KR19990082873A - 탭 가중값 조절 방법 - Google Patents
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Abstract
태핑된 지연 라인 공간/시간 프로세서용 가중값 계산 평가 방법을 개시한다. 논리 0 또는 논리 1을 나타내는지 거의 확실한 레벨을 갖는 심벌과, 상기 탭 가중값을 설정하는 트레이닝 시퀀스를 사용한다.
Description
본 발명은 디지털 통신 시스템, 예를 들어, 이동 셀룰라 전화 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 디지털 통신 네트워크에서의 전송 시 심벌은 열화(degrade)된다. 예를 들어, GSM 시스템에서, 수신된 신호는, 다중 경로 전파와, 동일 채널을 사용하는 단말기들로부터의 간섭과, 보다 일반적인 잡음으로 인한 지연에 의해 열화된다.
태핑된(tapped) 지연 라인 공간 및/또는 시간 처리가, 다른 단말기들로부터의 다중 경로 전파 및 간섭과, 간섭물로부터 신호 레벨을 감소시키는 안테나 어레이를 조정하는 공간 처리와, 다중 경로 전파의 효과를 감소시키는 시간 처리의 효과를 감소시키기 위해 사용될 수 있다. 공간/시간 처리는 하나의 멀티브랜치(multi-branch) 태핑된 지연 라인 프로세서에서 조합되어 안테나 어레이에 응용될 수 있다. 안테나에 응용하기 위해, 이동 단말기를 통해 전송되는 심벌의 각 프레임은, 26 심벌의 공지된 "트레이닝(training)" 시퀀스를 포함하는 "미드 앰블(mid-amble)"을 포함한다. 이동 단말기는 관련 기지국의 명령을 받아 다수의 소정의 트레이닝 시퀀스 중 하나를 사용함으로써, 구별되어야 할 단말기들을 간섭할 수 있다. 어레이의 각 안테나는, 탭 출력 신호가 가중되고 합산되는 각각의 태핑된 지연 라인 이퀼라이저를 포함한다. 공지된 이론상의 제안에서는, 가중값 W는,
W = Rxx -1rxd
와 같이 결정된다. 여기서, Rxx는 시스템으로의 입력의 자기 상관 행렬(autocorrelation matrix)이고, rxd는 입력 신호 및 공지된 시퀀스의 상호 상관 벡터(crosscorrelation vector)이다. 실제로는, 순시 행렬들과, 트레이닝 시퀀스 상의 벡터의 평균을 얻어 평가할 수 있다.
상기 평가의 정확도는 짧은 26 심벌 트레이닝 시퀀스에 한한다.
이에 대해, 본 발명은, 공지된 심벌 및 의사 공지(pseudo-known) 심벌을 참고로, 연속적인 반복으로, 태핑된 지연 라인 공간 및/또는 시간 프로세서의 탭 가중값을 조절하는 방법으로서, 상기 가중된 탭 출력은 합산되는데, 여기서, 제 1 반복은 트레이닝 시퀀스의 공지된 심벌을 참고로 실행되고, 그 후의 반복은, 공지된 심벌 및 의사 공지 심벌을 참고로 행해지는데, 합산된 탭 출력 신호의 실수부를 설정 레벨에 비교하고, 논리 0의 심벌값을 상기 설정 레벨의 한 쪽에 속하는 상기 합산된 탭 출력 신호로 판단하고, 논리 1의 심벌값을 상기 설정 레벨의 다른 쪽에 속하는 상기 합산된 탭 출력 신호로 판단하며, 설정 레벨로부터 임계 거리를 초과하는 레벨을 의사 공지된 상기 심벌값으로 선택하고, 상기 임계값은 반복간에서 변화하고, 계속되는 반복은,
상기 값이 논리 0인 신호들의 레벨의 평균과, 상기 값이 논리 1인 상기 신호들의 레벨의 평균을 계산하고,
논리 0 값인 각 신호의 레벨과 각 평균 사이의 거리와, 논리 1 값이 각 신호의 레벨과 각 평균 사이의 거리를 계산하고,
상기 평균으로부터의 거리의 합을 계산하고,
상기 설정 레벨로부터 모든 신호 레벨의 거리를 계산하고,
상기 설정 레벨로부터 모든 신호의 레벨의 거리의 합을 계산하고,
상기 설정 레벨로부터 모든 심벌의 레벨의 거리의 합에 대한 상기 평균으로부터의 거리의 합의 비를 계산하는 방법을 개시한다.
효과적으로, 논리 0 또는 논리 1을 나타내는지 거의 확실한 레벨을 갖는 상기 심벌들과, 탭 가중값을 설정하는 트레이닝 시퀀스가 사용된다. 상이한 임계값을 시도하여, 가장 낮은 비를 선택할 수 있다.
