KR102223168B1 - Detection method for mimo communication - Google Patents
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Abstract
본 발명은 차량대 차량간 MIMO 통신에 있어서, 알라모티 음어를 이용한 IF 검파 방법에 관한 것으로서, 복수의 안테나를 포함하는 k 개의 전송 노드와 N 개의 안테나를 포함하는 수신 노드 간의 MIMO 통신에 대한 검파 방법에 있어서, 수신 벡터 필터링 단계; 최근접 정수 디코딩 단계; 중간 변수 계산 단계; 및 디코딩 벡터 계산 단계; 를 포함할 수 있다.The present invention relates to an IF detection method using Alamoti speech in vehicle-to-vehicle MIMO communication, and a detection method for MIMO communication between k transmitting nodes including a plurality of antennas and receiving nodes including N antennas In the received vector filtering step; Decoding the nearest integer; Intermediate variable calculation step; And calculating a decoding vector. It may include.
Description
본 발명은 MIMO 통신에 대한 검파 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량대 차량간 MIMO 통신에 있어서, 알라모티 음어를 이용한 IF 검파 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a detection method for MIMO communication, and more particularly, to an IF detection method using Alamoti phonetic words in vehicle-to-vehicle MIMO communication.
교통망 교통의 급속한 발전은 교통 안전, 교통 효율성, 도시의 지속가능한 발전에 커다란 압력을 가져온다. 엄청난 경제적 손실을 야기시키는 동시에, 그것은 또한 교통 사고, 환경 오염 증가, 그리고 다른 교통 문제들을 유발한다. Transportation Network The rapid development of transportation puts great pressure on traffic safety, transportation efficiency and sustainable development of the city. At the same time causing enormous economic losses, it also causes traffic accidents, increased environmental pollution, and other traffic problems.
관련 교통 관리 부서는 홀수 및 짝수 번호판 규칙, 면허 경매, 주차비 인상 등 다양한 조치를 취했지만 여전히 많은 비용이 소모된다. 교통 시스템은 상당히 복잡한 시스템으로서, 차량이나 도로를 별도로 고려하여 문제를 해결하기가 어렵다.The relevant traffic management department has taken various measures, such as rules for odd and even number plates, auctioning licenses, and raising parking fees, but it is still costly. The transportation system is a fairly complex system, and it is difficult to solve the problem by separately considering a vehicle or a road.
지능형 교통체계(ITS)는 다양한 컴퓨터, 감지 기술, 통신 기술을 교통시스템의 관리와 제어에 통합하는 종합적인 기술이다. 이는 기존의 교통 시설을 효과적으로 활용하여 교통 시스템을 보다 안전하고 효율적이며 신뢰할 수 있게 할 수 있다.Intelligent Transportation Systems (ITS) is a comprehensive technology that integrates various computers, sensing technologies, and communication technologies into the management and control of the transportation system. This can effectively utilize existing transportation facilities to make the transportation system safer, more efficient and more reliable.
본질적으로, 차량 네트워킹은 각 자동차가 슈퍼 센서 노드로 간주될 수 있는 유선-소요 센서 네트워크다. 무선 센서 네트워크는 많은 수의 무작위로 구성된 센서 노드로 구성되며 네트워크 범위는 가장 기본적인 문제 중 하나이다. In essence, vehicle networking is a wired-required sensor network where each vehicle can be considered a super sensor node. Wireless sensor networks consist of a large number of randomly configured sensor nodes, and network range is one of the most basic problems.
ITS의 무선 통신은 주로 단거리 무선통신과 3G(3세대 통신시스템), 4G(4세대 통신시스템), LTE(Long Term Evolution) 등 이동 통신 기술을 주로 사용하는 장거리 이동 통신 기술에 의존하고 있다. ITS wireless communication mainly relies on short-range wireless communication and long-distance mobile communication technology that mainly uses mobile communication technologies such as 3G (3rd generation communication system), 4G (4th generation communication system), and LTE (Long Term Evolution).
빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 무선 통신 기술의 급속한 발전으로, ITS의 특정 서비스 애플리케이션에 대한 네트워크 지원이 제공된다.With the rapid development of big data, cloud computing and wireless communication technologies, network support is provided for ITS' specific service applications.
클라우드 컴퓨팅의 많은 스토리지 자원은 중요한 데이터를 보호하기 위해 사용된다. ITS의 중요한 요소 중 하나로서 차량대 차량(V2V)간 통신이 연구되고 있다.Many storage resources in cloud computing are used to protect sensitive data. As one of the important elements of ITS, vehicle-to-vehicle (V2V) communication is being studied.
일반적, ITS에서 차량 간 통신은 V2V와 V2I로 나눌 수 있다. 도면 1 과 같이 V2V 통신 시스템은 전송 장치가 장착된 차량을 사용하여 차량의 속도, 방향, 지리적 위치, 경로 등을 포함한 고속 무선 네트워크를 통해 신호를 전송한다. 다른 차량은 전송 무선 신호를 실시간으로 수신하고 정보 교환 과정을 구성하는 유사한 정보를 피드백한다. 차량들 간에 실시간 정보를 공유함으로써, 이 시스템은 위험을 피하기 위해 더 시기 적절하게 반응하고 교통 안전을 더욱 강화할 수 있다. In general, vehicle-to-vehicle communication in ITS can be divided into V2V and V2I. As shown in FIG. 1, the V2V communication system transmits signals through a high-speed wireless network including vehicle speed, direction, geographic location, route, etc. using a vehicle equipped with a transmission device. Other vehicles receive the transmitted radio signal in real time and feed back similar information that constitutes the information exchange process. By sharing real-time information between vehicles, the system can react more timely to avoid danger and further enhance traffic safety.
