KR102112421B1 - 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템의 채널 추정 방법 및 그 장치 - Google Patents

가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템의 채널 추정 방법 및 그 장치 Download PDF

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KR102112421B1 KR1020180160033A KR20180160033A KR102112421B1 KR 102112421 B1 KR102112421 B1 KR 102112421B1 KR 1020180160033 A KR1020180160033 A KR 1020180160033A KR 20180160033 A KR20180160033 A KR 20180160033A KR 102112421 B1 KR102112421 B1 KR 102112421B1
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전성배
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Abstract

다양한 실시예들에 따른 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서, 하나 이상의 송신 안테나들을 갖는 송신 장치와 하나 이상의 수신 안테나들을 갖는 수신 장치가 통신할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 수신 장치가 송신 장치의 송신 안테나들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하고, 수신 안테나들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하고, 학습된 데이터에 기반하여, 수신 신호와 관련된 채널을 추정하도록 구성될 수 있다.

Description

가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템의 채널 추정 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CHANNEL ESTIMATION IN LINE-OF-SIGHT MIMO COMMUNICATION SYSTEM}
다양한 실시예들은 가시선(line-of-sight; LOS) 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output; MIMO) 통신 시스템의 채널 추정 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
다중 입력 다중 출력 통신 시스템이 다이버시티 및 공간 다중화 이득을 얻기 위해 제안되었다. 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서, 송신 장치는 하나 이상의 송신 안테나들을 포함하고, 수신 장치는 하나 이상의 수신 안테나들을 포함한다. 송신 와 수신 장치 간에 가시선 경로만 존재하는 경우 다중 안테나 이득을 얻기 위한 시도들이 있었다. 기존에 연구된 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에 따르면, 각각의 수신 안테나에서 최단 경로 성분과 지연 경로 성분 간에 90 도의 위상 차를 갖도록, 송신 안테나들과 수신 안테나들을 배치하고, 수신 장치에서 위상 천이기를 사용하여 다중 안테나 자유도를 최대로 얻는다.
하지만, 송신 장치와 수신 장치가 서로 고정된 설비가 아닌 한, 상기한 바와 같은 이상적인 배치를 이루기는 현실적으로 어렵고, 안테나 배치에 따라 채널의 변화가 발생된다. 따라서, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 다중 안테나 이득을 얻기 위해서, 가변 채널에 대한 채널 추정이 요구된다.
다양한 실시예들에 따른 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템의 수신 장치는, 하나 이상의 수신 안테나들을 갖고, 하나 이상의 송신 안테나들을 갖는 송신 장치와 통신하도록 구성되는 수신부, 상기 송신 안테나들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하도록 구성되는 학습부, 및 상기 수신 안테나들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하고, 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 수신 신호와 관련된 채널을 추정하도록 구성되는 채널 추정부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 하나 이상의 수신 안테나들을 갖는 수신 장치의 수신 방법은, 송신 장치의 하나 이상의 송신 안테나들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하는 동작, 상기 수신 안테나들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하는 동작, 및 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 수신 신호와 관련된 채널을 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 가변 채널에 대한 채널 추정이 가능하다. 이를 통해, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 안테나 배치와 무관하게 공간 다중화 이득을 얻을 수 있다. 이에 따라, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 전송 용량과 신뢰도가 향상될 수 있다. 아울러, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서, 학습된 데이터에 기반하여 채널이 추정되기 때문에, 최적화를 위한 계산 동작이 생략되어, 복잡도가 낮고 빠른 동작이 가능해진다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템을 도시하는 도면이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 수신 장치를 도시하는 도면이다.
도 3은 도 2에서 학습부를 도시하는 도면이다.
