KR102110327B1

KR102110327B1 - 사물 인터넷에서 주동기화 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102110327B1
Application number: KR1020170099569A
Authority: KR
Inventors: 장갑석; 이문식
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2016-08-08
Filing date: 2017-08-07
Publication date: 2020-05-13
Also published as: KR20180016956A

Abstract

사물 인터넷에서 주동기화 방법 및 장치가 개시된다. 수신 장치는 주동기 신호를 디지털 신호로 샘플링하여 제1 샘플링 신호를 생성하고, 제1 샘플링 신호를 제2 샘플링 신호로 다운(down) 샘플링할 수 있다. 그리고 수신 장치는, 제1 샘플링 신호와 제2 샘플링 신호를 이용하여, 샘플타이밍 옵셋(STO, Sample Timing Offset)과 주파수 옵셋(FO, Frequency Offset)을 추정할 수 있다.

Description

사물 인터넷에서 주동기화 방법 및 장치{MEHOD AND APPARATUS FOR PRIMARY SYNCHRONIZATION IN INTERNET OF THINGS}

본 발명은 사물 인터넷에서 주동기화 방법 및 장치에 관한 것이다.

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송 방식을 기반으로, 낮은 전력과 비용으로 넓은 지역에 걸쳐 사물 인터넷 서비스를 제공하는 무선통신 시스템이 있다. 이러한 무선통신 시스템은 범용성을 위해 스탠드얼론(standalone) 동작모드, 인밴드(In-band) 동작 모드 및 가드밴드(Guard band) 동작 모드 등과 같은 다양한 모드를 지원하고 있다.

스탠드얼론 동작 모드는 GSM(Global System for Mobile communication)에서 사용하는 주파수 밴드에서 사물 인터넷 서비스 제공용 신호를 동작시키는 모드이다. 인밴드 동작 모드는 기존의 LTE(Long Term Evolution) 시스템에서 사용하는 주파수 밴드 내 가용 자원블록(RB, Resource Block))들 중 적어도 하나에 사물 인터넷 서비스 제공용 신호를 동작시키는 모드이다. 그리고 가드밴드 동작 모드는 기존 LTE 시스템에서 사용하는 주파수 밴드 내 가용하지 않은(비가용) RB 중 적어도 하나에 사물 인터넷 서비스 제공용 신호를 동작시키는 모드이다.

이러한 무선통신 시스템은 상기에서 설명한 동작 모드에 상관 없이 시간 동기와 주파수 동기 획득을 위해 매 프레임의 6번째 서브프레임에 동일한 주동기 신호(Primary Synchronization Signal)를 전송한다. 좀더 상세히 설명하면, 하나의 프레임은 10개의 서브프레임으로 구성되고, 매 프레임의 6번째 서브프레임에 NPSS(Narrowband Primary Synchronization Signal)이 전송된다. NPSS 주파수영역 신호에는 총 121개의 샘플들이 담겨 있고, 이러한 샘플들의 값은 고정되어 있다. 이러한 NPSS 주파수영역 신호의 시간영역 변환 신호를 이용해 시간 동기와 주파수 동기가 획득될 수 있다.

시간 동기와 주파수 동기를 획득하기 위해, 일반적으로 상호 상관(cross correlation) 방법을 이용하면 배터리 소모가 높아지는 문제점이 있다. 또한, 자동 상관(Auto correlation) 방법을 이용하면 배터리 소모를 줄일 수 있으나, 동기 획득 성능에 문제점이 발생할 수 있다. 이러한 문제점들로 기존의 방법들은 넓은 지역에 걸쳐 오랫동안 사물 인터넷 서비스 제공을 목적으로 하는 무선 통신시스템에는 부적합할 수 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사물 인터넷에서 시간 동기와 주파수 동기를 효과적으로 획득할 수 있는 주동기화 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 사물인터넷에서 수신 장치가 송신 장치로부터 수신되는 주동기 신호에 기반하여 동기를 획득하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, 상기 주동기 신호를 디지털 신호로 샘플링하여 제1 샘플링 신호를 생성하는 단계, 상기 제1 샘플링 신호를 제2 샘플링 신호로 다운(down) 샘플링하는 단계, 그리고 상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제1 샘플타이밍 옵셋(STO, Sample Timing Offset)과 제1 주파수 옵셋(FO, Frequency Offset)을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은, 상기 제1 샘플링 신호를 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 다운 샘플링하는 단계는 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 상기 제2 샘플링 신호로 다운 샘플링하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 샘플링 신호는 1.92 MHz 샘플링 신호이며, 상기 제2 샘플링 신호는 240 kHz 샘플링 신호일 수 있다.

상기 추정하는 단계는, 상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 슬라이딩 자기-상관(Sliding auto-correlation), 스무딩 상관(Smoothing correlation), 그리고 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 수행하여, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 추정하는 단계는, 슬라이딩 자기-상관((Sliding auto-correlation) 및 스무딩 상관(Smoothing correlation)을 통해, 제2 STO 및 상기 제2 STO에 대한 상관 결과 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 계산하는 단계는, 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 상기 슬라이딩 자기-상관을 수행하는 단계, 상기 슬라이딩 자동-상관을 통해 계산된 값들 중 시간적으로 인접한 값들 간에 평균 및 필터링을 통해, 상기 스무딩 상관을 수행하는 단계, 상기 스무딩 상관을 통해 계산된 값들에 대해서 가중치 결합을 통해 비용함수를 정의하는 단계, 상기 비용함수가 최대일 때에는 STO 값을 상기 제2 STO로 설정하는 단계, 그리고 상기 제2 STO에 대한 상기 비용함수의 값을 상기 상관 결과 값으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 추정하는 단계는, 상기 상관 결과 값을 이용하여 소수부 주파수 옵셋(FFO, Fractional Frequency Offset)을 추정하는 단계, 그리고 상기 제2 샘플링 신호와 상기 FFO를 이용하여, 상기 FFO를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 추정하는 단계는, 상기 보정된 FFO와 상기 제2 샘플링 신호간에 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 정수부 FO(IFO, Integer Frequency Offset)를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 추정하는 단계는, 상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO를 이용하여, 상기 제1 STO 및 상기 FO를 최종적으로 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 최종적으로 추정하는 단계는, 상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO, 그리고 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제1 상호 상관을 수행하는 단계, 그리고 상기 제1 상호 상관에 대한 결과 값과 상기 제1 샘플링 신호를 이용하여 제2 상호 상관을 수행함으로써, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 최종적으로 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사물인터넷에서 단말이 기지국으로부터 수신되는 주동기 신호에 기반하여 동기를 획득하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, 상기 주동기 신호를 디지털 신호로 샘플링하여 제1 샘플링 신호를 생성하는 단계, 상기 제1 샘플링 신호를 필터링하는 단계, 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 제2 샘플링 신호로 다운 샘플링하는 단계, 그리고

