KR20010032203A - 직접 시퀀스-코드분할 다중접속 신호에 대한 주기적적응형 수신기 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따라 주기적 시퀀스(cyclic sequence)에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함하는 신호(RECEIVED SIGNAL)를 수신하는 수신기(100)수신기(100)를 동작시키는 방법은, 신호(RECEIVED SIGNAL)의 일부―여기서 신호의 일부는 주기적 시퀀스의 기설정 섹션에 의해 변조됨―을 수신하는 단계; 신호(RECEIVED SIGNAL)의 추가 부분―여기서 신호의 추가 부분은 주기적 시퀀스의 동일한 기설정 섹션에 의해 변조됨―을 수신하는 단계; 신호의 일부분 및 추가 부분을 공동으로 처리(102A∼102K)하는 단계; 및 수신기 파라미터 집합을 산출하여 주기적 시퀀스의 기설정 섹션에 대해 기설정된 비용 함수(cost function)를 최소화시키는 단계를 포함한다.

Description

직접 시퀀스-코드분할 다중접속 신호에 대한 주기적 적응형 수신기 {CYCLIC ADAPTIVE RECEIVERS FOR DS-CDMA SIGNALS}

근년에, 직접-시퀀스(DS) 코드분할 다중접속(CDMA) 대역확산(spread spectrum) 통신 시스템 및 방법이 전세계적으로 관심이 커지고 있다. IS-95 셀룰러 통신 규격의 일례로는 DA-CDMA 통신 애플리케이션이 있으며, 1996년 2월 27일자 ″Mobile Station-Base Station Compatibility Standard for Dual-Mode Wideband Spread Spectrum Cellular System″라는 명칭으로 TIA/EIA/IS-95-A에 개시되어 있다.

CDMA의 다른 구현이 제3 세대 셀룰러 시스템, 무선 멀티미디어 시스템, 사설 위성 이동 시스템 등에서 발견될 수 있다.

직접 시퀀스 코드분할 다중접속 시스템의 기본 원리는 각각의 사용자에게 흔히 의사 잡음(pseudo noise) 시퀀스로 불리는 개별 확산 코드(distinct spreading code)가 할당되는 것이다. 상기 확산 코드 비트(또한 칩(chip)으로 불림)는 사용자 데이터를 변조시키는데 사용된다. 하나의 데이터 심볼(data symbol)을 변조시키는데 사용되는 칩의 수가 시스템의 확산 인자(spreading factor)(확산 이득; processing gain)로 알려져 있으며, 이것은 (비변조된) 사용자 데이터 및 CDMA 신호 사이의 밴드폭 내의 확산과 관련이 있다.

가장 간단한 형태로, 전송되는 CDMA 신호의 기본-대역(base-band)은

과 등가이며, 여기서는 확산 인자,는의 적분 부분을 나타내고,및는 i번째 사용자의 각각 데이터 심볼 및 확산 코드이며, K 는 유효 사용자(active user)의 수이다.의 정의에 의해가 각각의 데이터 심볼이 SF 칩에 의해 변조되는 상기 정의에 따라 SF 연속 칩(consecutive chips)에 대해 고정되는 점에 유의하여야 한다.

및가 각각 상기 심볼 및 칩 시간이라면,가 된다. 칩 속도(chip rate)는로 정의되고, 심볼 속도는로 정의된다. 따라서, 상기 칩 속도는 상기 심볼 속도보다 SF 배만큼 크다.

DS-CDMA 시스템에서, 모든 사용자는 동일한 주파수 대역에 대해 연속적으로 전송하고 있다. 따라서, 수신기 측에서, 각각의 사용자는 단지 자신의 확산 코드를 통해서만 다른 모든 사용자와 구별된다. 그러므로 상기 확산 코드는 상이한 사용자들 사이의 누설(cross-talk) 영향을 최소화시키도록 설계된다. 종래의 시스템은 흔히 직교 확산 시퀀스(orthogonal spreading sequence)를 사용한다.

하지만, 실제적으로, 채널 왜곡(channel distortion) 및 비동기(asynchronicity)는 상기 전송되는 신호를 변조시키며, 결국 직교 확산 코드가 전송기에 의해 사용되는 경우에도 사용자들 사이의 누설이 존재한다.

DS-CDMA 신호에 대한 종래 기술로 복수의 수신기 구조가 알려져 있으며, 단일-사용자(SU) 수신기 및 다중 사용자(MU) 수신기, 간섭 배제(interference cancellation; IC) 수신기 등을 포함한다.

