KR102460945B1 - Lte 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법 - Google Patents

Lte 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

장치 및 방법이 제공된다. 방법은, 서빙 신호(serving signal)와 간섭 신호(interference signal)를 포함하는 신호를 수신하고, 상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하고, 공동으로(jointly), 상기 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한, 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution), TPR(traffic to pilot ratio) 및 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index)를 결정하는 것을 포함한다.

Description

LTE 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법 {METHOD AND APPARATUS FOR BLIND DETECTION OF INTERFERENCE PARAMETERS IN LTE SYSTEM}
본 발명은 일반적으로 통신(telecommunication)에 관한 것이다. 좀 더 구체적으로, 본 발명은 LTE(long term evolution) 시스템에서 간섭 패턴(interference patterns)의 블라인드 검출(blind detection)을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
NAICS(Network assisted interference cancellation and suppression)는, 전송 속도(transmission rate)를 증가시킬 수 있는 능력 때문에, 3세대 파트너쉽 프로젝트(3rd Generation Partnership Project: 3GPP)에서 많은 주목을 받아왔고, 이는 3GPP의 릴리스 12(Release 12)에서 선택 기능(optional feature)으로 채택되었었다. 현재의 간섭 신호에서, 결합최대우도측정(joint maximum-likelihood(ML) detection)은 상당한 퍼포먼스 이득을 제공할 수 있다.
그러나, 결합 검출을 수행하기 위해, 채널, 전송 모드(transmission mode; TM), CRS(cell-specific reference signal) 포트(TM1-TM7)의 수, DMRS(demodulation reference signal) 포트(TM8-TM10)의 수, 프리코딩 에너지(precoding power;
Figure 112016063879026-pat00001
)와 전송된 에너지(transmitted power)(
Figure 112016063879026-pat00002
Figure 112016063879026-pat00003
Figure 112016063879026-pat00004
)(TM1-TM7), 랭크 인디케이터(rank indicator; RI), 프리코딩 매트릭스 인디케이터(pre-coding matrix indicator; PMI) 및 모듈레이션 순서(modulation order)와 같은, 간섭 동적 파라미터(interference dynamic parameters)들을 반드시 알고있어야 한다.
종래의 수신기는 부가 백색 가우스 잡음(additive white Gaussian noise; AWGN)으로써 동일 채널 간섭(co-channel interference)을 고려한다. NAICS는, 모듈레이션 순서, 프리코딩, 랭크 및 TPR(traffic to pilot ratio)의 결합최대우도측정의 매우 높은 복잡성을 포함하여, LTE 다운링크 채널에서 용량 및 퍼포먼스 문제를 다루기 위해 도입되었었다.
제한된 백홀(back-haul) 및 eNB(evolved node B) 에서 UE(user equipment)까지의 제어 채널 리소스 때문에, 모든 간섭 셀 동적 파라미터에 관한 정보와 함께 UE를 제공하는 것은 불가능할 수 있다. 동적 파라미터의 일부분은 UE에 부가 정보로서 제공될 수 있고, 다른 파라미터들은 UE에 의한 블라인드 검출을 위해 남아있을 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 간섭 파라미터의 복잡성을 감소시킬 수 있는 방법 및 장치를 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 방법은, 서빙 신호(serving signal)와 간섭 신호(interference signal)를 포함하는 신호를 수신하고, 서빙 신호 및 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하고, 공동으로(jointly), 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한, 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution), TPR(traffic to pilot ratio) 및 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index)를 결정하는 것을 포함한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 장치는, 서빙 신호 및 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 안테나 및 상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하는 프로세서로서, 공동으로(jointly), 상기 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대해 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index), TPR(traffic to pilot ratio) 및 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution)을 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 장치의 블록 다이어그램이다.
이하에서, 본 발명의 실시예들은 첨부된 도면을 참고하여 상세한 사항들이 기재되어있다. 동일한 구성 요소들은 비록 다른 도면에 도시되어 있을지라도, 동일한 참조 번호를 나타낸다. 이하의 설명에서, 상세한 구성 및 구성요소들에 대한 설명은, 단지 본 발명의 실시예들에 전체적인 이해를 뒷받침하기 위해 제공되는 것일 뿐이다. 그러므로, 본 명세서에 기재된 실시예들의 다양한 변형 및 수정은, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 이루어질 수 있다. 나아가, 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 기재는, 명확성과 편의를 위해 생략되었다. 아래에 기재된 용어들은 본 발명의 기술적 사상에서의 기능을 고려하여 정의되었고, 이는 사용자의 의도 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 용어의 정의는 명세서 전체의 내용에 기초하여 결정되었다.
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.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 블라인드 간섭 파라미터 식별은 NAICS LTE 시나리오에서, 서빙(serving) 및 간섭 신호의 결합 검출과 함께 전체적인 서빙 셀 검출(serving cell detection)의 질을 향상시키기 위해 사용되는 것으로 제공될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 두 개의 CRS 안테나 포트와 함께 CRS-기반 TM(예를 들어, TM1-TM7)에 적용될 수 있다. 나아가, 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 하나의 CRS 안테나 포트에도 적용될 수 있다. CRS 안테나 포트의 수는, RRC(radio resource control) 시그너링(signaling)에 의해 NAISC UE에 제공될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 랭크, 프리코딩 및 전송된 에너지(비-CRS OFDM 심볼을 위한
