KR102203300B1 - 채널 추적 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

채널 추적 장치 및 방법이 제공된다. 채널 추적 방법은, 사용자 장치(user equipment)가 송수신기(transceiver)로부터 제1 신호를 수신하고, 제1 신호 내에서 데이터 심볼(symbol)을 검출하고, 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산(soft variance)을 갖는 소프트 평균(soft mean) 및 확률 중 어느 하나를 결정하고, 결정된 상기 소프트 평균 및 확률 중 어느 하나에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고, 송수신기로부터 사용자 장치에 의해 수신된 제2 신호, 이전의 채널 상태 정보, 제1 계수 및 제2 계수에 기초하여, 송수신기와 사용자 장치간의 채널에 대한 채널 상태 정보(channel state information)를 결정하고, 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적하는 것을 포함한다.

Description

채널 추적 장치 및 방법 {Apparatus and method for channel tracking}
본 발명은 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로, 검출 출력을 이용한 소프트 채널 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.
무선 통신 시스템에서, 채널 상태 정보(channel state information (CSI))는 송신기와 수신기 사이의 통신 링크의 공지된 채널 특성을 지칭한다. 채널 상태 정보는, 무선 신호가 송신기에서 수신기로 어떻게 전파되는지 설명하고, 다중 경로 분산(multipath scattering), 페이딩(fading) 및 거리에 따른 전력 감쇠의 결합된 효과를 나타낼 수 있다. 채널 상태 정보는 채널 추정 방법을 통해 결정될 수 있다. 채널 상태 정보는 특히 다중 안테나 및 OFDM 시스템에서, 높은 데이터 속도로 안정적인 통신을 달성하는데에 중요한, 현재 채널 상태에 맞게 통신을 지원할 수 있다. 채널 상태 정보를 결정하는 방법은, 모뎀 칩셋 내의 수신기에서 적절한 심볼 검출의 측면에서 중요할 수 있다. 채널은 시간에 따라 변화하기 때문에, 채널 상태 정보는 송신된 프레임의 각각의 심볼에 대해 제공될 필요가 있다. 채널 추정의 정확도는, 수신기의 성능에 상당한 영향을 끼칠 수 있다.
WiFi(wireless fidelity (WiFi))와 같은 무선 통신 시스템에서, 채널은 시스템과 연결된 장치의 낮은 이동성으로 인해, 천천히 변화하거나, 시간에 따라 변화하지 않을 수 있다. 예를 들어, IEEE 802.11n 및 IEEE 802.11ac와 같은, IEEE 802.11 사양에서, 채널 상태 정보를 생성하는 초기 채널 추정은, LTF(long-training field) 심볼을 이용하여 획득될 수 있다. 초기 채널 추정은, LTF 심볼 후에 전송된 데이터 심볼을 복조하는데에 이용될 수 있다. LTF 후, 프레임에서 전송된 데이터 심볼 각각에 대해, 심볼 검출은 이전에 검출된 데이터 심볼로부터의 채널 상태 정보를 이용하여 수행될 수 있고, 이전에 검출된 데이터 심볼은 LTF를 이용하여 초기에 획득된 채널 추정을 정제하는 채널을 추정하기 위해 재이용될 수 있다. 잡음은 평균화될 수 있고, 채널은 시간에 따라 변하는 채널 상태로 인해 추적될 수 있다. 채널을 재평가하고, 채널 상태 정보를 업데이트하는데에 이용되는 프로세스는, 채널 추적이라 할 수 있다. 채널 추적은, 반복적인 방식으로, 각 심볼에 대해 전체 프레임에 걸쳐 수행될 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 LLR(logarithm likelihood ratio)과 같은 심볼 검출 출력을 생성하는 LMMSE(linear minimum mean square error) 방법을 적용함으로써, 채널 추적의 정확도를 향상시킬 수 있는 채널 추적 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 채널 추적 방법은, 사용자 장치(user equipment)가 송수신기(transceiver)로부터 제1 신호를 수신하고, 제1 신호 내에서 데이터 심볼(symbol)을 검출하고, 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산(soft variance)을 갖는 소프트 평균(soft mean) 및 확률 중 어느 하나를 결정하고, 결정된 상기 소프트 평균 및 확률 중 어느 하나에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고, 송수신기로부터 사용자 장치에 의해 수신된 제2 신호, 이전의 채널 상태 정보, 제1 계수 및 제2 계수에 기초하여, 송수신기와 사용자 장치간의 채널에 대한 채널 상태 정보(channel state information)를 결정하고, 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적하는 것을 포함한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 채널 추적 장치는, 메모리, 프로세서 및 수신기를 포함하고, 상기 수신기는, 송수신기(transceiver)로부터 제1 신호를 수신하고, 상기 제1 신호 내에서 데이터 심볼(symbol)을 검출하고, 상기 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산(soft variance)을 갖는 소프트 평균(soft mean) 및 확률 중 어느 하나를 결정하고, 상기 결정된 상기 소프트 평균 및 확률 중 어느 하나에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고, 상기 송수신기로부터 수신된 제2 신호, 이전의 채널 상태 정보, 상기 제1 계수 및 