기 복수의 안테나를 통해 수신된 STLC 신호를 결합하는 신호 결합부, 상기 신호 결합부에서 결합된 신호를 이용하여 대체신호대간섭잡음비를 추정하고, 상기 추정된 대체신호대간섭잡음비를 상기 복수의 안테나를 통해 송신장치로 전송하는 대체신호대간섭잡음비 추정부를 포함한다.

바람직하게는, 상기 신호 결합부는, 채널 상태 정보 없이 수신한 신호를 결합하여, 정보 심볼을 복호할 수 있다.

본 발명에 따르면, 모든 채널 정보를 쓰는 기존 STLC 방식과는 달리 부분적인 채널 정보(aSINR) 만을 사용하면서도, IoT 시스템과 같이 대단위 사용자가 있는 경우 기존 STLC의 성능을 얻을 수 있는 장점이 있다. 이와 더불어 대체신호대잡음비(aSINR) 지표는 채널 추정이 어려운 다중 사용자 접속 환경에서 사용자를 스케줄링 하는데 활용할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 Random STLC 기법은 수신단 뿐만 아니라, 송신단에서도 채널 정보를 사용하지 않게 때문에, 채널정보 추정이 어려운 통신 시스템에 활용할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 시공간 선형 부호화를 사용하는 다중 사용자 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 송신장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 STLC 신호를 복조하는 수신장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 사용자 시스템에서 STLC 부호화를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 eSINR과 aSINR의 수신장치 잡음에 따른 비교결과를 나타낸 그래프이다.
도 6은 3가지 시스템의 데이터 전송량과 공정성 지수를 비교한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 수에 따른 사용자별 데이터 전송량, 모든 사용자 총합 전송량 및 공정성(fairness) 성능을 비교한 그래프이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 시공간 선형 부호화를 사용하는 다중 사용자 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 시공간 선형 부호화를 사용하는 다중 사용자 시스템은 적어도 하나의 안테나를 가지는 송신장치(100), 복수개의 안테나를 가지는 수신장치(200)를 포함한다. 이때, 송신장치(100)와 수신장치(200)는 각각 복수개의 안테나를 구비할 수 있으나, 이하에서는 설명의 편의를 위해 송신장치(100)는 1개의 안테나가 있고, 각 수신장치(200)는 2개의 안테나를 구비한 경우를 예로하여 설명하기로 한다. 송신장치(100)에는 채널 상태 정보(CSI, channel state information)가 있고, 수신장치(200)에는 채널 상태 정보(CSI)가 없는 것을 볼 수 있다. 또한, 정보 심볼은 x1 및 x2로 표시되고, 인코딩 이후의 STLC 신호는 s1 및 s2로 표시될 수 있다.

K번째 수신장치(200)의 채널 벡터

에서 일반적인 STLC 신호는 아래 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 1]

여기서, s_t는 시간 t에서 송신되는 STLC 신호,

는 송신 전력 정규화 계수일 수 있따. 이때,

이고,

로서 도출될 수 있다. P는 송신장치(100)의 최대 송신 전력일 수 있다.

송신장치(100)는 RR(round-robin) 스케쥴링 방법 및 PF(proportional fairness) 스케쥴링 방법과 같은 다양한 유형의 스케쥴링 방법을 이용하여 다수의 수신장치(200)를 지원할 수 있다. 이때, RR 스케줄러는 송신장치(100)에서 간단히 구현될 수 있지만, 모든 수신장치(200)에 충분히 공정한 서비스를 제공하지 못하고 채널 용량이 잘 활용되지 않아 PF 스케줄러에 비해 상대적으로 평균 달성 가능한 속도가 낮다. 이에, RR 스케줄러 대신 PF 스케줄러가 RR 스케줄러보다 더 널리 사용된다. 그러나, 송신장치(100)가 PF 스케줄러를 사용하기 위해서는 모든 수신장치(200)의 예상 데이터 전송량(expected achievable rate)을 추정해야하며, 이는 eSNR(effective signal-to-noise ratios) 또는 SINR을 추정함으로써 실현될 수 있다. 이를 위해, 각 수신장치(200)는 SNR, SINR 또는 채널 {h₁, ..., h_K}을 추정하여 송신장치(100)로 피드백할 필요가 있다. 그러나, 채널 피드백 절차는 센서 및 라이트 웨어러블 장치와 같은 매우 기능이 적은 IoT 장치에 부담을 가중시킨다.