종래의 단일-사용자 수신기는 다음과 같은 소정의 사용자(제1 사용자)의 확산 코드로 수신되는 신호와 상관이 있다;

여기서 R[n]은 하향 변환(down conversion) 및 샘플링 이후의 상기 수신 신호를 나타내며 ″^*″는 공액 복소수(complex-conjugation)를 나타낸다. 간략을 기하기 위해 수학식 2에서 QPSK 신호화를 가정한다. K=2(즉, 시스템은 2명의 사용자를 포함함)로 설정하고, 채널 열화(channel degradation)(즉,)를 없앰으로써, 극단적으로 단순화된 예가 제공된다. 따라서, 수학식 1을 수학식 2에 대입함으로써 다음과 같은 수학식이 구해진다;

여기서,

이다.

수학식 3에서 용어는 제2 사용자에 의해 제1 사용자에게 미치는 간섭을 나타낸다. 이 간단한 예는 잘 알려진 상기 SU 수신기의 열악함을 드러내며, 즉, 상기 SU 수신기 성능이 모든 다른 채널 사용자로부터 상기 누설에 의해 도입되는 잡음 레벨에 의해 좌우된다(예를 들면, A.J. Viterbi, ″CDMA Principals of Spread Spectrum Communication″ Addison-Wesley Publishing Company, 1995년 참조). 보다 개선된 SU 수신기는 일부의 간섭 배제 수단을 구비하는데, 일부의 간섭 배제 수단은 이들 누설을 줄이고 수신기의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 예를 들면, 다음과 같은 참조 문헌을 참조할 수 있다:

Yoshida, ″CDMA-AIC highly spectrum Efficient CDMA cellular system based on adaptive interference cancellation″, IEICE transactions on communication v e79-b n 3 1996년 3월, p.353-360,

A. Yoon, ″A Spread spectrum multi-access system with co-channel interference cancellation″, IEEE journal of selected areas in communications, 1993년 9월,

″Method And Apparatus For Canceling Spread Spectrum Noise″라는 명칭으로 Stilwell에게 특허가 부여된 미국 특허번호 제5,105,435호, 및

Y. Li, ″Serial interference cancellation method for CDMA″ electronics letters, 1994년 9월.

다중-사용자(MU) 수신기는 현재의 유효 사용자와 연관된 여러 수신 신호들 또는 모든 수신 신호들을 공동으로 복조시킨다. MU 수신기의 구조는 SU 수신기의 구조보다 훨씬 복잡하지만, 이들 수신기가 상기 사용자들 사이의 누설에 덜 민감하기 때문에 그 성능은 상당히 양호하다(예를 들면, S. Verdu, ″Multi-user Detection″ Cambridge University Press, 1998년, 및 이 문헌 내의 참조 문헌들을 참조).

실제로, 전송기 및 수신기 사이의 통신 링크는 흔히 시간에 따라 변화된다. 따라서, SU, MU 또는 IC 수신기일 수 있는 CDMA 수신기는 적응형일 필요가 있으며, 이로 인해 통신 채널의 시간 변화를 추적할 수 있다. 예를 들면 Dent 등에게 ″Method and system for demodulation of down-link CDMA signals″라는 명칭으로 특허가 부여된 미국 특허번호 제5,572, 552호를 참조한다. 또한 G. Woodward 및 B.S. Vucetic, ″Adaptive Detection for DA-CDMA,″ Proceedings of the IEEE, Vol 86, No. 7, 1998년 7월호를 참조한다.

DS-CDMA 애플리케이션에 대해 이용할 수 있는 것과 마찬가지로 적응형 알고리듬은 상기 수신기의 파라미터에 대해 기설정된 비용 함수(바람직하게는 볼록 함수(convex function))의 기대값을 최소화시키도록 설계된다. 예를 들면, S. Verdu, ″Adaptive Multi-User Detection,″ Proc. IEEE Int. Symp. On Spread Spectrum Theory and Applications,(Oulu Finland, 1994년 7월)는 전송 심볼 및 재구축 심볼 사이의 평균 오차를 최소화시키는 적응형 최소-평균(LMS) MU 알고리듬을 지향하며, 상기 평균 오차는

이며, 여기서,은 i번째 단말기에서의 MU 수신기 출력 샘플이며,은 i번째 사용자의 전송 심볼이다. 수학식 5에서의 비용 함수는 연습 시퀀스를 필요로 한다. 달리 말하면, 상기 수신기는 이 비용을 최소화시키기 위해 (상기의) 전송 심볼 중 최소한 일부의 정확한 값을 알아야 한다.