V2V 시스템은 운전자가 주변 차량과 통신하여 다양한 도로 조건에서 인지하지 못할 경우 위험을 내포할 수 있다. 예를 들어 비상 제동 중인 차량은 사고를 피하기 위해 자동으로 조치를 취할 수 있도록 주변 차량에 해당 신호를 광범위하게 전달하며, 이는 운전자의 판단보다 더 정확하고 빠르다. 이를 통해 이론적으로 사고율은 70% 이상 감소할 수 있다.V2V systems can pose risks if the driver is not aware of it in various road conditions by communicating with nearby vehicles. Vehicles in emergency braking, for example, transmit the signal broadly to nearby vehicles so that they can take action automatically to avoid an accident, which is more accurate and faster than the driver's judgment. This can theoretically reduce the accident rate by more than 70%.
하지만, 차량이 빠르게 움직이면 도플러 현상이 심각해진다. 특히 실제 도시 교통 환경에서 높은 건물, 교량, 터널 및 그린벨트는 고속 주행과 함께 채널을 더욱 심각하게 감쇠시킨다. 두 차량이 서로 빠르게 이동할 때 도플러 주파수 이동의 극성은 짧은 시간 내에 역전되어 채널 열화를 초래한다. 한 차량이 높은 건물과 그 주위에 다른 반사 물체를 두고 이동하는 동안, 동일한 송신 신호의 다른 경로가 수신기에서 중첩되어 다중 경로 페이딩이 형성되며, 이는 신호 강도 및 통신 품질에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 대부분의 차량 시나리오, 특히 도시 장면에서 V2V 시스템의 채널은 다중 경로 페이딩으로 인한 매우 동적인 특성을 가지고 있다.However, when the vehicle moves quickly, the Doppler phenomenon becomes serious. Especially in real urban traffic environments, tall buildings, bridges, tunnels and green belts attenuate the channels more seriously along with high speed driving. When the two vehicles move rapidly with each other, the polarity of the Doppler frequency shift reverses within a short time, resulting in channel degradation. While one vehicle is traveling with a tall building and other reflective objects around it, different paths of the same transmitted signal are superimposed at the receiver to form multipath fading, which can seriously affect signal strength and communication quality. In most vehicle scenarios, especially urban scenes, the channels of the V2V system have very dynamic characteristics due to multipath fading.
전통적인 무선 통신 기술은 위의 문제들을 쉽게 해결할 수 없다. 최근에는 송신장치와 수신장치에 둘 이상의 안테나가 있는 MIMO(Multi Input Multi Output) 기술은 더 높은 속도 요건을 충족하고 비상 메시지의 전송 지연을 줄여 차량 간 실시간 통신을 실현할 수 있다. Traditional wireless communication technology cannot easily solve the above problems. In recent years, MIMO (Multi Input Multi Output) technology, which has two or more antennas in the transmitter and receiver, can achieve real-time communication between vehicles by meeting higher speed requirements and reducing the transmission delay of emergency messages.
또한, MIMO 통신은 공간 시간 블록 코드(STBC)와 V-BLAST (Vertical-Bell Labs Layered Space-Time) 코딩과 공간 시간 코딩과 같은 다른 신호 처리 기술을 사용하여 ITS 애플리케이션에 보다 신뢰할 수 있는 통신을 제공하기 위해 다양성 이득을 이용할 수 있다. 빔포밍 기술은 전송된 신호를 공간적으로 수렴하고 통신 범위를 크게 확장할 수 있으며, 이는 차량 밀도가 낮은 시나리오에서 더 유용하다. 따라서, MIMO 기술은 V2V 통신에 잘 적용되어 패딩 방지 및 잠김 방지 기능을 개선하여 채널 용량과 전송 신뢰성을 향상시킬 수 있다. In addition, MIMO communication uses space time block code (STBC) and other signal processing techniques such as V-BLAST (Vertical-Bell Labs Layered Space-Time) coding and space time coding to provide more reliable communication for ITS applications. Diversity benefits can be used to do so. Beamforming technology can spatially converge the transmitted signal and greatly expand the communication range, which is more useful in low vehicle density scenarios. Therefore, the MIMO technology is well applied to V2V communication and improves anti-padding and anti-locking functions to improve channel capacity and transmission reliability.
도 2에서와 같이 송신기와 수신기에 각각 두 개 이상의 안테나가 장착되어 있다고 가정하십시오. 입력 신호는 변조 후 송신 안테나를 통해 전송되며, 수신기는 다중 채널 신호 중첩을 수신하여 효과적인 감지 및 복조를 통해 원래 신호를 해결한다. MIMO 기술은 많은 장점을 가지고 있지만, 종래에 사용되는 검파 방법은 시스템 성능과 계산의 복잡성에 관연된다. Assume that the transmitter and receiver are each equipped with two or more antennas, as shown in Figure 2. The input signal is modulated and transmitted through a transmit antenna, and the receiver receives the multi-channel signal superposition and resolves the original signal through effective detection and demodulation. Although the MIMO technology has many advantages, the detection method used in the related art is related to the system performance and computational complexity.