이처럼, 송신장치(100)는 수학식 1에서와 같이 인코딩을 위한 전체 CSI를 알고 있다고 가정하므로 기존 STLC 시스템의 PF 스케줄러를 쉽게 고려할 수 있다. 그러나 K 개의 수신장치(200)에 대한 T 스케쥴링 기간 동안

복소 값을 각 수신장치(200)로부터 피드백받아야 한다. 이는 K가 매우 큰 경우(즉 대규모의 수신장치) 또는 Tc가 매우 작은 경우(즉 고속 시변 채널인 경우)에 IoT 네트워크에서의 상당한 오버헤드로 인해 실행 불가능할 수 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해 본 발명에 따른 송신장치(100)는 랜덤하게 벡터를 생성하고, 그 랜덤 벡터를 이용하여 STLC 신호를 생성한다. 또한, 송신장치(100)는 복수개 수신장치(200)의 스케줄링을 위해 aSINR(대체신호대간섭잡음비)을 이용한다.

이하, 본 발명에 따른 송신장치(100)와 수신장치(200)의 동작에 대해 설명하기로 한다.

송신장치(100)는 랜덤하게 벡터를 생성하고, 그 랜덤 벡터를 이용하여 정보 심볼을 시공간 선형 코딩 방식(STLC)으로 부호화하며, 그 부호화된 STLC 신호를 안테나를 통해 송신한다. STLC는 채널정보없이 수신장치(200)에서 비동기 검출을 가능하게하고 완전한 공간 다이버시티를 달성할 수 있다.

구체적으로, 송신장치(100)는 랜덤 벡터

를 생성하고, 생성된 랜덤 벡터를 이용하여 정보 심볼을 부호화하며, 부호화된 STLC 신호를 안테나를 통해 전송한다. 이때, 시간 t에서 전송된 STLC 신호를 s_t로 가정하자. 그러면 송신장치(100)는 2개의 정보 심볼 x₁ 및 x₂를 2개의 연속적인 시간 간격동안 부호화하여 2개의 STLC 신호 s₁및s₂로 부호화하고,24개의 STLC 신호 s₁및s₂를 제1 기간 및 제2 기간 동안 연속적으로 전송한다. 이때, 2개의 STLC 신호를 아래 수학식 2와 같이 표현할 수 있다.

[수학식 2]

여기서, w₁ 및 w₂는 랜덤하게 생성된 랜덤(random) 값으로,

,

일 수 있고,

일 수 있다. 또한, w₁ 및 w₂는 랜덤 벡터를 구성하는 스칼라 값일 수 있다.

수학식 2와 같이 2개의 정보 심볼 x₁ 및 x₂를 랜덤(random) 값으로 부호화를 하여도, 수신장치(200)가 대단위로 매우 많은 massive device환경에서 수학식 2의 랜덤 벡터는 어느 한 수신장치(사용자)의 채널 h₁및 h₂와 유사할 수 있다. 이렇게 랜덤 벡터 값이 특정 수신장치(사용자)의 채널과 유사할 확률은 전체 수신장치(사용자) 수 K가 증가함에 따라 증가하며, 그 결과 마치 단일 수신장치(사용자)의 채널 정보를 알고 STLC를 수행하는 기존의 STLC와 같은 효과를 얻을 수 있다. 이때, 송신장치(100)는 대단위 수신장치(사용자)(200) 중에서 원하는 수신장치(사용자)(200)가 어느 수신장치인지를 알고, 정보 심볼을 그 특정 수신장치(사용자) 정보로 생성해야 한다. 이러한 과정은 어느 수신장치(사용자)를 선택하느냐의 문제로 볼 수 있으며, 이는 수신장치(사용자) 할당, 즉 스케줄링의 문제로 생각할 수 있다.