종래 기술로 알려진 다른 방법은 연습 데이터를 요구하지 않는다. S. Verdu, ″Adaptive Multi-User Detection,″ Proc. IEEE Int. Symp. On Spread Spectrum Theory and Applications,(Oulu Finland, 1994년 7월호)는 또한 이러한 방법을 지향한다. 이 방법은 판단 지향형 방식을 포함하며, 그 추정값으로 미지의을 대체한다.

예를 들면, 2진수의 경우,은 단지 2 레벨, 즉 ″1″ 및 ″-1″만을 허용한다. 따라서, 대응 수신기 출력의 부호로부터 추정값이 획득될 수 있다. 이 경우, 수학식 5의 비용은

로 줄어든다.

종래 기술로 알려진 다른 방법이 M. Honig, U. Madhows 및 S. Verdu, ″Blind Adaptive Multi-User Detection,″ IEEE Trans. on Information Theory, 1995년 7월호에 기재되어 있다. 이 참조 문헌은 소정 조건에서, 이 2개의 상이한 비용 함수의 최소화가 동일 수신기를 따른다는 점에서 수학식 5의 비용이 다음의 비용

과 같다는 사실에 기초하는 방법을 지향한다.

수학식 7의 기준이 상기을 포함하지 않기 때문에, 연습 시퀀스를 요구하지 않는다. 상기 수신기는 자신의 출력의 에너지가 최소화되도록 갱신되기 때문에, 수학식 7의 비용은 최소 출력 에너지(MOE) 비용으로 알려져 있다. 결국 MOE 적응형 알고리듬은 자신이 상기 전송된 비트를 알지 못하고 ″무계획적으로″ 동작하기 때문에 ″무계획적(blind)″ 다중-사용자 알고리듬으로 불린다.

확률론적인(stochastic) 기대값 대신에 샘플 평균에 대해 상기 비용 함수를 표현하는 것이 흔히 편리하다. 예를 들면, MSE 비용은 다음과 같은 시간 인스턴트에서 정의될 수 있다:

여기서은 이전의 샘플에서보다 최근의 샘플에 보다 가중치를 제공하는 지수 간과형 인자(exponential forgetting factor)이며, 따라서 추적 능력을 허용한다.

이하의 참조 문헌은 이 기준의 최소화를 위한 적응형 주기적 최소평균(RLS)형 알고리듬을 지향한다:

H.V. Poor 및 X. Wang. ″Code aided interference suppression for DS/CDMA communications: Interference suppression capability″, IEEE Tran. On Comm, 1997년 9월호,

H.V. Poor 및 X. Wang. ″Code aided interference suppression for DS/CDMA communications: Parallel Blind Adaptive Implementations″, IEEE Tran. On Comm, 1997년 9월호.

유사한 알고리듬이 다음의 형식

내에 상기 비용 함수를 다시 기록함으로써 수학식 7의 비용 함수에 대해 유도될 수 있다.

이하 도 1a를 참조하면, 종래 기술로 알려진 DS-CDMA 신호의 적응 검출용 시스템(도면부호 80)이 개략적으로 예시된다. 상기 시스템(80)은 기본적으로 처리 유닛(프로세서)으로서 임의의 전술한 방법을 구현한다. 수신 샘플이 상기 프로세서에 입력으로 제공된다. 임의의 전술한 방법을 구현하는 상기 프로세서는 상기 시스템(80)을 특성화하는 비용 함수를 최소화하기 위해 적응 파라미터를 구한다.

상기 수신 샘플이 또한 벡터 값, 즉 상이한 사용자에 의해 각각 동조된 SU 수신기의 뱅크(bank)로부터의 출력일 수 있다는 점은 당업자에게 명백하다.

이하 도 1b를 참조하면, 종래 기술로 알려진 레이크 수신기의 뱅크가 개략적으로 예시된다. 레이크 수신기가 단일-사용자(SU) 수신기인 점에 유의하여야 한다.

상기 레이크 수신기 뱅크는 레이크 수신기 어레이(52) 및 여기에 연결되는 프로세서(56)를 포함한다. 상기 어레이(52)는 복수의 레이크 수신기(54A, 54B, 54C 및 54M)를 포함하며, M명의 사용자의 신호를 수신하도록 설정된다.