하지만 종래의 MIMO 검파 방법은 시스템의 성능과 계산의 복잡도간의 트레이드 오프가 좋지 않은 문제점이 있다. 즉, 시스템의 성능이 강조된 검파 방법은 계산의 복잡도가 지나치게 높아지며, 반대로 계산의 복잡도가 낮은 검파 방법은 성능이 저하되는 문제점이 있다.However, the conventional MIMO detection method has a problem in that the tradeoff between system performance and computational complexity is not good. That is, the detection method in which the performance of the system is emphasized has a problem in that the computational complexity is excessively high, and the detection method with low computational complexity has a problem in that the performance is degraded.
상기한 과제를 해결하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 알라모티(Alamouti) 음어를 이용하는 IF 검파에 있어서 계산의 복잡도와 성능을 모두 일정한 수준 이상 보장하는 것에 그 목적이 있다. In order to solve the above problems, the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention has an object to ensure that both computational complexity and performance are at a certain level or higher in IF detection using Alamouti phonetic words.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 기존의 ML 검파보다 계산 복잡도가 낮고, 선형 검사보다 우수한 성능을 출력할 수 있는 검파 방법을 제시하는 것에 다른 목적이 있다. In addition, the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention has a lower computational complexity than the conventional ML detection and has another object to provide a detection method capable of outputting better performance than a linear test.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 주어진 MIMO 통신 환경에서 최대의 다양성 이득을 제공하는 것에 또 다른 목적이 있다.In addition, the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention has another object to provide maximum diversity gain in a given MIMO communication environment.
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 복수의 안테나를 포함하는 k 개의 전송 노드와 N 개의 안테나를 포함하는 수신 노드 간의 MIMO 통신에 대한 검파 방법에 있어서, 유효 필터 행렬 B와 정수 행렬 A를 구하고, 수신 벡터 y에 대하여 필터 행렬 B를 통해 필터링된 수신 벡터 를 계산하는 수신 벡터 필터링 단계; 상기 필터링된 수신 벡터 를 최근접 정수인 로 디코딩하여 전송된 코드워드의 정수 선형 조합을 구하는 최근접 정수 디코딩 단계; 상기 최근접 정수 에 대하여 모듈로 연산을 수행함으로써 중간 변수 r을 구하는 중간 변수 계산 단계; 및 상기 중간 변수 r에 상기 정수 행렬 A의 역행렬을 통해 디코딩된 벡터 를 구하는 디코딩 벡터 계산 단계; 를 포함하고, 상기 중간 변수 계산 단계에서 M은 수신 노드의 변조 차수이고, 상기 디코딩 벡터 계산 단계에서 상기 정수 매트릭스 A 가역 행렬일 수 있다.In the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention for solving the above problem, in the detection method for MIMO communication between k transmission nodes including a plurality of antennas and a reception node including N antennas, an effective filter Received vector filtered through filter matrix B for matrix B and integer matrix A and received vector y A receiving vector filtering step of calculating a; The filtered received vector Is the nearest integer A nearest integer decoding step of obtaining an integer linear combination of the transmitted codewords by decoding with; The nearest integer about An intermediate variable calculation step of obtaining an intermediate variable r by performing a modulo operation; And a vector decoded through the inverse matrix of the integer matrix A in the intermediate variable r. A decoding vector calculation step to obtain a; In the step of calculating the intermediate variable, M may be a modulation order of the receiving node, and in the step of calculating the decoding vector, the integer matrix A may be a reversible matrix.
상기 정수 행렬 A는 CLLL(Complex Lenstra Lenstra Lovasz) 격자 감소 알고리즘을 이용하여 계산될 수 있다.The integer matrix A may be calculated using a CLLL (Complex Lenstra Lenstra Lovasz) lattice reduction algorithm.
상기 벡터 필터링 단계에 앞서, 시스템 모델에 대한 식 을 식으로 변경하는 모델 변경 단계; 를 더 포함하고, 상기 모델 변경 단계에서, 상기 는 수신 노드의 평균 신호대 잡음 비인 P를 상기 k 개의 전송 노드 전체의 안테나 수인 MS로 나눈 값이고, 상기 X는 완전 전송 행렬이고, 상기 H는 채널 행렬을 의미하며, 상기 W는 잡음 매트릭스를 의미하고, 상기 G는 상기 채널 행렬 H의 원소를 이용하여 계산된 행렬일 수 있다.Prior to the vector filtering step, the equation for the system model Expression Model change step to change to; Further comprising, in the model changing step, the Is a value obtained by dividing P, which is the average signal-to-noise ratio of the receiving node, by M S , the number of antennas of all the k transmitting nodes, where X is a complete transmission matrix, H is a channel matrix, and W is a noise matrix. And, G may be a matrix calculated using the elements of the channel matrix H.