Figure 112016063879026-pat00005
및 CRS OFDM 심볼을 위한
Figure 112016063879026-pat00006
) 식별을 위한 저 복잡성 식별 스킴(low complexity identification scheme)이 제공될 수 있다. 실시예들은 LTE 릴리스 12 특징들 중 하나로써 NAICS를 지지하고 간섭 파라미터 식별을 지지하기 위한 모뎀의 부분일 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 간섭 신호의 랭크, 프리코딩 인덱스 및 TPR 의 식별을 제공할 수 있다. TPR은 파일럿 심볼에 대한 데이터 심볼의 에너지 비율을 제공할 수 있다.
본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 프리코딩 방법론과 TPR 의 식별을 단순화하기 위해, 서빙 및 간섭 신호 모두를 GA에 적용시킬 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 빛 방법은 또한, 서빙 및 간섭 신호 모두가 존재하는 곳에서 간섭 식별의 특별 케이스인 서빙 신호 무효화(cancellation) 후에 구현될 수 있다. 간섭 및 서빙 신호의 GA는 본 발명이 TPR을 검출하고, 랭크 1과 랭크2/SFBC(space frequency block decoding)를 구분하고, 랭크 1 프리코딩을 검출하고, 랭크 2와 SFBC 케이스를 구분하기 위한 랭크 2 프리코딩 식별을 제공하는 것을 가능하게 할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서, GA(Gaussian approximation) 스킴을 갖는 ML 식별은 더욱 정확해질 수 있다. 이는 K 팩터에 의한 로그 계산(logarithm calculations) 및 요구되는 분할의 수를 감소시킬 수 있다. 여기서 K는 검출에 사용되는 리소스 구성 요소(resource elements; REs)의 개수이다. 예를 들어, 오직 하나의 분할 및 하나의 로그 계산은, 각각 리소스 블록(resource block; RB)을 요구할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서, GA는 간섭 파라미터의 복잡성을 감소시킬 수 있다. 또한, GA 후의 프리코딩, 랭크 및 TPR의 결합 검출은, 낮은 복잡성 스킴에서 제공될 수 있다. 나아가, 랭크 2 간섭이 결정된 후의 낮은 복잡성 랭크 2 프리코딩 식별이 제공될 수 있다.
이하에서, 도 1을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 LTE 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 간섭 파라미터의 블라인드 검출 방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 복수의 간섭 셀들이 있는 경우, NAICE UE는, 수신된 에너지 관측(power observation), 예를 들어, RSP(received signal power)에 기초하여, RRC-시그널 지원 셀(RRC-signaled candidate cell) 중 가장 강한 간섭 셀을 결정할 수 있다. 다시 말해서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 지배적인(dominant) 간섭 신호를 처리할 수 있다.
단계(101)에서, 신호가 수신될 수 있다. 신호는, 서빙 신호와 간섭 신호를 포함할 수 있다. 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법에 따르면, 전송에 기초한 CRS, 예를 들어, TM1-TM7이 진행될 수 있다. CRS 안테나 포트의 수는 RRC 시그널링에 의해 NAICS UE에 제공될 수 있다. 하나의 CRS 안테나 포트의 경우, TPR 및 모듈레이션 순서는 구분될 수 있다. 두 개의 CRS 안테나 포트의 경우, TPR, 랭크, 프리코딩 및 모듈레이션 순서는 구분될 수 있다. 두 개의 CRS 안테나 포트를 위한 랭크, 프리코딩 및 TPR 식별이 제공될 수 있다. 또한, 하나의 CRS 안테나 포트를 위한 TPR 식별도 제공될 수 있다.
지배적인 간섭 UE만 고려하면, k번째 RE에서 서빙 신호가 있을 때의 수신된 신호는 식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00007
(식 1)
Figure 112016063879026-pat00008
는
Figure 112016063879026-pat00009
일 때 서빙 eNodeB에서 UE까지와
Figure 112016063879026-pat00010
일 때 간섭 셀에서 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타낸다.
Figure 112016063879026-pat00011
Figure 112016063879026-pat00012
는 간섭 신호의 TPR을 나타낸다.
Figure 112016063879026-pat00013
는
Figure 112016063879026-pat00014
전송 신호 벡터이다.
Figure 112016063879026-pat00015
는 전송 레이어의 개수를 나타낸다.
Figure 112016063879026-pat00016
는 공분산
Figure 112016063879026-pat00017
을 갖는 AWGN 벡터를 나타낸다.
I 번째 층의 전송 심볼
Figure 112016063879026-pat00018
는,
Figure 112016063879026-pat00019
의 카디널리티(cardinality)를 갖는 몇몇 배열(constellation)
Figure 112016063879026-pat00020
로부터 선택될 수 있다. 여기서
Figure 112016063879026-pat00021
는 이미 알고 있는 값이고,
Figure 112016063879026-pat00022
는 미지수일 수 있다. 또한, NAICS UE는
Figure 112016063879026-pat00023
를 맹목적으로(blindly) 검출할 수 있다. 앞서 검토한 바와 같이,
Figure 112016063879026-pat00024
는 유효 채널 매트릭스를 나타낼 수 있다. 유효 채널 매트릭스는,
Figure 112016063879026-pat00025
및
Figure 112016063879026-pat00026
와 같이, 매트릭스
Figure 112016063879026-pat00027
및 프리코딩 매트릭스
Figure 112016063879026-pat00028
로 쓰여질 수 있다.
NAICS UE는
Figure 112016063879026-pat00029
를 측정할 수 있으나,
Figure 112016063879026-pat00030
는 미지수일 수 있다. 여기서,
Figure 112016063879026-pat00031
는 간섭 프리코딩 인덱스를 나타낼 수 있다. 또한,
Figure 112016063879026-pat00032
는 간섭 랭크를 나타낼 수 있다. 랭크 1일 때, 프리코딩 매트릭스는,
Figure 112016063879026-pat00033
와 같이 나타낼 수 있다.
또한, 랭크 2일 때, 프리코딩 매트릭스는,
Figure 112016063879026-pat00034
.와 같이 나타낼 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, NAISC UE는 간섭 랭크
Figure 112016063879026-pat00035
, 간섭 프리코딩 인덱스
Figure 112016063879026-pat00036
및 간섭 TPR
Figure 112016063879026-pat00037
을 맹목적으로 검출할 수 있다.