이에, Random STLC 다중 사용자 시스템에서는 스케줄링을 위해 최소한의 정보인 수신신호의 질적인 지표가 필요하다. 기존 STLC 방식은 정확한 채널 정보를 사용하기 때문에 정보 심볼 x₁와 x₂ 사이에 간섭이 없으나, random STLC는 두 정보심볼 사이에 간섭이 존재하여, 스케줄링을 위한 지표로 아래 수학식 3과 같이 유도되는 random STLC 수신 신호대간섭및잡음비(eSINR: effective SINR)를 사용한다.

[수학식 3]

즉, 각 수신장치(사용자)(200)는 수학식 3의 eSINR을 추정하여, 송신장치(100)에 알려주고, 송신장치(100)는 이를 바탕으로 스케줄링을 수행하게 된다. 여기서, STLC의 특징인 blind(채널정보를 사용하지 않는) 검파로 인해 수신장치(200)가 채널 정보 h_k,n을 알 수 없어 정확한 eSINR의 추정이 어렵다는 문제가 발생한다.

이러한 문제를 해결하기 위하여, 송신장치(100)는 수학식 2와 같은 2개의 STLC 신호 s₁및s₂를 전송한 후, 아래 수학식 4와 같은 새로운 2개의 STLC 신호 s₃및s₄를 추가로 전송한다.

[수학식 4]

결론적으로, 송신장치(100)는 2개의 정보 심볼 x₁ 및 x₂를 4개의 연속적인 시간 간격동안 부호화하여 4개의 STLC 신호 s_1,s_2,s₃ 및 s₄로 부호화하며, 4개의 STLC 신호 s_1,s_2,s₃ 및 s₄을 제1 기간, 제2 기간, 제3 기간 및 제4 기간 동안 연속적으로 전송한다. 이때, 4개의 STLC 신호를 아래 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.

[수학식 5]

수학식 5를 살펴보면, 송신장치(100)는 STLC 신호 s1 및 s2를 전송한 후 2개의 추가 STLC 신호 s3 및 s4를 전송한다. 이때, 추가 STLC 신호 s3 및 s4의 인코딩 구조는 s1 및 s2와 동일하고, 두번째 정보 심볼 x2는 다른 부호를 가짐을 알 수 있다.

한편, 송신장치(100)는 복수개 수신장치(200)를 지원하기 위해 스케줄링을 수행한다. 이때, 송신장치(100)는 PF 스케줄러를 이용할 수 있다. PF 스케줄러는 네트워크의 전반적인 처리량을 향상시키고 가능한 한 많은 수신장치를 공정하게 지원할 수 있다. 따라서 수신장치를 선택하는 PF 스케줄러의 기본 정책은 스케줄링 우선 순위에 기반한다. 수신장치(200)의 스케줄링 우선 순위는 전체 네트워크 처리량을 향상시키기 위해 i로 표시된 스케줄링 시간(또는 슬롯)에서 달성할 수 있는 요청된 데이터 속도(data rate)에 비례하지만, 수신장치들(200)간의 공평성을 위해 스케줄링 시간 i 이전의 평균 처리량에 반비례한다. 구체적으로, 스케줄링 시간(슬롯) i에서의 수신장치 k의 스케줄링 우선 순위(p_k[i])는 아래 수학식 6과 같이 정의할 수 있다.

[수학식 6]

여기서, T는 스케줄링 주기,

는 스케줄링 시간 i에서 수신장치 k로부터 요청된 데이터 속도일 수 있다. 노이즈로서 간섭을 고려하면, 스케줄링 시간 i에서의 수신장치 k의 데이터 속도를 아래 수학식 7과 같이 Shannon limit에 의해 구해질 수 있다.

