KR102443669B1 - 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치 - Google Patents

채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 IEEE 802.11p 시스템에서 에러없이 원활한 V2V 통신을 위해 종래 기법 보다 우수한 신뢰성있는 채널 추정 기술인 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정 장치에 관한 것이다. 본 발명은 주파수 축 채널 가중합 기반의 SFD 기법에 따라 채널 추정하는 제1 채널 추정부와, 상기 제1 채널 추정부의 채널 추정 이후에 시간영역에서 가중합 과정을 더 수행하여 채널 추정하는 제2 채널 추정부, 그리고 프리앰블을 이용하여 상기 채널 추정부 중 어느 하나의 채널 추정부를 결정하여 데이터 필드의 채널을 추정하는 적응적 채널 추정부를 포함하여 구성된다.

Description

채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치{Adaptive channel estimation apparatus based on weighted sum of time-frequency domain channel coefficients}
본 발명은 채널 추정장치에 관한 것으로, 특히 기존의 SFD 기법의 낮은 SNR에서 성능이 열화하는 문제를 보완하여 모든 SNR 구간에서 충분한 성능을 보장할 수 있는 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치에 관한 것이다.
고속 이동으로 인해 높은 동적 특성을 갖는 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 통신에서 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System) 서비스를 지원하기 위해서는 매우 정교한 채널 추정 기술이 요구된다. 그러나 상기 C-ITS 서비스를 위한 차량 통신용 무선 접속 기술인 IEEE 802.11p 시스템은 데이터 패킷 내 제한된 수의 파일럿 신호로 인해 채널 추정에 어려움을 겪고 있다.
그래서 IEEE 802.11p 시스템에서는 더 향상된 채널 추정을 위해 수신단에서 가상의 데이터 파일럿을 구축하여 채널을 추정하는 DPA(Data Pilot Aided) 채널추정 기법이 제안된 바 있다. 대표적인 DPA 채널추정기법으로는 STA(Spectral Temporal Averaging), CDP(Constructed Data pilot), WSUM-TDA(Weighted Sum using Update Matrix Time Domain Average), SFD(State Feedback Decision) 등을 말할 수 있다.
상기 STA 및 CDP 기법은 이전 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 심볼에서 추출한 채널 값을 활용하여 가상의 데이터 파일럿을 구축하기 때문에 시간에 따라 변화하는 채널을 추적하기에 용이하다. 그러나 데이터 파일럿을 구축하는 과정에서 이전 채널 추정치의 오차 및 잡음의 영향 때문에 디매핑 오류가 발생할 확률이 높다. 따라서 채널 추정 오차가 발생하여 연속적인 다음 OFDM 심볼로 오차가 전달되는 에러 전파 효과를 초래할 수 있다.
DPA 채널추정기법의 WSUM-TDA 기법은 주파수 영역에서 인접 부 반송파간에 상관 특성을 이용한 방식으로 상기 STA 채널 추정 기법보다 더 좋은 성능을 보이긴 하지만, 여전히 높은 SNR 영역에서 에러 전파 효과에 의한 에러 마루(error floor)현상이 나타난다.
상기 SFD(State Feedback Decision) 채널 추정 기법은 기존 DPA 기법들의 데이퍼 파일럿 신뢰성을 높이기 위해 채널 디코딩 정보를 이용하여 데이터 파일럿을 구성하는 방법이다. 그러나 이러한 기법은 주로 20dB 이상의 높은 SNR 영역에서 성능이득이 나타나기 때문에 실효성이 떨어진다는 문제점이 있다.
삭제
삭제
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삭제
따라서 본 발명의 목적은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로, DPA 채널추정기법 중 하나인 SFD 기법의 낮은 SNR 영역에서 성능이 열화하는 문제점을 보완하여 모든 SNR 구간에서 만족할 만한 성능을 보장할 수 있는 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치를 제공하는 것이다.
즉 본 발명은 IEEE 802.11p 시스템에서 종래 기법보다 신뢰성 있는 채널 추정 기술을 제안하는 것이라 할 것이다.