단계(103)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 수신된 신호에서 서빙 신호가 무효화 되었는지 아닌지 결정할 수 있다.
NAICS에서, 서빙 신호의 CRC(cyclic redundancy check)가 실패한 경우 간섭 파라미터 식별은, 결합 검출을 가능하게 하고 서빙 시그널 검출 퍼포먼스 향상을 위해 수행될 수 있다. 디코더의 출력은, 소프트 간섭 무효화에 의해, 간섭 파라미터 식별에서 서빙 신호의 디코딩 후에 이용될 수 있다. 만약
Figure 112016063879026-pat00038
가 서빙 신호의 소프트 측정으로서 정의된다면, 무효화 후에 식 2가 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00039
(식 2)
만약 수신된 신호로부터 서빙 신호가 무효화되는 경우, 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 표본 공분산 매트릭스(sampled covariance matrix)는, 단계(107)에서 결정될 수 있다.
나아가,
Figure 112016063879026-pat00040
는 잔여 신호 및 노이즈의 공분산 행력에 대해, 다음의 식 3과 같이 좀 더 백색 잡음(예를 들면 더 백색으로(whitened))처럼 되도록 수정될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00041
(식 3)
Figure 112016063879026-pat00042
는 디코더 출력 LLRs(log-likelihood ratios)을 이용하여 계산될 수 있다. 그러므로, 백색화 매트릭스(whitening matrix)
Figure 112016063879026-pat00043
를 적용하여, 식 4가 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00044
(식 4)
상기와 같이 식 4가 적용된 서빙 신호 무효화를 포함하는 시스템 모델은,
Figure 112016063879026-pat00045
일 때 상기 식 1의 변화로서 간주될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00046
,
Figure 112016063879026-pat00047
및
Figure 112016063879026-pat00048
일 때
Figure 112016063879026-pat00049
값을 알고 있는 경우의 식 1이 제공되는 모델에 따르면, 식 5는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00050
(식 5)
Figure 112016063879026-pat00051
,
Figure 112016063879026-pat00052
,
Figure 112016063879026-pat00053
및
Figure 112016063879026-pat00054
를 위한 결합 ML 검출은, 다음의 식 6과 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00055
(식 6)
단계(105) 또는 단계(107) 후에, 간섭 신호 랭크 상의 가정에 대한 공산 매트릭스(likelihood metrics), 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index; PMI), 및 간섭 신호 상의 GA를 갖는 에너지(power)는, 단계(109)에서 결정될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 서로 다른 파라미터들의 순차적인 검출이 제공될 수 있다. 공분산 매트릭스 인덱스(covariance matrix index; cmi) 및 TPR의 결합 식별은, 순차적인 검출의 첫번째 단계일 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, 다음의 식 7과 같이, 서빙 신호 및 간섭 신호 모두에 대해 GA를 적용할 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00056
(식 7)
GA는, 서빙 신호 무효화 후에 적용될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, GA 후의 ML 솔루션(ML-GA)을 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, 복잡성을 감소시키기 위해, ML-GA 솔루션에 대해 근사법(approximation)을 더 제공할 수 있다. 나아가, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, 하드웨어 구현을 위해 실현 가능한 솔루션을 제공할 수 있다.
단계(111)에서, 공산 매트릭스를 최대화하는 가정이 결정될 수 있고, TPR(traffic to pilot ration)이 결정될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00057
에 대한 상기 GA와 함께, 식 8은 다음과 같을 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00058
(식 8)
Figure 112016063879026-pat00059
,
Figure 112016063879026-pat00060
,
Figure 112016063879026-pat00061
및
Figure 112016063879026-pat00062
가 주어지는 경우,
Figure 112016063879026-pat00063
는
Figure 112016063879026-pat00064
의 함수일 수 있다. 다양한 랭크 1 프리코딩 인덱스들에 대해,
Figure 112016063879026-pat00065
일 수 있다. (
Figure 112016063879026-pat00066
) SFBC 및 랭크 2에 대해,
Figure 112016063879026-pat00067
일 수 있다.
단계(113)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 수신된 신호 또는 서빙 신호가 뮤효화된 수신된 신호가 랭크 1인지 아닌지 결정할 수 있다. 단계(113)에서, 랭크 1과 랭크2/SFBC는 구분될 수 있다.
단계(115)에서, 만약 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템이, 단계(113)에서 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1인 것으로 결정한 경우, 랭크 1 PMI는 식별될 수 있고, TPR, 랭크 및 PMI는 리턴될 수 있다.
cmi 파라미터는, cmi 설정이
Figure 112016063879026-pat00068
로써 정의될 때 정의될 수 있다. 여기서,
Figure 112016063879026-pat00069
는,
Figure 112016063879026-pat00070
의 프리코딩 인덱스를 갖는 랭크 1에 대응되면
Figure 112016063879026-pat00071
(
Figure 112016063879026-pat00072
Figure 112016063879026-pat00073
Figure 112016063879026-pat00074
)일 수 있고, SFBC 및 랭크 2에 대응되면
Figure 112016063879026-pat00075
일 수 있다. 이 때 SFBC는 랭크 2와 구분되지 않을 수 있다. 또한, 그 어떤 정보도 랭크 2 프리코딩 인덱스에 관하여 제공되지 않을 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 순차적인 블라인드 검출의 첫번째 단계로서 결합 TPR 및 CMI 검출을 제공할 수 있다. 만약 cmi가
Figure 112016063879026-pat00076
로 식별되는 경우, 랭크 및 프리코딩을 알 수 있다. 그러나, 만약 cmi가
Figure 112016063879026-pat00077
로 식별되는 경우, SFBC와 랭크 2는 구분되어야 한다.