[수학식 7]

송신장치(100)는 아래 수학식 8과 같이 스케줄링 시간(슬롯) i에서 가장 높은 우선 순위를 갖는 하나의 수신장치(k')를 선택하고, 수학식 5와 같은 STLC 신호를 생성하여 선택된 수신장치 k'에 송신한다.

[수학식 8]

스케줄링된 수신장치 k'의 평균 달성 가능 속도는 다음 스케줄링 시간 (i + 1)에서 증가하여, 수신장치의 우선 순위를 감소시킴으로써, 공정성을 개선시킬 수 있다.

한편, 수학식 7에서 eSINR은 PF 스케쥴링 연산을 위해 각 수신장치(200)에서 추정되어 송신장치(100)로 피드백되어야한다. eSINR은 두 개의 복소수(즉, 4개의 실제 값)로 구성된 전체 CSI와 비교하여 더 적은 양의 정보인 단일 실수 값에 의해 표시된다. 따라서, 전체 CSI 대신에 eSINR의 각 피드백에 대해, 피드백 양은 1/4만큼 감소될 수 있다. 이때, 수신장치(200)가 eSINR을 즉시 예측할 수 있는 몇 가지 방법이 있다. 예컨대, 수신장치 k(200)는 파일럿/트레이닝 시퀀스를 사용하여 eSINR의 요소인

,

을 추정하고, 추정된 요소들로부터 eSINR을 산출할 수 있다. 또한, 수신장치 k(200)가 채널

,

를 추정하고, 송신장치(100)가 모든 수신장치(200)에 랜덤 값 w1 및 w2를 브로드 캐스팅함으로써 모든 수신장치(200)가 w1 및 w2를 추정하여 eSINR을 산출할 수도 있다.

상술한 예에서 볼 수 있듯이, 수신장치(200)가 eSINR을 추정하기 위해서는, 트레이닝을 위해 STLC 시스템의 기존 구조를 변경해야 한다.

이에, STLC 시스템 구조의 심각한 변경을 피하기 위해, 본 발명은 eSINR 대신 aSINR(alternative SINR)을 추정하는 방법을 이용한다. 즉, 본 발명에 따른 송신장치(100)는 aSINR을 이용하여 복수의 수신장치들(200)을 스케줄링한다. 다시 말하면, 송신장치(100)는 각 수신장치(200)로부터 대체신호대간섭잡음비를 각각 수신하고, 그 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 복수의 수신장치(200) 각각의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하며, 각 수신장치(200)의 예상달성율에 기초하여 각 수신장치(200)의 우선순위를 결정한다.

구체적으로, 송신장치(100)는 아래 수학식 9를 이용하여 수신장치(200)의 예측 데이터 전송량(

)을 산출한다.

[수학식 9]

그런 후, 송신장치(100)는 아래 수학식 10을 이용하여 수신장치(200)의 우선순위(

)를 산출할 수 있다.

[수학식 10]

상기와 같이 스케줄링 우선순위가 결정되면, 송신장치(100)는 2개의 정보심볼을 랜덤 벡터를 이용하여 4개의 STLC 신호로 부호화하고, 그 부호화된 4개의 STLC 신호를 우선순위가 높은 순서의 수신장치로 전송한다.

이러한 송신장치(100)는 예컨대, AP, 기지국 등일 수 있다.

수신장치(200)는 구비된 복수의 안테나를 통해 수신된 STLC 신호를 결합하여 대체신호대간섭잡음비를 추정하고, 추정된 대체신호대간섭잡음비를 송신장치(100)로 전송한다.

수신장치(200)는 송신장치(100)로부터 전송된 4개의 STLC 신호를 아래 수학식 11과 같이 수신한다. 이때, 수신장치(200)는 STLC 심볼은 s1 및 s2에 의해 r_k,11, r_k,12, r_k,21, r_k,22를 수신하고, STLC 심볼은 s3 및 s4에 의해 r_k,13, r_k,14, r_k,23, r_k,24를 수신할 수 있다.