상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 슬라이딩 자기 상관(Sliding auto correlation) 및 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 제1 샘플타이밍 옵셋(STO, Sample Timing Offset)과 제1 주파수 옵셋(FO, Frequency Offset)을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 추정하는 단계는, 슬라이딩 자기-상관((Sliding auto-correlation) 및 스무딩 상관(Smoothing correlation)을 통해, 제2 STO 및 상기 제2 STO에 대한 상관 결과 값을 계산하는 단계, 상기 상관 결과 값을 이용하여 소수부 주파수 옵셋(FFO, Fractional Frequency Offset)을 추정하는 단계, 그리고 상기 제2 샘플링 신호와 상기 FFO를 이용하여, 상기 FFO를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 추정하는 단계는, 상기 보정된 FFO와 상기 제2 샘플링 신호간에 제1 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 정수부 FO(IFO, Integer Frequency Offset)를 추정하는 단계, 상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO, 그리고 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제2 상호 상관을 수행하는 단계, 그리고 상기 제1 상호 상관에 대한 결과 값과 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 이용하여 제3 상호 상관을 수행함으로써, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 최종적으로 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 수신 장치가 제공된다. 상기 수신 장치는, 송신 장치로부터 수신된 주동기 신호를 디지털 신호로 샘플링하여 제1 샘플링 신호를 생성하는 아날로그-디지털 변환부, 상기 제1 샘플링 신호를 필터링하는 -터부, 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 제2 샘플링 신호로 다운 샘플링하는 동기 데시메이터, 그리고 상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제1 샘플타이밍 옵셋(STO, Sample Timing Offset)과 제1 주파수 옵셋(FO, Frequency Offset)을 추정하는 동기 추정기를 포함할 수 있다.

상기 동기 추정기는, 상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 슬라이딩 상관(Sliding correlation), 스무딩 상관(Smoothing correlation), 그리고 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 수행하여, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 추정할 수 있다.

상기 동기 추정기는, 슬라이딩 자동-상관((Sliding auto-correlation) 및 스무딩 상관(Smoothing correlation)을 통해, 제2 STO 및 상기 제2 STO에 대한 상관 결과 값을 계산하는 제1 처리부, 그리고 상기 상관 결과 값을 이용하여 소수부 주파수 옵셋(FFO, Fractional Frequency Offset)을 추정하며, 상기 제2 샘플링 신호와 상기 FFO를 이용하여 상기 FFO를 보정하는 제2 처리부를 포함할 수 있다.

상기 동기 추정기는, 상기 보정된 FFO와 상기 제2 샘플링 신호간에 제1 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 정수부 FO(IFO, Integer Frequency Offset)를 추정하는 제3 처리부, 그리고 상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO, 그리고 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여 제2 상호 상관을 수행하며, 상기 제1 상호 상관에 대한 결과 값과 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 이용하여 제3 상호 상관을 수행함으로써 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 최종적으로 추정하는 제4 처리부를 더 포함할 수 있다.

상기 제1 처리부는, 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여 상기 슬라이딩 자기-상관을 수행하며, 상기 슬라이딩 자동-상관을 통해 계산된 값들 중 시간적으로 인접한 값들 간에 평균 및 필터링을 통해 상기 스무딩 상관을 수행하는 슬라이딩 자기-상관기, 그리고 상기 스무딩 상관을 통해 계산된 값들에 대해서 가중치 결합을 통해 비용함수를 정의하고, 상기 비용함수가 최대일 때에는 STO 값을 상기 제2 STO로 설정하며, 상기 제2 STO에 대한 상기 비용함수의 값을 상기 상관 결과 값으로 설정하는 코히어런트 결합기를 포함할 수 있다.

상기 제1 샘플링 신호의 주파수는 상기 제2 샘플링 신호의 주파수보다 8배 클 수 있다.

상기 수신 장치는, 상기 제1 FO를 자동 주파수 조절(Automatic Frequency Control)를 위해 적용하는 물리계층 제어부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 거친 자기 상관(Coarse auto correlation) 방법과 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 혼용함으로써, 저전력으로 넓은 지역에 걸쳐 사물 인터넷에서의 시간 동기와 주파수 동기를 효과적으로 획득할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스탠드얼론 동작 모드에서의 NPSS 신호 생성 방법을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인밴드 동작 모드에서의 NPSS 신호 생성 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수신 장치를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 동기 데시메이터를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시에에 따른 동기 데시메이터의 다운 샘플링 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 동기 추정기를 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 동기 추정기의 상태 전이 도표(state transition diagram)을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 제1 처리부를 나타내는 블록도이다.
도 9은 본 발명의 실시예에 따른 제1 처리부의 스무딩 과정을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 제2 처리부를 나타내는 블록도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 제3 처리부를 나타내는 블록도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 제4 처리부를 나타내는 블록도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 정교 상호-상관(Fine Cross-correlation)을 위한 시간 및 주파수 그리드(grid)를 나타내는 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 수신 장치는 단말(terminal), 이동 단말(mobile terminal, MT), 이동국(mobile station, MS), 진보된 이동국(advanced mobile station, AMS), 고신뢰성 이동국(high reliability mobile station, HR-MS), 가입자국(subscriber station, SS), 휴대 가입자국(portable subscriber station, PSS), 접근 단말(access terminal, AT), 사용자 장비(user equipment, UE) 등을 지칭할 수도 있고, 단말, MT, AMS, HR-MS, SS, PSS, AT, UE 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.

또한, 송신 장치는 기지국(base station, BS), 진보된 기지국(advanced base station, ABS), 고신뢰성 기지국(high reliability base station, HR-BS), 노드B(node B), 고도화 노드B(evolved node B, eNodeB), 접근점(access point, AP), 무선 접근국(radio access station, RAS), 송수신 기지국(base transceiver station, BTS), MMR(mobile multihop relay)-BS, 기지국 역할을 수행하는 중계기(relay station, RS), 기지국 역할을 수행하는 고신뢰성 중계기(high reliability relay station, HR-RS) 등을 지칭할 수도 있고, BS, ABS, 노드B, eNodeB, AP, RAS, BTS, MMR-BS, RS, HR-RS 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따른 NPSS(Narrowband Primary Synchronization Signal) 주파수영역 신호를 생성하는 방법에 대해서 설명한다.

스탠드얼론 동작 모드에서, NPSS 주파수영역 신호 생성에 대해서 먼저 설명한다.

하기 수학식 1을 참조하면, NPSS 주파수영역 신호(

)은 루트 인덱스(root index) 5를 가지는 Length-11 ZC(Zadoff Chu) 시퀀스와 코드 커버(Code cover) S_m의 결합으로 구성될 수 있다.

상기 수학식 1에서, m은 NB-IoT(Narrowband - Internet of Things)용으로 할당된 OFDM 심볼 인덱스(index)를 의미하고, m=0, 1, 2, …, 10 이다. n은 NPSS가 차지하는 물리적(Physical) RB(Resource Block)의 논리적인 서브캐리어 인덱스(subcarrier index)를 의미한다. 상기 수학식 1에서 코드 커버(S_m)는 주파수 영역에 적용되었다. 한편, 코드 커버(S_m)는 서브캐리어 인덱스에 상관없이 단일 값을 가지고 있고 NB-IoT 단말에 의해 상기 물리적(Physical) RB의 해당 대역만 필터링되어 복조 과정이 수행될 수 있으므로, 코드 커버(S_m)는 시간영역 OFDM 심볼 별로 해당 코드 커버(S_m)가 곱해질 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스탠드얼론 동작 모드에서의 NPSS 신호 생성 방법을 나타내는 도면이다.