단계(117)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템이 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1인 것으로 결정하지 않는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 송신 다이버시티(transmit diversity)가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호에 제공되는지 결정할 수 있다.
다시 말해서, 만약 송신 다이버시티가 제공된다면, SFBC가 검출될 수 있다. 그렇지 않으면, 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크는, 랭크 2일 수 있다. 본 발명의 몇몇 실시예에서, 블라인드 SFBC 검출 방법은, SFBC로부터 랭크 2를 구분하는 것을 적용할 수 있다.
만약 단계(117)에서 SFBC가 검출되는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, SFBC에 관한 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 PMI를 결정하고 TPR, 랭크 및 PMI를 리턴하는, 단계(115)로 되돌아갈 수 있다. 만약 SFBC가 단계(117)에서 결정되지 않는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 단계(119)에서 랭크가 2인 것으로 결정할 수 있다.
단계(119)에서 랭크 2로 결정되는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 랭크 2의 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호를 위한 PMI를 결정하고, TPR, 랭크 및 PMI를 리턴하는 단계(115)로 되돌아갈 수 있다.
GA와 함께, 최대화되어야 할 공산 매트릭스는, 다음의 식 9와 같을 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00078
(식 9)
Figure 112016063879026-pat00079
는 매트릭스
Figure 112016063879026-pat00080
의 행렬식일 수 있다.
만약 식 10이 다음과 같이 정의되는 경우,
Figure 112016063879026-pat00081
의 ML 결합 식별은 식 11에서와 같이 얻어질 수 있다. 여기서,
Figure 112016063879026-pat00082
일 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00083
Figure 112016063879026-pat00084
Figure 112016063879026-pat00085
Figure 112016063879026-pat00086
Figure 112016063879026-pat00087
(식 10)
Figure 112016063879026-pat00088
(식 11)
나아가, 만약 식 12 내지 식 15가 다음과 같이 정의되는 경우,
Figure 112016063879026-pat00089
는 식 16에서와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00090
Figure 112016063879026-pat00091
Figure 112016063879026-pat00092
(식 12)
Figure 112016063879026-pat00093
Figure 112016063879026-pat00094
Figure 112016063879026-pat00095
(식 13)
Figure 112016063879026-pat00096
(식 14)
Figure 112016063879026-pat00097
(식 15)
Figure 112016063879026-pat00098
(식 16)
서빙 신호의 존재 및 두 개의 CRS 안테나 포트를 이용하여, 식 17이 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00099
(식 17)
만약 서빙 신호가 무효화되고, 두 개의 CRS 안테나 포트가 사용되는 경우, 식 18이 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00100
(식 18)
여기서,
Figure 112016063879026-pat00101
는 위의 식 4에서 얻어질 수 있다.
또한,
Figure 112016063879026-pat00102
일 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 하나의 CRS 안테나 포트를 위한 TPR 검출이 제공될 수 있다. 하나의 CRS 안테나 포트의 경우, 프리코딩이 적용되지 않을 수 있다. 오직
Figure 112016063879026-pat00103
가 정의될 수 있다. 그러므로, 식 19의 매트릭스는 다음과 같을 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00104
(식 19)
여기서,
Figure 112016063879026-pat00105
는 알고 있는 값이고, (프리코딩의 함수는 아니다.)
Figure 112016063879026-pat00106
가 식별될 수 있다.
식 17 및 식 18에서
Figure 112016063879026-pat00107
및 식 19에서
Figure 112016063879026-pat00108
의 계산의 복잡성은, 여전히 높을 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00109
가 결정되어야 하고,
Figure 112016063879026-pat00110
의 분할은, 주어진 RB의 각 RE에 대해 수행되어야 하고 또한,
Figure 112016063879026-pat00111
의 각 쌍에 대해 수행되어야 하기 때문이다. 여기서
Figure 112016063879026-pat00112
는 하나의 가능한 가정을 나타낼 수 있다. 게다가, RB 당 15개의 가능한 가정들이 존재할 수 있다. (즉,
Figure 112016063879026-pat00113
에 대한 3개의 가능성 및
Figure 112016063879026-pat00114
에 대한 5개의 가능성이 존재할 수 있다.)
본 발명의 몇몇 실시예에서,
Figure 112016063879026-pat00115
에 대한 추가적인 근사법이 제공될 수 있다. (예를 들어, ML-GA에 대한 추가적인 근사법) 추가적인 근사법은 하드웨어의 복잡성을 감소시킬 수 있다.
옌센 부등식(Jensen's inequality으로 인해, 식 20은 다음과 같을 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00116
(식 20)
식 20의 부등식은, 잡음 채널(static channel)에 대해 균등해질 수 있다. 예를 들어, 모든
Figure 112016063879026-pat00117
및
Figure 112016063879026-pat00118
에 대해
Figure 112016063879026-pat00119
일 수 있다. 나아가,
Figure 112016063879026-pat00120
는, 식 21과 같이 근사화될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00121
(식 21)
식 21의 근사화는, 잡음 채널의 경우에 대해 정확해질 수 있다. 식 17을 식 20 및 식 21로 대체함에 따라, 식 22가 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00122
(식 22)
근사법은 K 팩터에 의한 로그 계산 및 분할에 필요한 수를 줄여줄 수 있다. 여기서 K는 적어도 하나의 RB에서 RE의 수이다.
계산의 복잡성은,
Figure 112016063879026-pat00123
의 계산에서 좀 더 감소될 수 있다. 만약 각 가정에 대한
Figure 112016063879026-pat00124
가 직접 계산된다면, RE 당 필요한 계산은 15개 가정들에 대한 것일 수 있다. 즉, cmi에 대한 5개의 가능성 및 3개의 가능한
Figure 112016063879026-pat00125
값이 UE에 대해 신호가 보내지는 경우
Figure 112016063879026-pat00126