[수학식 11]

여기서,

는 수신장치 k의 n번째 안테나가 시간 t에 수신한 신호,

는 제로 평균 및 분산

를 갖는 가산성 백색 가우시안 잡음((AWGN, additive white Gaussian noise)으로,

일 수 있다.

수신장치(200)는 수학식 11과 같이 수신한 신호를 결합하면, 아래 수학식 12와 같이 STLC 신호를 복호화할 수 있다. 이때, 수신장치(200)는 r_k,11, r_k,12, r_k,21, r_k,22를 결합하여

,

를 획득하고, r_k,13, r_k,14, r_k,23, r_k,24를 결합하여

,

를 획득할 수 있다.

[수학식 12]

여기서,

,

일 수 있다.

수신장치(200)는 수학식 12와 같이 결합된 신호를 다시 결합하여 아래 수학식 13과 같은 신호를 획득할 수 있다.

[수학식 13]

여기서, (13a)와 (13b)는 각각 x1과 x2에 대한 잡음이 의도된 신호(noisy-intended signals)이고, (13c)와 (13d)는 x1과 x2에 대한 잡음-ISI(noisy-ISI) 신호일 수 있다.

수신장치(200)는 수학식 13의 (13a) 및 (13c)의 우측 항(right-hand side (RHS))으로부터 아래 수학식 14와 같은 비율을 산출할 수 있다.

[수학식 14]

여기서, SINR은 eSINR을 뜻하며,

은 eSINR과의 오차로 아래 수학식 15와 같을 수 있다.

[수학식 15]

수학식 15를 살펴보면, 수신장치(200)의 잡음이 매우 작을 때 이 오차 값이 0으로 수렴하며, 매우 클 경우 0.5로 수렴함을 알 수 있다. 따라서 수학식 14의 값을 SINR의 추정값이라고 할 때, 실제 eSINR 값과의 오차 범위는 0.5를 넘지 않고, 이는 eSINR의 값을 대신할 수 있음을 뜻한다. 이에, 요구되는 트레이닝 시퀀스의 최소 수, 즉 단지 두 개의 정보 심볼 x1 = x2 = 1을 송신함으로써, 아래 수학식 16과 같이 대체신호대간섭및잡음비(aSINR: alternative SINR)를 정의할 수 있다.

[수학식 16]

aSINR이 eSINR의 근사값으로 적당함을 실험 결과 도 5에서도 확인할 수 있으며, 사용자 스케줄링에 사용하기에 충분한 지표임을 알 수 있다. 여기서 aSINR은

가 증가함에 따라 eSINR과 잘 일치함을 알 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 송신장치를 설명하기 위한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 송신장치(100)는 하나 이상의 안테나(미도시), 랜덤 벡터 생성부(110), STLC 인코더(120), 스케줄러(130)를 포함한다.

랜덤 벡터 생성부(110)는 랜덤 벡터를 생성한다. 이때, 랜덤 벡터는 랜덤하게 생성된 랜덤(random) 값(w_1,w₂₎으로 구성된다. 랜덤 벡터를 생성하는 방법은 종래의 다양한 방법을 이용할 수 있다.

STLC 인코더(120)는 랜덤 벡터를 이용하여 정보 심볼을 시공간 선형 코딩 방식으로 부호화하여 STLC 신호를 생성한다. 이때, STLC 인코더(120)는 2개의 정보 심볼 x₁ 및 x₂를 4개의 연속적인 시간 간격동안 부호화하여 4개의 STLC 신호 s_1,s_2,s₃ 및 s₄로 부호화하며, 4개의 STLC 신호 s_1,s_2,s₃ 및 s₄을 제1 기간, 제2 기간, 제3 기간 및 제4 기간 동안 연속적으로 안테나를 통해 전송한다. 이때, 복수의 수신장치가 존재하는 경우, STLC 인코더(120)는 스케줄러(130)에서 결정된 우선순위에 따라 수신장치를 선택하고, 그 선택된 수신장치로 부호화된 STLC 신호를 안테나를 통해 전송한다.