상기 프로세서(56)로의 입력 샘플은 이 경우에 벡터 값이며, 따라서 각각의 샘플은

로 주어지며, 여기서는 k번째 레이크 수신기의 i번째 샘플이다.

도 1b의 뱅크는 적응형 MU 수신기에서 흔히 사용되는데, 상기 프로세서(56)는 레이크 수신기(54A)로 상기 샘플 제공자를 처리함으로써 제1 사용자의 전송 정보를 검출할 수 있으며, 제2 레이크 수신기(54B)에 의해 제공되는 경우 제2 사용자의 샘플 각각의 영향을 고려하고, 제3 레이크 수신기(54C)에 의해 제공되는 경우 제3 사용자의 샘플 각각의 영향을 고려하며, 기타도 마찬가지다.

적응형 알고리듬은 흔히 그 대역폭에 대해 편리하게 기술된다. 적응형 알고리듬은 임의의 적응 기법에서 암시적으로 또는 명백하게 우수한 원래의 평균 동작에 기인하여 저대역 통과 필터(low-pass filter)의 전체 응답을 갖도록 고려된다. 이러한 저대역-통과 응답의 대역폭은 데이터의 대역폭보다는 상당히 작고, 저대역-통과 응답의 대역폭은 상기 적응형 알고리듬의 추적 및 잡음 배제 능력을 조절한다. 큰 대역폭은 빠른 추적 하지만 상대적으로 높은 잔여 잡음(즉, 보다 큰 오류 편차(error variance);)을 내포하며, 작은 대역폭은 양호한 잡음 배제 하지만 열악한 추적 능력을 내포한다.

많은 DS-CDMA 시스템에서, 상기 확산 코드는 심볼 구간(예를 들면, IS-95 시스템의 하향-링크)보다는 길다. 상기 참조 문헌 내에 기록된 것과 같이밴드폭이 심볼 속도보다 작은 적응형 알고리듬은 이러한 시스템에 부적합하다. 이것은 상기 알고리듬이 (사용자의 밴드폭은 신규 간섭 값이 신규 데이터 심볼 각각에 출력되기 때문에 상기 심볼 속도에 비례하는) 사용자들 사이의 급속히 변화되는 간섭을 추적할 수 없다는 사실에 기인한다. 상기 간섭 특성이 급속히 변화되는 이유는 상기 PN 시퀀스가 여러 데이터 심볼에 미치는 경우 상기 PN 시퀀스의 상이한 부분이 수학식 4에 상이한 데이터 심볼로 이용된다는 사실 때문이다. 따라서, 상호-상관(cross-correlation)이 신규 데이터 심볼 각각에 상이한 값을 허용한다.

일부의 경우(예를 들면, 랜덤 확산 코드가 사용되는 경우), 이러한 상황은 불가피하다. 하지만, 실질적인 관심 대상이 되는 대부분의 경우, 상기 확산 코드는 비-랜덤이며 유한하다.

본 발명은 일반적으로 직접-시퀀스(direct sequence) 코드분할 다중접속 신호를 수신하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 이러한 신호를 적응형으로 수신하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

도 1a는 종래 기술에 따른 CDMA 신호를 수신하는 적응형 시스템을 개략적으로 예시하는 도면.

도 1b는 종래 기술에 따른 레이크 수신기(rake receiver)의 뱅크를 포함하는 CDMA 신호를 수신하는 적응형 시스템을 개략적으로 예시하는 도면.

도 2는 종래 기술에 따른 DS-CDMA 시스템에 사용되는 주기적인 PN 확산 신호를 예시하는 도면.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 구성되고 및 동작되는 수신기(통상적으로 참조부호 100)를 개략적으로 예시하는 도면.

도 4는 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 수신기(통상적으로 참조부호 100)를 개략적으로 예시하는 도면.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 동작되는 도 3의 동작 방법을 개략적으로 예시하는 도면.

도 6은 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 수신기(통상적으로 참조부호 400)를 개략적으로 예시하는 도면.

도 7은 본 발명의 또 다른 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 수신기(통상적으로 참조부호 450)를 개략적으로 예시하는 도면.

도 8은 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 다중-사용자 수신기를 개략적으로 예시하는 도면.

본 발명의 목적은 종래 기술의 단점을 해결하도록 DS-CDMA 신호를 수신하는 신규 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 다른 목적은 종래 기술의 단점을 해결하도록 신규 DS-CDMA 수신기를 제공하기 위한 것이다.

