KR20000046187A - Method for forming adaptive beam - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method for forming an adaptive beam is provided to perform a speech connection within a quick time by quickly forming a beam of an arrangement antenna using information of a pilot channel and information of a traffic channel. CONSTITUTION: Each weight value for forming a beam is determined from a pilot signal and a traffic signal inputted through a pilot channel and a traffic channel. The determined weight value is renewed according to a state of each channel recognized by each coefficient value of a filter obtained using the determined weight value. Weight values to the pilot signal and the traffic signal are differently determined according to a distortion degree of the pilot signal and the traffic signal when the weight value is determined. A sum of the weight value to the determined pilot signal and the weight value to the determined traffic signal is normalized by 1.

Description

적응 빔 형성 방법Adaptive beam forming method

본 발명은 직접 확산 CDMA 시스템에 관한 것으로, 특히 채널의 상태를 분석하기 위한 파일럿 채널의 정보 및 실제 정보를 전달하기 위한 트래픽 채널의 정보를 이용하여 어레이 안테나의 빔을 적응적으로 형성하는데 보다 빠른 수렴속도를 갖도록 하는 적응 빔 형성 방법에 관한 것이다.TECHNICAL FIELD The present invention relates to a direct spread CDMA system, and in particular, faster convergence in adaptively forming a beam of an array antenna by using information of a pilot channel for analyzing channel conditions and traffic channel information for transmitting actual information. The present invention relates to a method for forming an adaptive beam to have a speed.

일반적으로, 종래의 어레이 안테나의 적응 빔 형성 방법에는 파일럿 채널의 정보만을 이용하는 방법, 또는 파일럿 채널의 정보 없이 트래픽 채널의 정보만을 이용하는 브라인드(Blind) 방법이 대표적으로 이용되었다.In general, in the conventional adaptive beamforming method of the array antenna, a method using only the pilot channel information or a blind method using only the traffic channel information without the pilot channel information is typically used.

파일럿 채널의 정보만을 이용하는 대표적인 방법으로는, 최소평균제곱(Least Mean Square ; 이하, LMS라 약칭함) 방법과 순환적 최소제곱(Recursive Least Square ; 이하, RLS라 약칭함) 방법이 있으며, 대표적인 브라인드 방법에는 정계수 알고리즘(Constant Modulus Algorithm ; 이하, CMA라 약칭함) 방법과 이차 레이크 결합(2-D Rake Combiner) 방법 등이 있다.Representative methods using only the pilot channel information include Least Mean Square (LMS) and Recursive Least Square (RLS). Methods include a constant modulus algorithm (hereinafter, abbreviated as CMA) method and a 2-D Rake Combiner method.

여기서, LMS 방법 및 CMA 방법에 따라 어레이 안테나의 빔을 형성하는 원리에 대해 언급하면 다음과 같다.Here, referring to the principle of forming the beam of the array antenna according to the LMS method and the CMA method is as follows.

도 1 은 어레이 안테나의 적응 빔 형성을 위한 일반적인 구성을 나타낸 블록구성도이다.1 is a block diagram illustrating a general configuration for forming an adaptive beam of an array antenna.

도 1을 참조하면, 먼저 각 어레이 안테나를 통해 수신된 신호는 반송파가 제거되어 필터(10,11,12)에 입력된다. 여기서 사용되는 필터(10,11,12)는 (PSF : Phase Sharping Filter)이다.Referring to FIG. 1, first, signals received through each array antenna are input to the filters 10, 11, and 12 with carriers removed. The filters 10, 11, and 12 used here are (PSF: Phase Sharping Filters).

각 필터의 출력은 복조 및 하향 샘플링(Down sampling)을 거치게 되고 역확산된다. 도시된 구성은 역확산 이후 각 빔 형성부(30)의 가중치를 매 순간마다 갱신하는 구조로 되어 있다.The output of each filter is subjected to demodulation and down sampling and despread. The illustrated configuration has a structure in which the weight of each beam forming unit 30 is updated every moment after despreading.

도 2 는 종래 기술에 따른 LMS 알고리즘을 설명하기 위한 블록구성도이다.2 is a block diagram illustrating a conventional LMS algorithm.

