KR102541870B1 - 무선 통신 시스템에서 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 장치 및 방법 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 장치 및 방법 Download PDF

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KR102541870B1
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Abstract

방법이 제공된다. 상기 방법은 제공 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 단계; 나머지 신호를 제공하기 위해 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하는 단계; 선형 추정에 근거하여 상기 나머지 신호를 이퀄라이징하는 단계; 상기 이퀄라이징된 신호의 표본 합산을 결정하는 단계; 상기 표본 합산으로부터 복수의 고유값들을 결정하는 단계; 및 상기 다수의 고유값들에 근거한 추정 테스트를 사용하여 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD OF BLIND DETECTION OF INTERFERENCE RANK INFORMATION IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 발명은 간섭 파라미터들을 블라인드 탐지하는 것에 관련된 것이고, 더욱 상세하게는 무선 통신 시스템에서 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 것에 관한 것이다.
통신 시스템의 간섭 채널은 셀 사이의 간섭과 다수의 사용자 간섭을 포함할 수 있다. 일반적으로, 발전된 수신기는 간섭 파라미터들을 탐지를 위해 사용할 수 있다. 간섭의 랭크 정보는 사용자 단말기의 발전된 동작을 위해 사용자 단말기(User Equipment, UE)가 반드시 블라인드 추정하는 파라미터들 중 하나이다. 랭크(rank) 정보를 활용할 수 있으면, 다른 파라미터들, 예를 들어, 프리코딩 지표들 및 변조 차수들은 순차적으로 추정될 수 있다.
제공 신호를 위해 랭크 정보는 그의 다운링크 제어 정보(Downlink Control Information, DCI) 포맷에 포함된다. 다운링크 제어 정보(DCI)는 물리적 다운링크 제어 채널(Physical Downlink Control Channel, PDCCH) 영역으로 전달되고, 고유의 사용자 신원에 의해 암호화된다. 사용자 신원이 라디오 자원 제어(Radio Resource Control, RRC) 신호법을 통해 수행되므로, 각 사용자는 정확한 위치에서 고유의 물리적 다운링크 제어 채널을 블라인드 복호화할 수 있다. 그러나, 간섭을 위해 물리적 다운링크 제어 채널의 정확한 위치를 확인하는 것은 어렵다. 따라서, 물리적 다운링크 제어 채널을 복호화하기 위해 수많은 체험적인 시도들이 요구된다. 따라서, 수신기의 복잡도가 증가한다.
대안으로, 간섭 파라미터들을 위해 공동 검출, 거리-기반, 및 연관성-기반 과 같은 블라인드 검출 알고리즘들이 제안된다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 복잡하고, 구현에 비용이 많이 든다.
본 발명은 낮은 복잡성과 낮은 구현 비용을 갖고, 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지할 수 있는 장치 및 방법에 관련된 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 방법은, 제공 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 단계; 나머지 신호를 제공하기 위해 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하는 단계; 선형 추정에 근거하여 상기 나머지 신호를 이퀄라이징하는 단계; 상기 이퀄라이징된 신호의 표본 합산을 결정하는 단계; 상기 표본 합산으로부터 복수의 고유값들을 결정하는 단계; 및 상기 다수의 고유값들에 근거한 추정 테스트를 사용하여 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 추정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 장치는, 수신기, 신호 제거 모듈, 이퀄라이저, 합산 모듈, 고유값 생성기, 및 전송 랭크 추정 모듈을 포함한다. 상기 수신기는 제공 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신한다. 상기 신호 제거 모듈은 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하고 나머지 신호를 제공한다. 상기 이퀄라이저는 선형 추정에 근거하여 상기 나머지 신호를 이퀄라이징한다. 상기 합산 모듈은 상기 이퀄라이징된 신호의 표본 합산을 결정한다. 상기 고유값 생성기는 상기 표본 합산으로부터 복수의 고유값들을 결정한다. 상기 전송 랭크 추정 모듈은 상기 다수의 고유값들에 근거한 추정 테스트를 사용하여 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 추정한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 칩셋은, 수신기에 의해 신호를 수신하고; 제공 신호 제거 모듈에 의해 상기 수신된 신호로부터 제공 신호를 제거하고; 이퀄라이저에 의해 간섭 채널을 이퀄라이징하고; 재-계산 함수 블록에 의해 노이즈 분포와 신호 이득을 재계산하고; 합산 모듈에 의해 상기 노이즈 분포와 상기 신호 이득을 재계산한 결과의 표본 합산을 계산하고; 고유값 생성기에 의해 각 가능한 랭크의 고유값을 생성하고; 확률 밀도 함수 생성기에 의해 각 가능한 랭크의 확률 밀도 함수를 생성하고; 및 비교기에 의해 확률 밀도 함수들로부터 확률들을 비교하여 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지한다.
본 발명의 장치 및 방법에 의하면, 낮은 복잡성과 낮은 구현 비용을 갖고, 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지할 수 있다.
이 명세서의 일부분으로서 포함되는 첨부된 도면들은 본 발명의 원리에 관한 예시들을 설명하기 위한 것이고, 설명된 특정 구현들로 본 발명을 한정하기 위한 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하드 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 하드 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 소프트 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 장치의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 하드 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지하는 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 하드 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지하는 장치의 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트 랭크를 사용하여 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 프리코딩 행렬 지표들을 블라인드 탐지하고, 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지를 사용하여 변조 차수를 블라인드 탐지하는 장치의 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 프리코딩 행렬 지표들을 블라인드 탐지하고, 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지를 사용하여 변조 차수를 블라인드 탐지하는 방법의 플로우차트이다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들이 설명된다. 동일한 구성들은 서로 다른 도면에 도시되어 있더라도, 서로 동일한 참조부호로 나타낸다. 이하의 설명에서, 본 발명의 실시예들의 전반적인 이해를 돕기 위해 구체적인 특징들, 예를 들어, 구체적인 배열 및 구성이 제공된다.
따라서, 본 발명의 범위와 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명의 실시예들의 다양한 변경과 수정은 당업자에게 명백한 사항일 수 있다. 또한, 명확성과 간결성을 위해 잘 알려진 함수 및 구조에 대한 설명은 생략될 수 있다. 이하의 설명에서, 기재된 용어는 본 발명의 실시예에서 함수를 고려하여 정의된 것이므로, 사람, 사람의 의도, 또는 관습에 따라 다르게 해석될 수 있다. 따라서, 용어에 대한 정의는 발명의 설명 전반에 걸친 내용에 기초하여 결정되어야 한다.
본 발명은 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명한 실시예들의 다양한 변경과 다양한 실시예들을 포함한다. 그러나, 본 발명은 실시예들에 한정되지 않고, 본 발명의 범위와 사상 내에서 모든 변경, 그 동등물, 및 대안을 포함할 수 있다.
서수, 예를 들어, 첫번째, 두번째 등을 포함하는 용어는 다양한 구성들을 설명하는데 사용될 수 있으나, 구조적인 구성들은 용어에 제한되지 않는다. 용어는 하나의 구성과 다른 하나의 구성을 구별하기 위하여만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 범위를 범어나지 않는 범위 내에서 첫번째 구조적인 구성은 두번째 구조적인 구성으로 언급될 수 있다. 유사하게, 두번째 구조적인 구성은 첫번째 구조적인 구성으로 언급될 수 있다. 이하에서 사용되는 “및/또는”은 하나 또는 그 이상의 연관된 항목의 모든 조합을 포함할 수 있다.
이하에서 사용되는 용어는 본 발명의 다양한 실시예들을 설명하기 위해 사용되고, 본 발명을 제한하기 위한 것은 아니다. 문맥상 명백히 다른 경우를 나타내지 않는 다면, 단수 형태는 복수 형태를 포함하기 위한 것이다. 본 발명에서, “포함한다” 또는 “갖는다”는 용어는 특징, 개수, 단계, 동작, 구조적인 구성, 부분, 또는 이들의 조합의 존재를 나타내는 것으로 이해되어야 하고, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들, 개수들, 단계들, 동작들, 구조적인 구성들, 부분들 또는 이들의 조합들에 대한 추가 가능성 또는 존재를 배제하는 것은 아니다.
다르게 정의되지 않는다면, 이하에서 사용된 모든 용어들은 본 발명이 속한 기술분야에서 당업자가 이해할 수 있는 의미와 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 것과 같은 용어들은 관련된 기술분야의 문맥상 의미와 동일한 의미를 갖는 것으로 해석되고, 본 발명에 명확하게 정의되어 있지 않는 이상 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 갖는 것으로 해석되지 않는다.