에 대한 3개의 가능성일 수 있다. 만약
Figure 112016063879026-pat00127
및
Figure 112016063879026-pat00128
가 주어진다면, 식 23은 다음과 같이 먼저 결정될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00129
(식 23)
여기서, 각 (
Figure 112016063879026-pat00130
쌍에 대해, 가정 당 4회의 곱셈이 요구될 수 있다. 또한, 총 60회의 곱셈들 및 15개의 2x2 행렬식이 RE당 요구될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00131
의 계산의 낮은 복잡성은 식 24에서 확인될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00132
Figure 112016063879026-pat00133
(식 24)
여기서,
Figure 112016063879026-pat00134
일 수 있다.
또한,
Figure 112016063879026-pat00135
일 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00136
인 경우,
Figure 112016063879026-pat00137
는 랭크 1 매트릭스일 수 있고,
Figure 112016063879026-pat00138
일 때
Figure 112016063879026-pat00139
일 수 있다. 또한, 오직
Figure 112016063879026-pat00140
만이
Figure 112016063879026-pat00141
일 때 결정될 수 있다. 그러므로,
Figure 112016063879026-pat00142
에 대한 식 25는 다음과 같다.
Figure 112016063879026-pat00143
(식 25)
Figure 112016063879026-pat00144
을 계산하기 위해, RE 당 12개의 2x2 매트릭스 행렬식이 요구되고, 최종적으로 RB 당 12K개의 2x2 매트릭스 행력식 및 6회의 곰셈이 요구될 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 2회의 곰셈을 요구한다면,
Figure 112016063879026-pat00145
는 RE에 대해 직접적으로 계산될 수 있다.
또한, 이 경우
Figure 112016063879026-pat00146
도 계산될 수 있고, RE 당 90회의 곰셈 및 RB 당 총 90K회의 곰셈이 요구될 수 있다. 그러나, 식 25가 사용될 수 있고, 이 경우 RE 당 오직 24회의 곰셈 및 RB 당 총 24K+6회의 곰셈만이 요구될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 식 18의 계산에서 서빙 신호의 무효화를 위해, ML-GA에 대한 추가적인 근사법이 적용될 수 있다. 여기서
Figure 112016063879026-pat00147
는 15개의 가능한 가정들에 대해 계산될 수 있다. 결국, 식 26은 다음과 같을 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00148
(식 26)
식 26으로부터,
Figure 112016063879026-pat00149
를 계산하는 것은, RE 당 오직 2x2 매트릭스 행렬식 및 RB 당 9회의 곱셈과 K개의 2x2 매트릭스 행렬식의 총합만을 요구할 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 두 개의 곱셈을 요구한다면,
Figure 112016063879026-pat00150
은 RE 당 직접적으로 계산될 수 있고,
Figure 112016063879026-pat00151
도 계산될 수 있다. 또한, RE 당 90회의 곱셈과 RB 당 총 90K회의 곱셈이 요구될 수 있다. 그러나, 식 26이 사용되면, RE 당 오직 2회의 곱셈과 RB 당 총 2K+9회의 곱셈만이 요구될 수 있다. 서빙 신호 무효화에 대해, 남아있는 서빙 신호 및 잡음에 대한 백색화(whitening)가 적용될 수 있다.
GA 방법 및 추가적인 근사화를 수행하는 GA 방법은, 프로젝션 방법 보다 좀 더 나은 TPR 및 결합 TPR-CMI 블라인드 검출 퍼포먼스를 제공할 수 있다. 또한, GA 방법은 추가적인 근사화를 수행하는 GA 방법과 비슷한 퍼포먼스를 행할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 랭크 2 프리코딩 식별이 제공될 수 있다. 만약 수신된 신호가 랭크 2이고, TPR이 알려져있고, 서빙 신호가 무효화되었다면, 식 27은 다음과 같을 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00152
Figure 112016063879026-pat00153
(식 27)
MMSE(minimum mean square error) 필터
Figure 112016063879026-pat00154
는, 다음과 같이 얻어진 식 28에 적용될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00155
(식 28)
이 때,
Figure 112016063879026-pat00156
이고,
Figure 112016063879026-pat00157
일 수 있다.
만약
Figure 112016063879026-pat00158
와
Figure 112016063879026-pat00159
가 정의된다면, 식 29 및 식 30은 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00160
(식 29)
Figure 112016063879026-pat00161
(식 30)
QAM 시그너링과 함께,
Figure 112016063879026-pat00162
및
Figure 112016063879026-pat00163
에 대해,
Figure 112016063879026-pat00164
일 수 있다.
그러므로, 랭크 2 프리코딩 인덱스를 나타낼 수 있는
Figure 112016063879026-pat00165
및
Figure 112016063879026-pat00166
에 대해, 선형 동작(linear iperation)은 없을 수 있다. 그러나,
Figure 112016063879026-pat00167
가 주어지는 경우,
Figure 112016063879026-pat00168
및
Figure 112016063879026-pat00169
는 서로 다른 분포를 가질 수 있다. 그러므로, 몇몇 비선형 동작
Figure 112016063879026-pat00170
Figure 112016063879026-pat00171
Figure 112016063879026-pat00172
및
Figure 112016063879026-pat00173
인 프라퍼티(property)와 함께, 랭크 2 프리코딩 인덱스는 식 31 및 식 32에 기초하여 식별될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00174
(식 31)
Figure 112016063879026-pat00175
(식 32)
아래의 표 2는 QPSK, 16QAM 및 64QAM에서,
Figure 112016063879026-pat00176
및
Figure 112016063879026-pat00177
의 분포를 나타내고 있다.
모듈레이션 순서 가능한 값들(Possible Values) Corresponding Probabilities
QPSK
Figure 112016063879026-pat00178
 0 1
Figure 112016063879026-pat00179
 {-1,1}
Figure 112016063879026-pat00180
16QAM
Figure 112016063879026-pat00181
 {-1.6, -0.8, 0, 0.8, 1.6}
Figure 112016063879026-pat00182
Figure 112016063879026-pat00183
 {-3.6, -2.4, -2, -1.6, -1.2, -0.8, -0.4, 0.04, 0.8, 1.2, 1.6, 2, 2.4, 3.6}
Figure 112016063879026-pat00184