도 2를 참조하면, 빔 형성부(30)의 가중치를 매 순간마다 갱신하는 구조에서 LMS 알고리즘의 원리를 설명한다.Referring to FIG. 2, the principle of the LMS algorithm in the structure of updating the weight of the beam forming unit 30 every moment will be described.

먼저, K개의 전송신호가 존재하고, L개의 어레이 안테나가 존재하는 CDMA 시스템을 가정하고, 역확산 이후의 적응 빔 형성을 고려하자. 여기서 역확산 이전의 적응 빔 형성도 다음에 기술되는 수식에 확산 코드를 대입하여 쉽게 적용시킬 수 있다.First, assume a CDMA system in which there are K transmission signals and L array antennas, and consider adaptive beam formation after despreading. Here, the adaptive beamforming before despreading can also be easily applied by substituting a spreading code in the following equation.

K개의 전송신호 중 첫 번째 전송신호에 대한 빔 형성부(30)의 가중치 벡터를, w1= [w1,1w2,1⃛ wL,1]Τ 로 나타낼 때 LMS 알고리즘에서의 평가 함수 CP(w1[n]) 는 다음과 같이 정의할 수 있다.The weight vector of the beam forming unit 30 for the first transmission signal of the K transmission signals, w 1 = [w 1,1 w 2,1 ⃛ w L, 1 ] Τ Evaluation function in the LMS algorithm C P (w 1 [n]) Can be defined as:

------------식(1) ------------ Formula (1)

여기서, 은 첫 번째 전송신호에 대한 파일럿 채널의 신호크기, 은 미리 수신단에 알려진 n번째 신호이고, 은 채널을 통과하여 역확산된 파일럿 신호벡터로 다음과 같이 정의된다.here, Is the signal size of the pilot channel for the first transmission signal, Is the nth signal known to the receiver in advance, Is a pilot signal vector despread through the channel and defined as follows.

------------------------------식(2) ------------------------------ Equation (2)

이에 따른 LMS 알고리즘은 수신단에 알려진 파일럿 신호를 이용하여 다음의 식 3에서 정의되는 w1[n] 로 반복적으로 최적의 계수를 구할 수 있다.According to the LMS algorithm, the pilot signal known to the receiver is defined in Equation 3 below. w 1 [n] We can repeatedly find the optimal coefficient.

------------------식(3) Equation (3)

여기서, 위첨자 *는 켤레복소수를 의미하고, εLMS 는Where the superscript * means a complex conjugate, ε LMS Is

----------------------식(4) ---------------------- Equation (4)

로 정의된다.Is defined as

이와 같은 원리에 의한 LMS 알고리즘에서의 평가 함수 CP(w1[n]) 에 따라 가중치 벡터를 매 순간마다 갱신하게 된다.Evaluation function in LMS algorithm based on the same principle C P (w 1 [n]) As a result, the weight vector is updated every moment.

도 3 은 종래 기술에 따른 CMA을 설명하기 위한 블록구성도이다.3 is a block diagram illustrating a CMA according to the prior art.

도 3을 참조하면, 빔 형성부(30)의 가중치를 매 순간마다 갱신하는 구조에서 CMA 알고리즘의 원리를 설명한다.Referring to FIG. 3, the principle of the CMA algorithm will be described in a structure in which the weight of the beam forming unit 30 is updated every moment.

이는 트래픽 채널 신호에 대해서는 수신단에 사전에 알려진 기준신호가 존재하지 않으므로, CMA 알고리즘을 이용하여 빔 형성부(30)의 최종 가중치 벡터를 구한다.Since there is no known reference signal at the receiver for the traffic channel signal, the final weight vector of the beam forming unit 30 is obtained by using the CMA algorithm.

이 때 사용되는 CMA 평가함수는,The CMA evaluation function used at this time is

---------------------식(5) --------------------- Equation (5)

이다. 여기서 A1 은 트래픽 채널의 신호세기를 의미하며, 수신단에 수신된 는 역확산된 트래픽 신호벡터로 다음과 같이 정의된다.to be. here A 1 Means the signal strength of the traffic channel, Is a despread traffic signal vector, which is defined as follows.

-------------------------------식(6) ------------------------------- Equation (6)

기준신호가 존재하지 않는 CMA 알고리즘은 다음의 식 7과 같으며, 식 7에서 정의되는 w1[n] 로 필터의 가중치를 갱신한다.The CMA algorithm without a reference signal is shown in Equation 7 below. w 1 [n] To update the filter weights.

