KR102551316B1

KR102551316B1 - 미모 채널에서의 고차 직교 진폭 변조 심볼들의 소프트 탐지를 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102551316B1
Application number: KR1020160043582A
Authority: KR
Inventors: 모지타바 라마티; 배동원; 이정원
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2015-04-24
Filing date: 2016-04-08
Publication date: 2023-07-05
Also published as: CN106067869B; KR20160126868A; US20170288912A1; US9716601B2; TW201644244A; CN106067869A; TWI668978B; US10181967B2; US20160315792A1

Abstract

본 출원은 고차 직교 진폭 변조 심볼들의 소프트 탐지에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 미모(MIMO) 채널의 소프트 탐지에 관한 것이다. 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 방법은 Q-차 직교 진폭 변조(QAM) 심볼들을 포함하는 복수의 신호들을 수신하는 단계, C 잠재 후보들을 포함하는 감소된 후보 세트(reduced candidate set)를 결정하는 단계, 상기 감소된 후보 세트에 기초하여 유클리디안 거리들(EDs)을 계산하는 단계 및 상기 계산된 유클리디안 거리들에 기초하여 로그-우도 값(LLR)을 생성하는 단계를 포함하며, 상기 C는 상기 Q보다 작다. 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 QAM 심볼들의 소프트 탐지 방법 및 장치는 상대적으로 단순한 계산을 이용하여 소프트 탐지 동작을 수행할 수 있다.

Description

미모 채널에서의 고차 직교 진폭 변조 심볼들의 소프트 탐지를 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SOFT DETECTION OF HIGH ORDER QAM SYMBOLS IN MIMO CHANNELS}

본 출원은 고차 직교 진폭 변조(high order quadrature amplitude modulation, QAM) 심볼들의 소프트 탐지(soft detection)에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 미모(multiple input multiple output, MIMO) 채널의 소프트 탐지에 관한 것이다.

무선 네트워크에서의 데이터 전송 요구의 증가로 인하여, 좀 더 많은 처리량을 갖는 시스템의 필요성이 대두되어 왔다. 고차 변조(high order modulation) 및/또는 미모(MIMO) 셋-업은 많은 처리량에 대한 요구를 해결할 수 있다. 예를 들어, 256-QAM 신호처리는 LTE(Long Term Evolution) 시스템에서의 처리량 증가를 위하여 LTE-Release 12에서 3GPP(3^rd Generation Partnership Project) 그룹에 의하여 채택되었다. 더욱이, 현재 개발중인 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11ax 표준은 Wi-Fi에서의 처리량을 더욱 증가시키기 위하여 1024-QAM을 고려하고 있다.

그러나, MIMO 채널들의 ML(maximum likelihood) 탐지를 하드웨어로 구현하는 것은 전송 레이더들(transmitted layers)의 개수 및 변조 차수(modulation order)의 증가로 인하여 그 복잡도가 기하급수적으로 증가하며, 이로 인하여 실제로 하드웨어를 구현하는 것은 불가능하게 된다. 예를 들어, 두 개의 전송 레이어들을 갖는 256-QAM MIMO의 소프트 탐지의 하드웨어는 두 개의 전송 레이어들을 갖는 64-QAM MIMO의 하드웨어에 비하여 16배 복잡하다. 따라서, 서브 최적화 스킴(sub-optimal scheme)들을 사용하는 것은 실제 하드웨어로 구현하는데 있어서 피할 수 없다.

몇몇 서브 최적화 스킴들은 이미 소개되었다. ML 복잡도를 감소시킬 수 있는 가장 흔한 스킴은 Max-Long-MAP(MLM) 근사(approximation)이다. 그러나 256-QAM과 같은 고차 변조 신호처리에서는 여전히 MLM 스킴을 이용하여 하드웨어를 구현하는 것이 불가능하다.

소프트 LSD(list sphere decoding, LSD)가 부호화된(coded) MIMO 채널들의 소프트 탐지의 복잡도를 감소시키기 위한 대안으로 소개되었다. 그러나 LSD의 복잡도의 다양한 양태뿐만 아니라 LSD의 탐색 영역 선택(search space selection)의 복잡성은 하드웨어 구현에서의 새로운 도전이 되고 있다.

본 출원의 목적은 계산의 복잡도를 줄일 수 있는 QAM 심볼들의 소프트 탐지 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.

본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 방법은 Q-차 직교 진폭 변조(QAM) 심볼들을 포함하는 복수의 신호들을 수신하는 단계, C 잠재 후보들을 포함하는 감소된 후보 세트(reduced candidate set)를 결정하는 단계, 상기 감소된 후보 세트에 기초하여 유클리디안 거리들(EDs)을 계산하는 단계 및 상기 계산된 유클리디안 거리들에 기초하여 로그-우도 값(LLR)을 생성하는 단계를 포함하며, 상기 C는 상기 Q보다 작다.

일 실시 예로, 상기 생성된 로그-우도 값에 대한 정보를 디코더에 제공하는 단계를 더 포함한다.

일 실시 예로, 상기 Q는 256이고, C는 128이다.

일 실시 예로, 상기 감소된 후보 세트를 결정하는 단계는 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)를 결정하는 단계 및 상기 결정된 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)에 기초하여 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 포함한다.

일 실시 예로, 상기 감소된 후보 세트(reduced candidate set)를 결정하는 단계는 사전 정보를 수신하는 단계, 선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거(MMSE-SIC)를 결정하는 단계 및 상기 결정된 선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거에 기초하여, 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 포함한다.

