KR102500150B1 - 낮은 복잡성의 주파수 의존형 iq 불균형 보상을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

낮은 복잡성의 주파수 의존형 iq 불균형 보상을 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

방법 및 장치에는 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 복소 베이스밴드 신호의 허수 성분 중 하나를 선택하는 송수신기의 프로세서가 제공된다. 복소 베이스밴드 신호는 IQ 불균형을 갖는다. 송수신기의 적응 필터는 복소 보상 신호를 생성하기 위해 적응 필터 계수 및 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 허수 성분 중 하나를 사용하여 실수 곱셈 연산을 수행한다. 송수신기의 가산기는 IQ 불균형이 보정된 보상된 신호를 생성하기 위해 상기 복소 베이스밴드 신호 및 상기 복소 보상 신호를 더한다. 보상된 신호는 디지털 처리를 위해 출력된다.

Description

낮은 복잡성의 주파수 의존형 IQ 불균형 보상을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR LOW-COMPLEXITY FREQUENCY DEPENDENT IQ IMBALANCE COMPENSATION}
본 발명은 무선 주파수 송수신기(radio frequency (이하, RF) transceiver)들에 관한 것으로, 더 구체적으로는 무선 주파수 송수신기들의 주파수 동위상(in-phase, 이하 I) 및 직교 위상(quadrature, 이하 Q) 불균형을 보상하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
RF 신호들로 작동하는 전자 시스템들은 예를 들어, RF 신호들과 같은 무선 또는 유선 신호를 처리하는 RF 송수신기를 포함할 수 있다. RF 송수신기는 RF 신호에 의해 운반된 원래의 데이터를 복구하기 위해 RF 신호를 증폭 및/또는 필터링하는 다양한 구성 요소들을 포함할 수 있다. 무선 통신 디자인의 저비용 및 저전력 구조에 대한 요구의 증가는 직접 변환 RF 송수신기(direct conversion RF transceiver)들에 관심을 집중하고 있다. 왜냐하면, 직접 변환 RF 송수신기는 중간 주파수 아날로그(intermediate frequency (이하, IF) analog) 성분들을 제거함으로써 간단하게 다운 변환(down convert)할 수 있기 때문이다. 그러나, 직접 변환 RF 송수신기는 불완전한 아날로그 프론트 엔드(analog front end) 성분들에서 발생하는 아날로그 I 및 Q 분기(branch)들 사이에 불균형의 문제점을 갖고 있다.
불완전한 IQ 다운 변환은 I - Q 성분들 사이의 이득 및 위상 불균형을 생성할 수 있다. 이득(gain) 불일치는 믹서(mixer)의 같지 않은 이득들, I 및 Q 분기들로 로컬 오실레이터 클록(local oscillator(이하, LO) clock)을 제공하는 로컬 오실레이터 드라이버(LO driver)들에 대한 같지 않은 이득들, I 및 Q 분기들의 가변 이득 증폭기(variable gain amplifier, VGA) 성분들에서 같지 않은 이득들, 및/또는 I 및 Q 분기들 안의 아날로그 디지털 변환기(analog-to-digital converter, ADC)들의 같지 않은 최하위 비트(least significant bit, LSB) 레벨들에서 발생할 수 있다. 위상 불균형은 주로 I 및 Q 클록들 사이의 정확한 90도 위상을 달성하는데 어려움에서 발생한다. 이러한 불균형의 타입들은 신호 주파수에 의존하지 않기 때문에, 그들은 주파수-무의존형(frequency-independent, 이하 FI) 불균형이라 지칭된다.
아날로그 I 및 Q 경로들 사이의 아날로그 베이스밴드(Analog baseband, ABB) 필터 폴(pole) 위치의 불일치는 주파수 의존형(frequency-dependent, 이하 FD) IQ 불일치를 야기할 수 있다. FI 및 FD의 IQ 불균형은 신호 대역폭(signal bandwidth)안의 거울상 신호(mirror image signal)를 야기한다. 수신 측의 일반적인 이미지 제거비(image rejection ratio, IRR)는 20dB 에서 40dB의 범위를 갖고, 이러한 범위는 높은 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio, SNR)를 요구하는 고차 변조 캐리어(high-order modulation carrier)들을 정확하게 수신하기에는 부족하다.
IQ 불일치를 추정하고 보상하기 위한 주된 접근법들은 주파수 영역 접근법 및 시간 영역 접근법이다. 주파수 영역 접근법은 시간 영역 접근법과 비교하였을 때, 주파수 영역 안에서 컨볼루션(convolution) 연산들을 곱셈 연산으로 전환하기 때문에, IQ 보상의 복잡성을 현저하게 줄일 수 있다. 그러나, 주파수 영역 접근법은 IQ 불균형 추정을 위한 특수한 파일럿 패턴(special pilot pattern)들을 요구하고, 이는 파일럿 삽입의 오버 헤드(overhead) 때문에 스펙트럴 효율(spectral efficiency) 및 가용한 쓰루풋(throughput)을 감소시킨다. 따라서, 주파수 영역 접근법은 예를 들어, Long Term Evolution(LTE) 및 Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA)와 같은 무선 액세스 네트워크 표준(wireless access network (WAN) standard)들에서 지원되지 않는다.