본 발명은 낮은 복잡성과 낮은 구현 비용을 갖고, 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지할 수 있는 장치 및 방법에 관련된 것이다. 본 발명은 무선 통신 시스템(예를 들어, LTE)에 대해 설명되지만, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니고, 다른 적절한 시스템에 동일하게 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 간섭 랭크 정보(interference rank information)를 블라인드 탐지하는 장치(100)의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 장치(100)는 수신기(101), 제공 신호 제거 모듈(103), 이퀄라이저(105), 재-계산 모듈(107), 합산 모듈(109), 고유값 생성기(111), 확률 밀도 함수 생성기(113), 및 비교기(115)를 포함한다.
수신기(101)는 신호(예를 들어, LTE 신호)를 수신하고, 수신된 신호는 아래의 수학식 1로 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016089091110-pat00001
여기서, 첨자로 기입한 S와 I는 각각 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00002
와 주요 간섭 신호
Figure 112016089091110-pat00003
를 의미한다. 그러나, 본 발명은 하나의 간섭 신호가 존재하는 케이스에 제한되지 않고, 다수의 간섭 신호들이 존재하는 경우에도 적용될 수 있고, 이때, 비주요 간섭 신호는 배경 노이즈와 결합된 추가적인 노이즈로 취급될 수 있다. 또한,
Figure 112016089091110-pat00004
는 채널 행렬이고,
Figure 112016089091110-pat00005
은 프리코딩 행렬이고, 여기서 k = S 또는 I이고,
Figure 112016089091110-pat00006
은 노이즈 벡터이다.
본 발명의 일 실시예에서, 수학식 1은 간섭 랭크(rank), 즉,
Figure 112016089091110-pat00007
내의 열들의 개수를 산정하기 위해 사용된다. 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00008
의 차원은 (수신 안테나들의 수 X 전송 안테나들의 수)와 동일하다. 프리코딩 행렬
Figure 112016089091110-pat00009
의 차원은 (전송 안테나의 수 X 그것의 랭크)와 동일하다. 통신 네트워크의 노드, 예를 들어, LTE 라디오 엑세스 네트워크의 기지국(evolved Node B: eNodeB)은 특정한 전송 모드들(Transmission Modes, TMs)로부터 선택될 수 있다. 현재, 10개의 전송 모드들(TMs)이 선택될 수 있다. 현재 각 전송 모드(TM)에서, 실현 가능한 랭크 개수 는 1 또는 2이다. 그러나, 본 발명은 1 또는 2 랭크에 제한되는 것은 아니고, 다른 랭크에도 적용될 수 있다. 이하, 실현 가능한 간섭 랭크로부터 간섭 랭크(예를 들어, 랭크 1 또는 랭크 2)를 선택하는 방법이 설명된다.
제공 신호 제거 모듈(103)은 수신기(101)에 연결된다. 제공 신호 제거 모듈(103)는 수신기(101)에 의해 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00010
를 제거한다. 본 발명의 일 실시예에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00011
는 수학식 1을 아래의 수학식 2로 변환함으로써 제거된다.
[수학식 2]
Figure 112016089091110-pat00012
여기서,
Figure 112016089091110-pat00013
는 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00014
를 제거한 결과이다.
이퀄라이저(105)는 제공 신호 제거 모듈(103)에 연결된다. 본 발명의 일 실시예에서, 선형 검출(예를 들어, 최소 평균 제곱 에러(Minimum Mean-Square Error, MMSE))은 수학식 2에서 수신된 신호를 순간 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00015
의 고정값으로 변환하는데 사용될 수 있다.
재-계산 모듈(107)은 이퀄라이저(105)에 연결되고, 아래의 수학식 3과 같이 노이즈 분포 및 신호 이득을 재-계산한다.
[수학식 3]
Figure 112016089091110-pat00016
여기서, 선형 검출 행렬이 적용된다. 선형 검출의 결과를 보상하기 위해 프로코딩 행렬
Figure 112016089091110-pat00017
및 노이즈 벡터
Figure 112016089091110-pat00018
는
Figure 112016089091110-pat00019
및
Figure 112016089091110-pat00020
로 각각 변경되는 점에 유의해야 한다. 즉, 선형 검출은 채널 행렬을 완전히 제거하지 않는다. 따라서,
Figure 112016089091110-pat00021
및
Figure 112016089091110-pat00022
는 각각
Figure 112016089091110-pat00023
및
Figure 112016089091110-pat00024
와 동일하지 않다. 그리하여, 수학식 3은 대략적으로 얻어지고, 프리코딩 행렬
Figure 112016089091110-pat00025
및 노이즈 벡트
Figure 112016089091110-pat00026
는 각각
Figure 112016089091110-pat00027
및
Figure 112016089091110-pat00028
으로 재조정된다. 이 단계는 추정 정확도를 결정하는데 중요하다.
수학식 3은 간섭의 원인이 변하지 않는 하나의 자원 요소(Resource Element, RE)에 대응한다. 동일한 간섭 원인을 갖는 자원 요소들(REs)의 개수는 LTE 스펙(specification)에 의존한다.
합산 모듈(109)은 재-계산 모듈(107)에 연결된다. 합산 모듈(109)은 동일한
Figure 112016089091110-pat00029
를 갖는 모든 자원 요소들(REs) 중에서,
Figure 112016089091110-pat00030
와
Figure 112016089091110-pat00031
의 복소 공액의 전치행렬(transpose)(i.e.,
Figure 112016089091110-pat00032
)과의 곱을 더하여
Figure 112016089091110-pat00033
를 산출한다.
고유값(eigenvalue) 생성기(111)는 합산 모듈(109)에 연결되고, 가능한 랭크들의 개수와 동일한 개수의 고유값들을 생성한다(예를 들어, 랭크 1과 랭크 2를 위한 2 개의 고유값들). 본 발명의 일 실시예에서, 간섭 랭크는 1 또는 2 중 어느 하나이고, 랭크에 관한 가능성은 오직 2개이다. 즉, 랭크 1 또는 랭크 2 중 어느 하나이다.
확률 밀도 함수 생성기(113)는 고유값 생성기(111)에 연결되고, 각 가능한 랭크의 확률 밀도 함수를 생성한다. 예를 들어, 두 개의 가능한 랭크 1 및 2가 있고, 랭크가 1인 것을 가정하면, 랭크 1에 대응하는 확률 밀도 함수(probability density function: PDF)는 결정된 고유값들을 사용하여 생성된다. 그리고, 랭크가 2인 것을 가정하면, 랭크 2에 대응하는 확률 밀도 함수(PDF)는 결정된 고유값들을 사용하여 생성된다.
비교기(115)는 확률 밀도 함수 생성기(113)에 연결되고, 확률 밀도 함수 생성기(113)에 의해 생성된 확률 밀도 함수들의 확률들을 비교한다. 더욱 신뢰할만한 추정(예를 들어, 가장 높게 추정된 확률)의 랭크는 간섭의 랭크로 결정된다. 이것은 하드 랭크로 정의된다. 아래에 기재된 본 발명의 일 실시예에서, 소프트 랭크가 설명된다. 상술한 랭크 1 및 랭크 2에 관련된 설명에도 불구하고, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 랭크의 개수가 2 보다 큰 경우에도 상술된 방법은 적용될 수 있고, 가장 신뢰할만한 추정과 연관된 랭크는 관련된 간섭의 랭크로 결정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 표본 합산에 기초한 방법(예를 들어,
Figure 112016089091110-pat00034
에 기초한 방법) 및 고유값을 이용한 통계학상의 방법을 사용하여 얻어진 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 것을 제공한다. 어떠한 신호들과 어떠한 파라미터들을 갖고 공동 검출하는 방법은 사용되지 않는다. MMSE와 같은 선형 검출이 적용되고, 그 결과의 근사치는 신호 이득과 노이즈 공분산 모두를 조절함으로써 후 보상된다. 소프트 랭크는 하드 랭크와 마찬가지로 낮은 복잡도와 저렴한 구현 비용을 갖는 본 발명의 일 실시예에 적용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 2를 참조하면, 신호(예를 들어, LTE 신호)는 201 단계에서 수신된다. 이때, 수신된 신호는 상술한 수학식 1로 표현될 수 있다.
203 단계에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00035
는 제공 신호 제거 모듈에 의해 수신된 신호로부터 제거될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00036
는 상술한 수학식 1을 수학식 2로 변환하여 제거된다. 이때,
Figure 112016089091110-pat00037
는 수신된 신호에서 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00038
를 제거한 신호이다.
205 단계에서, 간섭 채널은 이퀄라이저에 의해 이퀄라이징된다. 본 발명의 일 실시예에서, 선형 검출(예를 들어, 최소 평균 제곱 에러(MMSE))은 수학식 2의 수신된 신호를 순간 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00039
의 고정값으로 변환하는데 사용될 수 있다.
207 단계에서, 노이즈 분포 및 신호 이득은 재-계산 모듈에 의해 수학식 3과 같이 재계산된다. 이때, 선형 검출 행렬이 적용된다.