상기 제2 계수에 기초하여, 상기 송수신기와 상기 수신기간의 채널에 대한 채널 상태 정보(channel state information)를 결정하고, 상기 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 프로세서의 제조 방법은, 적어도 하나의 다른 프로세서를 포함하는 패키지 또는 웨이퍼의 일부로써 프로세서를 형성하고, 상기 프로세서를 테스트하는 것을 포함하고, 상기 프로세서는, 송수신기로부터 제1 신호를 수신하고, 상기 제1 신호 내에서 데이터 심볼(symbol)을 검출하고, 상기 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산(soft variance)과 소프트 평균(soft mean)을 결정하고, 상기 검출된 데이터 심볼과 관련된 상기 소프트 분산 및 상기 소프트 평균에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고, 상기 송수신기로부터 수신된 제2 신호, 이전의 채널 상태 정보, 상기 제1 계수 및 상기 제2 계수에 기초하여, 상기 송수신기와 상기 수신기간의 채널에 대한 채널 상태 정보를 결정하고, 상기 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적하고, 상기 프로세서를 테스트하는 것은, 하나 이상의 전기 광학 컨버터, 광학 신호를 두 개 이상의 광학 신호로 분리하는 하나 이상의 광학 스플리터, 및 하나 이상의 광학 전기 컨버터를 이용하여, 상기 프로세서 및 상기 적어도 하나의 다른 프로세서를 테스트하는 것을 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 집적 회로의 제조 방법은, 집적 회로의 레이어(layer)에 대한 피처(feature) 세트를 위한 마스크 레이아웃을 생성하되, 상기 마스크 레이아웃은 프로세서를 포함하는 하나 이상의 회로 피처에 대한 표준 셀 라이브러리 매크로를 포함하고, 상기 마스크 레이아웃을 생성하는 동안, 레이아웃 디자인 룰에 부합하도록 상기 매크로의 상대적인 위치를 무시하고, 상기 마스크 레이아웃을 생성한 후, 상기 레이아웃 디자인 룰에 부합하도록 상기 매크로의 상대적인 위치를 확인하고, 임의의 매크로가 상기 레이아웃 디자인 룰에 부합되지 않음이 검출된 경우, 상기 레이아웃 디자인 룰에 부합되지 않는 상기 임의의 매크로가 상기 레이아웃 디자인 룰에 부합되도록 수정함으로써 상기 마스크 레이아웃을 수정하고, 상기 집적 회로의 상기 레이어에 대한 상기 피처 세트를 갖는 상기 수정된 마스크 레이아웃에 따라 마스크를 생성하고, 상기 마스크에 따라 상기 집적 회로의 레이어를 제조하는 것을 포함하고, 상기 프로세서는 송수신기로부터 제1 신호를 수신하고, 상기 제1 신호 내에서 데이터 심볼(symbol)을 검출하고, 상기 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산(soft variance)과 소프트 평균(soft mean)을 결정하고, 상기 검출된 데이터 심볼과 관련된 상기 소프트 분산 및 상기 소프트 평균에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고, 상기 송수신기로부터 수신된 제2 신호, 이전의 채널 상태 정보, 상기 제1 계수 및 상기 제2 계수에 기초하여, 상기 송수신기와 상기 수신기간의 채널에 대한 채널 상태 정보를 결정하고, 상기 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 네트워크 환경에서 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 채널 추정(estimation 및 채널 추적(tracking)을 위해 이용되는 프레임의 필드(field)를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 소프트 채널 추적을 하기 위한 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 4는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용한 소프트 채널 추적을 위한 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 채널 상태 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 기술적 사상에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 채널 상태 정보를 결정하는 프로세서를 테스트하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 채널 상태 정보를 결정하는 프로세서를 제조하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면에서 층 및 영역들의 상대적인 크기는 설명의 명료성을 위해 과장된 것일 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
하나의 소자(elements)가 다른 소자와 "접속된(connected to)" 또는 "커플링된(coupled to)" 이라고 지칭되는 것은, 다른 소자와 직접 연결 또는 커플링된 경우 또는 중간에 다른 소자를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 하나의 소자가 다른 소자와 "직접 접속된(directly connected to)" 또는 "직접 커플링된(directly coupled to)"으로 지칭되는 것은 중간에 다른 소자를 개재하지 않은 것을 나타낸다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 네트워크 환경에서 전자 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는, 이에 제한되지는 않지만, 통신 블록(110), 프로세서(120), 메모리(130), 디스플레이(150), 입/출력 블록(160), 오디오 블록(170), 및 무선 송수신기(180)를 포함할 수 있다.