삭제
본 발명은 주파수 축 채널 가중합 기반의 SFD 방법과, 주파수 축 채널 가중합 기반의 SFD 후 시간 영역 평균화 방법 중 주어진 환경에서 더 우수한 채널 추정 방법을 적응적으로 선택하는 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치를 제공하는 것이라 할 수 있다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 주파수 축 채널 가중합 기반의 SFD 기법에 따라 채널 추정하는 제1 채널 추정부; 상기 제1 채널 추정부의 채널 추정 이후에 시간영역에서 가중합 과정을 더 수행하여 채널 추정하는 제2 채널 추정부; 및 프리앰블을 이용하여 상기 채널 추정부 중 어느 하나의 채널 추정부를 결정하여 데이터 필드의 채널을 추정하는 적응적 채널 추정부를 포함하여 구성되는 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치를 제공한다.
상기 적응적 채널 추정부는, 프리앰블에서 수신된 신호와 수신단이 공유하고 있는 훈련신호를 이용하여 초기 채널 추정값을 구하는 초기 채널 추정부; 상기 초기 채널 추정값과 두 번째 프리앰블에서 수신한 신호를 이용하여 상기 제1 채널 추정부 및 제2 채널 추정부의 채널 추정방식으로 각각 채널을 추정하는 제1-1 채널 추정부와 제2-1 채널 추정부; 상기 초기 채널 추정값을 기준으로 상기 제1-1 채널 추정부의 제1-1 채널추정 결과값과 상기 제2-1 채널 추정부의 제2-1 채널추정 결과값에 대한 오류 전력을 계산하는 오류 전력 계산부; 및 상기 오류 전력을 기반으로 데이터필드의 채널 추정기법을 결정하는 채널 추정 결정부를 포함하여 구성된다.
상기 오류 계산부는, 다음 수학식에 따라 제1-1 채널추정 결과값과 제2-1 채널추정 결과값에 대한 오류 전력을 계산한다.
Figure 112020128342848-pat00065

여기서
Figure 112020128342848-pat00066
는 프리앰블에서 잡음전력을 말한다. 그리고
Figure 112020128342848-pat00067
는 사전에 알고 있는 훈련 심볼
Figure 112020128342848-pat00068
를 이용하여 추정되었기 때문에 정확한 채널 추정 값이라고 가정한다.
상기 채널 추정 결정부는, 프리앰블에서 상기 제1-1 채널추정 결과값이 결정되면 데이터 필드의 모든 OFDM 심볼에 대한 채널은 상기 제1 채널 추정부의 추정방식으로 채널을 추정하고, 프리앰블에서 상기 제1-1 채널추정 결과값이 결정되면 데이터 필드의 모든 OFDM 심볼에 대한 채널은 상기 제2 채널 추정부의 추정방식을 통해 추정한다.
상기 제1 채널 추정부는, 초기 채널 추정치를 구하는 초기 채널 추정부, 상기 초기 채널 추정치를 기반으로 주파수 영역에서 가중합 과정을 수행하는 채널 가중합부(Weighted Sum unit), i번째 OFDM 심볼에 대한 채널 추정치를 업데이트하여 채널 추정치를 구하는 SFD 채널 추정부, 채널 추정치에 대해 시간 영역 신뢰성 테스트를 수행하는 신뢰성 테스트부를 포함하여 구성된다.
상기 제2 채널 추정부는, 초기 채널 추정치를 구하는 초기 채널 추정부, 상기 초기 채널 추정치를 기반으로 주파수 영역에서 가중합 과정을 수행하는 채널 가중합부(Weighted Sum unit), i번째 OFDM 심볼에 대한 채널 추정치를 업데이트하여 채널 추정치를 구하는 SFD 채널 추정부, 채널 추정치에 대해 시간 영역 신뢰성 테스트를 수행하는 신뢰성 테스트부, 시간영역에서 가중합 과정을 수행하는 시간영역 가중합 수행부를 포함하여 구성된다.