209 단계에서, 동일한
Figure 112016089091110-pat00040
를 갖는 자원 요소들(REs) 중에서,
Figure 112016089091110-pat00041
와
Figure 112016089091110-pat00042
의 복소 공액의 전치행렬(i.e.,
Figure 112016089091110-pat00043
)과의 곱의 합은 합산 모듈에 의해 계산되고,
Figure 112016089091110-pat00044
이 산출된다.
211 단계에서, 가능한 랭크들의 개수와 동일한 고유값들(예를 들어, 랭크 1과 랭크 2를 위한 2 개의 고유값)이 고유값 생성기에 의해 결정된다. 본 발명의 일 실시예에서, 간섭 랭크는 1 또는 2이고, 랭크에 대한 가능성은 오직 2 개이다. 즉, 랭크 1 또는 랭크 2 중 어느 하나이다.
213 단계에서, 각 가능한 랭크의 확률 밀도 함수가 확률 밀도 함수 생성기에 의해 계산된다.
215 단계에서, 가능한 모든 랭크들을 위한 확률 밀도 함수들의 확률들은 비교기에 의해 비교되고, 더욱 신뢰할만한 추정의 랭크(예를 들어, 가장 높게 추정된 확률)은 간섭의 랭크로 결정된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 장치(300)의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 장치(300)는 수신기(301), 제공 신호 제거 모듈(303), 이퀄라이저(305), 재-계산 모듈(307), 합산 모듈(309), 고유값 생성기(311), 확률 밀도 함수 생성기(313), 및 비교기(315)를 포함한다.
수신기(301)는 신호(예를 들어, LTE 신호)를 수신하고, 수신된 신호는 상술한 수학식 1로 표현될 수 있다.
제공 신호 제거 모듈(303)은 수신기(301)에 연결된다. 제공 신호 제거 모듈(303)는 수신기(301)에 의해 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00045
를 제거한다. 본 발명의 일 실시예에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00046
는 상술한 수학식 1을 상술한 수학식 2로 변환함으로써 제거된다. 여기서,
Figure 112016089091110-pat00047
는 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00048
를 제거한 결과이다.
이퀄라이저(305)는 제공 신호 제거 모듈(303)에 연결되고, 간섭 채널을 이퀄라이징한다. 본 발명의 일 실시예에서, 선형 검출(예를 들어, 최소 평균 제곱 에러(MMSE))은 수학식 2에서 수신된 신호를 순간 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00049
의 고정값으로 변환하는데 사용될 수 있다.
재-계산 모듈(307)은 이퀄라이저(305)에 연결되고, 상술한 수학식 3과 같이 노이즈 분포 및 신호 이득을 재-계산한다. 이때, 선형 검출 행렬이 적용된다.
합산 모듈(309)는 재-계산 모듈(307)에 연결되고, 동일한
Figure 112016089091110-pat00050
를 갖는 자원 요소들(REs) 중에서,
Figure 112016089091110-pat00051
와
Figure 112016089091110-pat00052
의 복소 공액의 전치행렬
Figure 112016089091110-pat00053
(i.e.,
Figure 112016089091110-pat00054
)과의 곱을 더하여
Figure 112016089091110-pat00055
를 산출한다.
고유값 생성기(311)는 합산 모듈(309)에 연결되고, 가능한 랭크들의 개수와 동일한 개수의 고유값들을(예를 들어, 랭크 1과 랭크 2를 위한 2 개의 고유값) 생성한다. 본 발명의 일 실시예에서, 간섭 랭크는 1 또는 2 중 어느 하나이고, 랭크에 관한 가능성은 오직 2개이다. 즉, 랭크 1 또는 랭크 2 중 어느 하나이다.
확률 밀도 함수 생성기(313)는 고유값 생성기(311)에 연결되고 각 가능한 랭크의 확률 밀도 함수를 생성한다. 예를 들어, 가능한 두 개의 랭크 1 및 2가 있고, 랭크가 1인 경우를 가정하면, 랭크 1에 대응하는 확률 밀도 함수(probability density function: PDF)는 결정된 고유값들을 사용하여 생성된다. 그리고, 랭크가 2인 경우를 가정하면, 랭크 2에 대응하는 확률 밀도 함수(PDF)는 결정된 고유값들을 사용하여 생성된다.
비교기(315)는 확률 밀도 함수 생성기(313)에 연결되고, 확률 밀도 함수 생성기(313)에 의해 생성된 확률 밀도 함수들의 확률들 사이의 비율들과 상대적인 확률들을 결정한다. 이것은 소프트 랭크로 정의된다. 모든 랭크들의 확률들은 다음 블라인드 탐지 동작들까지 유지된다. 본 발명의 일 실시예에서, 소프트 랭크가 적용될 수 있다(예를 들어, 각 가능한 랭크들의 확률이 결정될 수 있다). 예를 들어, 랭크 1의 확률이 70%이고, 랭크 2의 확률이 30% 일 때, 모든 랭크들은 70% 및 30% 확률들로 각각 간주된다. 상술한 랭크 1 및 랭크 2와 관련된 설명에도 불구하고, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 랭크의 개수가 2 보다 큰 경우에도, 상술된 방법은 적용될 수 있고, 가장 신뢰할만한 추정과 연관된 랭크는 관련된 간섭의 랭크로 결정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 4를 참조하면, 신호(예를 들어, LTE 신호)는 401 단계에서 수신된다. 이때 수신된 신호는 상술한 수학식 1로 표현될 수 있다.
403 단계에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00056
는 제공된 신호 제거 모듈에 의해 수신된 신호로부터 제거될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00057
는 상술한 수학식 1을 수학식 2로 변환하여 제거된다. 이때,
Figure 112016089091110-pat00058
는 수신된 신호에서 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00059
를 제거한 신호이다.
405 단계에서, 간섭 채널은 이퀄라이저에 의해 이퀄라이징된다. 본 발명의 일 실시예에서, 선형 검출(예를 들어, 최소 평균 제곱 에러(MMSE))은 수학식 2의 수신된 신호를 순간 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00060
의 고정값으로 변환하는데 사용될 수 있다.
407 단계에서, 노이즈 분포 및 신호 이득은 재-계산 모듈(107)에 의해 수학식 3과 같이 재계산된다. 이때, 선형 검출 행렬이 적용된다.
409 단계에서, 동일한
Figure 112016089091110-pat00061
를 갖는 자원 요소들(REs) 중에서,
Figure 112016089091110-pat00062
와
Figure 112016089091110-pat00063
의 복소 공액의 전치행렬(i.e.,
Figure 112016089091110-pat00064
)과의 곱의 합은 합산 모듈에 의해 계산되고,
Figure 112016089091110-pat00065
이 산출된다.
411 단계에서, 가능한 랭크들의 개수와 동일한 고유값들(예를 들어, 랭크 1과 랭크 2를 위한 2 개의 고유값)이 고유값 생성기에 의해 결정된다. 본 발명의 일 실시예에서, 간섭 랭크는 1 또는 2이고, 랭크에 대한 가능성은 오직 2 개이다. 즉, 랭크 1 또는 랭크 2 중 어느 하나이다.
413 단계에서, 각 가능한 랭크를 구하기 위해 확률 밀도 함수가 확률 밀도 함수 생성기에 의해 계산된다.
예를 들어, 가능한 두 개의 랭크 1 및 랭크 2가 있고, 랭크가 1인 경우를 가정하면, 랭크 1에 대응하는 확률 밀도 함수는 결정된 고유값들을 사용하여 계산된다. 그리고 랭크가 2인 경우를 가정하면, 랭크 2에 대응하는 확률 밀도 함수는 결정된 고유값들을 사용하여 계산된다.
415 단계에서, 확률 밀도 함수들의 비율들과 상대적인 확률들은 비율과 상대적인 확률 모듈에 의해 결정된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지하는 장치(500)의 블록도이다.
도 5를 참조하면, 장치(500)는 수신기(501), 제공 신호 제거 모듈(503), 이퀄라이저(505), 재-계산 모듈(507), 합산 모듈(509), 고유값 생성기(511), 확률 밀도 함수 생성기(513), 및 비교기(515)를 포함한다.
수신기(501)는 신호(예를 들어, LTE 신호)를 수신한다.
제공 신호 제거 모듈(503)은 수신기(501)에 연결된다. 제공 신호 제거 모듈(503)는 수신기(501)에 의해 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00066
를 제거한다. 여기서, 수신된 신호는 아래의 수학식 4로 표현될 수 있고, 수학식 4는 상술한 수학식 1을 수정한 것이고, 아래첨자 k는 동일한 간섭의 원인을 갖는 자원 요소들의 지표를 나타낸다. 게다가, 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00067
에 효율적으로 결합된 파워 배분 행렬
Figure 112016089091110-pat00068
는 제공 및 간섭 신호들을 위해 추가된다. 수학식 4는 아래와 같다.