도 4는 도 2에서 채널 추정부를 도시하는 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 수신 장치의 동작 방법을 도시하는 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 수신 장치의 채널 추정 성능을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 설명된다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째" 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 가시선 다중 입력 다중 출력(LOS MIMO) 통신 시스템을 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템(100)은, 적어도 하나의 송신 장치(110)와 적어도 하나의 수신 장치(120)를 포함할 수 있다. 송신 장치(110)는 하나 이상, 예컨대 Nt 개의 송신 안테나(111)들을 포함하고, 수신 장치(120)는 하나 이상, 예컨대 Nr 개의 수신 안테나(121)들을 포함할 수 있다. 송신 장치(110)는 송신 안테나(111)들을 통해 파일럿 신호(pilot signal)를 출력하고, 수신 장치(120)는 수신 안테나(121)들을 통해 파일럿 신호에 대응하는 수신 신호를 수신할 수 있다. 수신 신호는 송신 안테나(111)들 중 어느 하나에서 형성되는 채널을 통해 전송될 수 있다. 예를 들면, 각각의 송신 안테나(111)와 수신 안테나(121)의 안테나 페어(pair)에 대한 채널이 하기 [수학식 1]과 같이 경로 거리에 따른 위상 변화로 표현될 수 있다. 일 예로, 채널, 길이
Figure 112018124752240-pat00001
의 채널을 추정하기 위한 파일럿 신호 및 n 번째 수신 안테나(121)를 통한 수신 신호가 하기 [수학식 2]와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00002
여기서, Hn,m은 m 번째 송신 안테나(111)와 n 번째 수신 안테나(121) 사이에 형성되는 채널을 나타내고, D는 송신 장치(110)와 수신 장치(120) 간 전송 거리를 나타내고, Dnm은 m 번째 송신 안테나(111)와 n 번째 수신 안테나(121) 간 경로 거리를 나타낼 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00003
여기서, hT는 채널을 나타내고, P는 파일럿 신호를 나타내고, yT는 수신 신호를 나타내며, z는 가산성 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise; AWGN)을 나타낼 수 있다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 수신 장치를 도시하는 도면이다. 도 3은 도 2에서 학습부를 도시하는 도면이고, 도 4는 도 2에서 채널 추정부를 도시하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 수신 장치(120)는, 하나 이상의 수신 안테나(121)들, 수신부(220) 및 프로세서(230)를 포함할 수 있다. 수신부(220)는 송신 장치(110)와 통신을 위해 구성될 수 있다. 수신부(220)는 수신 안테나(210)들을 통해, 송신 장치의 하나 이상의 송신 안테나(111)들에서 송신되는 파일럿 신호에 대응하는 수신 신호를 수신할 수 있다. 수신 신호는 송신 장치(110)의 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널을 통해 전송될 수 있다. 프로세서(230)는 수신 신호에 기반하여, 채널을 추정할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(230)는 학습부(240)와 채널 추정부(250)를 포함할 수 있다.
학습부(240)는 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하도록 구성될 수 있다. 이를 위해, 학습부(240)는 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널들을 통해 전송되는 수신 신호들을 수집하여, 학습된 데이터를 생성할 수 있다. 학습부(240)는 미리 정해진 조건, 예컨대
Figure 112018124752240-pat00004
을 만족하는 미리 정해진 개수, 예컨대 M 개의 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00005
들에 기반하여, 학습된 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들면, 학습부(240)는 각각의 수신 신호와 각각의 수신 신호가 전송된 채널에 대한 페어들
Figure 112018124752240-pat00006
을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 학습부(240)는, 도 3에 도시된 바와 같이 매칭부(310)를 포함할 수 있다. 매칭부(310)는 수신 신호들로부터 변수(feature)
Figure 112018124752240-pat00007
들을 결정할 수 있다. 예를 들면, 매칭부(310)는 수신 신호들의 크기
Figure 112018124752240-pat00008
와 위상
Figure 112018124752240-pat00009
에 따라, 수신 신호들의 변수
Figure 112018124752240-pat00010
들을 결정할 수 있다. 그리고 매칭부(310)는 변수
Figure 112018124752240-pat00011
들에 채널들을 나타내는 라벨(label)
Figure 112018124752240-pat00012
들을 대응시킬 수 있다. 예를 들면, 매칭부(310)는 라벨
Figure 112018124752240-pat00013
들에 채널들의 크기
Figure 112018124752240-pat00014
와 위상
Figure 112018124752240-pat00015
을 부여할 수 있다. 이를 통해, 학습부(240)는 각각의 변수
Figure 112018124752240-pat00016
와 각각의 라벨
Figure 112018124752240-pat00017
에 대한 페어들
Figure 112018124752240-pat00018
을 학습된 데이터로 생성할 수 있다.
채널 추정부(250)는 수신 안테나(121)들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하고, 학습된 데이터에 기반하여, 수신 신호와 관련된 채널을 추정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 채널 추정부(250)는, 도 4에 도시된 바와 같이 제 1 연산부(410), 예측부(420) 및 제 2 연산부(430)를 포함할 수 있다.