먼저, 송신 장치는 상기 수학식 1과 같이 루트 인덱스 5인 길이-11 ZC 시퀀스(length-11 ZC sequence)를 생성하고 코드 커버링을 수행한다(S110). 즉, 송신 장치는 상기 수학식 1과 같이 m마다 11개의 NPSS 주파수영역 신호를 생성한다.

송신 장치는 서브캐리어 매핑(Subcarrier mapping)과 제로 페딩(Zero padding)을 수행한다(S120). 즉, 송신 장치는 해당 서브캐리어 위치 {k,n}과 심볼 m에 생성된 시퀀스 엘리먼트를 할당한 후 제로 페딩(Zero padding)을 수행해 총 128개 샘플을 생성한다. 자세히는, 물리적 부반송파 위치는 k=-64,-63,-62,…,-1,0,1,…,62,63이고, 논리적 부반송파 위치는 n=0,1,…,10이며, 상기 시퀀스 엘리먼트가 할당되는 부반송파 위치는 {-6,0}, {-5,1}, {-4,2},…,{-1,5},{0,6},…,{5,11}이며, 나머지 물리적 부반송파 위치 k(=-64,-63,…,-7,6,7,…,63)에는 제로가 페딩(padding)된다. 이러한 과정은 심볼 m마다 반복적으로 수행된다.

다음으로 송신 장치는 서브캐리어 인덱싱(Subcarrier Indexing)과 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)을 수행한다(S130). 즉, 송신 장치는 64개만큼 왼쪽으로 사이클릭 시프팅(Cyclic Shifting)을 수행하는 서브캐리어 인덱싱 과정을 수행한 후, 128-point IFFT를 수행한다. 서브캐리어 인덱싱 과정은 상위 서브캐리어그룹(64개 서브캐리어에 해당)과 하위 서브캐리어그룹(64개 서브캐리어에 해당)의 위치 교환으로 수행될 수 있다.

그리고 송신 장치는 CP(Cyclic prefix)를 삽입한다(S140). CP 삽입 시, m=4이면 CP 길이는 10이고, 나머지는 모두 CP길이가 9일 수 있다.

도 1에서와 같이 생성된 NPSS 신호에 대해서, 수신 장치가 1.92 MHz로 샘플링하는 경우, NPSS 시간영역 신호의 샘플 수는 1508(=138+ 137*10)개가 될 수 있다.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인밴드 동작 모드에서의 NPSS 신호 생성 방법을 나타내는 도면이다.

인밴드 동작 모드에서, NPSS 주파수영역 신호 신호(

)는 상기 수학식 1과 동일하다. 다만, 스탠드 얼론 동작 모드와 달리, 인밴드 동작 모드에서는 특정 RB를 통해 동기 신호가 전송되므로, 코드 커버링은 수학식 1과 같이 주파수영역에서만 수행될 수 있다.

먼저, 송신 장치는 상기 수학식 1과 같이 루트 인덱스 5인 길이-11 ZC 시퀀스(length-11 ZC sequence)를 생성하고 코드 커버링을 수행한다(S210). 즉, 송신 장치는 상기 수학식 1과 같이 m마다 11개의 NPSS 주파수영역 신호를 생성한다.

송신 장치는 서브캐리어 매핑과 CRS(Cell-specific Reference Signal) 펑처링(puncturing)를 수행한다(S220). 송신 장치는 레거시(Legacy) LTE의 인밴드에서 특정 물리적(Physical) RB의 해당 서브캐리어 위치 {k, n}와 심볼 m에, 생성된 시퀀스 엘리먼트를 할당한 후 제로 페딩(Zero padding)을 수행하여 총 128개 샘플을 생성한다. 즉, 송신 장치는 m마다 11개의 부반송파 위치에 m번째 시퀀스 엘리먼트를 할당하고 117개 제로 페딩을 수행한다. 그리고, 송신 장치는 레거시 LTE 시스템에 영향을 주지 않기 위해 레거시(Legacy) CRS(Cell-specific Reference Signal)가 할당되는 서브캐리어 위치에서는 펑처링(Puncturing)을 수행한다.

다음으로 송신 장치는 레거시 LTE 시스템의 BW(Bandwidth)에 맞춰 서브캐리어 인덱싱과 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)을 수행한다(S230). 그리고, 송신 장치는 CP를 삽입한다(S240). 여기서, 서브캐리어 인덱싱 과정은 상위 서브캐리어그룹(LTE 시스템 BW의 상위 절반의 BW에 해당하는 서브캐리어 수)과 하위 서브캐리어그룹(LTE 시스템 BW의 하위 절반의 BW에 해당하는 서브캐리어 수)의 위치 교환으로 수행될 수 있다.

따라서, 수신 장치(즉, NB-IoT UE)는 NPSS가 실려 있는 물리적인 RB에 RF를 튜닝해 1.92 MHz로 ADC 샘플링을 수행할 경우, NPSS 시간영역 신호의 샘플 수는 스탠드얼론 동작 모드와 동일하게 1508(=138+ 137*10)개가 될 수 있다.

한편, 가드밴드 동작 모드에서의 동기 신호 생성 방법은 물리적인 RB 위치가 가드밴드에 있으며, CRS 펑처링이 필요 없는 것을 제외하면, 인밴드 동작 모드와 동일하다.

이하에서는, 상기에서 설명한 NPSS 신호에 기반하여 시간 동기와 주파수 동기를 획득하는 방법 및 장치에 대해서 설명한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수신 장치(1000)를 나타내는 블록도이다.

도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 수신 장치(1000)는 RF 프로세싱부(100), 아날로그-디지털 변환부(Analog to Digital Converter, ADC)(200), 필터부(300), 동기화 장치(Synchronizer, 400), 그리고 물리계층(physical layer) 제어부(500)를 포함한다.

RF 프로세싱부(100)는 송신 장치로부터 수신되는 NPSS 신호에 대해서 RF 신호 처리를 수행한다. RF 신호 처리는 잡음을 제거하면서 신호를 증폭하는 기능, 자동 주파수 제어(Automatic Frequency Control, AFC) 기능, 그리고 NPSS 신호가 실려 있는 RB 대역에 대한 밴드패스 필터링 기능을 포함할 수 있다.

ADC(200)는 소정의 샘플링 레이트로 아날로그 신호를 디지털 신호로 샘플링한다. NB-IoT 전송 신호에 의해 점유되는 대역폭은 대부분 180 kHz 이므로, 샘플링 레이트는 나이키스트 샘플링 이론(Nyquist sampling theorem)에 의해 1.92 MHz일 수 있다.

필터부(300)는 ADC(200)로부터 1.92 MHz로 샘플링되어 입력되는 신호에 대해서 기저대역 필터링을 수행한다. NB-IoT 전송 신호에 의해 점유되는 대역폭은 180 kHz이므로, 필터부(300)는 180 kHz 대역폭(Bandwidth)을 가지는 LPF(Low Pass Filter)로 구현될 수 있다. 즉, 필터부(300)는 송신 장치(예를 들면, 기지국)의 시스템 BW(Bandwidth)에 상관 없이 NPSS 신호가 실려 있는 물리적 RB만큼을 필터링하면 되므로, 180 kHZ 대역폭을 가질 수 있다.

동기화 장치(400)는 NPSS 신호가 실려 있는 물리적 RB만큼을 필터링된 1.92 MHz 샘플링 신호를 필터부(300)로부터 입력 받으며, 이를 이용하여 시간 동기와 주파수 동기를 수행한다.