[수학식 4]
Figure 112016089091110-pat00069
전송 모드(TM)는 전송 모드 4(TM4)와 같이 셀-특정된 참조 신호(Cell-specific Reference Signal, CRS) 관련 모드일 수 있다. 그러나 본 발명은 셀-특정된 참조 신호(CRS)에 제한되는 것은 아니고, 다른 전송 모드들에 적용될 수 있다. 제공 신호를 성공적으로 제거하기 위하여, 사용자 단말기(UE)는 단말기 자신의 채널, 파워, 프리코딩 행렬들, 및 k번째 자원 요소에서의 전송 데이터를 알고 있어야 한다. 처음 3 개의 행렬들
Figure 112016089091110-pat00070
,
Figure 112016089091110-pat00071
, 및
Figure 112016089091110-pat00072
은 측정될 수 있다. 제공 데이터
Figure 112016089091110-pat00073
에 관하여, 2 이상의 시나리오가 고려될 수 있다. 그것은 간섭을 노이즈로 취급하는 것과 제공 신호의 복호를 시도하는 것이다. 만일 CRS가 패스되면, 더 이상의 과정이 필요하지 않다. 반면에, CRS가 패스되지 않으면, 슬라이서 모듈로부터
Figure 112016089091110-pat00074
의 소프트 평균을 생성하기 위해, 또는 그것(
Figure 112016089091110-pat00075
)의 하드 심벌을 생성하기 위하여 복호 결과가 재이용될 수 있다. 만일 셀-특정된 참조 신호(CRS) 표본들의 개수가 충분하면,
Figure 112016089091110-pat00076
는 셀-특정된 참조 신호 심벌 그 자체가 될 수 있고, 이는 사용자 단말기가 인지한 것을 나타낸다.
이후, 수학식 4의 수신된 신호는 간섭과 간섭의 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00077
만으로 표현될 수 있다. 그래서 아래와 같이 아래첨자 I는 생략되었다. 현재의 3GPP LTE 스펙(specification)으로부터, 본 발명의 일 실시예는 가능한 랭크들(예를 들어, 랭크 1 또는 랭크 2)을 위해 아래와 같이 수학식 5 에서 프리코딩 행렬들의 세트를 고려한다.
[수학식 5]
Figure 112016089091110-pat00078
이퀄라이저(505)는 제공 신호 제거 모듈(503)에 연결되고, 간섭 신호를 이퀄라이징한다. 본 발명의 일 실시예에서, 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00079
의 결과는 선형 검출과 함께 이퀄라이징될 수 있다. 예를 들어, 선형 검출 방법은 최소 평균 제곱 에러(MMSE), 제로-포싱(Zero-forcing: ZF) 검출기, 판정 피드백(decision-feedback) 적용한 제로-포싱 검출기, 최소 평균 제곱 에러(MMSE) 검출기 등일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. “y = Hx + n” 형태를 “ y = Ax + v”로 변경할 수 있는 어떠한 검출 방법도 본 발명에 적용될 수 있다. 여기서 A는 단위(identity) 행렬에 근접하다. 아래의 수학식 6은 최소 평균 제곱 에러(MMSE)를 예시적으로 사용한 것이다. 하지만, 본 발명은 선형 검출을 위해 최소 평균 제곱 에러(MMSE)를 사용하는 것에 제한되지 않는다.
[수학식 6]
Figure 112016089091110-pat00080
재-계산 모듈(507)은 이퀄라이저(505)에 연결되고, 아래의 수학식 7과 같이 수신된 신호의 노이즈 분포와 신호 이득을 재계산(예를 들어, 근사치 산출)한다.
[수학식 7]
Figure 112016089091110-pat00081
노이즈 벡터는 화이트 노이즈에서 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈로 변경될 수 있다.
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르는 경우, 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈의 통계적인 특징은 해석적으로 도출될 수 있다. 구체적인 도출 과정은 아래의 수학식들 8에서 13에 기재된다.
[수학식 8]
Figure 112016089091110-pat00082
따라서, 노이즈 공분산은
Figure 112016089091110-pat00083
의 함수이다.
Figure 112016089091110-pat00084
이 대칭형 정규(symmetric normal) 행렬이므로, 수학식 8은 아래의 수학식 9와 같이 분해될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112016089091110-pat00085
수학식 10은 아래와 같다.
[수학식 10]
Figure 112016089091110-pat00086
Figure 112016089091110-pat00087
의 기대된 고유값은 미리 표로 만들어져 있다. 특별히 p=2일 때, 아래와 같이 수학식 11이 도출된다.
[수학식 11]
Figure 112016089091110-pat00088
레일리 페이딩 채널 행렬의 노이즈 공분산은 아래와 같이 수학식 12로 표현될 수 있다.
[수학식 12]
Figure 112016089091110-pat00089
이때, 수학식 13은 아래와 같다.
[수학식 13]
Figure 112016089091110-pat00090
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르지 않고, 독립적이고 동일하게 분포(independently and identically distributed, i.i.d)되지 않으면, 상술한 수학식 11은 성립하지 않고, 수학식 12가 정확하게 만족하는 것을 보장할 수 없다. 대신,
Figure 112016089091110-pat00091
를 직접적으로 측정하는 것이 가능하고, 수학식 11을 계산할 수 있다. 또한, 수학식 12는 채널 환경이 극단적인 상황이 아닌 이상 대략적으로 만족한다.
그리고, 상술한 수학식 7에서 수신된 신호의 분포는 아래의 수학식 14와 같이 공분산을 이용하여 제로-평균 가우시안(zero-mean Gaussian) 분포를 따르도록 도출될 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112016089091110-pat00092
합산 모듈(509)은 재-계산 모듈(507)에 연결되고, 상술한 통계적인 결과를 이용하여 제공 신호가 제거된 수신 신호들의 표본 합산
Figure 112016089091110-pat00093
을 아래의 수학식 15와 같이 계산한다.
[수학식 15]
Figure 112016089091110-pat00094
고유값 생성기(511)는 합산 모듈(509)에 연결되고,
Figure 112016089091110-pat00095
의 각 가능한 랭크(예를들어 두 개의 고유값들)의 고유값들을 생성한다.
확률 밀도 함수 생성기(513)은 고유값 생성기(511)에 연결되고, 각 가능한 랭크의 공동 확률 밀도 함수를 생성한다. 예를 들어, 만일 두 개의 가능한 랭크들을 위한 두 개의 고유값들이
Figure 112016089091110-pat00096
와
Figure 112016089091110-pat00097
이고,
Figure 112016089091110-pat00098
가 랭크 1 행렬일 때, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00099
와
Figure 112016089091110-pat00100
의 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 16과 같다.
[수학식 16]
Figure 112016089091110-pat00101
만일,
Figure 112016089091110-pat00102
가 랭크 2 행렬이면, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00103
와
Figure 112016089091110-pat00104
의 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 17과 같다.
[수학식 17]
Figure 112016089091110-pat00105
여기서,
Figure 112016089091110-pat00106
Figure 112016089091110-pat00107
이다. 간섭 랭크의 결정 규칙은 아래의 수학식 18과 같이 단순화될 수 있다.
[수학식 18]
Figure 112016089091110-pat00108
추정값의 정확도를 높이기 위해, 신호 이득은 후 보상될 수 있다. 상술한 수학식 7에서
Figure 112016089091110-pat00109
이 단위 행렬인 것으로 가정되었으나, 일반적으로 단위 행렬인 것은 아니다. 따라서, 노이즈 벡터 보상에서 행해졌던 것처럼, 아래의 수학식 19가 도출된다.
[수학식 19]
Figure 112016089091110-pat00110
이때, 수학식 20은 아래와 같다.
[수학식 20]
Figure 112016089091110-pat00111
상수
Figure 112016089091110-pat00112
는 아래의 수학식 21과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 21]
Figure 112016089091110-pat00113
이때, 이것은 상술한 수학식 16 및 수학식 17의 공동 확률 밀도 함수에 적용될 수 있다. 구체적으로, 랭크 1로 주어진 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 22로 업데이트된다.
[수학식 22]
Figure 112016089091110-pat00114
랭크 2로 주어진 다른 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 23으로 업데이트된다.
[수학식 23]
Figure 112016089091110-pat00115
여기서,
Figure 112016089091110-pat00116
Figure 112016089091110-pat00117
이다. 상술한 수학식 18의 결정 규칙은 업데이트된 확률 밀도 함수들과 함께 사용될 수 있다.