이상과 같은 본 발명의 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치 및 방법에 따르면, 종래 기법보다 우수한 신뢰성 있는 채널 추정 기술을 제안하고 있어, 모든 SNR 구간에서 만족할 만한 성능을 보장할 수 있다.
도 1은 본 발명에 적용되는 일반적인 IEEE 802.11p 데이터 패킷 구조
도 2는 본 발명의 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치의 전체 구성도
도 3은 도 2의 적응적 채널 추정부의 구성도
도 4는 도 2의 적응적 채널 추정을 설명하는 내부 구성도
도 5는 본 발명의 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정방법을 설명하는 흐름도
도 6 및 도 7은 서로 다른 통신환경에서 본 발명과 종래방법들과의 성능비교를 나타낸 그래프
본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 도면에 도시한 실시 예에 기초하면서 본 발명에 대하여 더욱 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명은 도 1에 도시하고 있는 IEEE 802.11p WAVE 물리계층의 패킷 구조를 기반으로 한다. 도 1의 패킷 구조를 보면, 각 패킷은 프리앰블(Preamble) 영역, 송신신호의 변조방식 및 코드율 등의 정보를 가지는 시그널 필드(signal field), 실제 데이터 정보를 가지는 데이터 필드(Data field)로 구성된다.
프리앰블 영역은 동일한 10개의 짧은 훈련 심볼(short training symbols or short training field)과 2개의 긴 훈련 심볼(long training symbols or long training filed)로 구성되며, 긴 훈련 심볼 내의 GI는 64개의 샘플 길이를 갖는 T1 또는 T2의 뒷부분 32개의 샘플길이를 갖는 Cyclic prefix이다. 상기 T1 또는 T2는 동기 또는 채널 추정에 사용된다.
데이터 필드는 실제 메시지가 전송되는 구간으로, 연속된 OFDM 심볼들로 구성됨을 알 수 있다. 그리고 각 OFDM 심볼은 인덱스 집합
Figure 112020128342848-pat00069
를 갖는 총 64개의 부반송파로 이루어진다. 여기서 4개의 부반송파
Figure 112020128342848-pat00070
는 채널추정의 정확도를 높이기 위한 파일럿 부 반송파 집합으로 상(phase) 변화 및 채널 추정을 위한 파일럿 신호 삽입을 위해 사용되고, 다른 12개 부 반송파
Figure 112020128342848-pat00071
는 가드밴드와 직류 부 반송파에 해당하여 사용하지 않고, 나머지 48개의 부 반송파
Figure 112020128342848-pat00072
에서 실제 메시지 데이터가 전달되는 구조이다.
본 발명은 채널추정장치의 수신단에서 ISI(Intersymbol Interference)가 발생하지 않는다고 가정하면, i-번째 OFDM 심볼의 k-번째 부 반송파에서 수신된 신호
Figure 112020128342848-pat00073
는 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020128342848-pat00074
여기서,
Figure 112020128342848-pat00075
및
Figure 112020128342848-pat00076
, 그리고
Figure 112020128342848-pat00077
는 각각 채널 주파수 응답과 송신 신호, 그리고 가우시안 노이즈를 의미한다.
그리고 본 발명이 제안하는 기법은 초기 채널 추정을 위한 프리앰블(Preamble) 영역부터 데이터 필드(DATA Field)의 마지막 OFDM 심볼까지 데이터 부반송파 인덱스 집합
Figure 112020128342848-pat00078
에 해당하는 주파수 영역의 채널 값을 추정하는 것이고, 본 발명에 대한 채널 추정 알고리즘의 설명은 편의상 시그널 필드(signal field)를 무시한다. 따라서,
Figure 112020128342848-pat00079
은 프리앰블을 나타내고,
Figure 112020128342848-pat00080
는 데이터 필드의 첫 번째부터 마지막 OFDM 심볼을 나타낸다.