시간 영역 접근법은 수신된 신호의 직교 특성(orthogonal property)을 이용하여 FI 및 FD 불일치를 보상하는 블라인드 추정(blind estimation)을 사용한다. 시간 영역 접근법은 IQ 불일치를 추정하기 위한 특수한 파일럿 패턴들을 요구하지 않고, 이는 무선 채널의 효율적인 활용을 가능하게 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 하드웨어의 복잡도 및 전력 소모가 감소되는 보상 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 방법에는 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 복소 베이스밴드 신호의 허수 성분 중 어느 하나를 선택하는 송수신기의 프로세서가 제공된다. 송수신기의 적응 필터는 적응 필터 계수 및 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 허수 성분 중 하나를 이용하여 실수 곱셈 연산을 수행하여, 복소 보상 신호를 생성한다. 보상된 신호는 송수신기의 가산기에 의해 복소 베이스밴드 신호 및 복소 보상 신호의 합에 근거하여 생성된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 장치는 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 복소 베이스밴드 신호의 허수 성분 중 어느 하나를 선택하는 송수신기의 프로세서를 포함하도록 제공된다. 장치는 또한 적응 필터 계수 및 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 허수 성분 중 하나를 이용하여 실수 곱셈 연산을 수행하여, 복소 보상 신호를 생성하도록 구성된 적응 필터를 포함한다. 장치는 또한 복소 베이스밴드 신호 및 복소 보상 신호의 합에 근거하여 보상된 신호를 생성하는 가산기를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 주파수 의존 IQ 보상을 실수 곱셈 연산으로 처리한다. 그 결과, 각 필터링 단계에서의 하드웨어 복잡도가 감소되기 때문에, 각 필터링 동작에서 소비되는 전력도 감소될 수 있다.
본 발명의 상기 및 다른 양상들, 특징들, 및 장점들은 첨부된 도면들을 참조하여 설명되는 이하 설명에 의해 보다 명백해질 것이다.
도 1은 IQ 다운 변환에 기초한 수신기 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다.
도 3은 필터 적응을 포함하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분을 사용하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분을 사용하고, 필터 적응을 포함하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 복소 베이스밴드 신호의 허수 성분을 사용하고, 필터 적응을 포함하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터 적응을 포함하는 필터 보상 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템의 예시적인 하드웨어 구현을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 주어진 주파수 대역에 걸친 IRR들의 비교를 도시한 차트이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 주어진 수의 반복들에 걸친 IRR들의 비교를 도시한 차트이다.
본 발명의 실시예들은 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명된다. 동일하거나 유사한 구성 요소들은 비록 서로 다른 도면들에 도시되어 있더라도 동일하거나 유사한 부호를 부여할 수 있다. 당해 분야에 공지된 구조들 또는 프로세스들의 상세한 설명들은 본 발명의 요지를 모호하게 하는 것을 피하도록 생략될 수 있다.
이하의 설명 및 청구항들에 사용되는 용어들 및 단어들은 그들의 사전적 의미들에 한정되지 않고, 단지 본 발명의 명확하고 일관성 있는 이해를 가능하도록 사용된다. 따라서, 본 발명의 실시예들의 설명은 첨부된 청구항들 및 그들의 균등물들에 의해 정의된 것과 같이 예시적인 목적으로만 제공되는 것이고, 발명의 제한하기 위한 목적으로 제공되는 것이 아님이 당업자에게 명백할 것이다.
제1 및 제2와 같은 서수를 포함하는 용어들은 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있고, 구조적 요소들은 용어들에 의해 제한되지 않는다. 용어들은 오직 하나의 요소를 다른 요소들로부터 구별하도록 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 범위를 벗어나지 않으며, 제1 구조 요소는 제2 구조 요소로서 지칭될 수 있다. 유사하게, 제2 구조 요소는 제1 구소 요소로서 지칭될 수 있다. 본원에서 사용된, "및/또는"은 하나 이상의 관련된 항목들의 임의의 모든 조합들을 포함한다.
단수 형태는 문맥상 명백하게 다르게 나타내지 않는 한 복수 형태를 포함하는 것으로 이해될 수 있을 것이다. 예를 들어, "식별자"는 하나 이상의 식별자들에 대한 참조를 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함한다" 또는 "갖는다"라는 용어는 특징, 수, 단계, 동작, 구조적 요소, 파트들 또는 그들의 조합의 존재를 나타내고, 하나 이상의 특징들, 숫자들, 단계들, 동작들, 구조적 요소들, 파트들, 또는 그들의 조합들의 존재 또는 추가될 가능성을 배제하는 것이 아닌 것으로 이해되어야 한다.