비교기(515)는 확률 밀도 함수 생성기(513)에 연결되고, 두 개의 확률 밀도 함수들로부터 확률들을 비교한다. 비교기(515)는 더욱 신뢰할만한 추정의 랭크(예를 들어, 가장 높게 추정된 확률)를 간섭의 랭크로서 결정한다. 이것은 하드 랭크로 정의된다. 아래에 기재된 본 발명의 일 실시예에서, 소프트 랭크가 설명된다. 상술한 랭크 1 및 랭크 2에 관련된 설명에도 불구하고, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 2 보다 많은 랭크들의 개수에도 상술된 방법은 적용될 수 있고, 가장 신뢰할만한 추정과 연관된 랭크는 관련된 간섭의 랭크로 결정될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 6을 참조하면, 신호(예를 들어, LTE 신호)는 601 단계에서 수신된다.
603 단계에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00118
는 601 단계에서 수신된 신호로부터 제거될 수 있다. 여기서, 수신된 신호는 상술한 수학식 4에 의해 표현될 수 있다.
605 단계에서, 간섭 신호는 이퀄라이징된다. 본 발명의 일 실시예에서, 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00119
의 결과는 상술한 수학식 6과 같이 선형 검출(예를 들어 최소 평균 제곱 에러(MMSE))을 사용하여 이퀄라이징될 수 있다. ,
607 단계에서, 수신된 신호의 노이즈 분포와 신호 이득은 상술한 수학식 7과 같이 재계산(예를 들어, 근사치 산출)된다.
노이즈 벡터는 화이트 노이즈에서 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈로 변경될 수 있다.
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르는 경우, 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈의 통계적인 특징은 해석적으로 도출될 수 있다. 구체적인 도출과정은 상술한 수학식들 8에서 13로 주어진다.
따라서, 노이즈 공분산은
Figure 112016089091110-pat00120
의 함수이다.
Figure 112016089091110-pat00121
이 대칭형 정규 행렬이므로, 수학식 8은 상술한 수학식 9와 같이 분해될 수 있다.
Figure 112016089091110-pat00122
의 기대된 고유값은 미리 표로 만들어져 있다. 특별히 p=2일 때, 상술한 수학식 11이 도출되고, 레일리 페이딩 채널 행렬의 노이즈 공분산은 상술한 같이 수학식 12로 표현될 수 있다.
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르지 않고, 독립적이고 동일하게 분포(i.i.d)되지 않으면, 상술한 수학식 11은 성립하지 않고, 수학식 12가 정확하게 만족하는 것을 보장할 수 없다. 대신,
Figure 112016089091110-pat00123
를 직접적으로 측정하는 것이 가능하고, 상술한 수학식 11을 계산할 수 있다. 또한, 수학식 12는 채널 환경이 극단적인 상황이 아닌 이상 대략적으로 만족한다.
그리고, 상술한 수학식 7에서 수신된 신호의 분포는 아래의 수학식 14와 같이 공분산을 이용하여 제로-평균 가우시안(zero-mean Gaussian) 분포를 따르도록 도출될 수 있다.
609 단계에서, 상술한 통계적인 결과를 이용하여, 제공 신호가 제거된 수신 신호들의 표본 합산
Figure 112016089091110-pat00124
은 상술한 수학식 15와 같이 계산된다.
611 단계에서,
Figure 112016089091110-pat00125
의 각 가능한 랭크(예를들어 두 개의 고유값들)의 고유값들이 생성된다.
613 단계에서, 각 가능한 랭크의 공동 확률 밀도 함수가 계산된다. 예를 들어, 만일 두 개의 가능한 랭크들을 위한 두 개의 고유값들이
Figure 112016089091110-pat00126
와
Figure 112016089091110-pat00127
이고,
Figure 112016089091110-pat00128
가 랭크 1 행렬일 때, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00129
와
Figure 112016089091110-pat00130
의 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 16과 같다.
반면에, 만일,
Figure 112016089091110-pat00131
가 랭크 2 행렬이면, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00132
와
Figure 112016089091110-pat00133
의 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 17과 같다. 간섭 랭크의 결정 규칙은 상술한 수학식 18과 같이 단순화될 수 있다.
추정값의 정확도를 높이기 위해, 신호 이득은 후 보상될 수 있다. 상술한 수학식 7에서
Figure 112016089091110-pat00134
이 단위 행렬인 것으로 가정되었으나, 일반적으로 단위 행렬인 것은 아니다. 따라서, 노이즈 벡터의 보상을 수행하였던 대로, 상술한 수학식 19가 도출된다.
상수
Figure 112016089091110-pat00135
는 상술한 수학식 21과 같이 정의될 수 있다. 이때, 이것은 상술한 수학식 16 및 수학식 17의 공동 확률 밀도 함수에 적용될 수 있다. 구체적으로, 랭크 1로 주어진 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 22로 업데이트된다. 랭크 2로 주어진 다른 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 23으로 업데이트된다. 상술한 수학식 18의 결정 규칙은 업데이트된 확률 밀도 함수들과 함께 사용될 수 있다.
615 단계에서, 두 개의 확률 밀도 함수들로부터 확률들은 비교되고, 더욱 신뢰할만한 추정의 랭크(예를 들어, 가장 높게 추정된 확률)는 간섭의 랭크로서 결정된다. 이것은 하드 랭크로 정의된다. 아래에 기재된 본 발명의 일 실시예에서, 소프트 랭크가 설명된다. 상술한 랭크 1 및 랭크 2에 관련된 설명에도 불구하고, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 2 보다 많은 랭크들의 개수에도 상술된 방법은 적용될 수 있고, 가장 신뢰할만한 추정과 연관된 랭크는 관련된 간섭의 랭크로 결정될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보를 블라인드 탐지하는 장치(700)의 블록도이다.
도 7을 참조하면, 장치(700)는 수신기(701), 제공 신호 제거 모듈(703), 이퀄라이저(705), 재-계산 모듈(707), 합산 모듈(709), 고유값 생성기(711), 확률 밀도 함수 생성기(713), 및 비교기(715)를 포함한다.
수신기(701)는 신호(예를 들어, LTE 신호)를 수신한다.
제공 신호 제거 모듈(703)은 수신기(701)에 연결된다. 제공 신호 제거 모듈(703)는 수신기(701)에 의해 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00136
를 제거한다. 여기서, 수신된 신호는 상술한 수학식 4로 표현될 수 있고, 수학식 4는 상술한 수학식 1을 수정한 것이고, 아래첨자 k는 동일한 간섭의 원인을 갖는 자원 요소들의 지표를 나타낸다. 게다가, 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00137
에 효율적으로 결합된 파워 배분 행렬
Figure 112016089091110-pat00138
은 제공 및 간섭신호들을 위해 추가된다.
전송 모드(TM)는 전송 모드 4(TM4)와 같이 셀-특정된 참조 신호(CRS) 관련 모드일 수 있다. 그러나 본 발명은 셀-특정된 참조 신호(CRS)에 제한되는 것은 아니고, 다른 전송 모드들에 적용될 수 있다. 제공 신호를 성공적으로 제거하기 위하여, 사용자 단말기(UE)는 단말기 자신의 채널, 파워, 프리코딩 행렬들, 및 k번째 자원 요소에서의 전송 데이터를 알고 있어야 한다. 처음 3 개의 행렬들
Figure 112016089091110-pat00139
,
Figure 112016089091110-pat00140
Figure 112016089091110-pat00141
, 및
Figure 112016089091110-pat00142
은 측정될 수 있다. 제공 데이터
Figure 112016089091110-pat00143
에 관하여, 2 이상의 시나리오가 고려될 수 있다. 그것은 간섭을 노이즈로 취급하는 것과 제공 신호의 복호를 시도하는 것이다.
만일 CRS 패스되면, 더 이상의 과정이 필요하지 않다. 반면에, CRS가 패스되지 않으면, 슬라이서 모듈로부터
Figure 112016089091110-pat00144
의 소프트 평균을 생성하기 위해, 또는 그것(
Figure 112016089091110-pat00145
)의 하드 심벌을 생성하기 위하여 복호 결과가 재이용될 수 있다. 만일 셀-특정된 참조 신호(CRS) 표본들의 개수가 충분하면,
Figure 112016089091110-pat00146
는 셀-특정된 참조 신호 심벌 그 자체가 될 수 있고, 이는 사용자 단말기가 인지한 것을 나타낸다.
이후, 상술한 수학식 4의 수신된 신호는 간섭과 간섭의 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00147
만으로 표현될 수 있다. 그래서 아래와 같이 아래첨자 I는 생략되었다. 현재의 3GPP LTE 스펙(specification)으로부터, 본 발명의 일 실시예는 가능한 랭크들(예를 들어, 랭크 1 또는 랭크 2)을 위해 상술한 수학식 5 에서 프리코딩 행렬들의 세트를 고려한다.
이퀄라이저(705)는 제공 신호 제거 모듈(703)에 연결되고, 간섭 신호를 이퀄라이징한다. 본 발명의 일 실시예에서, 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00148
의 결과는 상술한 수학식 6에서처럼, 선형 검출(예를 들어, 최소 평균 제곱 에러(MMSE))을 적용하여 이퀄라이징될 수 있다.