먼저, 본 발명은 2가지 기법에 따른 채널 추정부가 제공되는데, 도 2의 구성도를 참조하여 설명한다. 도 2에 도시한 바와 같이 본 발명의 적응적 채널 추정장치(10)는 제1 채널 추정부(100) 및 제2 채널 추정부(200), 그리고 모든 SNR 영역에서 최고의 성능을 획득할 수 있도록 상기한 2개의 채널 추정부 중 어느 하나를 선택하여 주어진 통신환경에서 더 우수한 채널추정기법을 적응적으로 선택하는 적응적 채널 추정부(300)를 포함하여 구성된다.
제1 채널 추정부(100)는 주파수 축 채널 가중합 기반의 SFD 기법에 따른 채널 추정부이고, 제2 채널 추정부(200)는 상기 제1 채널 추정부(100)의 채널 추정 이후에 시간영역에서 가중합 과정을 추가하여 수행하는 채널 추정부를 말한다.
각각의 구성을 살펴보면, 제1 채널 추정부(100)는, 초기 채널 추정값을 구하는 초기 채널 추정부(110), 상기 초기 채널 추정값을 기반으로 주파수 영역에서 가중합 과정을 수행하는 채널 가중합부(Weighted Sum unit)(120), i번째 OFDM 심볼에 대한 채널 추정값을 업데이트하여 채널 추정값을 구하는 SFD 채널 추정부(130), 채널 추정값에 대해 시간 영역 신뢰성 테스트를 수행하는 신뢰성 테스트부(140)를 포함하여 구성된다.
그리고 제2 채널 추정부(200)는 초기 채널 추정부(210), 채널 가중합부(Weighted Sum unit)(220), SFD 채널 추정부(230) 및 신뢰성 테스트부(240)에 시간영역에서 가중합 과정을 수행하는 시간영역 가중합 수행부(250)의 구성을 더 포함하는 것이다. 즉 제1 채널 추정부(100)의 구성에 상기 시간영역 가중합 수행부(250)가 더 추가된 것이라 할 수 있다.
도 3은 도 2의 적응적 채널 추정부의 구성도이다. 도 3을 참조하여 적응적 채널 추정부(300)는 초기 채널추정부(310), 제1-1 채널 추정부(320) 및 제2-1 채널 추정부(330), 오류 전력 계산부(340), 오류 전력을 기반으로 데이터 필드의 채널 추정 기법을 결정하는 채널 추정 결정부(350)를 포함하며, 각 구성들의 구체적인 설명은 아래에서 설명한다.
이와 같이 구성된 채널 추정장치(10)를 이용하여 최적 성능의 채널을 추정하는 과정을 도 4 및 도 5을 함께 참조하여 설명한다.
제1 채널 추정부(100)에 의핸 채널 추정과정이다(S100).
초기 채널 추정부(110)는 프리앰블에서 수신된 두 개의 긴 훈련 심볼인
Figure 112020128342848-pat00081
및
Figure 112020128342848-pat00082
와, 채널 추정을 위해 사전에 알고 있는 훈련 심볼
Figure 112020128342848-pat00083
을 이용하여 LS(Least Square) 방식으로 초기 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00084
를 구한다.
Figure 112020128342848-pat00085
그럼 다음 채널 가중합부(120)는 상기 초기 채널 추정부(110)에서 추정된 초기 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00086
에 기반하여
Figure 112020128342848-pat00087
번째 OFDM 심볼에 대한 채널 추정을 위하여,
Figure 112020128342848-pat00088
번째 OFDM 심볼에서 추정된 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00089
를 이용하여 하기 수학식 3과 같이 주파수 영역에서 가중합 과정을 수행한다.
Figure 112020128342848-pat00090
여기서
Figure 112020128342848-pat00091
,
Figure 112020128342848-pat00092
,
Figure 112020128342848-pat00093
로 각각 지정하므로, k번째 부 반송파를 기준으로 양 옆의 추정치에 0.5만큼의 가중치가 부여된다.