무선 송수신기(180)는 WiFi 액세스 포인트 또는 셀룰러 기지국에 포함될 수 있으며, 이에 제한되지는 않지만 무선 송신기와 수신기를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는, 전자 장치(100)를 데이터 및 음성 통신을 위한 네트워크 또는 다른 전자 장치에 연결하기 위한, 통신 블록(110)을 포함할 수 있다. 통신 블록(110)은, GPRS(general packet radio service), EDGE(enhanced data rates for GSM evolution), 셀룰러, 광역, 로컬 영역, 개인 영역, 근거리 필드, D2D(device to device), M2M(machine to machine), 위성, eMBB(enhanced mobile broad band), mMTC(massive machine type communication), URLLC(ultra-reliable low latency communication), NB-IoT(narrowband Internet of things), 및 단거리 통신을 지원할 수 있다. 통신 블록(110) 또는 송수신기(113)를 포함하는 통신 블록(110) 일부의 기능은, 칩셋(chipset)에 의해 구현될 수 있다.
구체적으로, 셀룰러 통신 블록(112)은, 2G(second generation), GPRS, EDGE, D2D, M2M, LTE(long term evolution), 5G(fifth generation), LTE-A(long term evolution advanced), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband code division multiple access), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(wireless broadband), 및 GSM(global system for mobile communication)과 같은 기술을 이용하여, 지상 기지국 송수신기를 통해 또는 다른 전자 장치에 직접, 광역 네트워크 접속을 제공할 수 있다. 셀룰러 통신 블록(112)은, 칩셋 및 송수신기(113)를 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다.
송수신기(113)는 송신기 및 수신기를 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다.
Wi-Fi(wireless fidelity) 통신 블록(114)은, IEEE 802.11와 같은 기술을 이용하여, 네트워크 액세스 포인트를 통한 근거리 네트워크 접속을 제공할 수 있다.
블루투스 통신 블록(116)은, IEEE 802.15와 같은 기술을 이용하여, 개인 영역 다이렉트 및 네트워크 통신을 제공할 수 있다.
NFC(near field communications) 블록(118)은, ISO/IEC 14443과 같은 표준을 이용하여, 점대점 단거리 통신(point to point short range communication)을 제공할 수 있다.
통신 블록(110)은 또한, GNSS 수신기(119)를 포함할 수 있다. GNSS 수신기(119)는, 위성 송신기로부터 신호를 수신받는 것을 지원할 수 있다.
전자 장치(100)는, 기능 블록을 동작시키기 위한 전력을, 예를 들어, 배터리를 포함하는 전원으로부터 수신받을 수 있다. 무선 송수신기(180)는 예를 들어, 셀룰러 기지국과 같은 지상 기지국(base transceiver station (BTS)) 또는 WiFi 액세스 포인트의 일부일 수 있으며, 3GPP third generation partnership project표준에 부합하는 무선 주파수 송신기 및 수신기를 포함할 수 있다. 무선 송수신기(180)는 모바일 사용자 장치(user equipment (UE))의 사용자에게 데이터 및 음성 통신 서비스를 제공할 수 있다. 본 명세서에서, UE는 전자 장치와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다.
프로세서(120)는 전자 장치(100)의 사용자에 의해 요구되는 애플리케이션 계층 처리 기능을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 또한, 전자 장치(100)의 다양한 블록들에 대한 커맨드 및 제어 기능을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 기능 블록에 의해 요구되는 제어 기능을 업데이트하는 것을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는, 기능 블록들 간의 통신 제어를 포함하는 송수신기(113)에 의해 요구되는 리소스들의 조정을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 또한, WiFi 블록(114) 또는 셀룰러 통신 블록(112)과 연관된 라이브러리, 캘리브레이션 방법 프로그램, 룩업 테이블, 데이터 베이스, 및 펌 웨어를 업데이트할 수 있다.
WiFi 블록(114)은 또한, 컴퓨팅 리소스를 채널 상태 정보 추정 블록과 같은 다른 기능 블록 및 WiFi 블록(114)에 전용시키는 칩셋 또는 로컬 프로세서를 포함할 수 있다.
메모리(130)는 장치 제어 프로그램 코드, 사용자 데이터 스토리지, 애플리케이션 코드 및 데이터 스토리지를 위한, 저장 공간(스토리지)을 제공할 수 있다. 메모리(130)는 셀룰러 통신 블록(112) 또는 WiFi 블록(114)에 의해 요구되는 캘리브레이션 데이터, 채널 추정 파라메터, 방법, 알고리즘, 룩업 테이블, 데이터 베이스, 라이브러리, 및 펌 웨어를 위한 데이터 저장 공간을 제공할 수 있다. 셀룰러 통신 블록(112) 또는 WiFi 블록(114)에 의해 요구되는 데이터 베이스 및 프로그램 코드는, 장치가 부팅될 때, 메모리(130)로부터 로컬 스토리지에 로딩될 수 있다.
셀룰러 통신 블록(112) 또는 WiFi 블록(114)은 또한, 프로그램 코드, 라이브러리, 데이터 베이스, 캘리브레이션 데이터 및 룩업 테이블 데이터를 저장하기 위한 로컬, 휘발성, 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
디스플레이(150)는 터치 패널일 수 있으며, 이는 LCD(liquid crystal display), OLED(organic light emitting diode) 디스플레이, AMOLED(active matrix OLED) 디스플레이 등과 같이 구현될 수 있다.