재-계산 모듈(707)은 이퀄라이저(705)에 연결되고, 상술한 수학식 7과 같이 수신된 신호의 노이즈 분포와 신호 이득을 재계산(예를 들어, 근사치 산출)한다.
노이즈 벡터는 화이트 노이즈에서 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈로 변경될 수 있다.
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르는 경우, 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈의 통계적인 특징은 해석적으로 도출될 수 있다. 구체적인 도출 과정은 상술한 수학식들 8에서 13에 기재된다.
따라서, 노이즈 공분산은
Figure 112016089091110-pat00149
의 함수이다.
Figure 112016089091110-pat00150
이 대칭형 정규 행렬이므로, 수학식 8은 상술한 수학식 9와 같이 분해될 수 있다.
Figure 112016089091110-pat00151
의 기대된 고유값은 미리 표로 만들어져 있다. 특별히 p=2일 때, 상술한 수학식 11이 도출된다.
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르지 않고, 독립적이고 동일하게 분포(i.i.d)되지 않으면, 상술한 수학식 11은 성립하지 않고, 수학식 12가 정확하게 만족하는 것을 보장할 수 없다. 대신,
Figure 112016089091110-pat00152
를 직접적으로 측정하는 것이 가능하고, 상술한 수학식 11을 계산할 수 있다. 또한, 수학식 12는 채널 환경이 극단적인 상황이 아닌 이상 대략적으로 만족한다.
그리고, 상술한 수학식 7에서 수신된 신호의 분포는 아래의 수학식 14와 같이 공분산을 이용하여 제로-평균 가우시안(zero-mean Gaussian) 분포를 따르도록 도출될 수 있다.
합산 모듈(709)은 재-계산 모듈(707)에 연결되고, 상술한 통계적인 결과를 이용하여 제공 신호가 제거된 수신 신호들의 표본 합산
Figure 112016089091110-pat00153
을 상술한 수학식 15와 같이 계산한다.
고유값 생성기(711)는 합산 모듈(709)에 연결되고,
Figure 112016089091110-pat00154
의 각 가능한 랭크(예를들어 두 개의 고유값들)의 고유값들을 생성한다.
확률 밀도 함수 생성기(713)은 고유값 생성기(711)에 연결되고, 각 가능한 랭크의 공동 확률 밀도 함수를 생성한다. 예를 들어, 만일 두 개의 가능한 랭크들을 위한 두 개의 고유값들이
Figure 112016089091110-pat00155
와
Figure 112016089091110-pat00156
이고,
Figure 112016089091110-pat00157
가 랭크 1 행렬일 때, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00158
와
Figure 112016089091110-pat00159
의 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 16과 같다.
만일,
Figure 112016089091110-pat00160
가 랭크 2 행렬이면, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00161
와
Figure 112016089091110-pat00162
의 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 17과 같다. 간섭 랭크의 결정 규칙은 상술한 수학식 18과 같이 단순화될 수 있다.
추정값의 정확도를 높이기 위해, 신호 이득은 후 보상될 수 있다. 상술한 수학식 7에서
Figure 112016089091110-pat00163
이 단위 행렬인 것으로 가정되었으나, 일반적으로 단위 행렬인 것은 아니다. 따라서, 노이즈 벡터의 보상을 수행하였던 대로, 아래의 수학식 19가 도출된다.
일반적으로, 상수
Figure 112016089091110-pat00164
는 상술한 수학식 21과 같이 정의될 수 있고, 이는 수학식 16 및 수학식 17의 공동 확률 밀도 함수에 적용될 수 있다. 구체적으로, 랭크 1로 주어진 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 22로 업데이트 되고, 랭크 2로 주어진 다른 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 23으로 업데이트 된다. 상술한 수학식 18의 결정 규칙은 업데이트된 확률 밀도 함수들과 함께 사용될 수 있다.
비교기(715)는 확률 밀도 함수 생성기(713)에 연결되고, 확률 밀도 함수 생성기(713)에 의해 생성된 확률 밀도 함수들의 확률들 사이의 비율들과 상대적인 확률들을 결정한다. 이것은 소프트 랭크로 정의된다. 모든 랭크들의 확률들은 다음 블라인드 탐지 동작들까지 유지된다. 본 발명의 일 실시예에서, 소프트 랭크가 적용될 수 있다(예를 들어, 각 가능한 랭크들의 확률이 결정될 수 있다). 예를 들어, 랭크 1의 확률이 70%이고, 랭크 2의 확률이 30% 일 때, 모든 랭크들은 70% 및 30% 확률들로 각각 간주된다. 상술한 랭크 1 및 랭크 2와 관련된 설명에도 불구하고, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 랭크의 개수가 2 보다 큰 경우에도, 상술된 방법은 적용될 수 있고, 가장 신뢰할만한 추정과 연관된 랭크는 관련된 간섭의 랭크로 결정될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지 방법을 도시한 플로우차트이다.
도 8을 참조하면, 신호(예를 들어, LTE 신호)는 801 단계에서 수신된다.
803 단계에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00165
는 801 단계에서 수신된 신호로부터 제거될 수 있다. 여기서, 수신된 신호는 상술한 수학식 4에 의해 표현될 수 있다.
전송 모드(TM)는 전송 모드 4(TM4)와 같이 셀-특정된 참조 신호(CRS) 관련 모드일 수 있다. 그러나 본 발명은 셀-특정된 참조 신호(CRS)에 제한되는 것은 아니고, 다른 전송 모드들에 적용될 수 있다. 제공 신호를 성공적으로 제거하기 위하여, 사용자 단말기(UE)는 단말기 자신의 채널, 파워, 프리코딩 행렬들, 및 k번째 자원 요소에서의 전송 데이터를 알고 있어야 한다. 처음 3 개의 행렬들
Figure 112016089091110-pat00166
,
Figure 112016089091110-pat00167
, 및
Figure 112016089091110-pat00168
은 측정될 수 있다. 제공 데이터
Figure 112016089091110-pat00169
에 관하여, 2 이상의 시나리오가 고려될 수 있다. 그것은 간섭을 노이즈로 취급하는 것과 제공 신호의 복호를 시도하는 것이다. 만일 CRS가 패스되면, 더 이상의 과정이 필요하지 않다. 반면에, CRS가 패스되지 않으면, 슬라이서 모듈로부터
Figure 112016089091110-pat00170
의 소프트 평균 생성하기 위해, 또는 그것(
Figure 112016089091110-pat00171
)의 하드 심벌을 생성하기 위하여 복호 결과가 재이용될 수 있다. 만일 셀-특정된 참조 신호(CRS) 표본들의 개수가 충분하면,
Figure 112016089091110-pat00172
는 셀-특정된 참조 신호 심벌 그 자체가 될 수 있고, 이는 사용자 단말기가 인지한 것을 나타낸다.
이후, 상술한 수학식 4의 수신된 신호는 간섭과 간섭의 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00173
만으로 표현될 수 있다. 그래서 아래와 같이 아래첨자 I는 생략되었다. 현재의 3GPP LTE 스펙(specification)으로부터, 본 발명의 일 실시예는 가능한 랭크들(예를 들어, 랭크 1 또는 랭크 2)을 위해 상술한 수학식 5 에서 프리코딩 행렬들의 세트를 고려한다.
805 단계에서, 간섭 신호는 이퀄라이징된다. 본 발명의 일 실시예에서, 채널 행렬
Figure 112016089091110-pat00174
의 결과는 상술한 수학식 6과 같이 선형 검출(예를 들어 최소 평균 제곱 에러(MMSE))을 사용하여 이퀄라이징될 수 있다. ,
807 단계에서, 수신된 신호의 노이즈 분포와 신호 이득은 상술한 수학식 7과 같이 재계산(예를 들어, 근사치 산출)된다.
노이즈 벡터는 화이트 노이즈에서 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈로 변경될 수 있다.
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르는 경우, 최소 평균 제곱 에러로 필터링된 노이즈의 통계적인 특징은 해석적으로 도출될 수 있다. 구체적인 도출과정은 상술한 수학식들 8에서 13로 주어진다.
따라서, 노이즈 공분산은
Figure 112016089091110-pat00175
의 함수이다.
Figure 112016089091110-pat00176
이 대칭형 정규 행렬이므로, 수학식 8은 상술한 수학식 9와 같이 분해될 수 있다.
Figure 112016089091110-pat00177
의 기대된 고유값은 미리 표로 만들어져 있다. 특별히 p=2일 때, 상술한 수학식 11이 도출되고, 레일리 페이딩 채널 행렬의 노이즈 공분산은 상술한 같이 수학식 12로 표현될 수 있다.