상기 가중합 과정이 수행된 다음에는, SFD 채널 추정부(130)가 상기 수학식 3을 통해 얻어진
Figure 112020128342848-pat00094
및 i번째 OFDM 심볼에서 수신된 신호
Figure 112020128342848-pat00095
에 대해 SFD 알고리즘을 수행하여 i번째 OFDM 심볼에 대한 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00096
를 하기 수학식 4와 같이 업데이트 한다.
Figure 112020128342848-pat00097
상기 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00098
가 구해지면, 다음에는 신뢰성 테스트부(140)는 상기
Figure 112020128342848-pat00099
에 대해서 시간영역 신뢰성 테스트를 수행한다. 신뢰성 테스트는 하기 수학식 5로 표현할 수 있다.
Figure 112020128342848-pat00100
여기서
Figure 112020128342848-pat00101
은 가까운 성좌점으로 양자화를 수행하는 강판정 디매퍼를 의미한다.
상기 수학식 5에서 만약
Figure 112020128342848-pat00102
이면,
Figure 112020128342848-pat00103
가
Figure 112020128342848-pat00104
번째 채널 값과 상관 특성이 높다는 것으로, 이는 곧 채널 추정값의 신뢰성이 높다고 판단하여 상기 수학식 4의 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00105
를 업데이트 한다. 반면,
Figure 112020128342848-pat00106
이면 채널 추정값의 신뢰성이 낮다고 판단하고, 주파수 영역에서 상관 특성을 반영한 수학식 3의 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00107
를 업데이트 한다. 이는 수학식 6에 표시하였다.
Figure 112020128342848-pat00108
제1 채널 추정부(100)는 이와 같이 신뢰성 테스트를 수행하여 얻는
Figure 112020128342848-pat00109
를 i번째 OFDM 심벌의 최종 채널 추정 값인
Figure 112020128342848-pat00110
으로 간주한다. 추정된 채널
Figure 112020128342848-pat00111
은 후속 OFDM 심볼의 채널 추정을 위해 사용되며 상기한 과정은 마지막 OFDM 심볼까지 반복하여 수행된다.
제2 채널 추정부에 의한 채널 추정과정이다(S200).
상기 제2 채널 추정부(200)의 채널 추정과정은, 상기한 제1 채널 추정부(100)와 동일한 구성인 초기 채널 추정부(210), 채널 가중합부(220), SFD 채널 추정부(230), 신뢰성 테스트부(240)의 모든 과정을 수행한 후에 추가적으로 시간영역에서 가중합 과정이 수행되는 것이다.
따라서 시간영역 가중합 수행부(250)는, 상기 수학식 6의 신뢰성 테스트 이후 업데이트 된 채널
Figure 112020128342848-pat00112
과 이전 OFDM 심볼에서 추정된 채널
Figure 112020128342848-pat00113
를 이용하여 시간영역에서 평균화 과정을 수행한다. 이러한 과정에 의하여 i번째 OFDM심벌의 최종 채널 추정 값
Figure 112020128342848-pat00114
를 수학식 7을 이용하여 구한다.
Figure 112020128342848-pat00115
상기 시간영역 가중합 수행부(250)에 의해 추정된 채널
Figure 112020128342848-pat00116
은 후속 OFDM 심볼의 채널 추정을 위해 사용되며 상기한 과정은 마지막 OFDM 심볼까지 반복하여 수행된다.
본 발명에 따르면 상기 제1 채널 추정부 및 제2 채널 추정부에 의해 최종 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00117
을 구하게 되는데, 그러나 상기 제1 채널 추정부에 의한 채널 추정방식은 기존 SFD 기법의 성능을 개선하지만 여전히 낮은 SNR에서 성능 열화 문제를 초래하고 있다. 또 제2 채널 추정부에 의한 채널 추정방식은 마지막 시간영역 평균화 과정을 통해 기존 SFD 기법의 낮은 SNR 영역에서 성능 열화 문제점을 해결하긴 하지만, 이로 인해 높은 SNR 영역에서 성능 열화가 발생하는 문제가 존재한다.