Figure 112016063879026-pat00185
64QAM
Figure 112016063879026-pat00186
 {-2.29, .2.10, -1.91, -1.72, -1.53, -1.34, -1.15, -0.96, -0.77, -0.58, -0.39, -20, 0, 0.19, 0.38, 0.57, 0.76, 0.95, 1.14, 1.33, 1.52, 1.71, 1.90, 2.09, 2.28}
Figure 112016063879026-pat00187

Figure 112016063879026-pat00188

Figure 112016063879026-pat00189

Figure 112016063879026-pat00190
Figure 112016063879026-pat00191
 64QAM 모듈레이션 하에서,
Figure 112016063879026-pat00192
에 대해 71개의 서로 다른 가능성이 존재
비선형 동작
Figure 112016063879026-pat00193
, 두 개의 서로 다른 동작인
Figure 112016063879026-pat00194
및
Figure 112016063879026-pat00195
이 이용될 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 다른 비선형 동작이 사용될 수 있음은 물론이다.
아래의 표 3은 서로 다른 모듈레이션 순서에 대해,
Figure 112016063879026-pat00196
및
Figure 112016063879026-pat00197
일 때
Figure 112016063879026-pat00198
와
Figure 112016063879026-pat00199
의 비교를 도시한 표이다.
모듈레이션 순서
Figure 112016063879026-pat00200
Figure 112016063879026-pat00201
QPSK
Figure 112016063879026-pat00202
 0 0
Figure 112016063879026-pat00203
Figure 112016063879026-pat00204
Figure 112016063879026-pat00205
16QAM
Figure 112016063879026-pat00206
Figure 112016063879026-pat00207
Figure 112016063879026-pat00208
Figure 112016063879026-pat00209
Figure 112016063879026-pat00210
Figure 112016063879026-pat00211
64QAM
Figure 112016063879026-pat00212
Figure 112016063879026-pat00213
Figure 112016063879026-pat00214
Figure 112016063879026-pat00215
Figure 112016063879026-pat00216
Figure 112016063879026-pat00217
앞서 설명한 비선형 함수들의 프라퍼티에 기초하여, 프리코딩 식별 규칙은 식 33과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00218
(식 33)
여기서,
Figure 112016063879026-pat00219
및
Figure 112016063879026-pat00220
은 식 31 및 식 32에서 주어질 수 있다.
이하에서, 도 2를 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 LTE 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치에 대해 설명한다. 설명의 명확성을 위해, 앞서 설명한 것과 중복되는 것은 생략한다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 간섭 및 서빙 신호에 대한 GA를 이용하는 LTE 시스템에서 간섭 패턴의 블라인드 검출을 위한 장치(200)에 대한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 장치(200)는 안테나(201), 트랜스시버(transceiver)(203) 및 프로세서(205)를 포함할 수 있다.
안테나(201)는 신호를 수신할 수 있다. 신호는, 서빙 신호, 적어도 하나의 간섭 신호 또는 그들의 조합을 포함할 수 있다.
트랜스시버(203)는 수신되는 신호를 수신하기 위한 안테나(201)에 연결되는 입력과 출력을 포함할 수 있다.
프로세서(205)는 트랜스시버(203)의 출력에 연결되는 입력을 포함할 수 있다. 프로세서(205)는 수신된 신호에서 서빙 신호를 무효화하거나 하지 않을 수 있다. 만약 서빙 신호가 수신된 신호로부터 무효화되는 경우, 프로세서(205)는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 표본 공분산 매트릭스를 결정할 수 있다. 만약 서빙 신호가 수신된 신호로부터 무효화되지 않는 경우, 프로세서는 수신된 신호의 표본 공분산 매트릭스를 결정할 수 있다.
프로세서(205)는 간섭 신호 랭크, 프리코딩 매트릭스 및 간섭 신호 상의 GA에 대한 에너지에 대한 가정을 위해, 공산 매트릭스를 결정할 수 있다.
프로세서(205)는 공산 매트릭스를 최대화하는 가정을 결정할 수 있다.
공산 매트릭스를 최대화하는 가정이 결정된 후에, 프로세서(205)는 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호가 랭크 1인지 결정할 수 있다.
만약 프로세서(205)가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1인 것으로 결정하는 경우, 프로세서(205)는 TPR을 식별할 수 있고, GA에 기초하여 랭크 1 프리코딩 인덱스를 검출할 수 있다.
만약 프로세서(205)가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1이 아닌 것으로 결정하는 경우, 프로세서(205)는 전송 다이버시티가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호에 제공되는지 아닌지 결정할 수 있다. 다시 말해서, 만약 전송 다이버시티가 존재한다면, SFBC가 검출될 것이다. 그렇지 않으면, 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크는 랭크 2 일 수 있다. 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 블라인드 SFBC 검출 방법은 SFBC와 랭크 2의 구분에 적용될 수 있다.
만약 SFBC가 검출되는 경우, 프로세서(205)는, SFBC에 관해 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 간섭의 에너지 인덱스 및 프리코딩 인덱스를 결정할 수 있다. 그렇지 않으면, 랭크 2가 결정될 수 있다.
만약 랭크 2가 결정되는 경우, 프로세서(205)는 랭크 2의 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호 또는 수신된 신호에 대한 간섭 에너지 인덱스 및 프리코딩 인덱스를 결정할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서,
Figure 112016063879026-pat00221
에 대한 추가적인 근사화(예를 들어, ML-GA에 대한 추가적인 근사화)가 제공될 수 있다. 추가적인 근사화는 하드웨어 복잡성을 감소시킬 수 있다.
식 22에서 나타내는 바와 같이, 근사화는 K 팩터에 의한 로그 계산 및 요구되는 분할 수를 감소시킬 수 있다. 여기서 K는 적어도 하나의 RB에서 RE의 수이다.
계산의 복잡성은
Figure 112016063879026-pat00222
의 계산에서도 감소될 수 있다.
Figure 112016063879026-pat00223
의 낮은 복잡성 계산은 식 24에 기재되어 있다.
Figure 112016063879026-pat00224
인 경우,
Figure 112016063879026-pat00225
는 랭크 1 매트릭스이고,
Figure 112016063879026-pat00226
에서
Figure 112016063879026-pat00227
이며,
Figure 112016063879026-pat00228
일 때 오직
Figure 112016063879026-pat00229
만이 결정될 수 있다. 그러므로,
Figure 112016063879026-pat00230
에 대해, 식 25에 기재되어 있다.
Figure 112016063879026-pat00231
를 계산하기 위해, RE 당 12개의 2x2 매트릭스 행렬식이 요구될 수 있다. 총, RB 당 12K개의 2x2 매트릭스 행렬식 및 6회의 곱셈이 요구될 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 2회의 곱셈을 요구하는 경우, RE 당
Figure 112016063879026-pat00232
는 직접적으로 계산될 수 있고,
Figure 112016063879026-pat00233
도 계산될 수 있으며, RE 당 90회의 곱셈 및 RB 당 총 90K회의 곱셈이 요구될 수 있다.
그러나, 식 25가 사용되면, RE 당 오직 24회의 곱셈 및 RB 당 총 24K+6회의 곱셈만이 요구될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, ML-GA에 대한 추가적인 근사화는, 식 18의 계산에서, 서빙 신호 무효화를 위해 적용될 수 있다. 여기서,
Figure 112016063879026-pat00234
는 15회의 가능한 가정에 대해 계산될 수 있다. 그러므로, 식 26이 앞서 설명한 바와 같이 얻어질 수 있다.
식 26으로부터,
Figure 112016063879026-pat00235
계산은, RE 당 오직 하나의 2x2 매트릭스 행렬식만을 요구할 수 있다. 또한, 식 26으로부터
Figure 112016063879026-pat00236
의 계산은, RB 당 총 K개의 2x2 매트릭스 행렬식과 9회의 곱셈을 요구할 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 2회의 곱셈을 요구하는 경우, RE 당
Figure 112016063879026-pat00237
는 직접 계산될 수 있고,
Figure 112016063879026-pat00238
도 계산될 수 있으며, RE 당 90회의 곱셈 및 RB 당 총 90K회의 곱셈이 요구될 수 있다.
그러나, 식 26이 이용되면, RE 당 오직 2회의 곱셈과 RB 당 총 2K+9회의 곱셈만이 요구될 수 있다. 서빙 신호 무효화를 위해, 남아있는 서빙 신호 및 잡음에 대해 백색화가 적용될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 랭크 2 프리코딩 식별이 제공될 수 있다. 만약 수신된 신호가 랭크 2이고, TPR이 알려져 있다면, 서빙 신호는 무효화될 수 있다. 몇몇 비선형 동작
Figure 112016063879026-pat00239
및
Figure 112016063879026-pat00240
인 프라퍼티와 함께, 랭크 2 프리코딩 인덱스는 식 31 및 식 32에 기초하여 식별될 수 있다. 비선형 동작
Figure 112016063879026-pat00241
, 두 개의 다른 동작인
Figure 112016063879026-pat00242
및
Figure 112016063879026-pat00243
이 이용될 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 다른 비선형 동작이 이용될 수 있음은 물론이다.
앞서 설명한 비선형 함수들의 프라퍼티에 기초하여, 프리코딩 식별 규칙은 식 33에 기재된 바와 같이 정의될 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.
201: CRS 안테나 203: 트랜스시버
205: 프로세서