본 발명에 따르면, DS-CDMA 신호를 수신하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 신호를 수신하는 수신기 내에 구현되며, 상기 신호는 하나의 주기적 시퀀스에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함한다. 상기 방법은

신호의 일부―여기서 신호의 일부는 주기적 시퀀스의 기설정 섹션에 의해 변조됨―을 수신하는 단계;

신호의 추가 부분―여기서 신호의 추가 부분은 상기 주기적 시퀀스의 동일한 기설정 섹션에 의해 변조됨―을 수신하는 단계;

상기 신호의 일부 및 추가 부분을 공동으로 처리하는 단계; 및

수신기 파라미터 집합을 산출하여 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션에 대해 기설정된 비용 함수를 최소화시키는 단계

를 포함한다.

본 발명의 방법은 상기 주기적 시퀀스 내의 섹션을 기설정하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 이들 섹션이 상기 주기적 시퀀스의 하나 이상의 요소를 포함할 수 있다는 점에 유의하여야 한다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 수신 신호는 상기 주기적 시퀀스에 의해 복조됨으로써, 그 내부에 포함된 데이터 심볼을 추출하게 된다. 이후, 전술한 동작들은 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션에서 상기 심볼에 대해 수행되며, 바람직하게는 이들 섹션의 길이는 심볼의 순서 내에 존재한다.

따라서, 이러한 점에 대해 본 발명에 따른 방법은

상기 주기적 시퀀스에 의해 상기 신호를 복조시킴으로써 복수의 수신 샘플을 산출하는 단계;

복수의 섹션―여기서 복수의 섹션 각각은 최소한 하나의 샘플 길이를 포함하며, 상기 주기적 시퀀스의 기설정 부분에 의해 복조됨―을 판단하는 단계;

상기 섹션 각각과 연관되는 상기 복조된 신호의 부분을 검출하는 단계;

상기 섹션들 중 선택된 섹션에 의해 연관되는 상기 검출 부분을 공동으로 처리하는 단계; 및

상기 섹션 각각에 대해 수신기 파라미터―여기서 수신기 파라미터는 상기 선택된 섹션에 대해 기설정 비용 함수를 최소화시킴― 집합을 산출하는 단계

를 포함한다.

상기 수신 신호가 주기적 시퀀스에 의해 변조되는 DS-CDMA 신호 또는 임의의 확산 신호일 수 있다.

상기 데이터 심볼을 복조 및 추출하는 단계는 레이크 수신기를 사용하여 상기 DS-CDMA 신호를 레이크 복조시키는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 신호 검출용 수신기가 제공되며, 상기 신호는 주기적 시퀀스에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함한다. 상기 수신기는 복수의 처리 유닛을 포함하며, 상기 처리 유닛 각각은 상기 처리 유닛 각각에 연결되는 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션, 및 분배 유닛과 연관된다.

상기 분배 유닛은 상기 신호를 수신하고 상기 신호의 일부를 검출하며, 상기 신호의 일부 각각은 상기 기설정 섹션 중 하나와 연관된다. 상기 분배 유닛은 상기 처리 유닛 중 선택된 유닛에 상기 신호의 일부 중 선택된 부분을 제공하며, 상기 선택된 처리 유닛 및 상기 선택된 신호의 일부 모두는 동일한 기설정 섹션과 연관된다. 처리 유닛 각각은 상기 선택된 신호의 일부를 처리함으로써, 해당 특정 섹션에 대해 기설정 최소 비용 함수를 최소화시키는 수신기 파라미터 집합을 산출한다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 검출용 수신기가 제공된다. 상기 신호는 주기적 시퀀스에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함한다. 상기 수신기는 상기 주기적 시퀀스에 의해 상기 신호를 복조시킴으로써 복조된 신호를 출력하는 디스프레딩 유닛(despreading unit), 복수의 처리 유닛―여기서 복수의 처리 유닛 각각은 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션과 연관됨―, 및 상기 디스프레딩 유닛과 각각의 상기 처리 유닛 사이에 연결되는 분배 유닛을 포함한다.

따라서, 이 수신기는 상기 주기적 시퀀스에 따라 상기 수신 신호를 복조시키고, 상기 주기적 시퀀스 내에서 신볼들이 변조된 경우 그 위치에 대해 상기 복조된 심볼 상에서 동작한다. 상기 디스프레딩 유닛이 레이크 수신기를 포함할 수 있다는 점에 유의하여야 한다.

본 발명은 첨부되는 도면을 참조하여 이루어지는 이하의 상세한 설명으로부터 보다 충분히 이해되고 인식될 것이다.