제 1 연산부(410)는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00019
로부터 변수
Figure 112018124752240-pat00020
를 획득할 수 있다. 예를 들면, 제 1 연산부(410)는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00021
에서 각각의 성분 별로 실수부의 부호를 곱하여, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00022
에서 각각의 성분을 양수로 만들 수 있다. 이를 통해, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00023
에 대한 연산 결과
Figure 112018124752240-pat00024
가 제 1 연산부(410)에서 산출될 수 있다. 그리고 제 1 연산부(410)는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00025
에 대한 연산 결과
Figure 112018124752240-pat00026
로부터 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00027
의 변수
Figure 112018124752240-pat00028
를 획득할 수 있다. 여기서, 제 1 연산부(410)는 연산 결과
Figure 112018124752240-pat00029
의 크기
Figure 112018124752240-pat00030
와 위상
Figure 112018124752240-pat00031
에 따라, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00032
의 변수
Figure 112018124752240-pat00033
를 결정할 수 있다.
예측부(420)는 학습된 데이터에 기반하여, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00034
의 변수
Figure 112018124752240-pat00035
에 대응하는 라벨
Figure 112018124752240-pat00036
을 예측할 수 있다. 학습된 데이터에서, 라벨
Figure 112018124752240-pat00037
에, 채널
Figure 112018124752240-pat00038
의 크기
Figure 112018124752240-pat00039
와 위상
Figure 112018124752240-pat00040
이 부여되어 있을 수 있다. 이를 통해, 예측부(420)는 라벨
Figure 112018124752240-pat00041
에 기반하여, 채널
Figure 112018124752240-pat00042
을 예측할 수 있다.
제 2 연산부(430)는 채널
Figure 112018124752240-pat00043
의 추정 값
Figure 112018124752240-pat00044
을 획득할 수 있다. 예를 들면, 제 2 연산부(430)는 채널
Figure 112018124752240-pat00045
에서 각각의 성분 별로 실수부의 부호를 곱하여, 채널
Figure 112018124752240-pat00046
에서 각각의 성분을 양수로 만들 수 있다. 이를 통해, 채널
Figure 112018124752240-pat00047
의 추정 값
Figure 112018124752240-pat00048
이 제 2 연산부(430)에서 획득될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 수신 장치(120)는, 하나 이상의 수신 안테나(121)들을 갖고, 하나 이상의 송신 안테나(111)들을 갖는 송신 장치(110)와 통신하도록 구성되는 수신부(220), 상기 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하도록 구성되는 학습부(240), 및 상기 수신 안테나(121)들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하고, 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 수신 신호와 관련된 채널을 추정하도록 구성되는 채널 추정부(250)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 학습부(240)는, 상기 채널들을 통해 전송되는 수신 신호들로부터 결정되는 변수들에 상기 채널들을 대응시키도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 변수들은 상기 수신 신호들의 크기와 위상에 따라 결정될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 학습부(240)는, 상기 채널들을 나타내는 라벨들에 상기 채널들의 크기와 위상을 부여하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 채널 추정부(250)는, 상기 수신 신호로부터 변수를 획득하고, 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 채널 추정부(250)는, 상기 수신 신호의 크기와 위상에 기반하여, 상기 변수를 획득할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 변수에 대응하는 라벨에 상기 채널의 크기와 위상이 부여되어 있을 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 채널 추정부(250)는, 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 라벨을 예측하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 학습부(240)는, 미리 정해진 조건을 만족하는 미리 정해진 개수의 수신 신호들에 기반하여, 상기 데이터를 학습하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 채널 추정부는, 상기 예측된 라벨에 기반하여, 상기 채널을 추정하도록 구성될 수 있다.
예를 들면, 송신 장치(110)가 두 개의 송신 안테나(111)들을 포함하고, 수신 장치(120)가 두 개의 수신 안테나(121)들을 포함하는 경우, 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널
Figure 112018124752240-pat00049
이 하기 [수학식 3]과 같이 표현될 수 있다. 여기서, 송신 장치(110)와 수신 장치(120)가 근거리에서 통신하고, 송신 안테나(111)들과 수신 안테나(121)들의 간격이 짧다는 점에서, 송신 안테나(111)들과 수신 안테나(121)들 사이의 경로 손실은 동일할 수 있다. 길이
Figure 112018124752240-pat00050
의 채널
Figure 112018124752240-pat00051
을 추정하기 위한 파일럿 신호
Figure 112018124752240-pat00052
가 송신 장치(110)에서 두 개의 송신 안테나(111)들을 통해 송신되며, 하기 [수학식 4]와 같이 표현될 수 있다. 여기서, 송신 안테나(111)들 사이에 직교하는 파일럿 신호
Figure 112018124752240-pat00053
를 사용하는 경우, 하기 [수학식 5]과 같은 조건이 만족될 수 있다. 이를 통해, 파일럿 신호
Figure 112018124752240-pat00054
에 대응하는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00055
가 수신 장치(120)의 수신 안테나(121)들 중 어느 하나로 입력되며, 하기 [수학식 6]과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00056
Figure 112018124752240-pat00057
Figure 112018124752240-pat00058
Figure 112018124752240-pat00059
여기서, z는 가산성 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise; AWGN)을 나타낼 수 있다.