도 1을 참조하면, 도 1은 IQ 다운 변환에 기초한 수신기 구조를 도시한 도면이다. RF 신호(r(t))는 수신되어, 제1 믹서(102), 및 제2 믹서(104) 모두에 제공된다. 제2 믹서(104)는 직교 수신(quadrature reception)을 위한 90도의 위상 오프셋을 갖고 동작한다. RF 신호(r(t)) 및 대응하는 복소 LO 신호(
Figure 112016071054716-pat00001
) 각각은 아래의 수학식 (1) 및 (2)로 표현될 수 있다.
Figure 112016071054716-pat00002
- 수학식 (1)
Figure 112016071054716-pat00003
- 수학식(2)
계수들(K1 및 K2)은 수학식 (3)으로서 표현되고,
Figure 112016071054716-pat00004
는 수신 (RX) 경로의 유효 진폭 및 위상 FI 불균형을 나타낸다. 추가적으로, wLO는 LO의 주파수이고, t는 시간이고, j는 -1의 제곱근(sqrt(-1))과 동일한 상수이다. 또한, s(t)는 복소 베이스밴드 신호(complex baseband signal)이다. 마지막으로,
Figure 112016071054716-pat00005
는 복소 지수(complex exponential)이다.
Figure 112016071054716-pat00006
- 수학식(3)
제1 믹서(102)는 수신된 RF 신호(r(t)) 및 복소 LO 신호(
Figure 112016071054716-pat00007
)로부터의 제1 로컬 주파수 신호(2cos(wLOt)를 믹스하여, 제1 다운 변환된 신호(mi(t))를 생성한다. 제2 믹서(104)는 수신된 RF 신호(r(t)) 및 복소 LO 신호(
Figure 112016071054716-pat00008
)로부터의 제2 로컬 주파수 신호(2grxsin(wLOt +
Figure 112016071054716-pat00009
) 를 믹스하여, 제2 다운 변환된 신호(mq(t))를 생성한다. 여기서, grx 는 회로의 제2 분기 상의 RX 체인(chain)의 이득이고, 일반적으로 1과 동일하지 않은 양수이다. 다운 변환된 신호(m(t))는 아래의 수학식 (4)와 같이 표현될 수 있고, 고차 주파수 성분들은 무시된다.
Figure 112016071054716-pat00010
- 수학식(4)
제1 및 제2 다운 변환된 신호들(mi(t) 및 mq(t))은 제1 로우 패스 필터((h1(t), 106) 및 제2 로우 패스 필터(h2(t), 108) 각각으로 제공된다. 제1 및 제2 로우 패스 필터(106, 108)를 통과한 후에, 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분(zi(t)) 및 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 허수 성분(zq(t))이 제공된다. 복소 베이스밴드 신호(z(t))는 아래의 수학식 (5)와 같이 표현될 수 있고, m* (t) 는 m(t) 의 켤레(conjugate)이다.
Figure 112016071054716-pat00011
- 수학식(5)
FI 및 FD의 결합된 응답은 아래의 수학식 (6)과 같이 표현될 수 있다. g1(t) 및 g2(t)는 s(t) 및 s*(t)에 대한 복소 스케일링 팩터(complex scaling factor)들이다.
Figure 112016071054716-pat00012
- 수학식(6)
만약 h1(t) 및 h2(t) 사이에 불일치가 없는 경우(예를 들어, h1(t) 및 h2(t) 가 h(t)와 동일), g1(t) 및 g2(t) 는 h(t)K1 및 h(t)K2 로 축소될 수 있다. 이러한 경우에, 주파수 의존형 IQ 불일치는 없게 되고, IQ 불일치는 주파수 무의존형으로 줄어들게 된다.
주파수 영역에서, 수학식 (5)의 퓨리에 변환(Fourier transform)은 아래의 수학식 (7)과 같이 표현될 수 있고, G1(f), G2(f), 및 S(f)는 g1(t), g2(t), 및 s(t)의 퓨리에 변환들이다.
Figure 112016071054716-pat00013
- 수학식(7)
해당 거울 주파수 감쇄(LRX)(또는 IRR)는 아래의 수학식 (8)과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016071054716-pat00014
- 수학식(8)
만약 H1(f) 이 H2(f)와 동일하다면, 수학식(8)은
Figure 112016071054716-pat00015
로 축소되고, 이는 FI 불균형의 IRR에 대한 표현이다. 25-40 dB IRR에 대한 일반적인 범위는 1-5 퍼센트의 이득 불일치 및 1-5도의 위상 불일치이다. 그러나, 40dB 이상을 갖는 이미지 억제(image suppression)는 예를 들어, LTE의 256QAM과 같은 고차 변조 캐리어들을 지원하기 위해 필요하다.
도 2를 참조하면, 필터 보상 모델을 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 2의 필터 모델은 IQ FD 불균형을 보상할 수 있다. 도 1에서 만들어진 복소 베이스밴드 신호(z(t))는 필터 보상 모델에 입력으로서 제공된다. 구체적으로, 복소 베이스밴드 신호(z(t))는 제1 노드(202)로 제공된다. 제1 노드(202)로부터, 복소 베이스밴드 신호(z(t))는 가산기(204, adder) 및 켤레 블록(206, conjugation block)으로 제공된다. 켤레 블록(206)은 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 허수 부분의 극성을 바꾸도록 구성되고, 따라서, 복소 켤레 신호를 생성한다.