일 실시 예로, 상기 사전 정보는 자기-사정 정보 및 교차-사전 정보 중 적어도 하나를 포함한다.

본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 QAM 심볼들의 소프트 탐지 방법 및 장치는 상대적으로 단순한 계산을 이용하여 소프트 탐지 동작을 수행할 수 있다.

도 1은 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 MIMO 부호화된 채널들의 소프트 탐지를 위하여 LLR을 생성하는 방법을 보여주는 순서도이다.
도 2는 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 다른 감소된 초기 후보 세트를 보여주는 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 로우 및 하이 안테나 상관 케이스들의 MLM 및 서로 다른 CR의 ICR 스킴 및 MLM의 성능을 나타내기 위한 그래프이다.
도 5 및 도 6은 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른, 각각 교차 사전 정보를 갖는 MMSE 및 교차 사전 정보를 갖지 않는 MMSE를 사용하는 ICR 스킴의 BLER 성능 및 로우 및 하이 안테나 상관의 케이스들, CR들을 보여주는 그래프이다.
도 7은 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 수신 장치를 보여주는 블록도이다.

이하에서는, 본 출원의 기술적 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 출원의 기술사상을 용이하게 이해할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 출원의 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.

일 실시 예로, 사전 정보(prior information)를 갖거나 혹은 갖지 않는, MIMO 채널들에서 고차(high order) QAM 심볼들의 소프트 탐지를 위한 낮은 복잡도의 스킴들(low complexity schemes)이 제공될 것이다.

일 실시 예로, LLR(log-likelihood ratio) 발생 동안에 ED(Euclidean distance) 계산들의 연산 횟수를 감소시킬 수 있는 ICR 스킴이 제공될 것이다.

일 실시 예로, 선형 MMSE 탐지(linear Minimum Mean Square Error detection)에 의존하는 초기 후보 세트(initial candidate set)의 선택을 위한 스킴이 제공될 것이다.

일 실시 예로, 목표 레이어(target layer)의 I 및 Q 사인(sign)만을 탐지함으로써 초기 후보 세트를 선택하는 스킴이 제공될 것이다. 이러한 스킴은 MMSE 탐지를 좀 더 간단하게 할 것이다.

일 실시 예로, MMSE 소프트 간섭 제거(MMSE soft interference cancellation, MMSE-SIC)를 갖는 초기 후보 세트의 선택에서 사전 정보를 사용함으로써, 초기 후보 세트의 정확도를 향상시키는 실시 예가 제공될 것이다.

일 실시 예로, 복잡한 계산을 피하기 위하여 자기-사전 정보(self-prior information)를 사용하여 MMSE-SIC에 대한 근사(approximation)를 제공함으로써, 초기 후보 세트의 정확도를 향상시키는 실시 예가 제공될 것이다.

이하의 설명에서는, "탐색 영역(search space)" 및 "초기 후보 세트(initial candidate set)"라는 용어는 서로 교체(혼용)되어 사용될 것이다.

이하에서는 먼저 두 개의 전송 레이어를 갖는 MIMO 채널들에서의 256 QAM 신호 탐지(signaling detection)가 설명될 것이다. 다만, 이러한 실시 예는 다른 QAM 변조 차수 및 좀 더 높은 랭크(rank)의 MIMO 채널들에 적용될 수 있음이 이해될 것이다. 탐색 영역 선택의 복잡성을 감소시키기 위하여, 128 초기 후보들을 갖는 고정된 복잡도의 탐색 영역이 제공될 것이며, 이에 따라 탐색 영역의 선택에 있어서 전송된 신호의 I 사인(in-phase sign) 및 Q 사인(quadrature sign)의 초기 추정(initial estimate)만이 획득될 것이다. 이후, 본 출원의 실시 예는 초기 후보 세트 선택의 정확도를 높이는 (디코더로부터의) 선험 정보(priori information)의 사용에 대하여 설명할 것이다.

MMSE-SIC는 교차-사전 정보(cross-prior information) 및 자기-사전 정보(self-prior information) 모두를 사용하는 것으로 설명될 것이다. 따라서, 자기-사전 정보를 사용하는 복잡도가 낮은 스킴이 제공되어, 어떠한 사전 정보 없이 전송 신호의 초기 MMSE 평가(initial MMSE estimation)가 획득되고, 이후 (재-전송 또는 IDD(interactive detection and decoding)로부터의) 전송 신호의 I 및 Q 사인의 사전 정보가 초기 MMSE 평가 값(initial MMSE estimated value)에 대한 하드 탐지(hard detection)에 적용될 것이다. 이러한 스킴은 자기-사전 정보의 선형 함수(linear function)로써의 슬라이서 바운더리(slicer boundary)들을 제공할 것이다.

비록 이하에서는 두 개의 전송 레이어들을 갖는 MIMO 채널들에서의 256-QAM 신호 처리 탐지가 중점적으로 설명된다고 할지라도, 본 출원의 기술적 사상이 이에 한정되는 것은 아님이 이해될 것이다. 예를 들어, 본 출원의 기술적 사상은 512-QAM, 1024-QAM, 및 이보다 높은 랭크의 MIMO 채널들에도 적용될 수 있을 것이다.

또한, 본 출원의 기술적 사상에 따른 이하의 실시 예에서는, 탐색 영역 선택의 복잡도를 줄이기 위하여, (256-QAM을 위한 256 초기 후보들 대신에) 128 초기 후보를 갖는 감소된 크기와 고정된 복잡도의 탐색 영역이 사용될 것이며, 이에 따라 초기 후보 세트의 선택에 있어서 전송 신호에 대한 I 및 Q 사인의 초기 추정만이 요구될 것이다. 다만, 이는 예시적인 것이며, 본 출원의 기술적 사상은 64, 32 등의 초기 후보 세트 선택에도 적용될 수 있음이 이해될 것이다.