따라서, 상기 제1 채널 추정부(100)와 제2 채널 추정부(200)에 의한 채널 추정방식 중 하나를 선택함으로써 모든 SNR 영역에서 최고의 성능을 얻을 수 있는 적응적 채널 추정 알고리즘을 제안할 필요가 있다.
적응적 채널 추정 알고리즘은 적응적 채널 추정부(300)가 수행하며, 이는 프리앰블을 이용하여 어느 하나의 채널 추정기법을 선택하는 적응적 채널 추정기법이라 할 수 있다. 적응적 채널 추정부(300)의 구성에 의하여 i번째 채널 추정치를 구하는 과정을 설명한다.
적응적 채널 추정부(300)의 초기 채널 추정부(310)는, 프리앰블에서 수신된 신호
Figure 112020128342848-pat00118
와 수신단이 공유하고 있는 훈련신호
Figure 112020128342848-pat00119
를 이용하여 수학식 8과 같이 초기 채널추정 값
Figure 112020128342848-pat00120
을 구한다(S310).
Figure 112020128342848-pat00121
그런 다음, 제1-1 채널 추정부(320) 및 제2-1 채널 추정부(330)는 상기 유도한 초기 채널추정 값
Figure 112020128342848-pat00122
과 두 번째 프리앰블에서 수신한 신호
Figure 112020128342848-pat00123
를 이용하여 위에서 설명한 제1 채널 추정부(100)와 제2 채널 추정부(200)에 의한 채널 추정방식을 이용하여 각각 채널을 추정한다(S320). 제1-1 채널 추정부가 제1 채널 추정부의 채널 추정방식을 이용하는 것이고, 제2-1 채널 추정부가 제2 채널 추정부의 채널 추정방식을 이용하는 것이다.
이때 상기 제1-1 채널 추정부에 의한 채널추정 결과값을
Figure 112020128342848-pat00124
라 하고, 제2-1 채널 추정부에 의한 채널추정 결과값을
Figure 112020128342848-pat00125
라 하기로 한다.
이 상태에서, 오류 전력 계산부(340)는 상기 초기 채널 추정값
Figure 112020128342848-pat00126
을 기준으로 제1-1 채널추정 결과값
Figure 112020128342848-pat00127
와 제2-1 채널추정 결과값
Figure 112020128342848-pat00128
에 대한 오류 전력을 수학식 9를 이용하여 구한다(S330).
Figure 112020128342848-pat00129
여기서
Figure 112020128342848-pat00130
는 프리앰블에서 잡음전력을 말한다. 그리고
Figure 112020128342848-pat00131
는 사전에 알고 있는 훈련 심볼
Figure 112020128342848-pat00132
를 이용하여 추정되었기 때문에 정확한 채널 추정 값이라고 가정한다.
각 채널 추정 값에 대하여 오류 전력이 구해지면, 채널 추정 결정부(350)가 상기 오류 전력을 기반으로 데이터 필드의 채널 추정기법을 결정하고(S340), 이를 통해 i번째 채널 추정치를 구하게 된다(S350).
채널 추정 결정부(350)의 채널 추정기법의 결정은, 프리앰블에서
Figure 112020128342848-pat00133
로 결정되면, 데이터 필드의 모든 OFDM 심볼에 대한 채널은 상기 제1 채널 추정부의 추정방식을 통해 추정하도록 한다. 반면 프리앰블에서
Figure 112020128342848-pat00134
로 결정되면, 데이터 필드의 모든 OFDM 심볼에 대한 채널은 상기 제2 채널 추정부의 추정방식을 통해 추정하도록 한다.
이와 같이 본 발명은 프리앰블을 이용하여 어느 하나의 채널 추정기법을 선택하는 적응적 채널 추정기법을 수행하고 있고, 이에 모든 SNR 영역에서 최고의 성능을 얻을 수 있게 됨을 알 수 있다. 즉 서로 다른 통신환경에서 본 발명과 종래방법들과의 성능비교를 나타낸 도 6 및 도 7을 살펴보면, 모든 SNR 영역에서 성능 열화 문제가 개선되었음을 알 수 있다.