상기 가중값 w는,
w = Rxx -1rxd
이다. 여기서, Rxx는 상기 시스템에 대한 입력의 자기 상관 행렬의 추정값이고, rxd는 상기 입력 신호 및 공지 심벌 또는 공지 심벌 및 의사 공지 심벌의 시퀀스의 상호 상관 벡터의 추정값이다.
본 발명의 일 실시예를, 도면을 참고로, 예를 들어 설명한다.
도 1은 안테나 시스템 및 그 태핑된 지연 공간/시간 프로세서의 개략도.
도 2는 트레이닝 시퀀스에서 수신된 신호 레벨을 도시한 도면.
* 도면 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
2 : 안테나 3 : 변환기
4 : 수신기 5 : 스토어
6 : 태핑된 지연 라인 8 : 개별 가중값
12, 14 : 가산기 15 : 이동 단말기
도면을 참고로 할 때, M개의 안테나 어레이 각각이, 각각의 수신기(4)에 접속된다. 상기 어레이에서 수신된 신호는 가우스 최소 시프트 키(gaussian minimum shift key:GMSK) 변조된다. 상기 신호는 수신기(4)에서 GMSK 신호의 차동 위상 인코딩을 제거하기 위해 재회전(de-rotated)된다. 상기 재회전된 각 수신기로부터의 신호는, 신호가 샘플링되고 양자화되는 각각의 아날로그/디지털 변환기(3)로 입력되고, 양자화된 샘플은 코딩된 디지털 신호로 변환된다.
디지털화된 재회전 신호는 시퀀스로 판독될 수 있도록 스토어(5)에 기억된다.
상기 디지털화된 재회전 신호는 각 안테나에 대해 각각의 태핑된 지연 라인(6)에 시퀀스로 판독된다. 태핑된 지연 라인은 물리적일 수도 있고, 하나 이상의 데이터 프로세서에 의해 시뮬레이팅될 수도 있다. 상기 처리는 어떠한 경우나 실시간보다 빠르게 실행되어 여러 번의 반복이 한 프레임에 실행될 수 있다.
각 탭에서, 태핑된 지연 라인이 물리적이거나 가상적이거나, 상기 신호는 개별 가중값(8)에 의해 가중되고, 상기 가중된 신호는 합산기(12)에서 합산된다. 각각의 공간/시간 프로세서로부터의 합은 합산기(14)에서 합산된다.
이동 단말기(15)를 통해 전송된 신호의 각 프레임에는, 공지된 26 심벌의 트레이닝 시퀀스를 포함하는 미드앰블(mid-amble)이 존재한다. 다수의 상이한 트레이닝 시퀀스가 존재하고 이동 단말기는 시퀀스를 전송하는 기지국의 명령을 받는다. 트레이닝 시퀀스는 단말기(15)와 간섭할 수 있는 이동 단말기에서 다시 사용되지 않으므로, 구별할 수 있다.
공간/시간 프로세서 가중의 논리적 기초는, Wiener-Hopf 방정식으로서, 다음과 같다.
w = Rxx -1rxd
여기서, Rxx는 시스템으로의 입력의 자기 상관 행렬(autocorrelation matrix)이고, rxd는 상기 입력 신호의 및 공지된 시퀀스의 상호 상관 벡터(crosscorrelation vector)이다.
상기 자기 상관 행렬과 상호 상관 벡터의 추정값은 순간치(instantaneous)의 평균, 즉, 심벌 대 심벌 행렬로 구성된다.
합산기(14)의 출력은 임시적으로 판단하는 심벌값으로 분석하여 Rxx의 추정값을 심벌의 보다 긴 시퀀스를 사용하여 개선시킨다. 이를 위해, 의사 공지 심벌(pseudo-known symbols)은 그 유효성에 대해 공정한 확실성을 얻기 위해 트레이닝 시퀀스 외부로부터 선택된다. 논리 0 또는 논리 1의 심벌값을 판단하기 위한 일시적 결정은, 상기 가산기(14)의 출력의 실수부의 레벨이 포지티브인지 네가티브인지에 따른다. 따라서, 0의 설정 결정 레벨(16)(도 2 참조)은, 논리 1 심벌의 레벨(20)로부터 논리 0 심벌의 레벨(18)을 구별한다.
제 2 반복에서, 결정 레벨(16)로부터의 모든 심벌의 거리의 평균이 계산된다. 상기 평균(28)은 도 2에서 결정 레벨(16)의 양 측에 도시된다. 레벨(28) 외부에 속하는 임의의 심벌 레벨은 공지된 바와 같이 처리되고, Rxx행렬은 이하와 같이 계산되고 평가된다.