또한, STLC 인코더(120)는 복수의 수신장치를 스케줄링 하기 위해, 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 복수의 수신장치로 전송한다. 예컨대, STLC 인코더(120)는 트레이닝 심볼 x1 및 x2를 아래 수학식 17과 같이 부호화한 STLC 신호 s1, s2, s3, s4를 복수의 수신장치로 전송한다.

[수학식 17]

여기서, 상기 트레이닝 심볼 x1 및 x2는 '1'이고, w1 및 w2는 랜덤 채널 벡터일 수 있다.

스케줄러(130)는 복수의 수신장치가 존재하는 경우, aSINR을 이용하여 복수의 수신장치들을 스케줄링한다. 즉, 스케줄러(130)는 각 수신장치로부터 수신한 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 복수의 수신장치 각각의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하며, 각 수신장치의 예측 데이터 전송량에 기초하여 각 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정한다. 스케줄러(130)가 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정하는 방법은 상술하였으므로, 이에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 STLC 신호를 복조하는 수신장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 STLC 신호를 복조하는 수신장치(200)는 복수의 안테나(미도시), 신호 결합부(210), 대체신호대간섭잡음비 추정부(230)를 포함한다.

신호 결합부(210)는 복수의 안테나를 통해 수신된 STLC 신호를 결합한다. 즉, 신호 결합부(210)는 2개의 안테나를 통해 수신된 8개의 신호를 결합한다. 이때, 결합된 신호는 수학식 13과 같을 수 있다.

또한, 신호 결합부(210)는 채널 상태 정보 없이 수신한 신호를 결합하여, 정보 심볼을 복호할 수 있다.

대체신호대간섭잡음비 추정부(220)는 신호 결합부(210)에서 결합된 신호를 이용하여 대체신호대간섭잡음비를 추정한다. 이때, 대체신호대간섭잡음비는 수학식 16을 이용하여 추정될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 사용자 시스템에서 STLC 부호화를 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4에서는 설명의 편의를 위해 하나의 수신장치만을 도시하였으나, 수신장치는 복수개일 수 있다.

도 4를 참조하면, 송신장치는 랜덤 벡터를 생성하고(S410), 그 랜덤 벡터를 이용하여 2개의 트레이닝 심볼을 4개의 트레이닝 STLC 신호로 부호화하며(S420), 부호화된 트레이닝 STLC 신호를 복수의 수신장치로 전송한다(S430). 이때, 송신장치는 트레이닝 심볼 x1 및 x2를 수학식 17과 같이 부호화한 STLC 신호 s1, s2, s3, s4를 연속하여 복수의 수신장치로 전송한다.

단계 S430이 수행되면, 각 수신장치는 수학식 11과 같은 8개의 신호를 수신하여 결합하고(S440), 결합된 신호를 이용하여 대체신호대간섭잡음비를 추정한 후(S450), 송신장치로 전송한다(S460).

단계 S460이 수행되면, 송신장치는 각 수신장치의 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 각 수신장치의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하고(S470), 각 수신장치의 예측 데이터 전송량에 기초하여 각 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정한다(S480).

단계 S480이 수행되면, 송신장치는 랜덤 벡터를 이용하여 2개의 정보심볼을 4개의 STLC 신호로 부호화하고(S490), 부호화된 4개의 STLC 신호를 스케줄링 우선순위에 따라 우선순위가 높은 수신장치로 전송한다(S500).

이하, 도 6 및 도 7을 참조하여, 다중 사용자 시스템에서 aSINR을 지표로 사용한 proportional fairness(PF) 스케줄러의 성능을 비교 설명하기로 한다. 이때, 비교한 시스템은 O-STLC-PF-FCSI, R-STLC-PF-PCSI, R-STLC-PF-NCSI일 수 있다.