본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 있어서, (예를 들어, 디코더로부터의 출력인) 선험 정보가 초기 후보 세트 선택의 정확도를 높이기 위하여 사용될 것이다.

ICR 스킴

도 1은 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 MIMO 부호화된 채널들(MIMO coded channels)의 소프트 탐지를 위하여 LLR을 생성하는 방법을 보여주는 순서도이다.

도 1을 참조하면, 105 단계에서, 복수의 안테나들을 포함하는 수신 장치는 복수의 전송된 신호들로부터 복수의 신호 스트림들(signal streams)을 수신한다.

2 전송 안테나 및

수신 안테나를 갖는 포인트-투-포인트(point-to-point) MIMO 시스템에 있어서, MIMO 랭크(rank) 2의 채널 모델은 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

수학식 1에서,

은

수신 신호 벡터(receive signal vector)이고,

는

송신 신호 벡터(transmit signal vector)이며,

은

채널 계수 행렬(channel coefficient matrix)이다.

에서,

는 i 번째 송신 및 j 번째 수신 안테나 사이의 채널을 나타내며, n은 공분산(covariance)

를 갖는 추가적인 화이트 가우시안 노이즈(whithe Gaussian noise) 벡터이다. 이에 더하여, 각 심볼 xi는 비트 벡터(bit vector)

를 수반한다. 따라서, i 번째 레이어의 전송 심볼 xi는 256 성상도 포인트(constellation point)를 갖는 256-QAM 성상도로부터 선택되며,

로 정규화(normalize) 된다.

수학식 1에서의 채널 모델에 있어서, 1 번째 비트

을 위한 귀납적(posteriori) LLR(log-likelihood ratio)를 생성하기 위한 소프트 ML(maximum likelihood) 수신기는 수학식 2로 표현될 수 있다.

수학식 2에서,

및

은

를 위한 선험적(priori) LLR이다. 그러나 상기 LLR의 계산을 직접 구현하는 것은 256 X 256 ED들 이상을 탐색하는 것과 연관되며, 이는 하드웨어 구현에 있어서 심각한 부담이 된다. LLR 계산과 연관된 ED들의 숫자들을 감소시키고 지수 연산들(exponential operation)을 피하기 위하여,

를 위한 LLR 생성이 고려되며, 여기서 소프트 비선형 조인트(soft nonlinear joint) MIMO 탐지를 위한 MLM 근사 방법은 수학식 2의 덧셈 연산(sumation operation)을 수학식 3의 맥스 연산(max operation)으로 대체할 수 있다.

수학식 3에서 도시된 바와 같이, MLM 스킴을 위하여,

의 LLR 생성에서 256 ED들이 계산될 것이 요구된다.

도 1을 계속하여 참조하면, 110 단계에서, 예를 들어, 내부의 MIMO 탐지기와 같은 수신 장치는 감소된 초기 후보 세트(initial candidate set)를 결정한다. 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 있어서, ED 연산의 숫자를 감소시키기 위하여 128의 초기 후보 세트를 갖는 ICR 스킴이 제공된다.

SD(sphere decoding)와 유사하게, MIMO 탐지의 탐색 영역(search space, 또는 후보 세트)은 바바이 포인트(Babai point) 주변의 격자 포인트(lattice point)들로 제한될 것이다. 본 출원의 기술적 사상에 따른 실시 예에 있어서,

의 초기 평가(initial estimate) 주변의 탐색 영역으로부터 선택하는 계산 복잡도를 감소시키기 위하여, 탐색 영역의 크기는 줄어든다. 예를 들어, MIMO 탐지의 탐색 영역은

의 초기 평가(initial estimate) 주변의 128 포인트들로 제한된다.

본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 있어서,

의 선형 MMSE 평가는 탐색 영역(또는 초기 후보 세트)의 선택을 위하여 사용될 것이다. MMSE 평가

는 수학식 4를 사용하여 얻어질 수 있다.

수학식 4에서,

이고,

이다.

소프트 디코딩(soft decoding)에 있어서, 예를 들어, 각각에 대한

와 같이, 선택된 후보 세트 내의 모든 가능한 비트들을 포함하기 위하여,

을 갖는 적어도 하나의 심볼 및

을 갖는 적어도 하나의 심볼이 사용된다. 주어진 후보들에 있어서 이러한 조건을 만족하는 많은 초기 후보 세트들이 존재할 것이다. 그러나 본 출원의 기술적 사상에 따른 실시 예에 있어서, 128 초기 후보들을 위하여, 도 2와 같이 하나의 초기 후보 세트가 결정될 수 있으며, 이때

이고,

이다. 도 2에 도시된 초기 후보 세트는 각 비트 위치(bit position)에서 각 비트 값(bit value)를 위한 적어도 하나의 후보가 있음을 보장한다.

도 2를 참조하면, 초기 후보 세트가 도시되어 있으며, 초기 평가는 박스 200 내에 위치한다. 다른 사분면에 있어서, 대칭적인 포인트가 선택될 것이다.

본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 있어서, 초기 후보 세트의 선택은

의 I 및 Q 사인(sign)들의 탐지만을 요구하며, 이는 선형 MMSE 탐지로 상당히 단순화 된다.