입/출력 블록(160)은, 전자 장치(100)의 사용자에 의한 인터페이스를 제어할 수 있다.
오디오 블록(170)은, 전자 장치(100)로의 입력 및 전자 장치(100)로부터의 출력을 제공할 수 있다.
무선 송수신기(180)는 무선 신호를 수신, 송신 또는 중계하는데에 이용되는 기지국 또는 액세스 포인트에 포함될 수 있다. 무선 송수신기(180)는 전자 장치(100)에 데이터 통신 신호를 송신하고, 전자 장치(100)로부터 데이터 통신 신호를 수신하고, 데이터 통신 신호를 중계함으로써, 전자 장치(100)와 용이하게 통신할 수 있다.
전자 장치(100)는 무선 송수신기(180)를 통새 네트워크와 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 송수신기(180)는 예를 들어, 스마트 폰과 같은, 전자 장치(100)에 신호를 송신하거나, 전자 장치(100)로부터 신호를 수신받는데에 이용되는 다중 안테나, 안테나, 무선 라우터, 셀 타워, 액세스 포인트 또는 그들의 조합일 수 있다. 무선 송수신기(180)는 예를 들어, 사용자 장치(UE), 서버 또는 그들의 조합과 같은, 다른 전자 장치(100)와의 통신을 가능하게 하기 위해, 네트워크를 통해 무선 신호를 중계할 수 있다. 무선 송수신기(180)는 예를 들어, 음성 또는 데이터와 같은 통신 신호를 송신하는데에 이용될 수 있다.
무선 통신 시스템은, 아래의 식 1과 같이 모델링될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00001
(식 1)
여기서
Figure 112017034137695-pat00002
은 심볼 인덱스이고,
Figure 112017034137695-pat00003
는 수신된 복소(complex) 신호이고,
Figure 112017034137695-pat00004
는 복소 가우시안 채널(complex Gaussian channel)이고,
Figure 112017034137695-pat00005
는 송신된 복소 데이터 심볼이고,
Figure 112017034137695-pat00006
는 복소 가우시안 잡음 샘플일 수 있다. 채널 상태 정보는 무선 채널의 영향을 보상하는데에 도움을 줌으로써, 심볼 검출에 이용될 수 있다. 채널 상태 정보의 정확성은, 무선 수신기의 성능에 상당한 영향을 줄 수 있다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 채널 추정(estimation) 및 채널 추적(tracking)을 위해 이용되는 프레임의 필드(field)를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 프레임은 제어 정보 및 데이터를 모두 포함하는 다수의 필드로 구성될 수 있다. 도 2의 프레임은, STF(short training field (STF))(200), 초기 채널 추정 필드(202), 제2 초기 추정 필드(204) 및 채널 추적 필드(206)를 포함할 수 있다. 그러나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 프레임은, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다른 유형의 트레이닝 필드(traning field) 및 추적 필드, 부가적인 트레이닝 필드를 가질 수 있음은 물론이다.
STF(200)는 예를 들어, IEEE 802.11a/g와 같은 프로토콜을 지원하는 레거시(legacy) 장치에서의 채널 추정에 이용될 수 있다.
초기 채널 추정 필드(202)는 제1 LTF(LTF 1)과 제2 LTF(LTF 2)를 포함할 수 있다. 초기 채널 추정 필드(202)는 높은 데이터 속도를 지원하는 장치에서 채널 추정을 수행하는데에 이용될 수 있다.
제2 초기 채널 추정 필드(204)는 VHTLTF(very high throughput long training field)를 포함할 수 있다. 제2 초기 채널 추정 필드(204)는 예를 들어, IEEE 802.11ac와 같은 프로토콜을 지원하는 것과 같은, 매우 높은 스루풋(throughput) 데이터 속도를 지원하는 장치에서, 채널 추정을 수행하는데에 이용될 수 있다. 제2 초기 채널 추정 필드(204)는 또한, HTLTF(high throughput long training field)일 수 있으며, 예를 들어, IEEE 802.11n 또는 본 발명의 기술적 사상의 범위를 벗어나지 않는 다른 프로토콜을 지원하는 것과 같은, 높은 스루풋 데이터 속도를 지원하는 장치에서 채널 추정을 수행하는데에 이용될 수 있다.
채널 추적 필드(206)는, 초기 채널 추정 필드(202)과 제2 초기 채널 추정 필드(204)를 이용하여 초기에 결정된 채널 상태 정보를 반복적으로 업데이트하는데에 이용될 수 있는, 데이터를 포함할 수 있다. 채널 상태 정보는 추가 데이터 필드가 후속적으로 수신될 때 업데이트될 수 있다.