그 이후의 반복에서, 레벨(28)은 평균보다 50% 이상 및, 예를 들어, 10%와 같은, 50% 미만의 두 방향으로의 단계에서 변화한다.
각각의 반복에서, 양호함(goodness)의 정도를 계산하여, 평가할 Rxx의 추정값을 계산한다.
설정 레벨(16)과 0 심벌(18)의 레벨 사이의 거리(d0)의 평균(22)을 계산한다. 설정 레벨(16)과 논리 1 심벌의 레벨(20) 사이의 거리(d1)의 평균(24)을 계산한다.
논리 0로 구별되는 각 심벌(18)의 레벨과 각 평균(22) 사이의 거리를 계산한다. 논리 1로 구별되는 각 심벌의 레벨과 각각의 평균(24) 사이의 거리를 계산한다.
설정 레벨로부터 모든 심벌의 레벨까지의 거리의 합을 계산한다.
평균으로부터의 거리의 합과, 설정 레벨로부터 모든 심벌의 레벨까지의 거리의 합의 비를 계산한다. 비가 작아질수록, 출력의 품질에 대한 선택이 좋아진다. 이상적으로, 논리 0로 구별되는 심벌의 레벨이 모두 같고, 논리 1로 구별되는 심벌의 레벨이 모두 같으며, 0 및 1 심벌의 레벨이 결정 레벨(16)으로부터 동일한 간격을 갖는다.
복구된 시퀀스의 오차율(error rate)이 높더라도, 낮은 값을 얻을 수 있다는 것을 고려하기 위해, 상기 비에 (1+N)을 곱한다(여기서, N은 설정 레벨에 기준하여 판단한 값의 심벌들과, 공지된 시퀀스의 심벌들 사이의 오차의 수).
상기 곱의 값은 양호함을 측정하기 위해, 즉, Rxx의 평가가 얼마나 양호한가를 알기 위해 얻는다. 상기 값이 낮을수록, 평가가 양호하다.
일단 임계값이 모두 설정되면, 양호함의 최고 상태를 만드는 Rxx행렬이 선택되고 사용되어, 가중값(W11내지 WML)를 결정한다.
본 발명은 이동 셀룰라 전화 시스템과 같은 디지털 통신 시스템에 활용된다.
Claims (3)
- 공지된 심벌 및 의사 공지(pseudo-known) 심벌을 참고로, 연속적으로 반복하여, 태핑된 지연 라인 공간 및/또는 시간 프로세서의 탭 가중값을 조절하는 방법으로서,상기 가중된 탭 출력은 합산되는데, 여기서, 제 1 반복은 트레이닝 시퀀스의 공지된 심벌을 참고로 실행되고, 이어지는 반복은, 공지된 심벌 및 의사 공지 심벌을 참고로 행해지며, 상기 이어지는 반복은, 합산된 탭 출력 신호의 실수부를 설정 레벨과 비교하고, 논리 0의 심벌값을 상기 설정 레벨의 한 쪽에 속하는 상기 합산된 탭 출력 신호로 판단하고, 논리 1의 심벌값을 상기 설정 레벨의 다른 쪽에 속하는 상기 합산된 탭 출력 신호로 판단하며, 설정 레벨로부터 임계 거리를 초과하는 레벨을 의사 공지된 상기 심벌값으로 선택함으로써 선택되며, 상기 임계값은 반복간 변화하고, 연속되는 반복은,상기 값이 논리 0인 신호들의 레벨의 평균과, 상기 값이 논리 1인 상기 신호들의 레벨의 평균을 계산하고,논리 0 값인 각 신호의 레벨과 각 평균 사이의 거리와, 논리 1 값이 각 신호의 레벨과 각 평균 사이의 거리를 계산하고,상기 평균으로부터의 거리의 합을 계산하고,상기 설정 레벨로부터 모든 신호 레벨의 거리를 계산하고,상기 설정 레벨로부터 모든 신호의 레벨의 거리의 합을 계산하고,상기 설정 레벨로부터 모든 심벌의 레벨의 거리의 합에 대한 상기 평균으로부터의 거리의 합의 비를 계산하는, 탭 가중값 조절 방법
- 제 1 항에 있어서, 상기 가중값 w는,w = Rxx -1rxd로서, Rxx는 상기 시스템에 대한 입력의 자기 상관 행렬의 추정값이고, rxd는 상기 입력 신호 및 공지 심벌 또는 공지 심벌 및 의사 공지 심벌의 시퀀스의 상호 상관 벡터의 추정값인, 탭 가중값 조절 방법.
- 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 비에 (1+N)을 곱하는(여기서, N은 설정 레벨에 기준하여 판단한 값의 심벌들과, 공지 시퀀스 또는 의사 공지 시퀀스의 심벌들 사이의 오차의 수) 탭 가중값 조절 방법.
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