-----------------식(7) Equation (7)

여기서, εCMA 는here, ε CMA Is

-식(8) Formula (8)

로 정의된다.Is defined as

이와 같은 원리에 의한 CMA 알고리즘에서의 평가 함수 Cr(w1[n]) 에 따라 가중치 벡터를 매 순간마다 갱신하게 된다.Evaluation function in CMA algorithm based on the same principle C r (w 1 [n]) As a result, the weight vector is updated every moment.

지금까지 설명한 LMS 방법 및 CMA 방법과 그밖에 RLS 방법은 적응 기법(Adaptive Method)을 이용하여 최적의 해(result)를 반복적으로 찾아가는 방법이고, 이차 레이크 결합(2-D Rake Combiner) 방법은 수신신호를 시간축과 공간축으로 분리하여 결합하는 방법이다.The LMS method and the CMA method described above and the other RLS methods are methods for repeatedly searching for an optimal solution using an adaptive method. It is a method of separating and combining the time axis and the space axis.

이 같은 방법들은 파일럿 채널의 정보나 트래픽 채널의 정보 중 어느 하나만을 이용하여 적응 안테나의 빔을 형성해 가므로, 가용할 수 있는 채널 정보를 최대한 이용하지 못하게 된다는 단점이 있다.These methods form a beam of the adaptive antenna using only one of the pilot channel information and the traffic channel information, and thus, there is a disadvantage in that the maximum available channel information is not used.

따라서, 빔 형성에 이용되는 해당 채널의 사용이 불가능하게 되는 경우가 발생할 때는 적응 안테나의 빔을 전혀 형성해 나가지 못하게 된다는 문제점이 있다.Therefore, when the use of the corresponding channel used for forming the beam becomes impossible, there is a problem in that the beam of the adaptive antenna cannot be formed at all.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 종래 기술의 문제점을 감안하여 안출한 것으로서, 가용할 수 있는 최대한의 채널 정보, 즉 파일럿 채널의 정보 및 트래픽 채널의 정보를 이용하여 적응 안테나의 빔을 적응적으로 형성해 가는 빔 형성 방법을 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention has been devised in view of the above-mentioned problems of the prior art, and adaptively uses the maximum available channel information, that is, pilot channel information and traffic channel information, to adaptively adapt a beam of an adaptive antenna. It is to provide a beam forming method to be formed.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 특징에 따르면, 적응 안테나의 빔 형성 방법이, 파일럿 채널 및 트래픽 채널을 통해 각각 입력되는 파일럿 신호와 트래픽 신호로부터 빔 형성을 위한 각각의 가중치를 결정하고, 이 결정된 가중치를 이용하여 구해지는 필터의 각 계수값에 의해 인지되는 상기 각 채널의 상태에 따라 상기 결정된 가중치를 갱신해 나가게 된다.According to an aspect of the present invention for achieving the above object, the beamforming method of the adaptive antenna is to determine the respective weights for beamforming from the pilot signal and the traffic signal input through the pilot channel and the traffic channel, respectively; Then, the determined weight is updated according to the state of each channel recognized by each coefficient value of the filter obtained using the determined weight.

바람직하게는, 상기 가중치를 결정할 때는 상기 파일럿 신호 및 상기 트래픽 신호의 왜곡 정도에 따라, 이 두 신호에 대한 가중치가 상이하게 결정되며, 상기 결정된 파일럿 신호에 대한 가중치와 상기 트래픽 신호에 대한 가중치의 합은 1로 정규화된다.Preferably, when determining the weight, the weights for the two signals are determined differently according to the distortion degree of the pilot signal and the traffic signal, and the sum of the weights for the determined pilot signals and the weights for the traffic signals are determined. Is normalized to 1.