복소 켤레 신호는 켤레 블록(206)으로부터 적응 필터(208, adaptive filter)로 제공된다. 적응 필터(208)는 유한 임펄스 응답 필터(finite impulse response filter, FIR filter)일 수 있고, 이는 이산 시간 필터(discrete-time filter)의 한 종류일 수 있다. 적응 필터(208)는 적응 필터 계수(adaptive filter coefficient)와 함께 복소 켤레 신호에 대해 복소 컨볼루션 연산을 수행하여 복소수 보상 신호(complex compensation signal)를 생성한다.
적응 필터(208)는 복소 보상 신호를 가산기(204)에 제공한다. 가산기(204)는 복소 보상 신호를 복소 베이스밴드 신호(z(t))에 더하고, 보상된 신호(y(t))를 출력한다. 보상된 신호(y(t))는 아래의 수학식 (9)와 같이 표현될 수 있고, 여기서, z*(t) 는 z(t) 의 켤레 이고, w1(t)는 적응 필터 계수이다.
Figure 112016071054716-pat00016
- 수학식(9)
수학식(5)의 z(t)를 수학식(9)에 대입하면, 아래의 수학식(10)이 나오고, g1 *(t) 는 g1(t)의 켤레이고, g2 *(t) 는 g2(t)의 켤레이고, 및 s*(t) 는 s(t)의 켤레이다.
Figure 112016071054716-pat00017
- 수학식(10)
따라서, 거울상을 상쇄하고,
Figure 112016071054716-pat00018
를 0으로 만드는 최적의 복소 보상 신호는, 이는 이하 수학식(11)과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016071054716-pat00019
- 수학식(11)
도 2의 필터 보상 모델은 필터 탭(filter tap)들의 적응을 위한 뉴턴 방법(Newton method)을 제안한다. 시간 영역의 적응에서 사용될 수 있는 유일한 속성은 적절(properness) 조건이다. FD IQ 불균형에 대해, 적응 조건들은 아래의 수학식 (12)와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016071054716-pat00020
- 수학식(12)
여기서, y(t)는 보상된 신호이고, y(t-t)는 지연된 보상된 신호이고, t 는 지연 시간이고, cy(t)는 원형 상관 신호(circular correlated signal)이다.
수학식 12에서, tmax는 필터 탭들의 수를 결정하는 시스템 파라미터이다. 목적 함수(objective function)는
Figure 112016071054716-pat00021
이고, 여기서
Figure 112016071054716-pat00022
는
Figure 112016071054716-pat00023
이고, N은 tmax에서 추출된 필터 계수들의 개수이다.
Figure 112016071054716-pat00024
을 만족하는 필터 계수들을 찾기 위한 근사치 뉴턴 방법(approximate Newton method)은 아래의 수학식 (13)과 같이 표현될 수 있고,
Figure 112016071054716-pat00025
는 각 업데이트의 스텝 사이즈이다.
Figure 112016071054716-pat00026
- 수학식(13)
여기서, w(n) 은 필터 계수의 복소-값 벡터(complex-valued vector)이다. w(n) 은 수학식 (13)에 기재된 것처럼 보상된 신호 벡터 Y(t)를 이용하여 업데이트된다.
도 3을 참조하면, 필터 적응을 포함하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 3의 모델은 도 2에 도시된 모델을 보다 상세하게 도시한 것이다. 도 1에서 만들어진 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분(zi(t)) 및 허수 성분(zq(t)) 각각은 필터 보상 모델의 입력으로서 제공된다. 실수 및 허수 성분들(zi(t) 및 zq(t))은 가산기(304) 및 켤레 블록(306)에 모두 제공된다. 켤레 블록(306)은 허수 성분(zq(t))의 극성을 바꾸도록 구성되고, 따라서, 실수 성분(zi(t)) 및 허수 성분(-zq(t))을 포함하는 복소 켤레 신호를 생성한다.
켤레 블록(306)으로부터 제공된 복수 켤레 신호는 적응 필터(308)로 제공된다. 적응 필터(308)는 FIR 필터일 수 있고, 이는 이산 시간 필터의 한 종류일 수 있다. 적응 필터(308)는 필터 적응 블록(310)에 의해 출력된 적응 필터 계수(adaptive filter coefficient)와 함께 복소 켤레 신호에 대해 복소 컨볼루션 연산을 수행하여 복소 보상 신호(complex compensation signal)을 생성한다.
적응 필터(308)는 복소 보상 신호를 가산기(304)에 제공한다. 가산기(304)는 복소 보상 신호를 복소 베이스밴드 신호(z(t))에 더하고, 보상된 신호(y(t))를 출력한다. 보상된 신호(y(t))는 필터 적응 블록(310)에 제공된다. 필터 적응 블록(310)은 적응 필터(308)로 제공되는 적응 필터 계수를 생성한다. 적응 필터(308)는 적응 필터 계수를 사용하여, 복소 보상 신호를 생성한다. 따라서, 적응 필터(308)는 수학식 (13)에 따라 반복적으로 업데이트될 수 있다.