물리계층 제어부(500)는 RF 프로세싱부(100), ADC(200), 필터부(300), 그리고 동기화 장치(400)를 제어한다. 즉, 물리계층 제어부(500)는 물리계층(L1)의 전체적인 동작을 제어한다. 아래의 설명에서, 물리계층 제어부(500)는 'L1 control' 용어로 혼용되어 사용될 수 있다.

도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 동기화 장치(400)는 동기 데시메이터(Synchronization Decimator)(410)와 동기 추정기(Synchronization Detector)(420)를 포함한다. 아래의 설명에서, 동기 데시메이터(410)는 'SYNC Decimator' 용어로 혼용되어 사용될 수 있으며, 동기 추정기(420)는 'NPSS Detector' 용어로 혼용되어 사용될 수 있다.

동기 데시메이터(410)는 1.92 MHz로 샘플링된 신호를 240 kHz로 다운 샘플링(Down-sampling)을 수행한다.

동기 추정기(420)는 10ms 단위로 송신 장치(기지국)로부터 전송되는 NPSS 신호를 기준으로 STO(Sample Timing Offset) 인덱스(index)와 FO(Frequency Offset) 값(value)을 추정(estimation)하고 보정(correction)한다. 동기 추정기(420)는 추정한 STO 인덱스와 FO 값을 물리계층 제어부(500)로 전송한다. 여기서, 물리계층 제어부(500)는 추정된 FO 값이 AFC(Automatic Frequency Control) 기능에 적용되도록 RF 프로세싱부(100)를 제어한다.

동기 데시메이터(410)는 물리계층 제어부(500)로부터 인에이블(enable) 신호를 수신하면 데시메이션(Decimation)을 수행한다. 즉, 동기 데시메이터(410)는 입력되는 180 kHz BW 필터링된 신호를 8배로 다운 샘플링(Down sampling)를 수행하여 240kHz 샘플링 신호를 생성하며, 240kHz 샘플링 신호는 동기 추정기(420)로 입력된다.

그리고 동기 추정기(420)는 물리계층 제어부(500)로부터 인에이블(enable) 신호를 수신하면 NPSS 추정(detection)를 수행한다. 동기 추정기(420)는 240 kHz 샘플링 신호에 대해서 슬라이딩 상관(Sliding correlation), 스무딩 상관(Smoothing correlation), 그리고 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 수행한다. 그리고, 최종적으로 동기 추정기(420)는 1.92 MHz 샘플링 신호와 NPSS 시간영역 규격 신호 간에 다시 정교 상호 상관을 수행한다. 동기 추정기(420)는 이러한 과정을 통해 얻은 가장 큰 1개의 상관(correlation) 결과값을 이용하여 STO 추정값과 FO 추정값을 계산한다. 동기 추정기(420)는 STO 추정값과 FO 추정값을 물리계층 제어부(500)로 전달한 후 디스에이블(Disable)된다.

동기화 장치(400)의 기능적 인터페이스(functional interface)와 관련된 파라미터는 아래의 표 1 내지 표 3과 같다.

표 1은 동기화 장치(400)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 입력 신호를 나타낸다.

표 2은 동기화 장치(400)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 출력 신호를 나타낸다.

표 3은 동기화 장치(400)의 파라미터를 나타낸다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 동기 데시메이터(410)를 나타내는 블록도이다. 좀더 상세히 설명하면, 도 4는 동기 데시메이터(410)와 주위 장치들간의 관계를 나타내는 도면이다.

동기 데시메이터(410)는 필터부(300)에 의해 180 kHz BW 필터링된 1.92 MHz 샘플링 신호에 대해서 8배 다운 샘플링(Down sampling)하며, 물리계층 제어부(500)로부터 i_Start_SyncDecimator = ON을 전달 받으면 실행된다. 여기서, 동기 데시메이터(410)가 8배 다운 샘플링하는 이유는 NPSS 추정(detection)의 복잡도(complexity)를 감소하기 위한 것이다. 동기 데시메이터(410)는 8-times Down-Sampler로 구성될 수 있다.

상기 표 3에 나타낸 바와 같이, NB-IoT의 다운링크(Down Link) 서브캐리어 스페이싱(subcarrier spacing)은 15 kHz이므로, 1.92 MHz로 샘플링할 경우 시간영역 유효 OFDM 심볼의 샘플 수는 128개이다. 이에 대해서 240 kHz로 다운 샘플링(Down-sampling)할 경우, 총 샘플 수는 16이 된다. 그러나, OFDM 전송방식에서는 CP가 추가되므로, 이를 고려한 샘플 수는 매 슬롯(slot)의 1번째 OFDM 심볼에서는 CP를 포함하므로 138이 되고, 그 외에 OFDM 심볼에서는 137이 된다. 이에 따라, 하나의 OFDM 심볼 내의 샘플 수와 240 kHz로 다운 샘플링 했을 때의 샘플 수 간에는 정수 배의 관계가 성립하지 않는다. 이와 같은 타이밍 불일치(timing mismatch)가 발생하지만 10ms 마다 추정된 상관관계(correlation) 결과 값들에 대한 정확한 누적(exact accumulation)이 수행되어야 한다. 따라서, 동기 데시메이터(410)는 도 5와 같이 8개의 샘플마다 하나의 샘플을 캐칭(catching)하여 240 kHz 샘플을 얻는다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 동기 데시메이터(410)의 다운 샘플링 방법을 나타내는 도면이다.

도 5에 나타낸 바와 같이, 동기 데시메이터(410)는 8개의 샘플마다 하나의 샘플을 캐칭(catching)하여 240 kHz 샘플을 얻는다. 좀더 상세히 설명하면, 1.92 MHz로 샘플링 시 10ms 내에 총 샘플수는 19200개이며, 240 kHz 샘플링 시에는 10ms 내 총 샘플 수는 2400개이다. 즉, 총 샘플 수 2400 개는 19200를 8배 다운 샘플링 했을 때의 수와 동일하다. 따라서, 동기 데시메이터(410)는 10ms를 타임 윈도우(time window)로 사용하여, 10ms 마다 누적(accumulation)을 수행할 수 있다.

표 4는 동기 데시메이터(410)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 입력 신호를 나타낸다.

표 5는 동기 데시메이터(410)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 출력 신호를 나타낸다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 동기 추정기(420)를 나타내는 블록도이다. 그리고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 동기 추정기(420)의 상태 전이 도표(state transition diagram)을 나타낸다.

도 6에 나타낸 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 동기 추정기(420)는 제1 처리부(421), 제2 처리부(422), 제3 처리부(423), 그리고 제4 처리부(424)를 포함한다. 제1 처리부(421)는 'NPSS Step1'용어와 혼용 될 수 있으며, 제2 처리부(422)는 'NPSS Step2' 용어와 혼용 될 수 있다. 그리고 제3 처리부(423)는 'NPSS Step3'용어와 혼용 될 수 있으며, 제4 처리부(424)는 'NPSS Step4' 용어와 혼용 될 수 있다.

동기 추정기(420)는 매 프레임의 6번째 서브프레임에서 전송되는 NPSS 시간영역 신호를 이용하여 시간 동기와 주파수 동기를 획득한다. 이러한 동기 추정기(420)는 물리계층 제어부(500)로부터 인에이블(enable) 신호로서 i_Start_NPSS=ON를 전송 받으면 동작한다.