본 발명은 PN 시퀀스의 간격이 하나의 심볼보다 큰 DS-CDMA 시스템에서 누설의 주기 특성을 사용하는 신규 방법을 제공함으로써 종래 기술의 단점을 해결한다.

본 발명에 따르면, 주기적 확산 시퀀스는 복수의 섹션으로 분할되며, 분할된 복수의 섹션 각각은 미리 특정된 위치에서 세그먼트를 포함한다. 이들 섹션 각각에는 상이한 비용 함수(cost function) 및 개별적인 수신기 파라미터 집합이 할당되며, 이들 파라미터 집합은 해당 비용 함수를 최소화시키는데 사용된다. 수신 중에, 상기 수신 신호의 일부 및 개별적인 섹션이 공동으로 처리되어 개별적인 수신기 파라미터 집합을 동적으로(dynamically) 갱신한다.

이하 도 2를 참조하면, 구간(L)인 주기적 PN 신호가 예시된다.

상기 신호는 기본적으로 반복해서 기설정되는 샘플 시퀀스로 구성되며, 시퀀스(10)는 초기 시퀀스이며, 시퀀스(20)는 첫 번째로 반복되는 시퀀스이며 시퀀스(30)는 두 번째로 반복되는 시퀀스이다.

시퀀스(10)는 1, 2, 3,..,L로 나타내는 L개의 샘플을 포함한다. 시퀀스(20)는 L+1, L+2, L+3,...2L로 나타내는 L개의 샘플을 포함한다. 시퀀스(30)는 2L+1, 2L+2, 2L+3,...3L로 나타내는 L개의 샘플을 포함한다.

3개의 시퀀스 모두 동일하므로, 제1 샘플은 L+1 샘플뿐만 아니라 2L+1 샘플과 동일하다. 일반적으로, 초기 시퀀스 내의 i번째 샘플은 개별적인 i+kL 샘플과 동일하며, k는 반복 시퀀스의 일련번호이며 L은 주기적인 PN 시퀀스의 길이이다.

예를 들면, 종래의 수신기는 미리 특정된 수신기 파라미터 집합을 동적으로 적응시킴으로써 기설정 비용 함수를 최소화시키게 된다. 이들 파라미터는 샘플 순서로 수신 샘플로부터 연속적으로 계산된다. 따라서, 도 1 및 도 2를 참조하면 제2 샘플은 제1 샘플과 공동으로 처리되며, 제3 샘플은 샘플 2 및 1과 공동으로 처리되고, L+2 샘플은 1, 2, 3,...,L 및 L+1을 포함하는 일련의 L+1 샘플들 모두와 공동으로 처리된다.

본 발명에 따른 수신기는 주기적 PN 확산 시퀀스의 기설정 섹션에 대해 각각 복수의 비용 함수를 최소화시키게 된다. 따라서, 상기 수신기는 미리 특정된 수신기 파라미터 집합, 비용 함수당 집합을 동적으로 적응시킨다. 각 집합의 파라미터는 주기적 확산 시퀀스의 선택된 섹션에 의해 변조되는 수신 신호의 일부로부터 계산된다.

본 발명의 방법에 따르면, 상기 수신 샘플은 반복적인 PN 시퀀스 내에서 그 위치에 따라 분석된다. 상기 주기적 시퀀스 내의 선택된 위치에서 샘플은 상기 주기적 시퀀스 내의 동일 위치에 있는 개별적인 다음 샘플들과 공동으로 처리됨으로써, 해당 위치에 대해 파라미터 값 집합을 산출한다.

따라서, 2L+1 샘플은 L+1 및 제1 샘플과 공동으로 처리되어 상기 주기적 시퀀스 내의 제1 위치에 대한 파라미터 값의 제1 집합을 산출한다. 2L+2 샘플은 L+2 샘플 및 제2 샘플과 공동으로 처리되어 상기 주기적 시퀀스 내의 제2 위치에 대한 파라미터 값의 제2 집합을 산출한다. 3L 샘플은 2L 및 L 샘플과 공동으로 처리되어 상기 주기적 시퀀스 내의 마지막 위치에 대한 파라미터 값의 마지막 집합을 산출한다. 본 발명의 이러한 특징은 도 6을 참조하여 이하 상세하게 기술된다.

이하 도 6을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 수신기(도면부호 400)가 개략적으로 예시된다.