또한, 상기 파일럿 신호를 이용한 빔 형성에는 최소 평균 제곱(Least Mean Square) 방법이 사용되고, 상기 트래픽 신호를 이용한 빔 형성에는 정계수 알고리즘(Constant Modulus Algorithm) 방법이 사용되며, 상기 파일럿 신호를 이용하는 평균 제곱 방법에 의한 오차와 상기 트래픽 신호를 이용하는 정계수 알고리즘 방법에 의한 오차를 구하여, 이들 오차에 따라 인지되는 각 채널의 상태에 따라 상기 가중치를 갱신해 나가게 된다.In addition, a least mean square method is used for beam formation using the pilot signal, and a constant modulus algorithm is used for beam formation using the traffic signal, and an average square using the pilot signal is used. The error by the method and the constant coefficient algorithm using the traffic signal are obtained, and the weight is updated according to the state of each channel recognized according to these errors.

도 1 은 어레이 안테나의 빔 형성을 위한 일반적인 구성을 나타낸 블록구성도.1 is a block diagram showing a general configuration for beam forming of an array antenna;

도 2 는 종래 기술에 따른 LMS 알고리즘을 설명하기 위한 블록구성도.2 is a block diagram illustrating a conventional LMS algorithm.

도 3 은 종래 기술에 따른 CMA을 설명하기 위한 블록구성도.Figure 3 is a block diagram for explaining a CMA according to the prior art.

도 4 는 본 발명에 따른 적응 빔 형성 방법을 설명하기 위한 블록구성도.4 is a block diagram illustrating an adaptive beam forming method according to the present invention.

*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명** Description of the symbols for the main parts of the drawings *

10,11,12 : 필터(Phase Shaping Filter)10,11,12: Phase Shaping Filter

20,21,22 : 하향 샘플링 ＆ 역확산부20,21,22: Downward Sampling & Despreading

30 : 빔 형성부30: beam forming unit

이하 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 구성 및 작용을 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.Hereinafter, a configuration and an operation according to an exemplary embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

본 발명은 직접 확산 CDMA 시스템에서 여러 개의 안테나를 사용하는 적응 안테나의 빔을 형성하기 위한 기법으로, 궁극적으로는 전체 시스템 용량을 증대시키는데 사용된다.The present invention is a technique for forming a beam of an adaptive antenna using multiple antennas in a direct spread CDMA system, which is ultimately used to increase the overall system capacity.

적응 안테나의 빔 형성 방법은 역확산되기 이전에 동작하도록 하거나, 역확산된 이후에 동작하도록 하여, 여러 이동국들의 공간상 위치에 따라 이에 적당한 빔을 적응적으로 형성하도록 하는 것이다.The beamforming method of the adaptive antenna is to operate before despreading or after despreading, so as to adaptively form a beam suitable for the spatial position of various mobile stations.

여기서, 빔 형성 방법을 역확산 이전에 사용할 것인지, 역확산 이후에 사용할 것인지는 시스템 하드웨어의 복잡도와 성능등을 고려하여 결정하면 된다.Here, whether to use the beam forming method before despreading or after despreading may be determined in consideration of the complexity and performance of the system hardware.

본 발명에 따른 적응 안테나의 빔 형성 방법은 매 심볼 또는 매 코드마다 최적 경사 방법(Steepest decent)을 이용하여 반복적으로 최적의 해를 구해 나가는 방법이다. 이는 실제 하드웨어에 구현이 용이하고 시간적으로 변하는 채널의 특성을 즉시 쫓아갈 수 있는 특징을 가진다.The beamforming method of the adaptive antenna according to the present invention is a method of repeatedly obtaining an optimal solution using a best decent method for every symbol or every code. This feature is easy to implement in real hardware and can immediately follow the characteristics of a channel that changes over time.

최적 경사 방법(Steepest decent)을 이용하여 적응 안테나의 빔을 형성하는 방법은 파일럿 채널의 정보를 이용하는지 이용하지 않는지에 따라 크게 두 가지 방법으로 분류된다.The method of forming the beam of the adaptive antenna by using the steepest decent method is classified into two methods according to whether the pilot channel information is used or not.

이들 방법에는 앞에서도 언급했듯이 파일럿 채널을 이용하는 대표적인 LMS 방법과 RLS 방법이 있으며, 파일럿 채널의 정보없이 트래픽 채널의 정보만을 이용하여 적응 안테나의 빔을 형성해 가는 CMA 방법이 있다.As mentioned above, there are a representative LMS method and an RLS method using a pilot channel, and there is a CMA method of forming an adaptive antenna beam using only traffic channel information without pilot channel information.