만일, 채널 행렬이 레일리 페이딩 분포를 따르지 않고, 독립적이고 동일하게 분포(i.i.d)되지 않으면, 상술한 수학식 11은 성립하지 않고, 수학식 12가 정확하게 만족하는 것을 보장할 수 없다. 대신,
Figure 112016089091110-pat00178
를 직접적으로 측정하는 것이 가능하고, 상술한 수학식 11을 계산할 수 있다. 또한, 수학식 12는 채널 환경이 극단적인 상황이 아닌 이상 대략적으로 만족한다.
그리고, 상술한 수학식 7에서 수신된 신호의 분포는 아래의 수학식 14와 같이 공분산을 이용하여 제로-평균 가우시안(zero-mean Gaussian) 분포를 따르도록 도출될 수 있다.
809 단계에서, 상술한 통계적인 결과를 이용하여, 제공 신호가 제거된 수신 신호들의 표본 합산
Figure 112016089091110-pat00179
은 상술한 수학식 15와 같이 계산된다.
811 단계에서,
Figure 112016089091110-pat00180
의 각 가능한 랭크(예를들어 두 개의 고유값들)의 고유값들이 생성된다.
813 단계에서, 각 가능한 랭크의 공동 확률 밀도 함수가 계산된다. 예를 들어, 만일 두 개의 가능한 랭크들을 위한 두 개의 고유값들이
Figure 112016089091110-pat00181
와
Figure 112016089091110-pat00182
이고,
Figure 112016089091110-pat00183
가 랭크 1 행렬일 때, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00184
와
Figure 112016089091110-pat00185
의 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 16과 같다.
반면에, 만일,
Figure 112016089091110-pat00186
가 랭크 2 행렬이면, 두 개의 고유값들
Figure 112016089091110-pat00187
와
Figure 112016089091110-pat00188
의 공동 확률 밀도 함수는 상술한 수학식 17과 같다. 간섭 랭크의 결정 규칙은 상술한 수학식 18과 같이 단순화될 수 있다.
추정값의 정확도를 높이기 위해, 신호 이득은 후 보상될 수 있다. 상술한 수학식 7에서
Figure 112016089091110-pat00189
이 단위 행렬인 것으로 가정되었으나, 일반적으로 단위 행렬인 것은 아니다. 따라서, 노이즈 벡터의 보상을 수행하였던 대로, 상술한 수학식 19가 도출된다.
상수
Figure 112016089091110-pat00190
는 상술한 수학식 21과 같이 정의될 수 있다. 이때, 이것은 상술한 수학식 16 및 수학식 17의 공동 확률 밀도 함수에 적용될 수 있다. 구체적으로, 랭크 1로 주어진 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 22로 업데이트된다. 랭크 2로 주어진 다른 공동 확률 밀도 함수는 아래의 수학식 23으로 업데이트된다. 상술한 수학식 18의 결정 규칙은 업데이트된 확률 밀도 함수들과 함께 사용될 수 있다.
815 단계에서, 확률 밀도 함수들의 확률들 사이의 비율들과 상대적인 확률들은 결정된다. 이것은 소프트 랭크로 정의된다. 모든 랭크들의 확률들은 다음 블라인드 탐지 동작들까지 유지된다. 본 발명의 일 실시예에서, 소프트 랭크가 적용될 수 있다(예를 들어, 각 가능한 랭크들의 확률이 결정될 수 있다). 예를 들어, 랭크 1의 확률이 70%이고, 랭크 2의 확률이 30% 일 때, 모든 랭크들은 70% 및 30% 확률들로 각각 간주된다. 상술한 랭크 1 및 랭크 2와 관련된 설명에도 불구하고, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 랭크의 개수가 2 보다 큰 경우에도, 상술된 방법은 적용될 수 있고, 가장 신뢰할만한 추정과 연관된 랭크는 관련된 간섭의 랭크로 결정될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지를 사용하여 프리코딩 행렬 지표들을 블라인드 탐지하고, 변조 차수를 블라인드 탐지하는 장치(900)의 블록도이다.
도 9를 참조하면, 장치(900)는 제공 신호 제거 모듈(901), 공간 주파수 블록 코드(Space Frequency Block Code, SFBC) 변조 블라인드 탐지 모듈(903), 랭크 블라인드 탐지 모듈(905), 프리코딩 행렬 지표들 블라인드 탐지 모듈(907), 및 변조 차수 블라인드 탐지 모듈(911)을 포함한다.
제공 신호 제거 모듈(901)은 신호를 수신하고, 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00191
를 제거하고, 결과를 출력한다.
공간 주파수 블록 코드 변조 블라인드 탐지 모듈(903)은 제공 신호 제거 모듈(901)에 연결되고, 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력을 수신한다. 공간 주파수 블록 코드 변조 블라인드 탐지 모듈(903)은 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력이 공간 주파수 블록 코드(SFBC)로 변조된 것인지 아닌지 여부를 판단한다.
만일, 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력이 공간 주파수 블록 코드(SFBC) 변조된 것이 아니라면, 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력은 랭크 블라인드 탐지 모듈(905)으로 전송된다. 반면에, 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력이 공간 주파수 블록 코드(SFBC) 변조된 것이라면, 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력은 변조 차수 블라인드 탐지 모듈(911)으로 전송된다.
만일, 랭크 블라인드 탐지 모듈(905)이 공간 주파수 블록 코드 변조 블라인드 탐지 모듈(903)으로부터 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력을 수신한다면, 랭크 블라인드 탐지 모듈(905)은 상술한 장치들 및/또는 방법들 중 하나를 사용하여 출력의 랭크를 결정할 수 있다. 그 다음, 랭크 블라인드 탐지 모듈(905)은 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력과 랭크의 결정을 프리코딩 행렬 지표들 블라인드 탐지 모듈(907)에 전송한다.
프리코딩 행렬 지표들 블라인드 탐지 모듈(907)은 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력의 프리코딩 행렬 지표들을 결정하기 위해 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력과 랭크 결정을 사용한다. 그 다음, 프리코딩 행렬 지표들 블라인드 탐지 모듈(907)은 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력과 제공 신호 제거 모듈(901)의 출력의 프리코딩 행렬 지표들의 결정을 변조 차수 블라인드 탐지 모듈(911)에 전송한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 간섭 랭크 정보의 블라인드 탐지를 사용하여 프리코딩 행렬 지표들을 블라인드 탐지하고, 변조 차수를 블라인드 탐지하는 방법의 플로우차트이다.
도 10을 참조하면, 1001 단계에서 신호가 수신된다.
1003 단계에서, 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00192
는 수신된 신호로부터 제거된다.
1005 단계에서, 1003 단계의 결과인 신호가 공간 주파수 블록 코드(SFBC) 변조된 것인지 아닌지 여부를 판단한다.
만일, 1005 단계의 결과가 공간 주파수 블록 코드(SFBC) 변조된 것이라면 1007 단계로 진행한다. 그렇지 않은 경우, 1009 단계로 진행한다.
1007 단계에서, 변조 차수의 블라인드 탐지는 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00193
를 제거한 결과로부터 결정되고, 방법은 종료된다.
1009 단계에서, 랭크의 블라인드 탐지는 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00194
를 제거한 결과로부터 결정되고, 방법은 1011 단계로 진행한다. 랭크의 블라인드 탐지는 상술된 장치들 및/또는 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.
1011 단계에서, 프리코딩 행렬 지표들의 블라인드 탐지는 1007의 결과를 사용하여 결정되고, 1013 단계로 진행한다.
1013 단계에서, 변조 차수 블라인드 탐지는 수신된 신호로부터 제공 신호
Figure 112016089091110-pat00195
를 제거한 결과와 1011의 결과로부터 결정된다.