본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 알라모티 음어를 이용하는 IF 검파에 있어서 계산의 복잡도와 성능을 모두 일정한 수준 이상 보장하는 효과가 있다.The MIMO detection method according to an embodiment of the present invention has an effect of ensuring both computational complexity and performance at a certain level or higher in IF detection using Alamoti phonetic words.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 기존의 ML 검파보다 계산 복잡도가 낮고, 선형 검사보다 우수한 성능을 출력할 수 있다.In addition, the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention has a lower computational complexity than conventional ML detection and can output better performance than a linear test.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 주어진 MIMO 통신 환경에서 최대의 다양성 이득을 제공하는 효과가 있다.In addition, the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention has an effect of providing maximum diversity gain in a given MIMO communication environment.
다만, 본 발명의 일 실시예가 달성할 수 있는 효과는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the effects that can be achieved by an embodiment of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned are obvious to those of ordinary skill in the art from the following description. It will be understandable.
도 1은 차량대 차량 통신을 간단히 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 MIMO 시스템 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 다중 전송 노드 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법을 블록 다이어그램 설명한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6 내지 도 8은 조건을 달리하며, 본 발명의 실시예에 따른 검파 방법을 종래의 검파 방법과 비교하기 위한 그래프이다.1 is a diagram for briefly explaining vehicle-to-vehicle communication.
2 is a diagram for explaining a MIMO system model.
3 is a diagram illustrating a multiple transmission node system.
4 is a block diagram illustrating a MIMO detection method according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a MIMO detection method according to an embodiment of the present invention.
6 to 8 are graphs for comparing a detection method according to an embodiment of the present invention with a conventional detection method under different conditions.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고, 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In the present invention, various modifications may be made and various embodiments may be provided, and specific embodiments are illustrated in the drawings, and these will be described in detail through detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and the present invention should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제 1, 제 2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In addition, numbers (eg, first, second, etc.) used in the description of the present specification are merely identification symbols for distinguishing one component from other components.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in the present specification, when one component is referred to as "connected" or "connected" to another component, the one component may be directly connected or directly connected to the other component, but specially It should be understood that as long as there is no opposite substrate, it may be connected or may be connected via another component in the middle.
이하에서는, 도면을 참조하여 본 발명의 기술적 사상에 따른 예시적인 실시예들에 대해 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments according to the inventive concept will be described with reference to the drawings.
도 3은 다중 전송 노드 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 본 발명의 실시예를 설명하기에 앞서, MIMO 통신에 따른 다중 전송 노드 시스템을 설명하기로 한다.3 is a diagram illustrating a multiple transmission node system. Prior to describing an embodiment of the present invention, a multiple transmission node system according to MIMO communication will be described.
도 3과 같이 데이터를 전송하는 K 개의 송신 노드들로부터 하나의 수신 노드가 동 시간에 존재하는 것으로 가정한다. 송신 노드 k(k는 1 내지 K의 자연수)는 각각 Mk 개의 안테나를 구비한다(여기서 k는 노드 인덱스를 의미할 수 있다). 즉, 전송 노드의 총 안테나 수 MS는 를 만족한다. 그리고, 수신 노드는 N 개의 안테나를 구비할 수 있다. 채널은 레일리 페이딩(Rayleigh fading)에 따라 분산되어 있는 것으로 가정한다. 상기 페이딩은 독립적이고, 채널 상태 정보(Channel State Information: CSI)는 리시버에 의해 알려진 상태이다. Hk는 전송 노드 k와 수신 노드 간의 채널 매트릭스를 의미할 수 있다. Hk는 를 만족하며, Hk의 원소들은 IID(Independent Identically Distributed) 콤플렉스 표준 가우시안 분포를 따른다. T-시간 슬롯 블록에 있어서, 채널이 일정하다고 가정하여 다음 블록에서 독립적으로 실현된다.It is assumed that one receiving node exists at the same time from K transmitting nodes transmitting data as shown in FIG. 3. Transmitting nodes k (k is a natural number of 1 to K) each have M k antennas (where k may mean a node index). That is, the total number of antennas M S of the transmitting node is Is satisfied. In addition, the receiving node may have N antennas. It is assumed that the channels are distributed according to Rayleigh fading. The fading is independent, and channel state information (CSI) is a state known by the receiver. H k may mean a channel matrix between a transmitting node k and a receiving node. H k is Is satisfied, and the elements of H k follow the standard Gaussian distribution of the IID (Independent Identically Distributed) complex. In the T-time slot block, it is independently realized in the next block assuming that the channel is constant.
본 발명의 실시예에서 알라모티(Alamouti) STBC(Space-Time Block Code)는 모든 전송 노드에서 사용된다. 여기서 Mk의 값은 2이고, T의 값은 2일 수 있다. 전송 벡터 Sk는 [s1, s2 ..., s2mk]T 는 기호의 Mk-차원 복합 전송에 해당하는 2Mk 차원의 실제 벡터이다. 실제 심볼 벡터 sk는 변조 차수 M을 가진 정수 컨스틸레이션(constellation)에서 값을 얻도록 제한된다. 만약, 가 TMK로 정규화한 에너지인 전송 STBC 행렬을 나타내는 경우 수신된 신호 T 시간 슬롯 내의 는 다음 [수식 1]과 같이 표현될 수 있다.In an embodiment of the present invention, Alamouti Space-Time Block Code (STBC) is used in all transmission nodes. Here, the value of M k may be 2 and the value of T may be 2. The transmission vector S k is [s 1 , s 2 ..., s 2mk ] T is the actual vector of 2M k dimension corresponding to the M k -dimensional complex transmission of the symbol. The actual symbol vector s k is constrained to obtain a value from an integer constellation with a modulation order M. if, Is the transmitted STBC matrix, which is the energy normalized by T MK, the received signal T within the time slot Can be expressed as the following [Equation 1].