를 계산하는 것을 대신하여, 초기 후보 세트의 선택을 위하여

가 사용될 수 있으며, 단지

의 I 및 Q 사인들이 결정될 수 있다. 결과적으로, 초기 평가 복잡성은 원래의 MMSE 평가에 비하여 상당히 감소되며, 수학식 4에 도시된 바와 같이

연산 및

에 의한 나눗셈이 수행될 필요가 없다.

계속해서 도 1을 참조하면, 감소된 초기 후보 세트가 결정된 후에, 115 단계에서 ED들이 계산되고, 120 단계에서

를 위한 LLR이 생성된다.

따라서, 만약

이 초기 MMSE 평가

에 의하여 선택된 128 초기 후보들의 세트로 정의된다면(예를 들어, 도 2의 그늘진 영역 내의 성성도 포인트들은 I > 0 이고 Q > 0 인

을 나타냄), 예를 들어

와 같은

의 귀납적(posteriori) LLR이 수학식 5와 같이 생성될 수 있다.

맥스-로그 근사(Max-Log approximation)를 적용하고 이에 더하여 탐색 영역을 성상도 포인트들의 서브세트로 제한함으로써, 실제 LLR의 비-선행 평가(non-linear estimation)가 획득된다. 따라서, 도 2에 도시된 바와 같이 일반적인 LLR 계산과 비교하여, ICR 스킴을 사용하는 LLR 생성의 에러의 양을 제한하기 위한 LLR 클리핑(clipping)이 적용될 것이다

125 단계에서,

를 위하여 생성된 LLR이 수신 장치의 디코더에 제공된다.

앞서 설명된 바와 같이, ICR 스킴의 성능이 실제 LTE 채널 조건들에서 아래의 표 1과 같은 시뮬레이션 파라미터들을 사용하여 테스트 될 것이다.

시스템 밴드위스	10 MHz
FFT 크기	1024
전송 안테나들의 개수	2
수신 안테나들의 개수	2
안테나 상관(correlation)	로우, 미디엄, 및 하이

도 3 및 도 4는 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 로우 및 하이 안테나 상관(low and high antenna correlation) 케이스들의 MLM 및 서로 다른 CR의 ICR 스킴 및 MLM의 성능을 나타내기 위한 그래프이다. 구체적으로, 도 3은 로우 안테나 상관(low antenna correlation)에서 CR이 0.6 및 0.8일 때에 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 ICR 스킴의 BLER 성능과 전체(fully) 계산된 MLM 탐지 사이의 비교를 나타내며, 도 4는 하이 안테나 상관(high antenna correlation)에서의 CR이 0.6일 때의 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 ICR 스킴의 BLER 성능과 전체(fully) 계산된 MLM 탐지 사이의 비교를 나타낸다.

도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 예를 들어 앞서 설명된 수학식 3과 같은 전체 계산된 MLM 탐지의 BLER 성능은, 예를 들어 앞서 설명된 수학식 5와 같은 ICR 스킴의 BLER 성능과 비교될 것이다. 특히, 예를 들어 로우 안테나 상관(이는, 예를 들어, 3GPP 표준에서 정의된 안테나 상관임)을 위하여, MLM 과 ICR 스킴 사이의 어떠한 갭(gap)도 무시할 수 있을 정도이다. 이는, 도 3에 도시된 바와 같이, 양 비율을 위한 MLM 플롯들이 실질적으로 ICR 스킴 플롯들에 오버랩(overlap) 된다.

그러나 도 4에 도시된 바와 같은 하이 안테나 상관(high antenna correlation)에 있어서는, 0.2 dB 갭 이상이 존재한다. 좀 더 높은 안테나 상관은 초기 MMSE 탐지에 있어서 보다 높은 간섭 레벨(interference level)을 야기하며,

의 SINR(signalt to interference-plus-noise ratio)는 수학식 6과 같다.

수학식 6에서 볼 수 있는 바와 같이,

,

및

이 고정 값이면, SINR은

의 감소 함수(decreasing function)이다. 결과적으로, MMSE 탐지 품질은 안테나 상관

의 감소 함수이다.

이러한 점에 기초하여, 본 출원의 기술적 사상에 따른 실시 예에 있어서, 평가의 품질 및 전반적인 소프트 탐지 성능을 향상시키기 위하여, 사전 정보(prior information)가 ICR 스킴을 사용하는 초기 MMSE 평가에 사용될 것이다.

사전 정보(Prior Information)를 갖는 MMSE -SIC

여기서,

는 소프트 탐지(soft detection)에서 요구되는 레이어인 자기 레이어(self layer)라고 칭해질 수 있으며,

은 교차 레이어(cross layer)라고 침해질 수 있다. 본 출원의 기술적 사상에 따른 일 실시 예에 있어서, MMSE-SIC 방법은

의 MMSE 탐지에 있어서 자기 레이어 상의 사전 정보(이하, "자기 사전 정보(self-prior information)"라 칭해짐) 및 교차 레이어 상의 사전 정보(이하, "교차 사전 정보(cross-prior information)"라 칭해짐)를 사용한다. 다른 실시 예로, 자기 사전 정보는 MMSE-SIC 방법의 계산의 복잡성을 피하기 위하여 사용된다.

본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 있어서,

상의 자기 사전 정보 및/또는

상의 교차 사전 정보는 초기 후보 선택 품질(initial candidate selection quality)을 향상시키기 위하여 MMSE-SIC 스킴에서 사용될 수 있으며, 이는 수학식 7과 같다.

수학식 7에서,

이고,

이며,

이다.