이상과 같이 본 발명의 도시된 실시 예를 참고하여 설명하고 있으나, 이는 예시적인 것들에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 요지 및 범위에 벗어나지 않으면서도 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시 예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적인 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
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100: 제1 채널 추정부
200: 제2 채널 추정부
300: 적응적 채널 추정부
310: 초기 채널 추정부
320: 제1-1 채널 추정부
330: 제2-1 채널 추정부
340: 오류 전력 계산부
350: 채널 추정 결정부

Claims (5)

  1. 주파수 축 채널 가중합 기반의 SFD 기법에 따라 채널 추정하는 제1 채널 추정부;
    상기 제1 채널 추정부의 채널 추정 이후에 시간영역에서 가중합 과정을 더 수행하여 채널 추정하는 제2 채널 추정부; 및
    프리앰블을 이용하여 상기 채널 추정부 중 어느 하나의 채널 추정부를 결정하여 데이터 필드의 채널을 추정하는 적응적 채널 추정부를 포함하여 구성되며,
    상기 제1 채널 추정부는, 초기 채널 추정치를 구하는 초기 채널 추정부, 상기 초기 채널 추정치를 기반으로 주파수 영역에서 가중합 과정을 수행하는 채널 가중합부(Weighted Sum unit), i번째 OFDM 심볼에 대한 채널 추정치를 업데이트하여 채널 추정치를 구하는 SFD 채널 추정부, 채널 추정치에 대해 시간 영역 신뢰성 테스트를 수행하는 신뢰성 테스트부를 포함하고,
    상기 제2 채널 추정부는, 상기 제1 채널 추정부의 신뢰성 테스트 결과에 시간영역에서 가중합 과정을 수행하는 시간영역 가중합 수행부를 포함하여 구성되는, 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적응적 채널 추정부는,
    프리앰블에서 수신된 신호와 수신단이 공유하고 있는 훈련신호를 이용하여 초기 채널 추정값을 구하는 초기 채널 추정부;
    상기 초기 채널 추정값과 두 번째 프리앰블에서 수신한 신호를 이용하여 상기 제1 채널 추정부 및 제2 채널 추정부의 채널 추정방식으로 각각 채널을 추정하는 제1-1 채널 추정부와 제2-1 채널 추정부;
    상기 초기 채널 추정값을 기준으로 상기 제1-1 채널 추정부의 제1-1 채널추정 결과값과 상기 제2-1 채널 추정부의 제2-1 채널추정 결과값에 대한 오류 전력을 계산하는 오류 전력 계산부; 및
    상기 오류 전력을 기반으로 데이터필드의 채널 추정기법을 결정하는 채널 추정 결정부를 포함하는 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 오류 전력 계산부는,
    하기 수학식에 따라 제1-1 채널추정 결과값과 제2-1 채널추정 결과값에 대한 오류 전력을 계산하는 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치.
    Figure 112022020746704-pat00135

    여기서
    Figure 112022020746704-pat00136
    는 프리앰블에서 잡음전력이고,
    Figure 112022020746704-pat00137
    는 사전에 알고 있는 훈련 심볼
    Figure 112022020746704-pat00138
    를 이용하여 추정되었기 때문에 정확한 채널 추정 값이라고 가정함
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 채널 추정 결정부는,
    프리앰블에서 상기 제1-1 채널추정 결과값이 결정되면 데이터 필드의 모든 OFDM 심볼에 대한 채널은 상기 제1 채널 추정부의 추정방식으로 채널을 추정하고,
    프리앰블에서 상기 제1-1 채널추정 결과값이 결정되면 데이터 필드의 모든 OFDM 심볼에 대한 채널은 상기 제2 채널 추정부의 추정방식을 통해 추정하는 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치.
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