[수식 1][Equation 1]
여기서 는 리시버에서의 평균 신호대 잡음 비율을 의미하는 P를 MS로 나눈 값일 수 있다. X(Sk) = Xk 는 전송 노드 k 의 전송 행렬일 수 있다. 완전 전송 행렬 X 는 를 만족하고, 채널 행렬 H는 를 만족할 수 있다. 그리고, 잡음 행렬 을 만족하며, 모두 IID 콤플렉스 표준 가우시안 분포를 따를 수 있다.here May be a value obtained by dividing P, which means the average signal-to-noise ratio in the receiver, by M S. X(S k ) = X k may be the transmission matrix of the transmission node k. The complete transmission matrix X is And the channel matrix H is Can be satisfied. And, the noise matrix And all can follow the standard Gaussian distribution of the IID complex.
에러율 측정의 편의를 위하여 채널 모델은 다음과 같은 [수식 2]의 실제 폼으로 변경될 수 있다. For the convenience of measuring the error rate, the channel model can be changed to the actual form of [Equation 2] as follows.
[수식 2][Equation 2]
여기서 를 만족하며, 2개의 전송 노드를 예로들면, G 는 다음과 [수식 3]같이 설명될 수 있다.here Satisfying, and taking two transmission nodes as an example, G can be described as follows [Equation 3].
[수식 3][Equation 3]
여기서 Hk(mn)은 채널 행렬 Hk의 m번째 행과 n번째 열의 원소를 의미할 수 있다. 그리고 이는 아래 [수식 4]와 같이 재작성될 수 있다.Here, H k(mn) may mean an element in the m-th row and n-th column of the channel matrix Hk. And this can be rewritten as shown in [Equation 4] below.
[수식 4][Equation 4]
여기서 이다. here to be.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법을 블록 다이어그램 설명한 도면이다. 전송 기호를 직접 감지하는 대신, IF 수신기가 처음에는 해당 기호의 정수 조합을 감지하여 도 4와 같이 잡음 증폭을 어느 정도 감소시킬 수 있다.4 is a block diagram illustrating a MIMO detection method according to an embodiment of the present invention. Instead of directly detecting the transmission symbol, the IF receiver initially detects an integer combination of the corresponding symbol, thereby reducing noise amplification to some extent as shown in FIG. 4.
본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법에 있어서, 핵심 단계 중 하나는 채널 행렬 H를 가능한 한 근사치인 BH ≒ A로 만드는 사전 처리 행렬 B를 찾는 것이다. IF 알고리즘을 사용하여 알라모티 음어를 복구하려면 2 NT = 2MS를 충족해야 하며 정수 행렬 A는 가역 행렬이어야 한다.In the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention, one of the key steps is to find a preprocessing matrix B that makes the channel matrix H as approximate as possible, BH ≒ A. To recover Alamoti phonetic words using the IF algorithm, 2 NT = 2M S must be satisfied, and the integer matrix A must be a reversible matrix.
전송 벡터 s는 의 서브셋 값을 취하여 격자로부터 만든 격자 코드다.Transmission vector s is It is a grid code created from the grid by taking a subset of values.
도 4에서 수신된 벡터 y에 필터 행렬 B를 곱하면 G는 비특이 정수(nonsingular integer) 행렬 A에 투영할 수 있다. When the received vector y in FIG. 4 is multiplied by the filter matrix B, G can be projected onto a nonsingular integer matrix A.
투사된 신호는 다음과 같이 [수식 5]으로 표시될 수 있다.The projected signal can be expressed as [Equation 5] as follows.
[수식 5][Equation 5]
여기서 As는 전송된 코드의 선형 조합 이고, 는 유효 잡음을 의미한다. [수식 5]의 시스템 모델은 종래의 선형 검파 방법이나 ZF 검파 방법에 사용될 수 있다.Where As is the linear combination of transmitted codes, Means effective noise. The system model of [Equation 5] can be used in a conventional linear detection method or ZF detection method.
편의를 위하여, i번째 층의 효과 잡음 세기는 다음 [수식 6]과 같이 정의될 수 있다.For convenience, the effect noise intensity of the i-th layer may be defined as follows [Equation 6].
[수식 6][Equation 6]
여기서 ai, bi는 각각 행렬 A와 B의 i번 째 행을 나타내는 행 벡터, 이고, 는 컨스틸레이션(constellation)의 평균 에너지다. 층당 유효 잡음 편차를 최소화하려면 g(ai,bi)를 최소로 만들기 위해 적절한 행렬 A와 B를 생성해야 한다. 여기서 행렬 A는 CLLL(Complex Lenstra Lenstra Lovsz) 알고리즘을 이용하여 생성될 수 있다. CLLL은 해당 기준으로 최단 벡터를 얻는 것을 목표로 한다. Where a i and b i are row vectors representing the i-th row of matrices A and B, respectively, Is the average energy of the constellation. To minimize the effective noise variance per floor, we need to create appropriate matrices A and B to minimize g(a i ,b i ). Here, the matrix A may be generated using a CLLL (Complex Lenstra Lenstra Lovsz) algorithm. CLLL aims to get the shortest vector by that criterion.