제1 처리부(NSS Step1)(421)는 240 kHz로 샘플링된 신호에 대해서, NPSS 시간영역 규격 신호의 특성을 이용하여 슬라이딩 자동-상관(sliding auto-correlation), 그리고 스무딩(smoothing) 상관, 그리고 코히어런트(coherent) 결합(combining) 및 누적(accumulation))을 취한다 (S710).

제1 처리부(421)는 상기 슬라이딩 자동-상관을 통해 얻은 가장 큰 상관(correlation) 결과 값(o_MaxVal_s1)과 이 때의 STO값(o_STO_s1)을 계산한다. o_MaxVal_s1이 물리계층 제어부(500)로부터 전송 받은 임계치(i_ThdStep1_NPSS)보다 높은 경우, 제1 처리부(421)는 o_STO_s1(아래에서 설명하는

)을 제4 처리부(424)로 전송한다. 이때, 제1 처리부(421)는 o_MaxVal_s1과 함께 o_STO_s1 전후의 시점들에서의 NPSS 시간영역 규격 신호에 해당하는 샘플들(buf_rx240_s2_4) 및 o_Done_s1=ON을 제2 처리부(422)로 넘겨 준다.

o_MaxVal_s1이 물리계층 제어부(500)로부터 전송 받은 임계치(i_ThdStep1_NPSS)보다 낮은 경우에는, 제1 처리부(421)는 o_Done_s1=OFF 상태로 유지하고 상기 S710 단계를 반복한다. 그리고, 제1 처리부(421)는 제3 처리부(423)으로부터 o_Fail_s3=ON가 전달되면 상기 S710 단계를 반복한다.

제2 처리부(NPSS Step2)(422)는 제1 처리부(421)로부터 수신한 o_MaxVal_s1을 이용하여, FFO(Fractional FO)을 추정한다(S720). 그리고 제2 처리부(422)는 제1 처리부(421)로부터 수신한 샘플들(bug_rx240_s2_4)에 대해서, 추정된 FFO를 이용하여 FO 보정(correction)을 수행한다(S720). 제2 처리부(422)는 이러한 과정들을 통해 추정된 FFO 값(o_FFO_s2)을 제4 처리부(424)로 전송하고, FFO 보정 값 (buf_corrected)을 제3 처리부(423)로 전송한다.

제3 처리부(NPSS Step3)(423)는 제2 처리부(422)로부터 전달 받은 보정된 FFO 보정 값 (buf_corrected)에 대해, 거친 상호 상관(Coarse cross-corelation)을 수행하여, IFO(Integer FO) 값(o_IFO_s3)을 추정한다(S730). 거친 상호 상관을 통해 추정한 가장 큰 상관 결과값(o_IFO_s3,

)이 물리계층 제어부(500)로부터 수신한 임계치((i_ThdStep3_NPSS)보다 높은 경우, 제3 처리부(423)는 추정한 o_IFO_s3(

)를 제4 처리부(424)로 전송한다. 그러나, 거친 상호 상관을 통해 추정한 가장 큰 상관 결과값(o_IFO_s3,

)이 물리계층 제어부(500)로부터 수신한 임계치((i_ThdStep3_NPSS)보다 낮은 경우, 제3 처리부(423)는 o_Fail_s3=ON을 제1 처리부(421)로 전달한다.

제4 처리부(NPSS Step4)(424)는 제1 처리부(241)로부터 수신한 o_STO_s1(

)에서 하나의 프레임 뒤에 입력되는 동기 데시메이터(410)의 NPSS 시간영역 신호에 대응하는 240 kHz 샘플들에 대해, o_FFO_s2(

)와 o_IFO_s3(

)를 이용하여(즉, FO=o_IFO_s3+o_FFO_s2), 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 수행한다(S740). 이를 통해, 제4 처리부(424)는 STO 값과 FO 값을 1차적으로 추정한다. 그리고, 제4 처리부(424)는 1차적으로 추정한 STO 값과 FO 값을 이용하여, 필터부(300)의 NPSS 시간영역 신호에 대응하는 1.92 MHz 샘플들에 대해, 다시 정교 상호 상관을 수행하여, 최종적인 STO 값과 FO 값을 추정한다(S740). 제4 처리부(424)는 최종적으로 추정한 STO 값(o_STO)과 FO 값(o_FO) 값을 물리계층 제어부(500)로 전송한다.

물리계층 제어부(500)는 제4 처리부(424)로부터 전송 받은 o_FO 값을 AFC(Automatic Frequency Control) 기능에 적용한다.

아래의 표 6은 동기 추정기(420)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 입력 신호를 나타낸다.

아래의 표 7은 동기 추정기(420)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 출력 신호를 나타낸다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 제1 처리부(421)를 나타내는 블록도이다.

도 8에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 제1 처리부(421)는 제1 내지 제3 버퍼(810, 820, 830), 슬라이딩 자기-상관기(Sliding Auto-Correlator)(840), 코히어런트 결합기(Coherent Combiner)(850), 그리고 메모리(860)를 포함한다. 제1 처리부(421)는 제3 처리부(423)으로부터 o_Fail_s3=ON이 전송되거나 i_Start_s1=ON 인 경우 실행된다.

상기에서 설명한 바와 같이, NPPSS는 매 프레임의 6번째 서브프레임마다 전송된다. 즉, 10ms 내에 하나의 NPSS 시간영역 규격 신호에 대응하는 서브프레임이 존재한다. 이러한 점을 감안하여, 본 발명의 실시예에 따른 제1 처리부(421)의 윈도우 사이즈(window size)는 10ms로 설정될 수 있다. 한편, 특정 sample time instant

에서 OFDM 심볼 m에 해당에 해당하는

수신 샘플 벡터는 아래의 수학식 2와 같이 정의된다.

본 발명의 실시예에서는 N=17로 가정한다. 상기 수학식 2에 따르면, NPSS 시간영역 규격 신호에 대응하는 샘플들에 대한 벡터 표현은

이 된다.

슬라이딩 자기-상관기(Sliding Auto-Correlator)(840)는 상기 수학식 1에서 설명한 코드 커버

을

에 적용한 후, lag-k의 서브벡터(sub-vecotr) 쌍 즉,

과

의 conjugated inner product 들의 합, 즉 슬라이딩 자동-상관(Sliding auto-correlation)을 계산한다. 이러한 자동-상관(

)은 아래의 수학식 3과 같이 표현된다.

수학식 3을 참조하면, 제1 버퍼(810)는 11개의 OFDM 심볼에 해당하는 샘플 수만큼 즉, 11N 샘플들(buf_rx240_npss[0~186])을 버퍼링한다.

수학식 3에서,

와

간 inner product는 아래의 수학식 4와 같이 된다.

수학식 4를 수학식 3에 대입하여, lag-k 별로 슬라이딩 자동-상관 식을 정리하면 다음의 수학식 5 내지 수학식 8을 얻을 수 있게 된다.

수학식 4 내지 수학식 8에서 알 수 있듯이, 현재의 슬라이딩 자동-상관 값(

) 은 바로 전의 슬라이딩 자동-상관 값(

), 그리고 코드 커버(code cover) 값들과

간의 곱에 대에 대한 선형 합(linear combination)을 서로 더하면 된다. 다만, 초기에는 수신 샘플들을 계산하면서 버퍼링하는 과정이 필요하다.