본 출원의 기술적 사상에 따른 실시 예에 있어서, 디코더 출력(decoder output) 및/또는 이전에 수신된 신호로부터의 선험적 LLR(priori LLR)은

및

을 계산하는데 사용될 것이다. 예를 들어, 디코더 출력은 IDD 내에 있을 수 있다. 예를 들어, 이전에 수신된 신호는 재-전송(re-transmission)에서의 HARQ(hybrid automatic repeat request)로부터 수신된 것일 수 있다.

그러나, 정확한

및

의 계산은 지수 연산과 관련되며, 이는 연산의 복잡도를 증가시킨다.

따라서, 본 출원의 기술적 사상에 따른 실시 에에 있어서, MMSE-SIC에 대한 근사(approximation)가 제공되며, 이는

및

의 연산과 관련된 연산 복잡도를 감소시키기 위하여 자기 사전 정보를 사용한다.

사전 정보를 갖는 MMSE - SIC에 대한 근사

설명의 편의를 위하여 그리고 일반적 사항의 손실 없이, 이하에서는, 예를 들어

,

와 같은, 이용 가능한 교차 사전 정보가 없다고 가정될 것이다. 따라서, 초기 MMSE 탐지에서 자기 사전 정보를 사용하여,

가 얻어지고, 이후 어떠한 사전 정보도 없이 QPSK(quadrature phase shift keying) 슬라이싱(slicing)(즉, I와 Q 사인(sign) 탐지)에 사용될 것이다. 이는 이하의 수학식 8과 같다.

설명의 편의를 위하여 그리고 일반적 사항의 손실 없이, 이하에서는 I의 사인 탐지(sign detection)가

로부터의

의 탐지와 동등하다. 따라서,

에 대한 사전 정보 없이 QPSK 슬라이싱을 가지고,

는 수학식 9와 같이 결정될 수 있다.

상기 연산은 슬라이싱 바운더리(slicing boundary)들을 수학식 10과 같이 변경함으로써

에 대한 슬라이싱과 동등하다.

한편으로는,

를 계산하는데 있어서, 오직 짝수 위치(even positioned)의 비트들, 예를 들어,

일 때의

가 효율적일 수 있다. 반면에,

상의 사전 정보(prior information)는

의 사인(sign)을 결정한다.

의 우선(prior)을 갖는 탐지에서 가장 상당한 효과는

상의 사전 정보(prior information)로부터 오고, 다른 비트들로부터의 사전 정보의 효과는 평균으로 된다고 예상될 수 있다. 결국, 슬리이싱의 복잡도를 줄이기 위하여,

및

를 계산하는데 있어서

의 사전 정보만이 고려되고, 다른 이용가능한 사전 정보는 무시된다. 예를 들어,

,

이라고 가정될 수 있다.

따라서, 256-QAM의 경우,

사의 사전 정보만을 사용하여,

일 때에,

이고,

이다.

이고,

라고 정의하며,

임을 사용하면,

는 이하의 수학식 11과 같이 결정된다.

테일러 전개식(Taylor expansion)

, (L=0)을 사용하면,

이다.

는 수학식 12와 같이 근사화될 수 있다.

따라서, 앞선 내용에 기초하여, 결정 규칙(decision rule)은 수학식 13과 같이 획득될 수 있다.

따라서, I의 사인 탐지의 임계값(threshold)은 사전 정보의 선형 함수(linear function)이며, 이는 하드웨어 구현의 복잡성을 감소시킬 수 있다.

도 5 및 도 6은 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른, 각각 교차 사전 정보(cross-prior information)를 갖는 MMSE 및 교차 사전 정보를 갖지 않는 MMSE를 사용하는 ICR 스킴의 BLER 성능 및 로우 및 하이 안테나 상관의 케이스들, CR(들)을 보여주는 그래프이다.

구체적으로, 도 5는 교차 사전 정보를 가지고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴과 교차 사전 정보를 갖지 않고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴, 그리고 로우 안테나 상관에서의 0.6 및 0.8의 CR에 대한 완전히 계산된 MLM 탐지 사이의 BLER 성능의 비교 결과를 보여준다. 도 6은 교차 사전 정보를 가지고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴과 교차 사전 정보를 갖지 않고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴, 그리고 하이 안테나 상관에서의 0.6의 CR에 대한 완전히 계산된 MLM 탐지 사이의 BLER 성능의 비교 결과를 보여준다.

도 5에 도시된 바와 같이, 로우 안테나 상관(low antenna correlation)에서, 교차 사전 정보를 갖고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴, 교차 사전 정보를 갖지 않고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴, 그리고 완전히 계산된 MLM 탐지 사이의 성능 차이는 무시할 수 있을 정도이다. 이는 교차 사전 정보를 갖고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴, 교차 사전 정보를 갖지 않고 MMSE를 사용하는 ICR 스킴, 그리고 완전히 계산된 MLM 탐지 사이의 성능 차이가 너무 작아서, 이에 대한 플롯(plot)들이 싱글 라인(single line)으로 나타나기 때문이다.

더욱이, 도 6에 도시된 바와 같이, 안테나 상관이 증가함에 따라 교차 사전 정보를 사용하는 성능 이득(performance gain)이 증가하며, 교차 사전 정보의 사용은 초기 MMSE 탐지에서의 교차 레이어(cross layer)로부터의 간섭을 줄인다. 더욱이, 하이 안테나 상관(high antenna correlation)에서, 교차 사전 정보를 갖는 MMSE를 사용하는 ICR 스킴은 교차 사전 정보를 갖지 않는 MMSE를 사용하는 ICR 스킴과 비교하여 약 0.1 dB만큼 성능을 향상시킨다. 이에 더하여, 하이 안테나 상관에서, 교차 사전 정보를 갖지 않는 MMSE를 사용하는 ICR 스킴은 MLM에 비하여 약 0.1 dB의 보다 좋은 성능을 갖는다.