도 2 및 도 3에 도시된 시간 영역 적응 필터 구조는 IQ 보상은 안정성을 위한 파라미터 업데이트들의 매우 높은 해상도(resolution)를 요구하기 때문에 하드웨어의 복잡도 및 전력 소비를 증가시킨다. 따라서, 적응 및 필터 단계들에서 높은 해상도의 복소 멀티플라이어(mulplier)가 요구된다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 입력을 사용하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다. 도 1에서 만들어진 복소 베이스밴드 신호(z(t))는 필터 보상 모델의 입력으로서 제공된다. 구체적으로, 복소 베이스밴드 신호(z(t))는 제1 노드(402)로 제공된다. 제1 노드(402)로부터, 복소 베이스밴드 신호(z(t))는 가산기(404) 및 선택 블록(406, selector block)으로 제공된다. 선택 블록(406)은 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분을 선택하도록 구성된다.
복소 베이스밴드(z(t))의 실수 성분은 선택 블록(406)으로부터 적응 필터(408)로 제공된다. 적응 필터(408)는 FIR 필터 일 수 있고, 이는 이산 시간 필터의 한 종류일 수 있다. 적응 필터(408)는 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분 및 적응 필터 계수를 이용하여 실수 곱셈 연산을 수행하여 복소 보상 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
적응 필터(408)는 가산기(404)로 복소 보상 신호를 제공한다. 가산기(404)는 복소 보상 신호를 복소 베이스밴드 신호(z(t))에 더하고, 보상된 신호(y(t))를 출력한다.
도 2 및 도 3에 도시된 복소 켤레 신호 대신에 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분을 사용함으로써, 주파수 의존 IQ 보상의 복소 곱셈이 실수 곱셈으로 줄어든다. 그 결과, 각 필터링 단계에서의 하드웨어 복잡도가 적어도 절반으로 감소된다. 하드웨어 복잡도가 감소되기 때문에, 각 필터링 동작에서 소비되는 전력도 감소된다. 복잡도 및 전력 소모의 감소에도 불구하고, 성능의 손실이 없는 구성이 이하에서 상세하게 설명된다.
아래의 수학식 (14) - (16)들의 유도식들을 사용하여 도 4에 도시된 본 발명의 실시예에서 최적의 가중치가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
Figure 112016071054716-pat00027
- 수학식(14)
Figure 112016071054716-pat00028
- 수학식(15)
Figure 112016071054716-pat00029
- 수학식(16)
수학식 (15)는 수학식 (5)를 수학식 (14)에 대입하여 산출된 것이다. 수학식 (16)은 수학식 (15)를 퓨리에 변환하여 유도된 것이고, 여기서,
Figure 112016071054716-pat00030
는 0과 동일하도록 설정된다. 최적의 가중치는 복소 필터 계수이고, 수학식 (16)은 FIR 구조에 의해 실현 가능한 전달 함수이기 때문에, 최적 가중치는 수학식 (16)을 만족하며 존재한다.
수학식 (16)과 수학식 (11)을 비교하면, 도 4에 도시된 본 발명의 일 실시예에 대한 최적 가중치는 분모에 있는 G1 *(-f) 대신에 G1 *(-f) 및 G2(f)의 평균으로 추정한다. 보통, G2(f)는 G1 *(-f) (적어도 20dB)보다 훨씬 약하고, 그러므로, 최적 가중치 W2OPT(f) 는 2W1OPT(f) 와 거의 동일하다.
본 발명의 실시예와 같이, 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분을 사용하는 경우, 켤레 입력을 사용하는 것과 비교하여 IQ 불균형 보상에 필요한 정보의 손실이 없다. FD IQ 보상의 주된 목적은 스케일러블(scalable)한 (S*(t))항을 포함하는 보상 인자 (compensation factor)를 더함으로써, 이미지 부분(S*(t))을 없애는 것이다. 본 발명의 실시예에 따르면, 더해지는 보상 인자는
Figure 112016071054716-pat00031
이고, 아래의 수학식 (17)과 같이 표현된다.
Figure 112016071054716-pat00032
-수학식 (17)
적응 관련해서, 본 발명의 실시예에서는 동일한 근사치 뉴턴 업데이트가 이용될 수 있다. 수학식 (13)의 근사는 뉴턴 방법의 스케일링 인자가 일정한 값이 되도록 강제한다. 도 2 및 도 4 사이의 오직 다른 차이점은 뉴턴 업데이트 안의 스켈일링 항이기 때문에, 도 4의 실시예에 대한 근사치 뉴턴 업데이트는 도 2와 동일하다(예를 들어, 수학식 (13)).
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분을 사용하는 필터 적응을 포함하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 5의 모델은 도 4에 도시된 모델보다 구체적이다. 도 1에서 만들어진 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분(zi(t)) 및 허수 성분(zq(t)) 각각은 필터 보상 모델의 입력으로서 제공된다. 성분들(zi(t) 및 zq(t))은 가산기(504) 및 선택 블록(506)으로 제공된다. 선택 블록(506)은 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분(zi(t))을 선택하고, 실수 성분(zi(t))을 적응 필터(508)에 제공하도록 구성된다.