O-STLC-PF-FCSI은 기존 orthogonal STLC로 송신장치에서 모든 채널 정보를 안다고 가정한(FCSI: full channel state information) 시스템을 말한다. R-STLC-PF-PCSI은 제안한 random STLC에 부분적인 채널 정보인 aSINR만을 안다고 가정한(PCSI: partial CSI) 시스템을 말한다. R-STLC-PF-NCSI은 비교를 위해 제안한 random STLC에 채널정보를 모르고 (NSCI: no CSI) random하게 사용자를 스케줄링한 시스템을 말한다.

도 6은 3가지 시스템의 데이터 전송량과 공정성 지수를 비교한 그래프이다. 도 6의 (a)에서 보듯이, SNR P/σ² _v가 증가함에 따라, 각 수신장치의 데이터전송량 비율이 증가한다. 부분 CSI, 즉 R-STLC-PF-PCSI를 사용하는 PF 스케줄러를 갖는 제안된 랜덤 STLC는 SNR이 0일 때 전체 CSI, 즉 O-STLC-PF-FCSI를 사용하는 STLC 시스템보다 더 좋은 데이터 전송량을 제공한다. 공정성의 희생을 무시할 정도로 낮다. 이는 랜덤 벡터 w와 선택된 수신장치 채널 벡터 h_k사이의 불일치의 영향이 노이즈의 효과에 비해 무시할 수 있기 때문이다. 반면에, 높은 SNR 체제에서는, w와 h_k 사이의 불일치로 인한 잔류 ISI로 인해 R-STLC-PF-PCSI의 달성 가능한 비율이 포화됨을 확인할 수 있다.

그러나, 전체 SNR 체제에 걸쳐 R-STLC-RRNCSI에 비해 R-STLC-PF-PCSI의 극적인 속도 개선이 얻어진다. 스케쥴링 주기 T가 증가함에 따라 제안된 R-STLC-PF-PCSI에 대한 미묘한 속도 저하가 관찰되었지만, 공정성은 거의 완벽하다. 일반적으로 제안된 R-STLC-PFPCSI는 달성 가능한 속도와 공평성 측면에서 O-STLC-PF-FCSI와 비교될 수 있음이 검증되었다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 수에 따른 사용자별 데이터 전송량, 모든 사용자 총합 전송량 및 공정성(fairness) 성능을 비교한 그래프이다. 도 7의 (a)와 도 6의 (a)에서 볼 수 있듯이, 스케줄링 기간 (T) 동안 각 수신장치의 데이터 전송량은 변화가 크지 않다. 그러나, 제안된 R-STLC-PF-PCSI의 모든 사용자 총합 전송량은 7의 (b)와 같이 수신장치 수(K)가 증가함에 따라 증가한다. 이는 수신장치의 수가 증가함에 따라 랜덤 벡터 w가 선택된 수신장치 채널 벡터에 대해 일치할 확률이 증가하기 때문이다. 이 현상은 스케쥴링 주기 T가 모든 수신장치를 지원하기에 불충분할 때, 즉 T = 200 일 때 두드러짐을 확인할 수 있다.

한편, 제안된 R-STLC-PF-PCSI는 도 7의 (c)와 같이 O-STLC-PF-FCSI와 거의 동일한 공정성 성능을 보인다. 수신장치 수(K)가 증가함에 따라 공정성은 약간 감소하고 K = T이고, K가 스케줄링주기 T = 200을 초과할 때, 갑자기 감소하고 상당히 감소한다. 이러한 결과를 통해, 사용자 총합 전송량과 공정성 사이에 트레이드 오프가 있음을 알 수 있고, T는 좋은 트레이드 오프를 위해 K보다 커야함을 알 수 있다.