무선 수신기에서의 채널 추적 방법은, 심볼 검출 및 디매핑(demapping) 출력을 이용하여 송신된 심볼들을 복원한 후, 알려진 트레이닝 필드로써 복구된 심볼을 이용하여 채널 추정을 업데이트하고 새로운 채널 상태 정보를 결정할 수 있다. 한편, 본 발명의 기술적 사상에 따른 채널 상태 정보는, 이전 채널 추정 결과, 수신된 신호 및 업데이트 계수들의 세트를 이용하여 결정될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템 및 방법은, 예를 들어, LLR(logarithm likelihood ratio)과 같은 심볼 검출 출력을 생성하는 LMMSE(linear minimum mean square error) 방법을 적용함으로써, 채널 추적의 정확도를 향상시키고, 반복적인 방식으로 LMMSE 추정에 따라 채널 상태 정보 업데이트 계수를 결정할 수 있다. 업데이트된 계수는 채널 상태 정보를 업데이트하는데에 이용될 수 있다.
채널 상태 정보는 심볼 검출 및 복조 프로세스에 이용되는 중요한 정보일 수 있다. 채널 추적은 데이터 심볼이 수신기에 의해 수신되고 복조됨에 따라, 채널 상태 정보를 연속적으로 정제하는데에 이용될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템 및 방법은, 아래의 식 2와 같은 선형 함수를 이용하여, 채널 상태 정보를 업데이트할 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00007
(식 2)
여기서,
Figure 112017034137695-pat00008
와
Figure 112017034137695-pat00009
는,
Figure 112017034137695-pat00010
번째(즉, 이전에 검출된) 심볼,
Figure 112017034137695-pat00011
번째 심볼에 대한 채널 추정, 및
Figure 112017034137695-pat00012
번째 심볼의 수신된 신호에 대한 심볼 검출 출력(LLR(og-likelihood ratio (LLR)))으로부터 유도될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00013
와
Figure 112017034137695-pat00014
에 대한 자세한 사항은 아래에 기재된다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템 및 방법은, 심볼 검출 LLR을 이용하여 소프트 심볼 분포(soft symbol distribution)를 결정할 수 있고, 소프트 심볼 분포를 이용하여 업데이트 계수인
Figure 112017034137695-pat00015
와
Figure 112017034137695-pat00016
를 유도할 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템 및 방법을 이용하여, 시간 가변적이지 않은 채널이 가정될 수 있고, 수신된 신호
Figure 112017034137695-pat00017
에 대해, 심볼 검출 결과는 채널
Figure 112017034137695-pat00018
와 독립적일 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 식 2의 업데이트 계수는, 아래의 식 3 및 식 4와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00019
(식 3)
Figure 112017034137695-pat00020
(식 4)
여기서,
Figure 112017034137695-pat00021
는 현재 채널 추정에 대한 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio (SNR))일 수 있고,
Figure 112017034137695-pat00022
와
Figure 112017034137695-pat00023
는 이전 채널 추정
Figure 112017034137695-pat00024
에서의 신호대 잡음비일 수 있다.
심볼 검출 출력을 이용하여, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템 및 방법은, 검출된 심볼
Figure 112017034137695-pat00025
는 현재 채널
Figure 112017034137695-pat00026
, 주어진
Figure 112017034137695-pat00027
및 이전 채널 추정
Figure 112017034137695-pat00028
로부터 독립적이라는 가정 하에서, 채널의 LMMSE 추정을 유도할 수 있다.
도 3은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 소프트 채널 추적을 하기 위한 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 3을 참조하면, 심볼 확률을 결정하기 위해, 이전에 검출된 심볼로부터의 LLR 심볼 검출 출력(300)은, 단계(302)에서 입력으로 제공될 수 있다. 심볼 확률은, 아래의 식 11을 이용하여 결정될 수 있다.
단계(304)에서, 계수
Figure 112017034137695-pat00029
와
Figure 112017034137695-pat00030
각각은, 식 3 및 식 4 각각에 따라, 심볼 확률로부터 직접 업데이트될 수 있다.
단계(306)에서, 채널 스케일
Figure 112017034137695-pat00031
는 아래의 식 15에 따라 업데이트될 수 있고, 스케일된 채널 결과는 다음 반복인 단계(304)에서 계수
Figure 112017034137695-pat00032
와
Figure 112017034137695-pat00033
를 업데이트하기 위해 피드백될 수 있다.
단계(312)에서, 채널 추정은 수신된 신호(308), 이전 채널 추정(310), 및 단계(304)에서 업데이트된 계수
Figure 112017034137695-pat00034
와
Figure 112017034137695-pat00035
로부터의 입력을 이용하여, 상기 식 2에 따라 업데이트될 수 있다. 업데이트된 채널 추정은, 출력(314)으로 제공될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 업데이트 계수
Figure 112017034137695-pat00036
와
Figure 112017034137695-pat00037
는 또한, 아래의 식 5 및 식 6과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00038
(식 5)
Figure 112017034137695-pat00039
(식 6)
여기서,
Figure 112017034137695-pat00040
는 소프트 심볼이고,
Figure 112017034137695-pat00041
는 이전 채널 추정의 신호 대 잡음비이고,
Figure 112017034137695-pat00042
는 현재 채널 추정의 신호 대 잡음비이다.