적응 필터(508)는 FIR 필터 일 수 있고, 이는 이산 시간 필터의 한 종류일 수 있다. 이는 또한 컴퓨터 프로그램 또는 레지스터(register)들을 대체하는 아날로그 지연 소자(analog delay element)들을 갖는 아날로그 필터로 구현될 수도 있다. 보상 필터(508)는 실수 성분(zi(t)) 및 필터 적응 블록(510)에 의해 출력된 적응 필터 계수를 이용하여 실수 곱셈 연산을 수행하고, 복소 보상 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 실수 곱셈 연산은 실수 성분(zi(t))을 적응 필터 계수의 실수 성분 및 허수 성분 각각에 곱하는 것을 나타낸다. 실수 곱셈 연산은 (1) 적응 필터 계수의 I 및 실수 성분(zi(t)) 사이 및 (2)적응 필터 계수의 Q 및 실수 성분(zi(t)) 사이의 두 개의 실수 곱셈들을 포함한다.
적응 필터(508)는 복소 보상 신호를 가산기(504)에 제공한다. 가산기(504)는 복소 보상 신호를 복소 베이스밴드 신호(z(t))에 더하고, 보상된 신호(y(t))를 출력한다. 보상된 신호(y(t))는 필터 적응 블록(510)에 제공된다. 필터 적응 블록(510)은 적응 필터(508)로 제공되는 적응 필터 계수를 생성한다. 적응 필터(508)는 적응 필터 계수를 사용하여 복소 보상 신호를 생성한다. 따라서, 적응 필터(508)는 수학식 (13)에 따라 반복적으로 업데이트될 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 복소 베이스밴드 신호의 허수 성분을 사용하고, 필터 적응을 포함하는 필터 보상 모델을 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 6의 모델은 도 4에 도시된 모델을 보다 구체적으로 도시한 것이다. 도 1에서 만들어진 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 실수 성분(zi(t)) 및 허수 성분(zq(t)) 각각은 필터 보상 모델의 입력으로서 제공된다. 실수 성분(zi(t)) 및 허수 성분(zq(t))은 가산기(604) 및 선택 블록(606)으로 제공된다. 선택 블록(606)은 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 허수 성분(zq(t))을 선택하고, 허수 성분(zq(t))을 적응 필터(608)에 제공하도록 구성된다.
적응 필터(608)는 FIR 필터 일 수 있고, 이는 이산 시간 필터, 컴퓨터 프로그램 또는 아날로그 필터의 한 종류일 수 있다. 적응 필터(608)는 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 허수 성분(zq(t)) 및 필터 적응 블록(610)에 의해 출력된 적응 필터 계수를 이용하여 실수 곱셈 연산을 수행하고, 복소 보상 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 실수 곱셈 연산은 복소 베이스밴드 신호(z(t))의 허수 성분(zq(t))을 적응 필터 계수의 실수 성분 및 허수 성분 각각에 곱하는 것을 나타낸다.
적응 필터(608)는 복소 보상 신호를 가산기(604)에 제공한다. 가산기(604)는 복소 보상 신호를 복소 베이스밴드 신호(z(t))에 더하고, 보상된 신호(y(t))를 출력한다. 보상된 신호(y(t))는 필터 적응 블록(610)에 제공된다. 필터 적응 블록(610)은 적응 필터(608)로 제공되는 적응 필터 계수를 생성한다. 적응 필터(608)는 적응 필터 계수를 사용하여 복소 보상 신호를 생성한다. 따라서, 적응 필터(608)는 수학식 (13)에 따라 반복적으로 업데이트될 수 있다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 필터 적응을 포함하는 필터 보상 방법을 나타내는 흐름도이다. 복소 베이스밴드 신호는 송수신기의 I 및 Q 경로들에서 가산기 및 선택 블록으로 제공된다(702). 선택 블록은 복소 베이스밴드 신호의 실수 및 허수 성분들 중 하나를 선택한다(704). 적응 필터는 필터 적응 블록에서부터 출력된 적응 필터 계수 및 복소 베이스밴드 신호의 실수 및 허수 성분들 중 하나를 이용하여 실수 곱셈 연산을 수행하여 복소 보상 신호를 생성한다(706).
가산기는 복소 보상 신호를 복소 베이스밴드 신호에 더하고, 보상된 신호를 출력한다(708). 필터 적응 블록은 보상된 신호를 사용하여 적응 필터로 제공되는 피드백 신호를 생성한다 (710). 피드백 신호는 적응 필터 계수를 포함한다. 적응 필터는 보상 필터 계수를 사용하여 복소 보상 신호를 생성한다 (712).