본 발명에 따른 적응 안테나의 빔 형성 방법은 이 방법들에서 사용하는 파일럿 채널의 신호 및 트래픽 채널의 신호를 모두 사용하여, CDMA 시스템에서 보다 빠른게 빔을 형성함으로써 전체 시스템의 효율을 높이고자 하는 것이 핵심이다.In the beamforming method of the adaptive antenna according to the present invention, it is desirable to increase the efficiency of the entire system by forming a beam faster in a CDMA system using both the pilot channel signal and the traffic channel signal used in these methods. It is the key.

따라서, 본 발명에서는 파일럿 채널의 신호를 이용하는 LMS 방법으로 빔을 형성하고, 트래픽 채널에 대해서는 CMA 방법에 따라 빔을 형성할 수 있도록 이들 두 방법을 결합하여 사용한다.Therefore, in the present invention, the beams are formed by the LMS method using the pilot channel signal, and the two methods are combined and used to form the beams according to the CMA method for the traffic channel.

도 4 는 본 발명에 따른 적응 빔 형성 방법을 설명하기 위한 블록구성도이다.4 is a block diagram illustrating a method for forming an adaptive beam according to the present invention.

도 4를 참조하면, 앞서 언급된 LMS 방법과 CMA 방법은 각기 파일럿 채널과 트래픽 채널에서 동작하게 된다.Referring to FIG. 4, the LMS method and the CMA method described above operate in a pilot channel and a traffic channel, respectively.

그런데 실제 파일럿과 트래픽 채널이 모두 존재하는 시스템에서 두 채널 정보를 모두 활용할 수 있다면 보다 빠른 빔을 적응적으로 형성할 수 있게 된다.However, if both channel information can be utilized in a system in which both a real pilot and a traffic channel exist, a faster beam can be adaptively formed.

이를 위해서는 새로운 평가함수 C(w1) 를 사용하게 된다.To this end, a new evaluation function C (w 1 ) Will be used.

C(w1) = λCP(w1) + (1 - λ)Cr(w1) --------------------------식(9) C (w 1 ) = λC P (w 1 ) + (1-λ) C r (w 1 ) -------------------------- Equation (9)

가 본 발명에서 정의한 평가함수로써, 식 9에서 알 수 있듯이 이 평가함수는 LMS와 CMA의 평가함수에 가중치 λ를 두어 더한 형태이다. 여기서, λ는 LMS와 CMA 중 어느 곳에 더 많은 가중치를 줄 것인가를 결정하는 것으로, 채널에 의한 신호의 왜곡이 적은 경우에는 CMA에 보다 많은 가중치를 둘 수 있으며, 두 가중치의 합은 1로 정규화된다.As the evaluation function defined in the present invention, as shown in Equation 9, this evaluation function is a form in which the weighting lambda is added to the evaluation functions of LMS and CMA. Here, λ determines which of the LMS and the CMA should be given more weight. When the distortion of the signal caused by the channel is less, the CMA may have more weight, and the sum of the two weights is normalized to 1. .

이에 따라, LMS와 CMA를 결합한 계수를 갱신하기 위한 식은 다음과 같다.Accordingly, the equation for updating the coefficient combining LMS and CMA is as follows.

----------------------식(10) Equation (10)

이와 같이 정의되는 w1[n] 로 빔 형성부(30) 필터의 가중치를 매 순간마다 갱신할 수 있다.Defined in this way w 1 [n] The weight of the low beam forming unit 30 filter may be updated at every instant.

먼저 파일럿 신호와 트래픽 신호를 입력 받아 빔 형성부(30)의 가중치를 곱한 결과로부터 파일럿 신호를 이용한 LMS의 오차를 구하고, 트래픽 신호를 이용한 CMA의 오차를 구한다.First, the error of the LMS using the pilot signal is obtained from the result of multiplying the pilot signal and the traffic signal by the weight of the beam forming unit 30, and the error of the CMA using the traffic signal.

이 후 다음 채널의 상태에 따라 가중치 λ를 결정하여, 이 결정된 가중치로부터 빔 형성부(30) 필터의 새로운 계수값을 구하게 된다.Thereafter, the weight λ is determined according to the state of the next channel, and a new coefficient value of the filter for the beam forming unit 30 is obtained from the determined weight.