Figure 112017034137695-pat00043
는 아래의 식 7과 같이 정의될 수 있고,
Figure 112017034137695-pat00044
는 아래의 식 8과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00045
(식 7)
Figure 112017034137695-pat00046
(식 8)
도 4는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용한 소프트 채널 추적을 위한 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 4를 참조하면, 이전에 검출된 심볼로부터의 LLR 심볼 검출 출력(400)은, 단계(402)에서, 소프트 평균
Figure 112017034137695-pat00047
및 소프트 분산(variance)
Figure 112017034137695-pat00048
Figure 112017034137695-pat00049
Figure 112017034137695-pat00050
을 결정하기 위해, 입력으로 제공될 수 있다. 소프트 평균
Figure 112017034137695-pat00051
는 식 9와 같이 정의될 수 있고, 소프트 분산(variance)
Figure 112017034137695-pat00052
Figure 112017034137695-pat00053
Figure 112017034137695-pat00054
은 식 10과 같이 정의될 수 있다. 여기서,
Figure 112017034137695-pat00055
는 식 11을 이용하여 결정될 수 있다.
그러나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 소프트 평균
Figure 112017034137695-pat00056
및 소프트 분산(variance)
Figure 112017034137695-pat00057
Figure 112017034137695-pat00058
Figure 112017034137695-pat00059
을 결정하기 위해, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서, 다양한 복조 포맷에 대한 다른 방법들이 이용될 수 있음은 물론이다.
Figure 112017034137695-pat00060
(식 9)
Figure 112017034137695-pat00061
(식 10)
심볼
Figure 112017034137695-pat00062
Figure 112017034137695-pat00063
에 대한 심볼 확률은 아래의 식 11에 따라 결정될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00064
(식 11)
여기서,
Figure 112017034137695-pat00065
은 이전에 검출된 심볼의 LLR이고,
Figure 112017034137695-pat00066
는 {0, 1}로부터의 값을 취하는, 심볼
Figure 112017034137695-pat00067
의 m번째 비트일 수 있다.
단계(404)에서, 계수
Figure 112017034137695-pat00068
는 식 5에 따라 업데이트될 수 있고, 계수
Figure 112017034137695-pat00069
는 식 6에 따라 업데이트될 수 있다.
단계(406)에서, 채널 스케일
Figure 112017034137695-pat00070
는 식 15에 따라 업데이트될 수 있고, 업데이트된 채널 스케일
Figure 112017034137695-pat00071
은, 계수
Figure 112017034137695-pat00072
와
Figure 112017034137695-pat00073
를 업데이트하기 위해 단계(404)로 피드백될 수 있다.
단계(412)에서, 채널 추정은 수신된 신호(408), 이전 채널 추정(410), 및 단계(404)에서 업데이트된 계수
Figure 112017034137695-pat00074
와
Figure 112017034137695-pat00075
로부터의 입력을 이용하여, 식 2에 따라 업데이트될 수 있다. 업데이트된 채널 추정은, 출력(414)으로 제공될 수 있다.
도 4의 순서도에 따른 방법은, 식 12, 식 13 및 식 14에 정의된 초기 조건과 함께, 각 심볼에 대해 수행될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00076
(식 12)
Figure 112017034137695-pat00077
(식 13)
Figure 112017034137695-pat00078
(식 14)
도 3 및 도 4의 순서도에 따른 방법에서, 채널 추정 업데이트의 각 반복에서 채널 스케일
Figure 112017034137695-pat00079
은, 아래의 식 15에 의해 기술된 바와 같이 업데이트될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00080
(식 15)
여기서,
Figure 112017034137695-pat00081
는 단계(306) 및 단계(406)에서 업데이트된 채널 스케일에 대한 것일 수 있다.
상기 식 15에서,
Figure 112017034137695-pat00082
는 채널 추정과 데이터 검출이 독립적이라는 가정 하에,
Figure 112017034137695-pat00083
를 계산할 때 바이어스를 감소시킴으로써 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법을 단순화하고 성능을 향상시키기 위해 도입될 수 있다.
그러나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어,
Figure 112017034137695-pat00084
는 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서, 1보다 큰 조정 가능한 스케일러(tunable scalar)로 대체될 수 있다.
채널 추정 에러의 분산은, 식 16과 같이 업데이트될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00085
(식 16)
도 4의 순서도에 따른 방법은 또한, 채널이 시간에 따라 변화할 때 이용될 수 있다. 채널이 시간에 따라 변화할 때, 식 17에 따라 변동하는 채널로 인해 채널 상태 정보를 업데이트하는 동안
Figure 112017034137695-pat00086
의 부분을 증가시키기 위해 채널 스케일러가 추가될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00087
(식 17)
여기서
Figure 112017034137695-pat00088
및
Figure 112017034137695-pat00089
일 때,
Figure 112017034137695-pat00090
는 시간에 따라 변화하는 채널이고,
Figure 112017034137695-pat00091
이고,
Figure 112017034137695-pat00092
는
Figure 112017034137695-pat00093
번째 심볼의 채널 상태 정보일 수 있다.