도 8을 참조하면, 개시된 하나 이상의 구성 요소들/방법들(예를 들어, 도 3 내지 도 7의 맥락에서 설명된 구성 요소들/방법들)에 의해 구현될 수 있는 컴퓨팅 시스템의 예시적인 하드웨어 구현을 도시한 도면이다. 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 시스템은 컴퓨터 버스(818) 또는 이에 대체되는 연결 장치를 통해 결합되는 프로세서(810, processor), 메모리(812, memory), 입/출력 장치들(814, input/output (I/O) devices), 및 네트워크 인터페이스(816, network interface)에 의해 구현될 수 있다.
본원에서 사용된 용어인 "프로세서"는 예를 들어, 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU) 및/또는 다른 처리 회로와 같은 임의의 처리 장치를 포함하도록 의도된 것으로 이해할 수 있고, 단 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, "프로세서"는 하나 이상의 처리 장치일 수 있고, 처리 장치와 관련된 다양한 요소들은 다른 처리 장치들에 의해 공유될 수 있는 것으로 이해될 것이다.
본원에서 사용된 "메모리"는 프로세서 또는 중앙처리 장치와 관련된 예를 들어, 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM), 고정된 메모리 장치(예를 들어, 하드 드라이브), 제거 가능한 메모리 장치, 및 플래시 메모리(flash memory)와 같은 메모리를 포함할 수 있다.
또한, 본원에서 사용된 "입/출력 장치들"은 예를 들어, 처리 장치에 정보를 입력하는 하나 이상의 입력 장치들 및/또는 처리 장치와 관련된 정보를 출력하는 하나 이상의 출력 장치들을 포함할 수 있다.
또한, 본원에서 사용된 "네트워크 인터페이스"는 예를 들어 컴퓨터 시스템이 적절한 통신 프로토콜을 통해 다른 컴퓨터 시스템과 통신하도록 허용하는 하나 이상의 송수신기를 포함할 수 있다. 이것은 다른 컴퓨터 시스템들에 대한 접근을 제공할 수 있다.
본 명세서에 기재된 방법들을 수행하기 위한 명령어들 또는 코드를 포함하는 소프트웨어 구성 요소들은 하나 이상의 관련된 메모리 장치들(예를 들어, ROM, 고정된 또는 제거 가능한 메모리)에 저장될 수 있고, 사용될 준비가 될 때, 소프트웨어는 일부 또는 전체에 로드되고(예를 들어, RAM으로), 중앙 처리 장치에 의해 실행된다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주어진 주파수 대역에 걸친 IRR들의 비교를 도시한 차트이다. 구체적으로, IRR은 1dB의 이득 불일치 및 5도의 위상 불일치를 갖는 FI 시스템에서 측정된다. IRR은 30 MHz 내지 -30 MHz의 주파수에서 측정된다. IQ 보상이 없을 때, IRR은 주파수 대역에 걸쳐 대략 22dB로 계속 일정하다. 본 발명의 실시예에 따른 도 4 내지 도 7의 IQ 보상이 제공될 때, IRR은 50dB을 초과한다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주어진 반복 횟수들에 걸친 IRR들의 비교를 도시한 차트이다. 구체적으로, IRR은 1dB의 이득 불일치 및 5도의 위상 불일치를 갖는 FI 시스템에서 측정된다. IRR은 2x106 회의 반복들 이상으로 측정된다. 도 10은 동일한 트랙을 따르고, 60dB 내지 70dB 사이에 머물게(settle)되는 도 4 내지 도 7과 관련된 IQ 보상을 나타낸다.
본 발명의 실시예는 시간 영역 FD IQ 불균형 보정의 변형을 제공한다. 시간 영역 접근법은 무선 스펙트럼(wireless spectrum)의 효율적인 활용을 할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나, 시간 영역에서 컨벌루션(필터링) 연산들 때문에, 적은 수의 필터 탭 연산들 조차도 높은 하드웨어 복잡도 및 전력 소비에 이르게 된다. 게다가, 블라인드 추정(blind estimation)의 특성 때문에, 장기 평균 동안의 추정 에러들을 최소화하기 위해서 IQ 불균형 추정들의 높은 해상도가 요구되고, 이는 복잡성의 추가적인 증가로 이어진다. 본 발명의 실시예는 시간 영역 IQ 추정의 효율적인 디자인을 제공한다.
본 발명은 직접 회로들의 제조와 함께 이용될 수 있고, 이는 본 명세서에서 설명된 방법들 및 장치들의 일부로 간주된다.
본 개시는 도면에 도시된 특정 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 첨부된 청구 범위 및 그 균등물에 의해 정의되는 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고, 형태 및 세부 사항의 다양한 변경이 이루어질 수 있음이 당업자에 의해 이해될 것이다.