도 7은 본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 수신 장치를 보여주는 블록도이다.

도 7을 참조하면, 사용자 장치(UE)와 같은 수신 장치는 복수의 안테나들(705), MIMO 탐지기(710) 및 디코더(715)를 포함한다. 비록 수신 장치가 추가적인 구성들, 예를 들어 디모듈레이터(demodulator), 인터리버(interleaver), 디인터리버(deinterleaver) 등을 포함할 수 있다고 하더라도, 이러한 추가적인 구성들은 본 출원의 기술적 사상과 직접적으로 연관된 것은 아니며, 따라서 여기서는 이에 대한 설명 및 도면이 생략되었다. 더욱이, 도 7에서 MIMO 탐지기(710) 및 디코더(715)가 별개의 구성으로 도시되어 있다고 하더라도, 이들은 결합 되어 모뎀 칩셋과 같은 하나의 싱글 프로세싱 유닛으로 구현될 수도 있다.

도 7에 도시된 수신 장치는 도 1에서 설명된 방법을 수행할 것이다. 예를 들어, 수신 장치는 앞서 설명된 ICR 스킴의 다양한 변형들, 사전 정보를 사용하는 MMSE-SIC 스킴, 사전 정보를 사용하는 MMSE-SIC 스킴에 대한 근사를 수행할 것이다.

구체적으로, MIMO 탐지기(710)는 안테나들(705)을 통하여 수신된 복수의 신호 스트림들(signal streams)을 수신하고, 감소된 초기 후보 세트(reduced initial candidate set)를 결정하고, ED들을 계산하고,

에 대한 LLR을 생성하고, 생성된

에 대한 LLR을 디코더(715)에 제공할 것이다.

더욱이, MIMO 탐지기(710)가, 예를 들어 사전 정보를 사용하는 MMSE-SIC 스킴 및 사전 정보를 사용하는 MMSE-SIC 스킴에 대한 근사를 사용하는 것과 같이, 사전 정보를 사용하여 감소된 초기 후보 세트를 결정할 때에, 디코더(715)는 사전 정보를 MIMO 탐지기(710)로 피드백(feedback)할 것이다.

앞서 설명된 바와 같이, 본 출원의 기술적 사상이 몇몇 실시 예는, (디코더러부터의) 사전 정보를 갖거가 갖지 않고서, MIMO 채널들에서의 고차 QAM 심볼들의 소프트 탐지를 위하여 낮은 복잡성의 스킴들을 제공한다.

더욱이, 소프트 ML 탐지에 비하여, ED 연산들의 숫자를 절반으로 감소하는 ICR 스킴들이 제공되며, 결과적으로 전체적인 하드웨어 크기를 거의 50% 정도까지 줄일 수 있다.

이에 더하여, 초기 후보 세트 선택에 있어서, 단지 타겟 레이어의 I 및 Q 사인들만이 탐지될 필요가 있으며, 이에 따라 MMSE 탐지가 단순화된다.

더욱이, 초기 후보 세트의 정확성을 향상시키기 위하여, 사전 정보가 MMSE-SIC와 함께 초기 후보 세트 선택에 사용된다. MMSE-SIC 연산의 복잡성을 피하기 위하여, 사전 정보를 갖는 낮은 복잡성의 초기 탐지가 또한 제공된다.

본 출원의 실시 예들에 근거하여, 본 출원에서 설명된 단계들 및/또는 동작들은 서로 다른 순서로 발생할 수 있으며, 병렬적으로 발생할 수도 있고, 서로 다른 실시 예들에서의 서로 다른 시기들(epochs)이 동시에 발생할 수도 있으며, 이는 본 출원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게는 쉽게 이해될 수 있음이 이해될 것이다.

본 출원의 실시 예들에 근거하여, 단계들 및/또는 동작들의 일부 또는 전부는 휴대용 장치의 적어도 일부로 구현되거나 동작할 수 있다. 여기서 "휴대용 장치"는 무선 신호들을 수신할 수 있는 휴대가능하고 이동 가능한 전자 장치를 가리킨다. 예를 들어, 휴대용 장치는 멀티미디어 플레이어, 통신 장치, 컴퓨팅 장치, 네비게이션 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 모바일 장치들은 랩톱, 태블릿 컴퓨터, PDA, mp3 플레이어, 휴대용 PC, IMD(Instant Messaging Device), 휴대폰, GNSS(Global Navigational Satellite System) 수신기, 시계, 카메라 등과 같이 사람들이 가까이 두고 사용하는 장치들을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

본 출원의 실시 예들에 근거하여, 단계들 및/또는 동작들의 일부 또는 전부는 하나 또는 그 이상의 프로세서들 러닝 인스트력션들(processors running instruntions), 프로그램들, 상호작용 데이터 구조(interactive data structures), 클라이언트 및/또는 서버 구성을 사용하여 적어도 일부분 구현되거나 수행될 수 있으며, 이러한 프로세서들 러닝 인스트력션들, 프로그램들, 상호작용 데이터 구조, 클라이언트 및/또는 서버 구성들은 하나 또는 그 이상의 비-전이 컴퓨터 읽기 가능한 매체(non-transitory computer-readable media)에 저장될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 비-전이 컴퓨터 읽기 가능한 매체는 소프트웨어, 펌페워 (또는 임베디드 펌웨어), 하드웨어 및/또는 이들의 결합일 수 있다. 또한, 여기서 설명되는 어떠한 "모듈(module)"의 기능은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 및/또는 이들의 결합으로 구현될 수 있다.