또한, 다른 방법으로서 행렬 A와 B는 다음과 같이 계산될 수 있다.Also, as another method, matrices A and B can be calculated as follows.
[수식 7][Equation 7]
상기 행렬 L을 사용함으로써 다음과 같이 행렬 A와 B가 계산될 수 있다.By using the matrix L, the matrices A and B can be calculated as follows.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법은 수신 벡터 필터링 단계(S100), 최근접 정수 디코딩 단계(S200), 중간 변수 계산 단계(S300), 디코딩 벡터 계산 단계(S400)를 포함할 수 있다. 그리고 벡터 필터링 단계에 앞서 모델 변경 단계가 수행될 수 있다. 5 is a flowchart illustrating a MIMO detection method according to an embodiment of the present invention. 5, the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention includes a reception vector filtering step (S100), a nearest integer decoding step (S200), an intermediate variable calculation step (S300), and a decoding vector calculation step (S400). Can include. In addition, a model change step may be performed prior to the vector filtering step.
벡터 필터링 단계(S100)는 유효 필터 행렬 B와 정수 행렬 A를 구하고, 수신 벡터 y에 대하여 필터 행렬 B를 통해 필터링된 수신 벡터 를 계산하는 단계일 수 있다.In the vector filtering step (S100), the effective filter matrix B and the integer matrix A are obtained, and the received vector filtered through the filter matrix B for the received vector y It may be a step of calculating.
최근접 정수 디코딩 단계(S200)는 상기 필터링된 수신 벡터 를 최근접 정수인 로 디코딩하여 전송된 음어의 정수 선형 조합을 구하는 단계일 수 있다.The nearest integer decoding step (S200) is the filtered received vector Is the nearest integer It may be a step of obtaining a linear combination of integers of phonetic words transmitted by decoding with.
중간 변수 계산 단계(S300)는 상기 최근접 정수 에 대하여 모듈로 연산을 수행함으로써 중간 변수 r을 구하는 단계일 수 있다.The intermediate variable calculation step (S300) is the nearest integer about It may be a step of obtaining an intermediate variable r by performing a modulo operation.
디코딩 벡터 계산 단계(S400)는 상기 중간 변수 r에 상기 정수 행렬 A의 역행렬을 통해 디코딩된 벡터 를 구하는 단계일 수 있다. The decoding vector calculation step (S400) is a vector decoded through the inverse matrix of the integer matrix A in the intermediate variable r. It may be a step to obtain.
여기서, 중간 변수 계산 단계에서 M은 수신 노드의 변조 차수이고, 상기 디코딩 벡터 계산 단계에서 상기 정수 매트릭스 A 가역 행렬인 것을 특징으로 할 수 있다. Here, in the step of calculating the intermediate variable, M is a modulation order of the receiving node, and in the step of calculating the decoding vector, the integer matrix A may be a reversible matrix.
상기 검파 방법에 대한 다양성 이득(Diversity gain)은 다음과 같이 계산될 수 있다.Diversity gain for the detection method can be calculated as follows.
잡음에서 코드값 선형 조합을 복구하는 것과 관련된 상기 최근접 정수 디코딩 단계(S200)를 제외하고 위의 디코딩 단계에서는 다른 단계가 결정된다. 결과적으로, 상기 최근접 정수 디코딩 단계(S200)에서 i 번째 계층의 수신 벡터 는 다음과 [수식 8]과 같이 계산될 수 있다.Other steps are determined in the above decoding step except for the nearest integer decoding step S200, which is related to recovering a linear combination of code values from noise. As a result, the received vector of the i-th layer in the nearest integer decoding step (S200) Can be calculated as follows [Equation 8].
[수식 8][Equation 8]
여기서 는 의 i 번째 행을 나타낸다. 그리고, 는 양자화 잡음에 대한 용어로서, 완성된 유효 잡음은 양자화 잡음으로 인해 가우스 분포를 따르지 않게 된다.here Is Represents the i-th row of. And, Is a term for quantization noise, and the completed effective noise does not follow a Gaussian distribution due to quantization noise.
고정된 ai에 있어서, 최적 bi는 다음과 [수식 9]와 같이 표현될 수 있는 유효 잡음 세기 g(ai, bi)를 최소화하는데 사용될 수 있다. For a fixed a i , the optimal b i can be used to minimize the effective noise intensity g(a i , b i ), which can be expressed as Equation 9 below.
[수식 9][Equation 9]
여기서, 이고, bi는 와 같이 단순하게 표현될 수 있다. 여기서 P는 큰 값을 가질 수 있으며, 는 무시할 수 있을 만큼의 값을 가진다. 이러한 방식으로 큰 값인 P의 케이스에서 유효 잡음 세기는 다음 [수식 10]과 같이 표현될 수 있다.here, And b i is It can be expressed simply as Where P can have a large value, Has a negligible value. In this way, in the case of P, which is a large value, the effective noise intensity can be expressed as the following [Equation 10].
[수식 10][Equation 10]
보다 일반적으로, STBC 측정에 의한 다양성 이득은 주로 큰 수인 케이스에 초점을 둔다.More generally, the diversity gain by STBC measurement focuses primarily on cases that are large numbers.