Claims (20)

  1. 송수신기의 프로세서는 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 상기 복소 베이스밴드 신호의 허수 성분 중 하나를 선택하는 단계;
    상기 송수신기의 적응 필터는 적응 필터 계수 및 상기 복소 베이스밴드 신호의 상기 실수 성분 및 상기 허수 성분 중 하나를 이용하여 실수 곱셈 연산을 수행하고, 복소 보상 신호를 생성하는 단계;
    상기 송수신기의 가산기는 상기 복소 베이스밴드 신호 및 상기 복소 보상 신호를 합한 것에 기초하여 보상된 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 보상된 신호를 사용하는 후속의 반복들에서 상기 적응 필터 계수를 적응시키는 것에 기초하여 상기 적응 필터 계수를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 적응 필터 계수 및 상기 실수 성분 및 상기 허수 성분 중 상기 하나는 실수 곱셈 인자들인 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 복소 베이스밴드 신호는 수신된 라디오 주파수 신호가 직교 수신을 위해 90도의 위상 오프셋을 갖도록 두 개의 필터들을 통해 다운 변환되고, 변환된 성분들이 로우 패스 필터들을 통과한 신호인 방법. (참고: 도 1을 청구함)
  4. 삭제
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 실수 성분은 상기 복소 베이스밴드 신호의 주파수 동위상(in-phase, I) 성분이고, 상기 허수 성분은 상기 복소 베이스밴드 신호의 직교위상(quadrature, Q) 성분인 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 적응 필터는 유한 임펄스 응답 필터(finite impulse response filter, FIR 필터)인 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 복소 베이스밴드 신호는 IQ 불균형을 갖고, 상기 복소 보상 신호는 상기 복소 베이스밴드 신호의 상기 IQ 불균형을 바로 잡는 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 복소 베이스밴드 신호 및 상기 복소 보상 신호를 더하는 것은 상기 복소 베이스밴드 신호의 이미지 항을 상기 복소 보상 신호 안의 스케일러블(scalable)한 항을 이용하여 제거하는 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 보상된 신호는 IQ 불균형 보상의 송신 또는 수신에서 사용되는 방법.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 복소 보상 신호 (
    Figure 112016071054716-pat00033
    )는 이하의 수학식으로 표현되는 방법.
    Figure 112016071054716-pat00034

    z(t)는 복소 베이스밴드 신호고, z*(t)는 z(t)의 켤레이고, s(t)는 실수 패스밴드 신호이고, s*(t)는 s(t)의 켤레이고, g(t)는 이득이고, g*(t)는 g(t)의 켤레이고, 및 w2(t)는 가중치 계수이다.
  11. 복소 베이스밴드 신호의 실수 성분 및 상기 복소 베이스밴드 신호의 허수 성분 중 하나를 선택하도록 구성된 프로세서;
    적응 필터 계수 및 상기 복소 베이스밴드 신호의 상기 실수 성분 및 상기 허수 성분 중 상기 하나를 사용하여 실수 곱셈 연산을 수행하여 복소 보상 신호를 생성하는 적응 필터;
    상기 복소 베이스밴드 신호 및 상기 복소 보상 신호를 더하여, 보상된 신호를 생성하도록 구성된 가산기; 및
    상기 보상된 신호를 사용하는 후속의 반복들에서 상기 적응 필터 계수를 적응시키는 것에 기초하여 상기 적응 필터 계수를 결정하도록 구성된 필터 적응 모듈을 포함하는 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 적응 필터 계수 및 상기 실수 성분 및 상기 허수 성분 중 상기 하나는 실수 곱셈 인자들인 장치.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 복소 베이스밴드 신호는 로우 패스 필터들을 통과한 결과 성분들과 직교 수신을 위해 90도의 위상 오프셋을 갖도록 두 개의 필터들을 통해 다운 변환되어 수신된 라디오 주파수 신호인 장치.
  14. 삭제
  15. 제11 항에 있어서,
    상기 실수 성분은 상기 복소 베이스밴드 신호의 주파수 동위상(in-phase, I) 성분이고, 상기 허수 성분은 상기 복소 베이스밴드 신호의 직교위상(quadrature, Q) 성분인 장치.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 적응 필터는 유한 임펄스 응답 필터(finite impulse response filter, FIR 필터)인 장치.
  17. 제11 항에 있어서,
    상기 복소 베이스밴드 신호는 IQ 불균형을 갖고, 상기 복소 보상 신호는 상기 복소 베이스밴드 신호의 상기 IQ 불균형을 바로 잡는 장치.
  18. 제11 항에 있어서,
    상기 복소 베이스밴드 신호 및 상기 복소 보상 신호를 더하는 것은 상기 복소 베이스밴드 신호의 이미지 항을 상기 복소 보상 신호 안의 스케일러블한 항을 이용하여 제거하는 장치.
  19. 제11 항에 있어서,
    상기 보상된 신호는 IQ 불균형 보상의 송신 또는 수신에서 사용되는 장치.
  20. 제11 항에 있어서,
    상기 복소 보상 신호 (
    Figure 112016071054716-pat00035
    )는 이하의 수학식으로 표현되는 장치.

    Figure 112016071054716-pat00036

    z(t)는 복소 베이스밴드 신호고, z*(t)는 z(t)의 켤레이고, s(t)는 실수 패스밴드 신호이고, s*(t)는 s(t)의 켤레이고, g(t)는 이득이고, g*(t)는 g(t)의 켤레이고, 및 w2(t)는 가중치 계수이다.
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