채널이 시간에 따라 변화할 때, 도 4의 단계(404)에서 결정된 계수들은, 아래의 식 18 및 식 19와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00094
(식 18)
Figure 112017034137695-pat00095
(식 19)
본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템 및 방법은, 식 20과 같이 추정 바이어스
Figure 112017034137695-pat00096
를 업데이트할 수 있고, 식 21과 같이 추정 에러 분산
Figure 112017034137695-pat00097
을 업데이트할 수 있다.
Figure 112017034137695-pat00098
(식 20)
Figure 112017034137695-pat00099
(식 21)
여기서,
Figure 112017034137695-pat00100
는 식 7에 의해 정의될 수 있고,
Figure 112017034137695-pat00101
는 식 8에 의해 정의될 수 있다.
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 채널 상태 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 단계(501)에서, 사용자 장치(UE)에 의해 송수신기로부터 제1 신호를 수신할 수 있다.
단계(502)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 제1 신호 내의 데이터 심볼을 검출할 수 있다.
단계(503)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산을 갖는 소프트 평균과 확률 중 어느 하나를 결정하고, 상기 결정된 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산을 갖는 소프트 평균과 확률 중 어느 하나에 기초하여, 제1 계수 및 제2 계수를 결정할 수 있다.
단계(504)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 송수신기로부터 사용자 장치(UE)에 의해 수신된 제2 신호, 이전 채널 상태 정보, 제1 계수 및 제2 계수에 기초하여, 송수신기와 사용자 장치(UE)간의 채널에 대한 채널 상태 정보를 결정할 수 있다.
단계(505)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 결정된 채널 상태 정보에 기초하여, 통신 채널을 추적할 수 있다.
도 6은 본 발명의 기술적 사상에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 채널 상태 정보를 결정하는 프로세서를 테스트하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 여기서 프로세서는, 하드웨어에 구현되거나, 소프트웨어로 프로그래밍 가능한 하드웨어에 구현될 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 단계(601)에서, 적어도 하나의 다른 프로세서를 포함하는 패키지 또는 웨이퍼의 일부로써 프로세서를 형성할 수 있다. 프로세서는, 송수신기로부터 제1 신호를 수신하고, 제1 신호 내에서 데이터 심볼을 검출하고, 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산을 갖는 소프트 평균 및 확률 중 어느 하나를 결정하고, 상기 결정된 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산을 갖는 소프트 평균과 확률 중 어느 하나에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고, 송수신기로부터 수신된 제2 신호, 이전 채널 상태 정보, 제1 계수 및 제2 계수에 기초하여 송신기와 수신기간의 채널에 대한 채널 상태 정보를 결정하고, 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적할 수 있다.
단계(603)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은 프로세서를 테스트할 수 있다. 프로세서를 테스트하는 것은, 하나 이상의 전기 광학 컨버터, 광학 신호를 두 개 이상의 광학 신호로 분할하는 하나 이상의 광학 스플리터, 및 하나 이상의 광학 전기 컨버터를 이용하여, 적어도 하나의 다른 프로세서 및 프로세서를 테스트하는 것을 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 심볼 검출 출력을 이용하여 채널 상태 정보를 결정하는 프로세서를 제조하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 단계(701)에서, 집적 회로의 레이어에 대한 피처(feature) 세트를 위한 마스크 레이아웃을 생성하는 데이터의 초기 레이아웃을 포함할 수 있다. 마스크 레이아웃은, 프로세서를 포함하는 하나 이상의 회로 피처에 대한 표준 셀 라이브러리 매크로를 포함할 수 있다. 프로세서는, 송수신기로부터 제1 신호를 수신하고, 제1 신호 내에서 데이터 심볼을 검출하고, 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산을 갖는 소프트 평균 및 확률 중 어느 하나를 결정하고, 상기 결정된 검출된 데이터 심볼과 관련된 소프트 분산을 갖는 소프트 평균 및 확률 중 어느 하나에 기초하여, 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고, 송수신기로부터 수신된 제2 신호, 이전 채널 상태 정보, 제1 계수 및 제2 계수에 기초하여 송신기와 수신기간의 채널에 대해 채널 상태 정보를 결정하고, 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적할 수 있다.
단계(703)에서, 디자인 룰 확인이 수행될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 단계(703)에서, 마스크 레이아웃의 생성 중, 레이아웃 디자인 룰에 부합하도록 하기 위해, 매크로의 상대적인 위치를 무시할 수 있다.
단계(705)에서, 레이아웃의 조정이 수행될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 단계(705)에서, 마스크 레이아웃 생성 후에, 레이아웃 디자인 룰에 부합하도록 하기 위해, 매크로의 상대적인 위치를 확인할 수 있다.