결론적으로, 성능 비교 결과, 수신장치 수가 증가함에 따라 제안한 random STLC 방식이 채널 정보를 모두 알고 있는 기존 STLC시스템과 유사한 데이터 전송 성능 및 fairness 성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 송신장치
110 : 랜덤 벡터 생성부
120 : STLC 인코더
130 : 스케줄러
200 : 수신장치
210 : 신호 결합부
220 : 대체신호대잡음간섭비 추정부

Claims

송신장치가 랜덤 벡터를 생성하고, 상기 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 복수의 수신장치로 전송하는 단계;
상기 복수의 수신장치 각각은 수신된 복수개의 신호를 결합하여 대체신호대간섭잡음비를 추정하고, 상기 추정된 대체신호대간섭잡음비를 상기 송신장치로 전송하는 단계;
상기 송신장치는 상기 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 복수의 수신장치 각각의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하는 단계; 및
상기 송신장치는 각 수신장치의 예측 데이터 전송량에 기초하여 각 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정하는 단계
를 포함하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
제1항에 있어서,
상기 송신장치는 상기 랜덤 벡터를 이용하여 2개의 정보 심볼(information symbol)을 부호화하고, 상기 부호화된 STLC(space-time line code) 신호를 상기 스케줄링 우선순위에 따라 우선순위가 높은 순서의 수신장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
제2항에 있어서,
상기 부호화된 STLC 신호는 연속적인 시간 간격동안 아래 수학식과 같이 생성되는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
[수학식]

여기서, s_t는 시간 t에서 송신되는 STLC 신호,
는 송신 전력 정규화 계수, x₁은 제1 정보 심볼, x₂는 제2 정보 심볼, w1 및 w2는 랜덤(random) 값으로, 랜덤 벡터의 구성요소임.
제1항에 있어서,
상기 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 복수의 수신장치로 전송하는 단계에서,
상기 트레이닝 심볼 x1 및 x2는 '1'이고, 아래 수학식에 의해 부호화하여 s1, s2, s3, s4를 상기 복수의 수신장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
[수학식]

여기서, w1 및 w2는 랜덤(random) 값임.
제4항에 있어서,
상기 복수의 수신장치 각각은 아래 수학식과 같은 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
[수학식]

여기서,
는 장치 k의 n번째 안테나가 t타임에 수신한 신호,
는 제로 평균과 분산
를 갖는 가산 백색 가우시안 잡음을 의미함.
제5항에 있어서,
상기 대체신호대간섭잡음비(
)는 아래 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
[수학식]
제1항에 있어서,
상기 예측 데이터 전송량(
)은 아래 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
[수학식]
제7항에 있어서,
상기 스케줄링 우선순위는 아래 수학식에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 다중 사용자 시스템에서 시공간 선형 부호화 방법.
[수학식]
적어도 하나의 안테나;
랜덤 벡터를 생성하는 랜덤 벡터 생성부;
상기 랜덤 벡터를 이용하여 트레이닝 심볼(training symbols)을 부호화하여 상기 안테나를 통해 복수의 수신장치로 전송하는 STLC 인코더;
상기 복수의 수신장치 각각으로부터 수신한 대체신호대간섭잡음비에 기초하여 복수의 수신장치 각각의 예측 데이터 전송량(expected achievable rates)을 산출하고, 각 수신장치의 예측 데이터 전송량에 기초하여 각 수신장치의 스케줄링 우선순위를 결정하는 스케줄러
를 포함하는 송신장치.
제9항에 있어서,
상기 STLC 인코더는 상기 랜덤 벡터를 이용하여 2개의 정보 심볼(information symbol)을 부호화하고, 상기 부호화된 STLC 신호를 상기 스케줄링 우선순위에 따라 우선순위가 높은 순서의 수신장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 송신장치.
복수의 안테나;
상기 복수의 안테나를 통해 수신된 STLC 신호를 결합하는 신호 결합부; 및
상기 신호 결합부에서 결합된 신호를 이용하여 대체신호대간섭잡음비를 추정하고, 상기 추정된 대체신호대간섭잡음비를 상기 복수의 안테나를 통해 송신장치로 전송하는 대체신호대간섭잡음비 추정부
를 포함하는 수신장치.
제11항에 있어서,
상기 신호 결합부는,
채널 상태 정보 없이 수신한 신호를 결합하여, 정보 심볼을 복호하는 것을 특징으로 하는 수신장치.