수신기(400)는 복수의 프로세서(402A, 402B, 402C 및 402L), 및 샘플 분배 시스템(410)을 포함하며, 샘플 분배 시스템(410)은 복수의 하향-샘플(406A, 406B, 406C, 및 406L) 및 복수의 샘플 지연 유닛(404A, 404B, 404C 및 404L-1)을 포함한다.

상기 수신기는 복수의 브랜치(branch)를 갖도록 구성되며, 각각의 브랜치는 하향-샘플러(down-sampler; 406(i)) 및 여기에 연결되는 개별 프로세서(402(i))를 포함한다. 따라서, 제1 브랜치는 하향-샘플러(406A) 및 프로세서(402A)를 포함한다. 각각 이웃하는 브랜치의 입력은 상기 복수의 지연 유닛(404)을 통해 이들 사이에 연결된다.

제1 브랜치의 입력은 상기 칩 속도로 샘플화되는 수신 샘플들의 스트림 소스에 직접 연결된다. 제2 브랜치(B)의 입력은 샘플 지연 유닛(404A)을 통해 제1 브랜치(A)의 입력에 연결된다. 제3 브랜치(C)의 입력은 샘플 지연 유닛(404B)을 통해 제2 브랜치(B)의 입력에 연결된다. 마지막 브랜치(L)의 입력은 샘플 지연 유닛(404L)을 통해 직전 브랜치(L-1, 도시되지 않음)의 입력에 연결된다.

샘플 지연 유닛(404A, 404B, 404C 및 404L-1) 각각은 상기 수신기(402)의 다음 브랜치에 스트림을 제공하기 전에 하나의 샘플 시간 구간만큼 수신 샘플 스트림을 지연시킨다. 따라서, 하향-샘플러(406A) 및 프로세서(402A)를 포함하는 브랜치는 상기 수신기에 도달하는 경우 상기 신호를 수신하며, 하향-샘플러(406A) 및 프로세서(402A)를 포함하는 브랜치는 하나의 샘플 시간 구간만큼 지연된 신호를 수신한다.

하향-샘플러 각각은 자신들 사이의 기설정 샘플 간격에 배치되는 일련의 샘플들을 선택한다. 본 예에서, 하향-샘플러 모두는 L개의 샘플들인 일련의 샘플들을 제공하도록 프로그램되어 있다. 따라서, 하향-샘플러(406A)는 제1, L+1, 2L+1 샘플 및 kL+1에 위치하는 임의의 다른 샘플을 선택하며, 여기서 k는 임의의 정수이며 L은 PN 시퀀스의 길이이다. 따라서, 프로세서(402A)는 이들 샘플들을 수신하며, 이들을 공동으로 처리하고 파라미터 집합을 적응형으로 제공하여 주기적 상호-상관 시퀀스 내의 이 위치에 대해 상기 비용 함수를 최소화시킨다.

상기 제2 브랜치에 제공되는 샘플 스트림이 하나의 샘플만큼 지연되기 때문에, 이후 상기 하향-샘플러(406B)는 제2, L+2, 2L+2, 3L+2 샘플 및 2+kL에 배치되는 임의의 다른 샘플을 선택한다. 따라서, 상기 프로세서(402B)는 이들 샘플들을 수신하고, 이들을 공동으로 처리하며 파라미터 집합을 적응형으로 제공하여 상기 주기적 상호-상관 시퀀스 내의 이들 위치에 대한 비용 함수를 최소화시키게 된다.

상기 수신기(400)가 L개의 샘플들을 포함하는 주기적 상호-상관 시퀀스 내의 샘플 각각에 대해 브랜치를 포함하도록 적응된다는 점에 유의하여야 한다.

프로세서(402A, 402B, 402C 및 402L) 각각은 선택된 샘플, 모든 L개의 샘플을 수신하며, 수신되는 모든 샘플들을 처리함으로써 연관된 비용 함수를 적응시키는 파라미터 집합을 산출한다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 상기 주기적 시퀀스 내의 선택 위치에 배치되는 PN 요소에 의해 변조되는 샘플들이 공동 분석을 위해 서로 그룹화된다. 예를 들면, 상기 주기적 시퀀스 내의 제1 위치, 제3 위치 및 마지막 위치에 있는 샘플들은 서로 그룹화된다. 그러므로, 도 2를 참조하면, 2L+1, 2L+3 및 3L 샘플들은 L+1, L+3, 2L, 1, 3 및 L 샘플들과 공동으로 처리되어 이들 선택된 위치에 응답하는 파라미터 값 집합을 산출한다.