현재의 CDMA 시스템은 전력 제어나 핸드오버(Handover)를 위해 신호 대 간섭비(SNR:Signal to Interference) 정보를 구한다. 이 신호 대 간섭비 정보로부터 단말기와 기지국간의 개략적인 채널상태를 알 수 있으므로 이 신호 대 간섭비 정보를 가중치 λ를 결정하는데 이용할 수 있다.Current CDMA systems obtain signal-to-interference (SNR) information for power control or handover. Since the approximate channel state between the terminal and the base station can be known from the signal-to-interference ratio information, this signal-to-interference ratio information can be used to determine the weight λ.

이상의 설명에서와 같은 본 발명은 파일럿 채널의 정보 및 트래픽 채널의 정보를 모두 사용하여 배열 안테나의 빔을 보다 빠르게 형성해 나가므로, 빠른 시간 내에 통화 연결이 가능하도록 할 수 있으며, 또한 파일럿 채널 또는 트래픽 채널 중 어느 하나의 사용이 불가능해지더라도 빔 형성이 가능하다는 효과가 있다.As described above, the present invention forms a beam of the array antenna faster by using both the information of the pilot channel and the information of the traffic channel, so that a call connection can be made in a short time, and also the pilot channel or traffic channel Even if any one of the use is impossible, there is an effect that the beam can be formed.

Claims (4)

파일럿 채널 및 트래픽 채널을 통해 각각 입력되는 파일럿 신호와 트래픽 신호로부터 빔 형성을 위한 각각의 가중치를 결정하고, 이 결정된 가중치를 이용하여 구해지는 필터의 각 계수값에 의해 인지되는 상기 각 채널의 상태에 따라 상기 결정된 가중치를 갱신해 나가는 것을 특징으로 하는 적응 빔 형성 방법.The respective weights for beamforming are determined from the pilot signals and the traffic signals respectively inputted through the pilot channel and the traffic channel, and the weights of the respective channels recognized by the coefficient values of the filter obtained by using the determined weights. And updating the determined weight according to the method. 제 1 항에 있어서, 상기 가중치를 결정할 때는 상기 파일럿 신호 및 상기 트래픽 신호의 왜곡 정도에 따라, 이 두 신호에 대한 가중치가 상이하게 결정되는 것을 특징으로 하는 적응 빔 형성 방법.The adaptive beamforming method of claim 1, wherein the weights of the two signals are determined differently according to the distortion degree of the pilot signal and the traffic signal when determining the weight. 제 2 항에 있어서, 상기 결정된 파일럿 신호에 대한 가중치와 상기 트래픽 신호에 대한 가중치의 합은 1로 정규화되는 것을 특징으로 하는 적응 빔 형성 방법.3. The method of claim 2, wherein the sum of the weights for the determined pilot signals and the weights for the traffic signals is normalized to one. 제 1 항에 있어서, 상기 파일럿 신호를 이용한 빔 형성에는 최소 평균 제곱(Least Mean Square) 방법이 사용되고, 상기 트래픽 신호를 이용한 빔 형성에는 정계수 알고리즘(Constant Modulus Algorithm) 방법이 사용되며, 상기 파일럿 신호를 이용하는 평균 제곱 방법에 의한 오차와 상기 트래픽 신호를 이용하는 정계수 알고리즘 방법에 의한 오차를 구하여, 이들 오차에 따라 인지되는 각 채널의 상태에 따라 상기 가중치를 갱신해 나가는 것을 특징으로 하는 적응 빔 형성 방법.The method of claim 1, wherein a least mean square method is used for beamforming using the pilot signal, and a constant modulus algorithm is used for beamforming using the traffic signal. The error by the mean square method using the and the constant coefficient algorithm using the traffic signal is obtained, and the weight is updated according to the state of each channel recognized according to these errors. .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20030019838A (en) * 2001-08-31 2003-03-07 주식회사 현대시스콤 Beam Former for BS of Mobile Communication System Using Pilot Chammel
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KR100689399B1 (en) * 2002-05-17 2007-03-08 삼성전자주식회사 Apparatus and method for control of forward-link beamforming in mobile communication system
KR100720569B1 (en) * 2000-09-27 2007-05-22 엘지전자 주식회사 Transmission/Receiving System between Base Station and Terminal

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