Claims (20)

  1. 안테나에 의해, 서빙 신호(serving signal)와 간섭 신호(interference signal)를 포함하는 신호를 수신하고,
    프로세서에 의해, 상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하고,
    상기 프로세서에 의해, 하나 이상의 가정들(hypotheses)에 대해, 상기 간섭 신호의 랭크에 대한 공산 매트릭스(likelihood metrics)와, 프리코딩 매트릭스 인덱스와, 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한 에너지(power)를 결정하되, 상기 각각의 가정은, 상기 간섭 신호의 하나 이상의 TPR(Traffic to Pilot Ratio) 중 하나의 TPR와 하나 이상의 공분산 매트릭스 인덱스(CMI; Covariance Matrix Index) 중 하나의 CMI의 결합이고,
    상기 공산 매트릭스를 최대화하는 적어도 하나의 가정들로부터 TPR을 결정하는 것을 포함하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 수신된 신호의 공분산 매트릭스(covariance matrix)를 결정하는 것을 더 포함하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 공분산 매트릭스를 결정하는 것은, 상기 수신된 신호로부터 상기 서빙 신호가 무효화(cancelled)된 후에, 상기 수신된 신호에 대해 상기 공분산 매트릭스가 결정되는 것인 방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크가 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티(transmit diversity)가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우, 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    결정된 상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 리턴하는 것을 더 포함하는 방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크가 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우, 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스의 결정의 결과를 리턴하는 것을 더 포함하는 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스는, 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대해 결정되는 방법.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스는 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대해 결정되는 방법.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 공산 매트릭스는,
    Figure 112016063879026-pat00244
    ,
    Figure 112016063879026-pat00245
    ,
    Figure 112016063879026-pat00246
    또는
    Figure 112016063879026-pat00247

    중 하나이고,
    Figure 112016063879026-pat00248
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00249
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00250
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00251
    는
    Figure 112016063879026-pat00252
    일 때 서빙 eNB(evolved node B)에서 UE(user equipment)까지 및
    Figure 112016063879026-pat00253
    일 때 간섭 셀에서 상기 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00254
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00255
    는
    Figure 112016063879026-pat00256
    전송 신호 벡터이고,
    Figure 112016063879026-pat00257
    는 전송 레이어(transmission layer)의 수를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00258
    는 공분산
    Figure 112016063879026-pat00259
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure 112016063879026-pat00260
    는 매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00261
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure 112016063879026-pat00262
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00263
    ,
    Figure 112016063879026-pat00264
    ,
    Figure 112016063879026-pat00265
    및
    Figure 112016063879026-pat00266
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00267
    는
    Figure 112016063879026-pat00268
    Figure 112016063879026-pat00269

    Figure 112016063879026-pat00270
    및
    Figure 112016063879026-pat00271

    일 때의 매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00272
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00273
    는
    Figure 112016063879026-pat00274
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00275
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00276
    의 프리코딩 인덱스를 갖는 랭크 1에 대응되면 상기 cmi는 i (
    Figure 112016063879026-pat00277
    Figure 112016063879026-pat00278
    Figure 112016063879026-pat00279
    )이고, SFBC 및 랭크 2에 대응되면 상기 cmi의 값은 4이고,
    상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure 112016063879026-pat00280
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 공산 매트릭스는,
    Figure 112016063879026-pat00281
    ,
    Figure 112016063879026-pat00282
    ,
    Figure 112016063879026-pat00283
    또는
    Figure 112016063879026-pat00284
    중에 하나이고,
    Figure 112016063879026-pat00285
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00286
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00287
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00288
    는 간섭 셀에서 UE까지 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00289
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00290
    는
    Figure 112016063879026-pat00291
    전송 신호 벡터이고,
    Figure 112016063879026-pat00292
    는 전송 레이어의 수를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00293
    는, 공분산
    Figure 112016063879026-pat00294
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise) 벡터를 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure 112016063879026-pat00295
    는 매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00296
    ,
    Figure 112016063879026-pat00297
    및
    Figure 112016063879026-pat00298
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00299
    는
    Figure 112016063879026-pat00300
    Figure 112016063879026-pat00301