이상 본 발명의 특정한 실시예들을 기재하였으나, 본 발명은 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태로 변경될 수 있다. 따라서, 본 발명의 권리 범위는 기재된 실시예들에 한정하여 결정되는 것이 아니고, 청구항과 청구항의 균등물을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
101 : 수신기 103 : 제공 신호 제거 기능 블록
105 : 이퀄라이저 107 : 재-계산 모듈
109 : 합산 모듈 111: 고유값 생성기
113 : 확률 밀도 함수 생성기 115 : 비교기

Claims (20)

  1. 수신기에 의해, 제공 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 단계;
    신호 제거 모듈에 의해, 나머지 신호를 제공하기 위해 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하는 단계;
    이퀄라이저에 의해, 선형 추정에 근거하여 상기 나머지 신호를 이퀄라이징하는 단계;
    합산 모듈에 의해, 상기 이퀄라이징된 신호의 표본 합산을 결정하는 단계;
    고유값 생성기에 의해, 상기 표본 합산으로부터 복수의 고유값들을 결정하는 단계;
    확률 밀도 함수 생성기에 의해, 상기 복수의 고유값들에 기초하여, 상기 간섭 신호의 서로 다른 전송 랭크들과 각각 대응되는 둘 이상의 확률 밀도 함수들을 계산하는 단계; 및
    비교기에 의해, 하드 랭크 방식 및 소프트 랭크 방식 중 하나를 사용하여, 상기 복수의 고유값들에 근거한 추정 테스트를 사용하여 상기 둘 이상의 확률 밀도 함수들에 기초하여 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 추정하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 간섭 신호의 전송 랭크를 추정하는 단계는,
    사용자 단말기 복잡도와 블라인드 탐지 정확도에 근거하여 하드 랭크를 추정하는 단계와 소프트 랭크를 추정하는 단계 중 어느 하나의 단계를 포함하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 하드 랭크를 추정하는 단계는,
    각 가능한 랭크의 확률 밀도 함수를 계산하는 단계;
    가장 신뢰할만한 상기 확률 밀도 함수를 선택하는 단계; 및
    상기 가장 신뢰할만한 상기 확률 밀도 함수에 대응하는 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 소프트 랭크를 추정하는 단계는,
    각 가능한 랭크의 비율과 상대적인 확률 밀도 함수를 계산하는 단계; 및
    상기 전송 랭크를 블라인드 탐지하기 위해 각 가능한 랭크의 상기 확률 밀도 함수를 사용하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 이퀄라이징된 나머지 신호를 보상하기 위해 상기 이퀄라이징된 나머지 신호의 신호 이득과 노이즈 벡터를 조절하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제공 신호를 제거하는 단계에는,
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하는 단계가 포함되고,
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호가 제거된 신호는
    Figure 112016089091110-pat00196
    로 표현되고, H I 는 간섭 신호의 채널 행렬이고, W I 는 간섭 신호의 프리코딩 행렬이고, x I 는 간섭 신호이고, n 은 노이즈 벡터인 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제공 신호를 제거하는 단계에는,
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하는 단계가 포함되고,
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호가 제거된 신호는
    Figure 112016089091110-pat00197
    로 표현되고,
    Figure 112016089091110-pat00198
    는 간섭 신호의 채널 행렬이고,
    Figure 112016089091110-pat00199
    는 간섭 신호의 프리코딩 행렬이고,
    Figure 112016089091110-pat00200
    는 간섭 신호이고,
    Figure 112016089091110-pat00201
    은 노이즈 벡터이고, k 는 간섭의 동일한 간섭의 원인을 갖는 자원 요소들의 지표인 방법.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 가장 신뢰할만한 상기 확률 밀도 함수에 대응하는 전송 랭크를 결정하는 단계에는, 상기 확률 밀도 함수들을 비교하는 단계가 포함되는 방법.
  9. 제공 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 수신기;
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하고 나머지 신호를 제공하는 제공 신호 제거 모듈;
    선형 추정에 근거하여 상기 나머지 신호를 이퀄라이징하는 이퀄라이저;
    상기 이퀄라이징된 신호의 표본 합산을 결정하는 합산 모듈;
    상기 표본 합산으로부터 복수의 고유값들을 결정하는 고유값 생성기;
    상기 복수의 고유값들에 기초하여, 상기 간섭 신호의 서로 다른 전송 랭크들과 각각 대응되는 둘 이상의 확률 밀도 함수들을 계산하는 확률 밀도 함수 생성기; 및
    하드 랭크 방식 및 소프트 랭크 방식 중 하나를 사용하여, 상기 복수의 고유값들에 근거한 추정 테스트를 사용하여 상기 둘 이상의 확률 밀도 함수들에 기초하여 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 추정하는 비교기를 포함하는 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 비교기는 사용자 단말기 복잡도와 블라인드 탐지 정확도에 근거하여 하드 랭크와 소프트 랭크 중 어느 하나를 추정하는 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 비교기는,
    각 가능한 랭크의 확률 밀도 함수를 계산하는 단계;
    가장 신뢰할만한 상기 확률 밀도 함수를 선택하는 단계; 및
    상기 가장 신뢰할만한 상기 확률 밀도 함수에 대응하는 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 결정하는 단계에 의해 상기 하드 랭크를 추정하는 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 비교기는,
    각 가능한 랭크의 비율과 상대적인 확률 밀도 함수를 계산하는 단계; 및
    상기 간섭 신호의 상기 전송 랭크를 블라인드 탐지하기 위해 각 가능한 랭크의 상기 확률 밀도 함수를 사용하는 단계에 의해 상기 소프트 랭크를 추정하는 장치.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 수신기에 연결된 제공 신호 제거 모듈;
    상기 제공 신호 제거 모듈과 상기 장치에 연결된 공간 주파수 블록 코드 변조 블라인드 탐지 모듈;
    상기 장치에 연결된 프리코딩 행렬 지표들 블라인드 탐지 모듈; 및
    상기 공간 주파수 블록 코드 변조 블라인드 탐지 모듈과 상기 프리코딩 행렬 지표들 블라인드 탐지 모듈에 연결된 변조 차수 블라인드 탐지 모듈을 더 포함하는 장치.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 제공 신호 제거 모듈은 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하고, 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호가 제거된 신호는
    Figure 112016089091110-pat00202
    로 표현되고, H I 는 간섭 신호의 채널 행렬이고, W I 는 간섭 신호의 프리코딩 행렬이고, x I 는 간섭 신호이고, n 은 노이즈 벡터인 장치.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 제공 신호 제거 모듈은 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하고, 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호가 제거된 신호는
    Figure 112016089091110-pat00203
    로 표현되고,
    Figure 112016089091110-pat00204
    는 간섭 신호의 채널 행렬이고,
    Figure 112016089091110-pat00205
    는 간섭 신호의 프리코딩 행렬이고,
    Figure 112016089091110-pat00206
    는 간섭 신호이고,
    Figure 112016089091110-pat00207
    은 노이즈 벡터이고, k 는 간섭의 동일한 간섭의 원인을 갖는 자원 요소들의 지표인 장치.
  16. 삭제
  17. 수신기에 의해 신호를 수신하고;
    제공 신호 제거 모듈에 의해 상기 수신된 신호로부터 제공 신호를 제거하고;
    이퀄라이저에 의해 간섭 신호를 이퀄라이징하고;
    재-계산 모듈에 의해 노이즈 분포와 신호 이득을 재계산하고;
    합산 모듈에 의해 상기 노이즈 분포와 상기 신호 이득을 재계산한 결과의 표본 합산을 계산하고;
    고유값 생성기에 의해 상기 간섭 신호의 가능한 전송 랭크들과 각각 대응되는 고유값들을 생성하고;
    확률 밀도 함수 생성기에 의해, 상기 고유값들에 기초하여, 상기 가능한 전송 랭크들과 각각 대응되는 둘 이상의 확률 밀도 함수를 생성하고; 및
    비교기에 의해, 하드 랭크 방식 및 소프트 랭크 방식 중 하나를 사용하여, 상기 둘 이상의 확률 밀도 함수들에 기초하여 상기 간섭 신호의 전송 랭크를 추정하는 칩셋.
  18. 제 17 항에 있어서,
    공간 주파수 블록 코드 변조 블라인드 탐지 모듈에 의해 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거한 결과가 공간 주파수 블록 코드 변조된 것인지 판단하고;
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거한 결과가 공간 주파수 블록 코드 변조된 것이라면, 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거한 결과의 변조 차수를 블라인드 탐지 수행하고,
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거한 결과가 공간 주파수 블록 코드 변조된 것이 아니라면, 랭크의 블라인드 탐지 결과로부터 프리코딩 행렬 지표들을 블라인드 탐지 결정하고; 및
    상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거한 결과, 상기 랭크의 블라인드 탐지, 및 상기 프리코딩 행렬 지표들의 블라인드 탐지의 변조 차수를 블라인드 탐지 수행하는 칩셋
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 칩셋은, 상기 제공 신호 제거 모듈에 의해 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하고, 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호가 제거된 신호는
    Figure 112016089091110-pat00208
    로 표현되고, H I 는 간섭 신호의 채널 행렬이고, W I 는 간섭 신호의 프리코딩 행렬이고, x I 는 간섭 신호이고, n 은 노이즈 벡터인 칩셋.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 칩셋은, 상기 제공 신호 제거 모듈에 의해 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호를 제거하고, 상기 수신된 신호로부터 상기 제공 신호가 제거된 신호는
    Figure 112016089091110-pat00209
    로 표현되고,
    Figure 112016089091110-pat00210
    는 간섭 신호의 채널 행렬이고,
    Figure 112016089091110-pat00211
    는 간섭 신호의 프리코딩 행렬이고,
    Figure 112016089091110-pat00212
    는 간섭 신호이고,
    Figure 112016089091110-pat00213
    은 노이즈 벡터이고, k 는 간섭의 동일한 간섭의 원인을 갖는 자원 요소들의 지표인 칩셋.
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