이러한 경우, 수신 장치(120)는 파일럿 신호
Figure 112018124752240-pat00060
에 대응하는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00061
로부터 채널
Figure 112018124752240-pat00062
의 추정 값
Figure 112018124752240-pat00063
을 획득할 수 있다. 수신 장치(120)의 추정 성능은, 하기 [수학식 7]과 같이 채널
Figure 112018124752240-pat00064
과 추정 값
Figure 112018124752240-pat00065
의 평균 제곱 오차(mean square error; MSE)로 산출될 수 있다. 아울러, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00066
와 채널
Figure 112018124752240-pat00067
은, 하기 [수학식 8]과 같은 관계를 가질 수 있다. 즉 수신 장치(120)는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00068
의 첫 번째 행
Figure 112018124752240-pat00069
과 두 번째 행
Figure 112018124752240-pat00070
으로부터 채널
Figure 112018124752240-pat00071
의 첫 번째 행
Figure 112018124752240-pat00072
과 두 번째 행
Figure 112018124752240-pat00073
을 각각 추정할 수 있으며, 파일럿 신호
Figure 112018124752240-pat00074
에 대하여, (
Figure 112018124752240-pat00075
,
Figure 112018124752240-pat00076
)와 (
Figure 112018124752240-pat00077
,
Figure 112018124752240-pat00078
)는 동일한 관계를 가질 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00079
여기서,
Figure 112018124752240-pat00080
연산은 행렬의 프로베니우스 노옴(frobenius norm)으로서,
Figure 112018124752240-pat00081
로 정의될 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00082
도 5는 다양한 실시예들에 따른 수신 장치의 동작 방법을 도시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 수신 장치(120)는 511 동작에서 학습된 데이터를 저장할 수 있다. 이를 위해, 학습부(240)는 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습할 수 있다. 학습부(240)는 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널
Figure 112018124752240-pat00083
들을 통해 전송되는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00084
들을 수집하여, 학습된 데이터를 생성할 수 있다. 학습부(240)는 미리 정해진 조건, 예컨대
Figure 112018124752240-pat00085
을 만족하는 미리 정해진 개수, 예컨대 M 개의 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00086
들에 기반하여, 학습된 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들면, 학습부(240)는 각각의 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00087
와 각각의 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00088
가 전송된 채널
Figure 112018124752240-pat00089
에 대한 페어들
Figure 112018124752240-pat00090
을 생성할 수 있다. 학습부(240)는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00091
들로부터 변수
Figure 112018124752240-pat00092
들을 결정할 수 있다. 예를 들면, 학습부(240)는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00093
들의 크기
Figure 112018124752240-pat00094
와 위상
Figure 112018124752240-pat00095
에 따라, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00096
들의 변수
Figure 112018124752240-pat00097
들을 결정할 수 있다. 그리고 학습부(240)는 변수
Figure 112018124752240-pat00098
들에 채널들을 나타내는 라벨
Figure 112018124752240-pat00099
들을 대응시킬 수 있다. 예를 들면, 매칭부(240)는 라벨
Figure 112018124752240-pat00100
들에 채널들의 크기
Figure 112018124752240-pat00101
와 위상
Figure 112018124752240-pat00102
을 부여할 수 있다. 이를 통해, 학습부(240)는 각각의 변수
Figure 112018124752240-pat00103
와 각각의 라벨
Figure 112018124752240-pat00104
에 대한 페어들
Figure 112018124752240-pat00105
을 학습된 데이터로 생성할 수 있다.