제1 처리부(421)가 동기 추정기(420)로부터 인에이블(Enable) 신호인 i_Start_s1=ON을 받거나 제3 처리부(423)로부터 인에이블(Enable) 신호인 o_Fail_s3=ON를 받는 경우, 제1 버퍼(810)는 buf_rx240_npss에 최대 11

개의 수신 샘플들을 버퍼링한다. 이때, 제2 버퍼(820)는 lag별로 상기 수학식 4에 나타낸

를 다음과 같이 계산하여 버퍼링 한다. Lag-1에 대해, 제2 버퍼(820)는

를 계산하여 버퍼링(buf_B1)한다. Lag-2에 대해, 제2 버퍼(820)는

를 계산하여 버퍼링(buf_B2)한다. Lag-3에 대해, 제2 버퍼(820)는

를 계산하여 버퍼링(buf_B3)한다. Lag-4에 대해, 제2 버퍼(820)는

를 계산하여 버피링(buf_B4)한다. 제1 처리부(421)는 동기 추정기(420)로부터 인에이블(Enable) 신호인 i_Start_s1=ON을 받거나 제3 처리부(423)로부터 인에이블(Enable) 신호인 o_Fail_s3=ON를 받는 시점으로부터 11N개 샘플 타이밍이 지나면 제1 버퍼(810) 및 제2 버퍼(820)를 업데이트 하면서 상기 수학식 4 내지 수학식 8과정을 수행하여, 슬라이딩 자동-상관(sliding auto-correlation) 값을 획득한다.

한편, 240 kHz와 같이 낮은 샘플링 레이트에서 NPSS 추정의 신뢰성(reliability)를 향상시키고 메모리 요건(memory requirement)를 감소시키기 위해, 제1 처리부(421)는 다음과 같은 스무딩(Smothing) 과정을 수행한다.

도 9은 본 발명의 실시예에 따른 제1 처리부(421)의 스무딩 과정을 나타내는 도면이다.

도 9에 나타낸 바와 같이, 제1 처리부(421)는 2개의 인접하는 슬라이딩 자동-상관(sliding auto-correlation) 값들을 합치고 그들의 합을 메모리(860)에 저장한다. 매 타임 윈도우 사이즈(time windowr size) 10ms(T=2400) 마다 재귀적 업데이트(recursive update)에 의해, 슬라이딩 자동-상관 값

가 획득된다. 슬라이딩 자동-상관 값들에 대해서 평균(Averaging)과 IIR(Infinite Impulse Response) 필터링을 수행하여, 아래의 수학식 9와 같은 Smoothed auto-correlation 식이 정의될 수 있다.

수학식 9에서,

는 이전 타임 윈도우(time window)에 저장된 Smoothed auto-correlation 값이다. 이와 같은 Smoothed auto-correlation을 통해,

는

의 절반에 해당하는 개수이다(즉, Time window마다 1200개 필요함).

코히어런트 결합기(Coherent Combiner)는 NPSS 신호의 거친 샘플 타이밍 옵셋(Coarse sampling timing offset)을 추정하기 위해, 하나의 비용 함수(Cost function)를 정의한다. 이 비용 함수

는

의 가중치 결합(weighted combining)으로서 다음의 수학식 9와 같이 정의 될 수 있다.

수학식 10에서, 가중치 값(weighted value)는

로 설정될 수 있다. NB-IoT 시스템에서, 수신 장치(단말)는 저비용과 확장된 커버리가 요구되며, 수신 장치(단말)는 낮은 SNR(예를 들면, -12.6 dB)과 저속 페이딩(Doppler 주파수 = 1 Hz)을 견뎌야 한다. 이러한 나쁜 환경에서도 셀 탐색(cell searching)을 보장하기 위해, NPSS 신호는 매 10ms마다 전송된다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 수신 장치(1000)는 다중화(diversity) 이득을 강화시키기 위해, 누적(accumulation) 기반 검색자(Searcher) 알고리즘을 수행한다. 이러한 알고리즘에 기반하여, 상기 비용 함수의 필터된 비용 함수(filtered Cost function)는 다음의 수학식의 11과 같이 된다.

수학식 11에서,

는 누적(accumulation)의 메모리를 업데이트하는데 사용되는 감쇄 계수(decay factor)이며, 시간 표류(Time drifting)의 영향을 감소킨다. 수학식 11과 같은 비용 함수에 대한 절대치를 최대로 할 때의 STO(

)와 그 때의 상관 결과 값(

)(이하, 최대 상관 결과값이라 함)은 다음의 수학식 12과 같이 된다. 여기서,

는 상기에서 설명한 o_MaxVal_s1와 동일하며,

는 상기에서 설명한 o_STO_s1와 동일하다.

상기 수학식 12에서의

에 대한

이 동기 추정기(420)로부터 전달 받은 i_ThdStep1보다 크면 o_Done_s1은 ON 상태로 되지만, 그렇지 않으면 o_Done_s1은 OFF 상태로 유지되어 상기 과정들(S710)들이 반복된다.

아래의 표 8은 제1 처리부(421)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 입력 신호를 나타낸다.

아래의 표 9는 제1 처리부(421)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 출력 신호를 나타낸다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 제2 처리부(422)를 나타내는 블록도이다.

도 10에 나타낸 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 제2 처리부(422)는 FFO (Fractional Fine cross Correlation) 추정기(Estimator)(1010), 그리고 FFO 보정기(Corrector)(1020)를 포함한다. 제2 처리부(422)는 제1 처리부(421)로부터 o_Done_s1=ON이 전송되면 실행된다.

FFO 추정기(1010)는 제1 처리부(421)로부터 전달 받은 최대 상관 결과 값(o_MaxVal_s1=

)을 이용하여, 아래의 수학식 13과 같이 FFO(Fractional Frequency Offset)를 추정한다.

FFO 추정기(1010)는 상기 수학식 13과 같이 추정한 FFO 값(즉, o_FFO_s2=

)을 제4 처리기(424)(NPSS Step4)로 전송한다.

FFO 보정기(1020)는 FFO 추정기(1010)가 추정한 FFO 값(

)를 이용하여, 아래의 수학식 14와 같이 FFO 보정(correction)을 수행한다. 즉, FFO 보정기(1020)는 아래의 수학식 14와 같이 제1 처리부(421)로부터 전달 받은 샘플들(buf_rx240_s2_4[0~186])을

으로 모텔링하여, FFO 보정 값(Corrected optput)(buf_correctred[.]=

)을 생성한다.

FFO 보정기(1020)는 상기 수학식 14를 계산하면 o_Done_s2=ON으로 설정하고, o_Done_s2=ON을 수학식 14의 FFO 보정 값(buf_correctred)와 함께 제3 처리기(423)로 전송한다.

아래의 표 10은 제2 처리부(422)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 입력 신호를 나타낸다.

아래의 표 11은 제2 처리부(422)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 출력 신호를 나타낸다.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 제3 처리부(423)를 나타내는 블록도이다.

도 11에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 제3 처리부(423)는 거친 상호-상관기(Coarse Cross-Correlator)(1110)를 포함한다. 제3 처리부(423)는 제2 처리부(422)로부터 o_Done_s2=ON을 전달 받으면 실행된다.