단계(707)에서, 새로운 레이아웃 디자인이 생성될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 단계(707)에서, 임의의 매크로가 레이아웃 디자인 룰에 부합되지 않는 것이 발견되면, 레이아웃 디자인 룰에 부합되지 않는 임의의 매크로가 레이아웃 디자인 룰에 부합되도록 수정함으로써 마스크 레이아웃을 수정하고, 집적 회로의 레이어들에 대한 피처 세트를 갖는 수정된 마스크 레이아웃에 따라 마스크를 생성하고, 마스크에 따라 집적 회로를 제조할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 제조될 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 전자 장치 110: 통신 블록
120: 프로세서 130: 메모리
150: 디스플레이 160: 입/출력 블록
170: 오디오 블록 180: 무선 송수신기

Claims (13)

  1. 사용자 장치(user equipment)가 송수신기(transceiver)로부터 이전에 검출된 심볼(symbol)로부터 출력된 LLR(logarithm likelihood ratio) 심볼 검출을 포함하는 제1 신호를 수신하고,
    상기 LLR 심볼 검출 출력에 기초하여 심볼 확률을 결정하고,
    상기 LLR 심볼 검출 출력에 기초하여 소프트 평균(soft mean) 및 소프트 분산(soft variance)을 결정하고,
    상기 결정된 심볼 확률, 상기 소프트 평균, 상기 소프트 분산, 상기 제1 신호의 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)(SNR) 및 상기 송수신기로부터 상기 사용자 장치에 의해 수신된 제2 신호의 신호 대 잡음비에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고,
    상기 송수신기로부터 상기 사용자 장치에 의해 수신된 제2 신호, 이전의 채널 상태 정보, 상기 제1 계수 및 상기 제2 계수에 기초하여, 상기 송수신기와 상기 사용자 장치간의 채널에 대한 채널 상태 정보를 결정하고,
    상기 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적하는 것을 포함하는 채널 추적 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 신호는 롱 트레이닝 필드(long training field)(LTF), 고효율 롱 트레이닝 필드(high throughput long training field)(HTLTF), 초고효율 롱 트레이닝 필드(very high throughput long training field)(VHTLTF) 및 다른 유형의 트레이닝 필드 중 적어도 하나인 채널 추적 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제2 신호는 WiFi 신호의 데이터 필드(data field)인 채널 추적 방법.
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 계수 및 상기 제2 계수는, 채널 스케일러(channel scaler)에 기초하여 결정되는 채널 추적 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 통신 채널을 추적하는 것은, 상기 통신 채널이 변화하는 경우 상기 결정된 채널 상태 정보를 업데이트하는 것을 포함하는 채널 추적 방법.
  7. 메모리;
    프로세서; 및
    수신기를 포함하고,
    상기 수신기는,
    송수신기(transceiver)로부터 이전에 검출된 심볼(symbol)로부터 출력된 LLR(logarithm likelihood ratio) 심볼 검출을 포함하는 제1 신호를 수신하고,
    상기 LLR 심볼 검출 출력에 기초하여 심볼 확률을 결정하고,
    상기 LLR 심볼 검출 출력에 기초하여 소프트 평균(soft mean) 및 소프트 분산(soft variance)을 결정하고,
    상기 결정된 심볼 확률, 상기 소프트 평균, 상기 소프트 분산, 상기 제1 신호의 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)(SNR) 및 상기 송수신기로부터 사용자 장치에 의해 수신된 제2 신호의 신호 대 잡음비에 기초하여 제1 계수 및 제2 계수를 결정하고,
    상기 송수신기로부터 수신된 제2 신호, 이전의 채널 상태 정보, 상기 제1 계수 및 상기 제2 계수에 기초하여, 상기 송수신기와 상기 수신기 간의 채널에 대한 채널 상태 정보(channel state information)를 결정하고,
    상기 결정된 채널 상태 정보에 기초하여 통신 채널을 추적하는 채널 추적 장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 통신 채널이 변화하는 경우 상기 결정된 채널 상태 정보를 업데이트할 때, 최근 업데이트된 채널 상태 정보 값에 더 높은 가중치가 제공되는 채널 추적 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 제1 계수 및 상기 제2 계수는 채널 스케일러에 기초하여 결정되는 채널 추적 장치.
  10. 제 7항에 있어서,
    상기 제1 신호는 상기 제1 신호는 롱 트레이닝 필드(long training field)(LTF), 고효율 롱 트레이닝 필드(high throughput long training field)(HTLTF), 초고효율 롱 트레이닝 필드(very high throughput long training field)(VHTLTF) 및 다른 유형의 트레이닝 필드 중 적어도 하나인 채널 추적 장치.
  11. 제 7항에 있어서,
    상기 제2 신호는 WiFi 신호의 데이터 필드(data field)인 채널 추적 장치.
  12. 제 7항에 있어서,
    상기 통신 채널을 추적하는 것은, 상기 통신 채널이 변화하는 경우 상기 결정된 채널 상태 정보를 업데이트하는 것을 포함하는 채널 추적 장치.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 통신 채널이 변화하는 경우 상기 결정된 채널 상태 정보를 업데이트할 때, 최근 업데이트된 채널 상태 정보 값에 더 높은 가중치가 제공되는 채널 추적 장치.


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