수신 장치(120)는 513 동작에서 수신 안테나(121)들 중 어느 하나에서 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00106
를 검출할 수 있다. 그리고 수신 장치(120)는 515 동작에서 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00107
로부터 변수
Figure 112018124752240-pat00108
를 획득할 수 있다. 예를 들면, 채널 추정부(250)는, 하기 [수학식 9]와 같이 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00109
에서 각각의 성분 별로 실수부의 부호를 곱하여, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00110
에서 각각의 성분을 양수로 만들 수 있다. 이를 통해, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00111
에 대한 연산 결과
Figure 112018124752240-pat00112
가 채널 추정부(250)에서 산출될 수 있다. 그리고 채널 추정부(250)는 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00113
에 대한 연산 결과
Figure 112018124752240-pat00114
로부터 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00115
의 변수
Figure 112018124752240-pat00116
를 획득할 수 있다. 여기서, 채널 추정부(250)는, 하기 [수학식 10]과 같이 연산 결과
Figure 112018124752240-pat00117
의 크기
Figure 112018124752240-pat00118
와 위상
Figure 112018124752240-pat00119
에 따라, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00120
의 변수
Figure 112018124752240-pat00121
를 결정할 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00122
여기서, 연산자
Figure 112018124752240-pat00123
는 행렬의 각 성분끼리의 곱셈, 즉 아다마르 곱(hadamard product)를 나타낼 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00124
수신 장치(120)는 517 동작에서, 학습된 데이터에 기반하여, 수신 신호
Figure 112018124752240-pat00125
의 변수
Figure 112018124752240-pat00126
에 대응하는 라벨
Figure 112018124752240-pat00127
을 예측할 수 있다. 학습된 데이터에서, 라벨
Figure 112018124752240-pat00128
에, 하기 [수학식 11]과 같이 채널
Figure 112018124752240-pat00129
의 크기
Figure 112018124752240-pat00130
와 위상
Figure 112018124752240-pat00131
이 부여되어 있을 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00132
수신 장치(120)는 519 동작에서 라벨
Figure 112018124752240-pat00133
에 기반하여, 채널
Figure 112018124752240-pat00134
을 예측할 수 있다. 수신 장치(120)는 채널
Figure 112018124752240-pat00135
의 추정 값
Figure 112018124752240-pat00136
을 획득할 수 있다. 예를 들면, 채널 추정부(250)는, 하기 [수학식 12]와 같이 채널
Figure 112018124752240-pat00137
에서 각각의 성분 별로 실수부의 부호를 곱하여, 채널
Figure 112018124752240-pat00138
에서 각각의 성분을 양수로 만들 수 있다. 이를 통해, 채널
Figure 112018124752240-pat00139
의 추정 값
Figure 112018124752240-pat00140
이 채널 추정부(250)에서 획득될 수 있다.
Figure 112018124752240-pat00141
도 6은 다양한 실시예들에 따른 수신 장치의 채널 추정 성능을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 수신 장치(120)의 채널 추정 성능이 일반적인 수신 장치의 채널 추정 성능과 비교하여 우수하다. 일반적인 수신 장치는 최소 자승법(least square) 또는 최소 평균 제곱 오차(minimum mean square error; MMSE) 방법에 따라 채널을 추정하였다. 바꿔 말하면, 다양한 실시예들에 따른 수신 장치(120)는 일반적인 수신 장치와 비교하여, 보다 정확한 채널 추정이 가능하다.
다양한 실시예들에 따른 하나 이상의 수신 안테나(121)들을 갖는 수신 장치(120)의 수신 방법은, 송신 장치(110)의 하나 이상의 송신 안테나(111)들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하는 동작, 상기 수신 안테나(121)들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하는 동작, 및 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 수신 신호와 관련된 채널을 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 데이터를 학습하는 동작은, 상기 채널들을 통해 전송되는 수신 신호들로부터 결정되는 변수들에 상기 채널들을 대응시키는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 변수들은 상기 수신 신호들의 크기와 위상에 따라 결정될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 채널들을 대응시키는 동작은, 상기 채널들을 나타내는 라벨들에 상기 채널들의 크기와 위상을 부여하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 채널을 추정하는 동작은, 상기 수신 신호로부터 변수를 획득하는 동작, 및 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 변수를 획득하는 동작은, 상기 수신 신호의 크기와 위상에 기반하여, 상기 변수를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 변수에 대응하는 라벨에 상기 채널의 크기와 위상이 부여되어 있을 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하는 동작은, 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 라벨을 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 데이터를 학습하는 동작은, 미리 정해진 조건을 만족하는 미리 정해진 개수의 수신 신호들에 기반하여, 상기 데이터를 학습하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하는 동작은, 상기 예측된 라벨에 기반하여, 상기 채널을 추정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템(100)에서 가변 채널에 대한 채널 추정이 가능하다. 이를 통해, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템(100)에서 안테나 배치와 무관하게 공간 다중화 이득을 얻을 수 있다. 이에 따라, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템(100)에서 전송 용량과 신뢰도가 향상될 수 있다. 아울러, 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템(100)에서, 학습된 데이터에 기반하여 채널이 추정되기 때문에, 최적화를 위한 계산 동작이 생략되어, 복잡도가 낮고 빠른 동작이 가능해진다.