본 출원의 기술적 사상의 실시 예에 따른 하나 또는 그 이상의 비-전이 컴퓨터-읽기 가능한 매체 및/또는 하나 또는 그 이상의 동작들/단계들/모듈들을 구현하거나 수행하는 수단들은 ASICs(application-specific integrated circuits), 표준 집적 회로들(standard integrated circuits), 적당한 인스트럭션들을 수행하는 컨트롤러들(예를 들어, 마이크로 컨트롤러 및/또는 임베디드 컨트롤러), FPGAs(field-programmable gate arrays), CPLDs(complex programmable logic devices)를 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 어떠한 시스템 구성들 및/또는 데이터 구조들의 일부 또는 전부는 컨텐츠(contents)로써 비-전이 컴퓨터-읽기 가능한 매체에 저장되어, 컴퓨터-읽기 가능한 매체 및/또는 관련된 하나 이상의 컴퓨터 시스템 또는 장치를 활성화하거나 구성함으로써 상술한 기술들 중 적어도 일부를 수행하도록 해당 컨텐츠를 실행하거나 사용하거나 제공할 수 있다. 여기서, 컨텐츠는, 예를 들어, 실행 가능한 소프트웨어 인스트럭션들, 다른 비-전이 머신-읽기 가능한 소프트웨어 인스트럭션들 또는 구조화 데이터(structured data)일 수 이따. 여기서, 비-전이 컴퓨터-읽기 가능한 매체는, 예를 들어, 하드 디스크, 메모리, 컴퓨터 네트워크 또는 무선 네트워크 또는 다른 데이터 전송 매체, 또는 DVD나 플래시 메모리 장치와 같이 적당한 장치에 의하거나 적당한 연결을 통하여 데이터 읽기가 가능한 휴대 가능한 매체일 수 있다.

어떠한 시스템 구성들 및 데이터 구조들의 일부 또는 전부는 또한 데이터 신호들로써 비-전이 컴퓨터-읽기 가능한 전송 매체 또는 이와 유사한 매체에 저장될 수 있다. 이러한 시스템 구성들 및 데이터 구조들의 일부 또는 전부는 이러한 매체로부터 독출되고, 이후 무선(wireless based) 및 유선(wired/cable-based) 매체를 경유하여 전성될 수 있다. 이러한 시스템 구성들 및 데이터 구조들의 일부 또는 전부는, 예를 들어, 싱글 또는 멀티플렉스드 아날로그 신호의 일부 또는 멀티 이산 디지털 패팃들 혹은 프레임들과 같이, 다양한 형태를 가질 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램 제품들은 또한 다른 형태로 응용될 수도 있다. 따라서, 본 출원의 기술적 사상의 실시 예들은 어떠한 컴퓨터 시스템 구성에도 적용될 수 있다.

이에 따라, 여기서 사용되는 "비-전이 컴퓨터-읽기 가능한 매체"라는 용어는 실제 동작을 수행하는 어떠한 매체(예를 들어, 하드웨어 회로들)라도 지칭할 수 있으며, 이는 구동/구현을 위한 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 제공될 프로그램들 및/또는 좀 더 높은 레벨의 인스트럭션들(higher-level instrunctions)(예를 들어, 비-전이 메모리에 저장된 인스트럭션들)을 포함할 것이며, 또는 예를 들어 펌웨어 또는 비휘발성 메모리에 저장된 머신-레벨 인스트럭션들(machine-level instructions)을 포함할 것이다. 비-전이 컴퓨터-읽기 가능한 매체는 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 같은 많은 형태를 취할 수 있다. 비-전이 컴퓨터-읽기 가능한 매체는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, EEPROM, 어떤한 메모리 칩 또는 카트리지, 어떠한 마그네틱 테이프, 또는 컴퓨터 인스트럭션이 독출될 수 있는 어떠한 다른 마그네틱 매체, CD-ROM, DVD, 또는 컴퓨터 인스트럭션이 독출될 수 있는 다른 어떠한 옵티칼 매체(optical medium), 컴퓨터 인스트럭션이 독출될 수 있는 다른 어떤 비-전이 매체를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

비록 본 출원의 기술적 사상의 실시 예로 특정 실시 예들이 앞서 설명되었으나, 본 출원의 기술적 사상은 이에 한정되지 않으며, 본 출원의 기술적 사상의 범주를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 응용 및 적용들이 가능함이 이해될 것이다. 또한 본 출원의 기술적 사상은 앞서 설명된 실시 예들에 한정되는 것은 아니며, 이하의 청구항의 보호범위 또는 그 균등범위까지 미치는 것이 역시 이해될 것이다.

QAM: quadrature amplitude modulation
MIMO: multiple input multiple output
LLR: log-likelihood ratio
ED: Euclidean distance
MMSE: Minimum Mean Square Error
MMSE-SIC: MMSE soft interference cancellation
705: 안테나
710: MIMO 탐지기
715: 디코더

Claims

소프트 탐지를 위한 수신 장치의 동작하는 방법에 있어서:
Q-차 직교 진폭 변조(QAM) 심볼들을 포함하는 복수의 신호들을 수신하는 단계;
목표 레이어 주변의 I(in-phase) 사인 및 Q(quadrature) 사인의 탐지를 사용하는 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE) 평가에 기초하여, C 잠재 후보들을 포함하는 감소된 후보 세트(reduced candidate set)를 결정하는 단계;
상기 감소된 후보 세트에 기초하여 유클리디안 거리들(EDs)을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 유클리디안 거리들에 기초하여 로그-우도 값(LLR)을 생성하는 단계를 포함하며,
상기 C는 상기 Q보다 작은방법.
제 1 항에 있어서,
상기 생성된 로그-우도 값에 대한 정보를 디코더에 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 Q는 256이고, C는 128인 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 감소된 후보 세트를 결정하는 단계는
선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)에 기초하여 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)는 이하의 수식을 사용하여 결정되며,