무제한 격자 에 있어서, i 번째 계층의 에러율은 로 정의될 수 있다. 그리고 IF 검파 방법의 최대 에러율은 다음 [수식 11]과 같이 정해질 수 있다.Unlimited grid In, the error rate of the i-th layer is Can be defined as And the maximum error rate of the IF detection method can be determined as follows [Equation 11].
[수식 11][Equation 11]
여기서 c는 P의 상수 독립성이고, 는 격자 의 스퀘어 유클리드 거리를 의미할 수 있다.Where c is the constant independence of P, The lattice Can mean square Euclidean distance.
무한 는 선형 디자인 XLD에 의해 생성될 수 있고, 로 정의될 수 있다. 의 특이한 케이스로서, 유한 도 선형 디자인 XLD에 의해 생성될 수 있다.infinite Can be generated by a linear design X LD, Can be defined as As an unusual case of, finite Also can be produced by a linear design X LD.
하지만, 전송된 코드는 고정된 컨스틸레이션 으로부터 생성될 수 있다. 즉, 를 의미한다.However, the transmitted code is a fixed constellation Can be generated from In other words, Means.
X의 최소 특이 값을 과 같이 정의하면, 유한 STBC의 최소 특이 값은 과 같이 표현될 수 있다.The least singular value of X If defined as, the least singular value of finite STBC is It can be expressed as
아래에서, 다양성 이득은 모든 전송 노드는 2개의 안테나를 구비한 것을 가정한다. 정보는 우선 다음과 같이 알라모티 STBC에 의하여 암호화될 수 있다. Below, the diversity gain assumes that all transmitting nodes have two antennas. The information can first be encrypted by Alamoti STBC as follows.
그리고 하나의 안테나를 구비하고 IF 검파 방법을 사용하는 리시버에 있어서, 노드 j의 전송 행렬은 다음과 같이 표현될 수 있다.In addition, in a receiver having one antenna and using the IF detection method, the transmission matrix of node j can be expressed as follows.
P가 큰 수인 조건에서, STBC에서의 IF 검파 방법을 사용하여 구해질 수 있는 에러 율의 최대 값은 이고, 여기서 는 다음 [수식 12]와 같이 표현될 수 있다.Under the condition where P is a large number, the maximum value of the error rate that can be obtained using the IF detection method in STBC is Is, where Can be expressed as the following [Equation 12].
[수식 12][Equation 12]
여기서 를 만족한다. d의 원소들은 반드시 S에 포함될 필요는 없다. G가 H의 동등한 식인 것에 대응하여, 는 다음과 같이 더 표현될 수 있다. here Is satisfied. The elements of d need not necessarily be included in S. Corresponding to G being the equivalent expression of H, Can be further expressed as follows.
[수식 13][Equation 13]
여기서 를 만족하며, XXH는 특별히 다음과 같이 표현될 수 있다.here Is satisfied, and XX H can be specifically expressed as follows.
XXH는 특히 값 디콤포지션(Singular Value Decomposition)을 통하여 으로 표현될 수 있다. 여기서 는 의 스퀘어 특이 값을 포함하는 사선 행렬을 의미한다. X가 알라모티 블록으로 구성되므로, 는 다음과 같이 표현될 수 있다.XX H is in particular through Singular Value Decomposition. It can be expressed as here Is It means a diagonal matrix containing the square singular values of. Since X is composed of Alamoti blocks, Can be expressed as
여기서 는 다음과 같이 표현될 수 있다.here Can be expressed as
의 특이 값의 스퀘어는 X-k가 알라모티 블록인 이상, 을 만족할 수 있다. The square of singular values of X -k is Alamoty Block Inn, Can be satisfied.
에 따라, 과 는 선형적으로 과 같이 표현될 수 있다. Depending on the, and Is linearly It can be expressed as
특히 는 다음과 같이 표현될 수 있다.Especially Can be expressed as
따라서, 는 다음과 같이 변환될 수 있다.therefore, Can be converted to
여기서 U가 유니터리(unitary) 행렬 이므로, H와 R은 같은 분포를 가질 수 있다. R = HU이므로, 는 다음 [수식 14]과 같이 표현될 수 있다.Here, since U is a unitary matrix, H and R can have the same distribution. Since R = HU, Can be expressed as the following [Equation 14].
[수식 14][Equation 14]
여기서 M의 값은 2이며, R의 i번째 열과 는 X1의 특이 값의 스퀘어를 의미한다. 을 만족하는 이상, 는 [수식 15]와 같이 표현될 수 있다.Here, the value of M is 2, and the ith column of R and Denotes the square of the singular value of X 1. Ideal for satisfying, Can be expressed as [Equation 15].
[수식 15][Equation 15]
의 최소 값을 에러 율의 최대 값에 대입하면, 다음과 같은 [수식 16]을 얻을 수 있다. Substituting the minimum value of in to the maximum value of the error rate, the following [Equation 16] can be obtained.
[수식 16][Equation 16]
상기 방정식에서 cP 와 는 모두 P와 관련 없는 상수이다. 행렬 H와 R이 동일한 분포를 가지는 이상 표준 일반 분포 는 chi-스퀘어 분포를 따른다.CP and Are all constants not related to P. Ideal standard normal distribution where matrices H and R have the same distribution Follows chi-square distribution.