본 문서의 다양한 실시예들에 관해 설명되었으나, 본 문서의 다양한 실시예들의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능하다. 그러므로, 본 문서의 다양한 실시예들의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 특허청구의 범위 뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템의 수신 장치에 있어서,
    하나 이상의 수신 안테나들을 갖고, 하나 이상의 송신 안테나들을 갖는 송신 장치와 통신하도록 구성되는 수신부;
    상기 송신 안테나들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하도록 구성되는 학습부; 및
    상기 수신 안테나들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하고, 상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 수신 신호와 관련된 채널을 추정하도록 구성되는 채널 추정부를 포함하고,
    상기 학습부는,
    상기 채널들을 통해 전송되는 수신 신호들로부터 결정되는 변수들에 상기 채널들을 대응시키도록 구성되고,
    상기 변수들은 상기 수신 신호들의 크기와 위상에 따라 결정되고,
    상기 학습부는,
    상기 채널들을 나타내는 라벨들에 상기 채널들의 크기와 위상을 부여하도록 구성되는 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 채널 추정부는,
    상기 수신 신호로부터 변수를 획득하고,
    상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하도록 구성되는 장치.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 채널 추정부는,
    상기 수신 신호의 크기와 위상에 기반하여, 상기 변수를 획득하는 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 변수에 대응하는 라벨에 상기 채널의 크기와 위상이 부여되어 있는 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 채널 추정부는,
    상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 라벨을 예측하도록 구성되는 장치.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 학습부는,
    미리 정해진 조건을 만족하는 미리 정해진 개수의 수신 신호들에 기반하여, 상기 데이터를 학습하도록 구성되는 장치.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 채널 추정부는,
    상기 예측된 라벨에 기반하여, 상기 채널을 추정하도록 구성되는 장치.
  11. 가시선 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 하나 이상의 수신 안테나들을 갖는 수신 장치의 수신 방법에 있어서,
    송신 장치의 하나 이상의 송신 안테나들에서 형성되는 채널들과 관련된 데이터를 학습하는 동작;
    상기 수신 안테나들 중 어느 하나에서 수신 신호를 검출하는 동작; 및
    상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 수신 신호와 관련된 채널을 추정하는 동작을 포함하고,
    상기 데이터를 학습하는 동작은,
    상기 채널들을 통해 전송되는 수신 신호들로부터 결정되는 변수들에 상기 채널들을 대응시키는 동작을 포함하고,
    상기 변수들은 상기 수신 신호들의 크기와 위상에 따라 결정되고,
    상기 채널들을 대응시키는 동작은,
    상기 채널들을 나타내는 라벨들에 상기 채널들의 크기와 위상을 부여하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 제 11 항에 있어서, 상기 채널을 추정하는 동작은,
    상기 수신 신호로부터 변수를 획득하는 동작; 및
    상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하는 동작을 포함하는 방법.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 변수를 획득하는 동작은,
    상기 수신 신호의 크기와 위상에 기반하여, 상기 변수를 획득하는 동작을 포함하는 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 변수에 대응하는 라벨에 상기 채널의 크기와 위상이 부여되어 있는 방법.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하는 동작은,
    상기 학습된 데이터에 기반하여, 상기 획득된 변수에 대응하는 라벨을 예측하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제 11 항에 있어서, 상기 데이터를 학습하는 동작은,
    미리 정해진 조건을 만족하는 미리 정해진 개수의 수신 신호들에 기반하여, 상기 데이터를 학습하는 동작을 포함하는 방법.
  20. 제 18 항에 있어서, 상기 획득된 변수에 대응하는 상기 채널을 추정하는 동작은,
    상기 예측된 라벨에 기반하여, 상기 채널을 추정하는 동작을 더 포함하는 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014102318A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-03 Telefonica, S.A Method and system for predicting the channel usage
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KR20170108422A (ko) * 2016-03-17 2017-09-27 한국전자통신연구원 Los 환경에서 mimo 사용하여 전송량 증대가 가능한 무선 통신 장치 및 그 방법

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