상기
는 초기 MMSE 평가를 나타내고,
는
수신 신호 벡터이고,
는
전송 신호 벡터이며,
는
채널 계수 행렬이며,
는 i 번째 전송 및 j 번째 수신 안테나들 사이의 채널을 나타내고,
은 공분산
를 갖는 추가적인 화이트 가우시안 노이즈 벡터이며,
이고,
인 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 LLR 정보는 이하의 수학식에 의하여 생성되며,

상기
은 심볼
의 l 번째 비트를 나타내며,
은
의 귀납적 LLR이며,
은 상기 초기 MMSE 평가
를 사용하여 선택된 128 초기 후보들의 세트인 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 감소된 후보 세트(reduced candidate set)를 결정하는 단계는
사전 정보를 수신하는 단계;
선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거(MMSE-SIC)를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거에 기초하여, 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 사전 정보는 자기-사정 정보 및 교차-사전 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거는 이하의 수학식을 사용하여 결정되며,

상기
는
수신 신호 벡터이고,
는
전송 신호 벡터이고,
는
채널 계속 행렬이고,
이며,
는 i 번째 전송 및 j 번째 수신 안테나들 사이의 채널을 나타내며,
이고,
이며,
인 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 감소된 후보 세트를 결정하는 단계는
사전 정보를 수신하는 단계;
상기 사전 정보를 사용하지 않고 평균 제곱 오차(MMSE)를 평가하는 단계:
상기 사전 정보에 기초하여, 상기 평가된 평균 제곱 오차(MMSE)에 대한 슬라이싱을 수행하는 단계;
상기 슬라이스된 평균 제곱 오차에 기초하여, 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
소프트 탐지를 위한 수신 장치는:
복수의 안테나들; 및
멀티 입력 멀티 출력(MIMO) 탐지기를 포함하며,
상기 MIMO 탐지기는 상기 복수의 안테나들을 통하여 Q-차 직교 진폭 변조(QAM) 심볼들을 포함하는 복수의 신호들을 수신하고, 목표 레이어 주변의 I(in-phase) 사인 및 Q(quadrature) 사인의 탐지를 사용하는 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE) 평가에 기초하여 C 잠재 후보들을 포함하는 감소된 후보 세트(reduced candidate set)를 결정하고, 상기 감소된 후보 세트에 기초하여 유클리디안 거리들(EDs)을 계산하고, 상기 계산된 유클리디안 거리들에 기초하여 로그-우도 값(LLR)을 생성하고, 그리고 상기 C는 상기 Q보다 작은 수신 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 MIMO 탐지기는 상기 생성된 로그-우도 값에 대한 정보를 디코더에 제공하는 수신 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 Q는 256이고, C는 128인 수신 장치.
제 11 항에 있어서,
사기 MIMO 탐지기는
선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)에 기초하여 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 통하여 상기 감소된 후보 세트를 결정하는 수신 장치.
제 14 항에 있어서,
상기 MIMO 탐지기는 상기 선형 평균 제곱 오차(linear MMSE)를 이하의 수식을 사용하여 결정하며,

상기
는 초기 MMSE 평가를 나타내고,
는
수신 신호 벡터이고,
는
전송 신호 벡터이며,
는
채널 계수 행렬이며,
는 i 번째 전송 및 j 번째 수신 안테나들 사이의 채널을 나타내고,
은 공분산
를 갖는 추가적인 화이트 가우시안 노이즈 벡터이며,
이고,
인 수신 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 MIMO 탐지기는 상기 LLR 정보를 이하의 수학식을 사용하여 생성하며,

상기
은 심볼
의 l 번째 비트를 나타내며,
은
의 귀납적 LLR이며,
은 상기 초기 MMSE 평가
를 사용하여 선택된 128 초기 후보들의 세트인 수신 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 MIMO 탐지기는
사전 정보를 수신하는 단계;
선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거(MMSE-SIC)를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거에 기초하여, 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 통하여 상기 감소된 후보 세트(reduced candidate set)를 결정하는 수신 장치.
제 17 항에 있어서,
상기 사전 정보는 자기-사정 정보 및 교차-사전 정보 중 적어도 하나를 포함하는 수신 장치.
제 17 항에 있어서,
상기 MIMO 탐지기는 상기 선형 평균 제곱 오차 소프트 간섭 소거를 이하의 수학식을 사용하여 결정하며,

상기
는
수신 신호 벡터이고,
는
전송 신호 벡터이고,
는
채널 계속 행룔이고,
이며,
는 i 번째 전송 및 j 번째 수신 안테나들 사이의 채널을 나타내며,
이고,
이며,
인 수신 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 MIMO 탐지기는
사전 정보를 수신하는 단계;
상기 사전 정보를 사용하지 않고 평균 제곱 오차(MMSE)를 평가하는 단계:
상기 사전 정보에 기초하여, 상기 평가된 평균 제곱 오차(MMSE)에 대한 슬라이싱을 수행하는 단계;
상기 슬라이스된 평균 제곱 오차에 기초하여, 상기 감소된 후보 세트를 선택하는 단계를 통하여 상기 감소된 후보 세트를 결정하는 수신 장치.
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