거친 상호-상관기(1110)는 제2 처리부(422)로부터 전달 받은 FFO 보정 값(buf_corrected[0~186]=

)에 대해 240 kHz 샘플링된 시간영역 NPSS 규격 샘플들(

)과의 상호 상관(cross-correlation)을 수행한다. 즉, 거친 상호-상관기(1110)는 아래의 수학식 15와 같이 IFO(Integer Frqeuncy Offset)를 추정하기 위한 가설(Hypotheses)를 수행한다.

상기 수학식 15에서,

값들 중 가장 큰

의 절대치를 가지는

가 최종 IFO(o_IFO_s3)가 된다. 이 최종 IFO(o_IFO_s3,

)는 제4 처리부(424)로 전송된다. 만약

의 절대치 중 가장 큰 값이 동기 추정기(420)로부터 받은 i_ThdStep3 보다 크거나 같으면, o_Fail_s3는 오프(OFF)가 되고 o_Done_s3는 온(ON)이 된다. 가장 큰 절대치가 동기 추정기(420)로부터 받은 i_ThdStep3 작으면, o_Fail_s3는 ON이 되고 제1 처리부(421)로 전달되고 o_Done_s3는 온(ON)이 된다.

아래의 표 12는 제3 처리부(423)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 입력 신호를 나타낸다.

아래의 표 13은 제3 처리부(423)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 출력 신호를 나타낸다.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 제4 처리부(424)를 나타내는 블록도이다.

제4 처리부(424)는 제1 처리부(421)로부터 전달 받은 STO(o_STO_s1=

), 제2 처리부(422)로부터 전달 받은 FFO(o_FFO_s2=

), 그리고 제3 처리부(423)로부터 전달 받은 IFO(o_IFO_s3=

)를 이용하여, 정교(fine)하게 다시 STO, FO를 추정한다.

본 발명의 실시예에 따른 제4 처리부(424)는 버퍼(1210), 제1 정교 상호-상관기(Fine Cross-Correlator)(1220), 그리고 제2 정교 상호-상관기(Fine Cross-Correlator)(1230)를 포함한다. 제1 정교 상호-상관기(1220)는 240 kHz 샘플들에 대해서 정교 상호-상관을 수행하고, 제2 정교 상호-상관기(1230)는 1.92 MHz 샘플들에 대해서 정교 상호-상관을 수행한다. 제4 처리부(424)는 제3 처리부(423)로부터 전달 받은 o_Done_s3이 온(ON)인 경우 실행된다.

제1 정교 상호-상관기(1220)는 제1 처리부(421)가 추정한 STO(

)의 전후로 오는 240 kHz 샘플들(buf_rx240_s2_4[.]=

)에 대해,

의 구간 내 샘플 인덱스들(sample indices) 만큼 상호 상관(Cross correlation)을 수행한다. 즉, 제1 정교 상호-상관기(1220)는 아래의 수학식 16과 같이 상호 상관(Cross correlation)을 수행하여, 최대일 때의

과

을 구한다. 여기서,

는 refined_STO_at_240kHz 이며,

는 refined_FO_at_240kHz 이다.

도 13은 본 발명의 실시예에 따른 정교 상호-상관(Fine Cross-correlation)을 위한 시간 및 주파수 그리드(grid)를 나타내는 도면이다.

도 13을 참조하면, 상기 수학식 16에서의

는 정교 튜닝(fine tunning)되는 최소 샘플 길이를 나타내며,

는 최소 주파수옵셋을 나타낸다. 그리고,

는 제 1 처리부(421)에서 추정한

의 전후의 시간영역 튜닝(tuning) 범위를 나타내며,

는 주파수영역 튜닝(tuning) 범위를 나타낸다.

제2 정교 상호-상관기(1230)는 상기 제1 정교 상호-상관기(1220)가 획득한 STO(refined_STO_at_240kHz=

)의 전후로 오는 필터부(300)의 샘플들(buf_rx1920_s4=

)에 대해서,

의 구간 내 샘플 인덱스들(sample indices) 만큼 상호 상관(Cross correlation)을 수행한다. 그리고, 제2 정교 상호-상관기(1230)는 상기 제1 정교 상호-상관기(1220)가 획득한 FO(refined_FO_at_240kHz=

))의 전후로 오는 필터부(300)의 샘플들(buf_rx1920_s4=

)에 대해서,

의 구간 내 샘플 인덱스들(sample indices) 만큼 상호 상관(Cross correlation)을 수행한다. 즉, 제2 정교 상호-상관기(1230)는 아래의 수학식 17과 같이 상호 상관(Cross correlation)을 수행하며, 최종적으로 최대일 때의

(o_STO_s4)과

(o_FO_s4)을 구한다. 여기서,

(o_STO_s4)가 최종적인 추정한 STO 값이며,

(o_FO_s4)가 최종적으로 추정한 FO 값이다.

도 13을 참조하면, 상기 수학식 17에서

는

전후의 시간영역 튜닝(tunning) 범위를 나타내며,

는

전후의 주파수영역 tuning 범위를 나타낸다.

제4 처리부(424)는 상기 수학식 17의 실행을 완료하면 o_Done_s4=ON을 동기 추정기(420)로 전달하고 디스에이블(disable)된다.

아래의 표 14는 제4 처리부(424)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 입력 신호를 나타낸다.

아래의 표 15는 제4 처리부(424)의 기능적 인터페이스(functional interface)에 대한 출력 신호를 나타낸다.

상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면 거친 자기 상관(Coarse auto correlation) 방법과 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 혼용함으로써, 저전력, 저비용, 그리고 고성능의 수신 장치를 구현할 수 있다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims

사물인터넷에서 수신 장치가 송신 장치로부터 수신되는 주동기 신호에 기반하여 동기를 획득하는 방법으로서,
상기 주동기 신호를 디지털 신호로 샘플링하여 제1 샘플링 신호를 생성하는 단계,
상기 제1 샘플링 신호를 제2 샘플링 신호로 다운(down) 샘플링하는 단계, 그리고
상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제1 샘플타이밍 옵셋(STO, Sample Timing Offset)과 제1 주파수 옵셋(FO, Frequency Offset)을 추정하는 단계를 포함하며,
상기 추정하는 단계는, 슬라이딩 자기-상관((Sliding auto-correlation) 및 스무딩 상관(Smoothing correlation)을 통해, 제2 STO 및 상기 제2 STO에 대한 상관 결과 값을 계산하는 단계를 포함하며,
상기 계산하는 단계는,
상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 상기 슬라이딩 자기-상관을 수행하는 단계,
상기 슬라이딩 자기-상관을 통해 계산된 값들 중 시간적으로 인접한 값들 간에 평균 및 필터링을 통해, 상기 스무딩 상관을 수행하는 단계,
상기 스무딩 상관을 통해 계산된 값들에 대해서 가중치 결합을 통해 비용함수를 정의하는 단계,
상기 비용함수가 최대일 때에는 STO 값을 상기 제2 STO로 설정하는 단계, 그리고
상기 제2 STO에 대한 상기 비용함수의 값을 상기 상관 결과 값으로 설정하는 단계를 포함하며,
상기 추정하는 단계는 최종적으로 상기 제1 STO를 추정하는 단계를 포함하며, 상기 최종적으로 추정하는 단계는 두 번의 상호 상관을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 샘플링 신호를 필터링하는 단계를 더 포함하며,
상기 다운 샘플링하는 단계는 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 상기 제2 샘플링 신호로 다운 샘플링하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 샘플링 신호는 1.92 MHz 샘플링 신호이며,
상기 제2 샘플링 신호는 240 kHz 샘플링 신호인 방법.
제1항에 있어서,
상기 추정하는 단계는, 상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 슬라이딩 자기-상관(Sliding auto-correlation), 스무딩 상관(Smoothing correlation), 그리고 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 수행하여, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 추정하는 단계를 포함하는 방법.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 상관 결과 값을 이용하여 소수부 주파수 옵셋(FFO, Fractional Frequency Offset)을 추정하는 단계, 그리고
상기 제2 샘플링 신호와 상기 FFO를 이용하여, 상기 FFO를 보정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제7항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 보정된 FFO와 상기 제2 샘플링 신호간에 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 정수부 FO(IFO, Integer Frequency Offset)를 추정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제8항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO를 이용하여, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 최종적으로 추정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제9항에 있어서,
상기 최종적으로 추정하는 단계는,
상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO, 그리고 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제1 상호 상관을 수행하는 단계, 그리고
상기 제1 상호 상관에 대한 결과 값과 상기 제1 샘플링 신호를 이용하여 제2 상호 상관을 수행함으로써, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 최종적으로 추정하는 단계를 포함하는 방법.
사물인터넷에서 단말이 기지국으로부터 수신되는 주동기 신호에 기반하여 동기를 획득하는 방법으로서,
상기 주동기 신호를 디지털 신호로 샘플링하여 제1 샘플링 신호를 생성하는 단계,
상기 제1 샘플링 신호를 필터링하는 단계,
상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 제2 샘플링 신호로 다운 샘플링하는 단계, 그리고
상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 슬라이딩 자기 상관(Sliding auto correlation) 및 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 제1 샘플타이밍 옵셋(STO, Sample Timing Offset)과 제1 주파수 옵셋(FO, Frequency Offset)을 추정하는 단계를 포함하며,
상기 추정하는 단계는 슬라이딩 자기-상관((Sliding auto-correlation) 및 스무딩 상관(Smoothing correlation)을 통해, 제2 STO 및 상기 제2 STO에 대한 상관 결과 값을 계산하는 단계를 포함하며,
상기 계산하는 단계는,
상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 상기 슬라이딩 자기-상관을 수행하는 단계,
상기 슬라이딩 자기-상관을 통해 계산된 값들 중 시간적으로 인접한 값들 간에 평균 및 필터링을 통해, 상기 스무딩 상관을 수행하는 단계,
상기 스무딩 상관을 통해 계산된 값들에 대해서 가중치 결합을 통해 비용함수를 정의하는 단계,
상기 비용함수가 최대일 때에는 STO 값을 상기 제2 STO로 설정하는 단계, 그리고
상기 제2 STO에 대한 상기 비용함수의 값을 상기 상관 결과 값으로 설정하는 단계를 포함하며,
상기 추정하는 단계는 최종적으로 상기 제1 STO를 추정하는 단계를 포함하며, 상기 최종적으로 추정하는 단계는 두 번의 상호 상관을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 상관 결과 값을 이용하여 소수부 주파수 옵셋(FFO, Fractional Frequency Offset)을 추정하는 단계, 그리고
상기 제2 샘플링 신호와 상기 FFO를 이용하여, 상기 FFO를 보정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 보정된 FFO와 상기 제2 샘플링 신호간에 제1 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 정수부 FO(IFO, Integer Frequency Offset)를 추정하는 단계,
상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO, 그리고 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제2 상호 상관을 수행하는 단계, 그리고
상기 제1 상호 상관에 대한 결과 값과 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 이용하여 제3 상호 상관을 수행함으로써, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 최종적으로 추정하는 단계를 더 포함하는 방법.
송신 장치로부터 수신된 주동기 신호를 디지털 신호로 샘플링하여 제1 샘플링 신호를 생성하는 아날로그-디지털 변환부,
상기 제1 샘플링 신호를 필터링하는 필터부,
상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 제2 샘플링 신호로 다운 샘플링하는 동기 데시메이터, 그리고
상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 제1 샘플타이밍 옵셋(STO, Sample Timing Offset)과 제1 주파수 옵셋(FO, Frequency Offset)을 추정하는 동기 추정기를 포함하며,
상기 동기 추정기는 슬라이딩 자기-상관((Sliding auto-correlation) 및 스무딩 상관(Smoothing correlation)을 통해, 제2 STO 및 상기 제2 STO에 대한 상관 결과 값을 계산하는 제1 처리부를 포함하며,
상기 제1 처리부는,
상기 제2 샘플링 신호를 이용하여 상기 슬라이딩 자기-상관을 수행하며, 상기 슬라이딩 자기-상관을 통해 계산된 값들 중 시간적으로 인접한 값들 간에 평균 및 필터링을 통해 상기 스무딩 상관을 수행하는 슬라이딩 자기-상관기, 그리고
상기 스무딩 상관을 통해 계산된 값들에 대해서 가중치 결합을 통해 비용함수를 정의하고, 상기 비용함수가 최대일 때에는 STO 값을 상기 제2 STO로 설정하며, 상기 제2 STO에 대한 상기 비용함수의 값을 상기 상관 결과 값으로 설정하는 코히어런트 결합기를 포함하며,
상기 동기 추정기는 두 번의 상호 상관을 수행하여 최종적으로 상기 제1 STO를 추정하는 수신 장치.
제14항에 있어서,
상기 동기 추정기는, 상기 제1 샘플링 신호와 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여, 슬라이딩 상관(Sliding correlation), 스무딩 상관(Smoothing correlation), 그리고 정교 상호 상관(Fine cross correlation)을 수행하여, 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 추정하는 수신 장치.
제14항에 있어서,
상기 동기 추정기는,
상기 상관 결과 값을 이용하여 소수부 주파수 옵셋(FFO, Fractional Frequency Offset)을 추정하며, 상기 제2 샘플링 신호와 상기 FFO를 이용하여 상기 FFO를 보정하는 제2 처리부를 더 포함하는 수신 장치.
제16항에 있어서,
상기 동기 추정기는,
상기 보정된 FFO와 상기 제2 샘플링 신호간에 제1 상호 상관(cross-correlation)을 수행하여, 정수부 FO(IFO, Integer Frequency Offset)를 추정하는 제3 처리부, 그리고
상기 제2 STO, 상기 FFO, 상기 IFO, 그리고 상기 제2 샘플링 신호를 이용하여 제2 상호 상관을 수행하며, 상기 제1 상호 상관에 대한 결과 값과 상기 필터링된 상기 제1 샘플링 신호를 이용하여 제3 상호 상관을 수행함으로써 상기 제1 STO 및 상기 제1 FO를 최종적으로 추정하는 제4 처리부를 더 포함하는 수신 장치.
삭제
제14항에 있어서,
상기 제1 샘플링 신호의 주파수는 상기 제2 샘플링 신호의 주파수보다 8배 큰 수신 장치.
제14항에 있어서,
상기 제1 FO를 자동 주파수 조절(Automatic Frequency Control)를 위해 적용하는 물리계층 제어부를 더 포함하는 수신 장치.