[수식 17][Equation 17]
를 만족하기 때문에, P가 큰 값을 가지는 이상 1은 무시될 수 있다. Since P is satisfied, 1 can be neglected as long as P has a large value.
[수식 18][Equation 18]
[수식 18]은 한 계층의 에러율을 나타낸다. 에러율의 총합은 다음과 같이 표현될 수 있다.[Equation 18] represents the error rate of one layer. The sum of the error rates can be expressed as follows.
[수식 19][Equation 19]
상기한 것과 같은 예측이 이루어진 후에, 본 발명의 실시예에 따른 MIMO 검파 방법에서 상기 최근접 정수 디코딩 단계(S200)의 평균 에러율은 다음 [수식 20]과 같이 표현될 수 있다.After the prediction as described above is made, the average error rate of the nearest integer decoding step (S200) in the MIMO detection method according to an embodiment of the present invention may be expressed as the following [Equation 20].
[수식 20][Equation 20]
여기서 를 만족한다. here Is satisfied.
상기 측정을 통하여 본 발명의 실시예에 따른 검파 방법이 의 다양성 이득을 달성할 수 있고 이는 최대 값을 의미한다. 따라서, M개의 전송 안테나를 포함하는 K 개의 노드들과 N 개의 수신 안테나를 구비한 알라모티 음어를 이용하는 MIMO 통신에서, 최대 다양성 이득 이 본 발명의 실시예에 따른 검파 방법에 의해 구해질 수 있음을 알 수 있다.Through the measurement, the detection method according to the embodiment of the present invention The diversity gain of can be achieved, which means the maximum value. Therefore, in MIMO communication using K nodes including M transmit antennas and Alamoti phonetic words including N receive antennas, the maximum diversity gain It can be seen that this can be obtained by a detection method according to an embodiment of the present invention.
도 6 내지 도 8은 조건을 달리하며, 본 발명의 실시예에 따른 검파 방법을 종래의 검파 방법과 비교하기 위한 그래프이다.6 to 8 are graphs for comparing a detection method according to an embodiment of the present invention with a conventional detection method under different conditions.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 검파 방법(IL)과 종래의 ML 검파 방법에 따른 BER(Bit Error Rate)을 V-BLAST에서 비교한 것이다. 도 6에서 각각의 전송 노드는 2개의 안테나를 구비하고, 수신 노드도 2개의 안테나를 구비한 것으로 가정한다. 6 is a comparison between a detection method (IL) according to an embodiment of the present invention and a bit error rate (BER) according to a conventional ML detection method in V-BLAST. In FIG. 6, it is assumed that each transmitting node has two antennas, and that the receiving node also has two antennas.
도 7은 전송 노드의 K의 값이 2인 상황에서 알라모티 음어에 따른 IF 검파 방법과 ML 검파 방법에 따른 BER을 비교한 그래프이다.7 is a graph comparing an IF detection method according to an Alamoti phonetic word and BER according to an ML detection method in a situation where the value of K of a transmission node is 2.
도 8은 전송 노드의 K의 값이 3인 상황에서 알라모티 음어에 따른 IF 검파 방법과 ML 검파 방법에 따른 BER을 비교한 그래프이다.8 is a graph comparing an IF detection method according to an Alamoti phonetic word and a BER according to an ML detection method in a situation where the value of K of a transmission node is 3;
이상, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 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.In the above, embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, but those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features. You can understand that there is. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative and non-limiting in all respects.
Claims (4)
수신 벡터(y)에 대하여 소정의 필터 행렬(B)를 곱하여 필터링된 수신 벡터()를 계산하는 단계를 포함하고,
하기의 수학식에 따라 (BG)가 정수 행렬(A)과 근사화되는 상기 정수 행렬(A) 및 상기 필터 행렬(B)를 계산하여, 전송 행렬(s)를 추정하기 위한 것으로서,
여기서, G는 전송노드와 수신노드 간의 채널행렬, s는 전송행렬, w는 잡음행렬, MS는 k 개의 전송 노드의 총 안테나 수, P는 수신 노드에서의 평균 신호대 잡음 비율인, MIMO 통신에 대한 검파 방법.In the detection method for MIMO communication at a reception node including N antennas communicating with k transmission nodes including a plurality of antennas,
The received vector filtered by multiplying the received vector (y ) by a predetermined filter matrix ( B) ( Including the step of calculating ),
(BG) according to the equation below to calculate the constant matrix (A) and the constant matrix (A) and the filter matrix (B) which approximates, as to estimate the transmission matrix (s),
Here, G is the channel matrix between the transmitting node and the receiving node, s is the transmission matrix, w is the noise matrix, M S is the total number of antennas of k transmitting nodes, and P is the average signal-to-noise ratio at the receiving node. For detection method.
상기 정수 행렬(A)는 가역 행렬인, MIMO 통신에 대한 검파 방법.The method of claim 1,
The integer matrix (A) is a reversible matrix, a detection method for MIMO communication.
상기 검파 방법은 IF(Integer-Force)를 이용하여 알라모티 음어를 복호화 시에 적용을 위한, MIMO 통신에 대한 검파 방법.
The method of claim 1,
The detection method is a detection method for MIMO communication for applying when decoding an Alamoti phonetic word using an Integer-Force (IF).
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