    Figure 112016063879026-pat00302
    및
    Figure 112016063879026-pat00303
    일 때의
    매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00304
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00305
    는
    Figure 112016063879026-pat00306
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00307
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00308
    의 프리코딩 인덱스를 갖는 랭크 1에 대응되면 상기 cmi는 i
    Figure 112016063879026-pat00309
    (
    Figure 112016063879026-pat00310
    Figure 112016063879026-pat00311
    )이고, SFBC 및 랭크 2에 대응되면 상기 cmi의 값은 4이고,
    상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure 112016063879026-pat00312
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 방법.
  10. 서빙 신호 및 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 안테나; 및
    프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는,
    상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하고,
    하나 이상의 가정들(hypotheses)에 대해, 상기 간섭 신호의 랭크에 대한 공산 매트릭스(likelihood metrics)와, 프리코딩 매트릭스 인덱스와, 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한 에너지(power)를 결정하되, 상기 각각의 가정은, 상기 간섭 신호의 하나 이상의 TPR(Traffic to Pilot Ratio) 중 하나의 TPR와 하나 이상의 공분산 매트릭스 인덱스(CMI; Covariance Matrix Index) 중 하나의 CMI의 결합이고,
    상기 공산 매트릭스를 최대화하는 적어도 하나의 가정들로부터 TPR을 결정하는 장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 수신된 신호의 공분산 매트릭스(covariance matrix)를 결정하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 수신된 신호로부터 상기 서빙 신호가 무효화된 후에, 상기 수신된 신호에 대해 공분산 매트릭스를 결정하는 장치.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크가 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티(transmit diversity)가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    결정된 상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 리턴하는 장치.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우, 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    결정된 상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 리턴하는 장치.
  15. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는, 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대하여 상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하는 장치.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 프로세서는, 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대하여 상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하는 장치.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    Figure 112016063879026-pat00313
    ,
    Figure 112016063879026-pat00314
    ,
    Figure 112016063879026-pat00315
    또는
    Figure 112016063879026-pat00316
    중 어느 하나로부터 선택된 공산 매트릭스를 결정하고,
    Figure 112016063879026-pat00317
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00318
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00319
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00320
    는
    Figure 112016063879026-pat00321
    일 때 서빙 eNB(evolved node B)에서 UE(user equipment)까지 및
    Figure 112016063879026-pat00322
    일 때 간섭 셀에서 상기 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00323
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00324
    는
    Figure 112016063879026-pat00325
    전송 신호 벡터이고,
    Figure 112016063879026-pat00326
    는 전송 레이어(transmission layer)의 수를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00327
    는 공분산
    Figure 112016063879026-pat00328
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure 112016063879026-pat00329
    는 매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00330
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure 112016063879026-pat00331
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00332
    ,
    Figure 112016063879026-pat00333
    ,
    Figure 112016063879026-pat00334
    및
    Figure 112016063879026-pat00335
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00336
    는
    Figure 112016063879026-pat00337
    Figure 112016063879026-pat00338

    Figure 112016063879026-pat00339
    및
    Figure 112016063879026-pat00340

    일 때의 매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00341
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00342
    는
    Figure 112016063879026-pat00343
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00344
    이고, 상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure 112016063879026-pat00345
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 장치.
  18. 제 16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    Figure 112016063879026-pat00346
    ,
    Figure 112016063879026-pat00347
    ,
    Figure 112016063879026-pat00348
    또는
    Figure 112016063879026-pat00349
    중 어느 하나로부터 선택된 공산 매트릭스를 결정하고,
    Figure 112016063879026-pat00350
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00351
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00352
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00353
    는, 간섭 셀에서 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00354
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00355
    는
    Figure 112016063879026-pat00356
    전송 신호 벡터이고,
    Figure 112016063879026-pat00357
    는 전송 레이어의 수를 나타내고,
    Figure 112016063879026-pat00358
    는 공분산
    Figure 112016063879026-pat00359
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure 112016063879026-pat00360
    는 매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00361
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure 112016063879026-pat00362
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00363
    , 및
    Figure 112016063879026-pat00364
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00365
    는 매트릭스
    Figure 112016063879026-pat00366
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure 112016063879026-pat00367
    에서,
    Figure 112016063879026-pat00368
    Figure 112016063879026-pat00369

    Figure 112016063879026-pat00370
    및
    Figure 112016063879026-pat00371
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00372
    는
    Figure 112016063879026-pat00373
    이고,
    Figure 112016063879026-pat00374
    이고, 상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure 112016063879026-pat00375
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 장치.
  19. 제 17항에 있어서,
    상기 프로세서는 랭크 2의 상기 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호 또는 상기 수신된 신호에 대한 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를
    Figure 112016063879026-pat00376
    및
    Figure 112016063879026-pat00377
    에 기초하여 식별하고,
    비선형 동작
    Figure 112016063879026-pat00378
    는
    Figure 112016063879026-pat00379
    인 프라퍼티를 갖고,
    상기 비선형 동작
    Figure 112016063879026-pat00380
    는
    Figure 112016063879026-pat00381
    및
    Figure 112016063879026-pat00382
    를 포함하고,
    프리코딩 식별 규칙은
    Figure 112016063879026-pat00383
    인 장치.
  20. 제 18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    랭크 2의 상기 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호 또는 상기 수신된 신호에 대한 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를
    Figure 112016063879026-pat00384
    및
    Figure 112016063879026-pat00385
    에 기초하여 식별하고,
    비선형 동작
    Figure 112016063879026-pat00386
    는
    Figure 112016063879026-pat00387
    인 프라퍼티를 갖고,
    상기 비선형 동작
    Figure 112016063879026-pat00388
    는
    Figure 112016063879026-pat00389
    및
    Figure 112016063879026-pat00390
    를 포함하고,
    프리코딩 식별 규칙은
    Figure 112016063879026-pat00391
    인 장치.
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