상기 주기적 시퀀스 내의 다른 위치에 배치되는 샘플들이 또한 그룹화되고 공동으로 처리됨으로써 보다 많은 파라미터 값 집합을 산출한다.

이하 도 3을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 수신기(도면부호 100)가 개략적으로 예시된다.

수신기(100)는 복수의 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A, 102B∼102K) 및 상기 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102) 각각의 입력에 연결되는 분배 유닛(104)을 포함한다.

적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102) 각각은 수신 신호의 일부를 처리하도록 적응되며, 이로부터 미리 특정된 비용 함수를 최소화시키는 수신기 파라미터 집합이 계산된다. 수신 신호의 일부는 상기 주기적 PN 시퀀스의 요소에 의해 변조되고 상기 주기적 PN 시퀀스 내의 기설정 위치에 배치되는 샘플 그룹을 포함한다.

상기 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)은 상기 샘플들의 제1 그룹에 따라 제1 비용 함수에 대해 상기 파라미터 집합을 추정한다. 전술한 예에 대해, 이 그룹은 상기 주기적 시퀀스 내의 제1 위치, 제3 위치 및 마지막 위치의 샘플들을 포함한다. 그러므로, 도 2에 대해, 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)은 L+1, L+3, 2L, 1, 3 및 L 샘플들과 함께 2L+1, 2L+3 및 3L 샘플들을 공동으로 처리함으로써 이들 선택된 위치에 응답하여 파라미터 값의 제1 집합을 산출한다.

마찬가지로, 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102B)은 제2 샘플 그룹에 따라 제2 비용 함수에 대해 제2 적응형 파라미터 집합을 추정한다.

마지막으로, 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102K)은 K번째 샘플 그룹에 따라 K번째 비용 함수에 대해 K번째 적응형 파라미터 집합을 추정한다.

분배 유닛(104)은 각각의 그룹에 따라 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102) 각각에게 상기 샘플들을 분배한다.

이하 도 5를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 동작되는 도 3의 수신기의 적응형 파라미터-집합 추정 유닛 각각을 동작시키는 방법이 개략적으로 예시된다. 본 예는 제1 샘플 그룹을 처리하도록 프로그램되는 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)에 대한 증거를 제공한다.

단계(200)에서, 상기 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)은 주기적 확산 PN 시퀀스의 반복에 의해 변조되는 신호의 샘플을 수신한다. 도 2 및 도 3을 참조하면, 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)은 제1 샘플 그룹을 수신한다.

단계(202)에서, 상기 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)은 이후의 주기적 시퀀스의 반복에 의해 변조되는 신호의 샘플을 수신한다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)은 시퀀스(20)의 제1 샘플 그룹을 수신한다.

단계(204)에서, 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(102A)은 시퀀스(20)의 제1 샘플 그룹과 함께 시퀀스(10)의 제1 샘플 그룹을 공동으로 처리함으로써, 해당 제1 그룹과 연관되는 상기 비용 함수를 최소화시키기 위한 적응형 수신기 파라미터 집합을 산출한다(단계 206).

본 발명의 방법이 상기 수신기(100)의 적응형 파라미터 집합 추정 유닛들(102A, 102B∼102K) 모두에 적용된다는 점에 유의하여야 한다. 이들 유닛 각각은 상기 주기적 확산 시퀀스 내의 미리 선택된 위치에 배치되는 샘플을 어드레스 지정하도록 미리 프로그램된다. 상기 그룹들 각각은 단일 샘플을 포함할 수 있다는 점에 유의하여야 한다.

또한 하향-링크 짧은-코드(down-link short-code)로 알려진 통신 규격 IS-95의 PN 시퀀스가 32,768 칩을 포함하는 점이 이해될 것이다. 따라서, 본 발명에 따른 수신기는 상기 주기적 시퀀스 내의 모든 칩에 대해 또는 그 임의의 칩 그룹에 대해, 예를 들어 모든 심볼 그룹에 대해 상이한 비용 함수를 최소화시키도록 적응될 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 모든 처리는 심볼 레벨에서 수행된다. PN 시퀀스의 주기적 특성은 사용자들 사이의 심볼 레벨 누설이 주기적이 되게 한다. 상기 PN 시퀀스가 주기적, 즉 임의의 값 k에 대해(마찬가지로)이기 때문에, 이후 모든 k에 대해 상기 수학식 4로부터

이 즉시 구해지며, 여기서 i 및 j는 각각 제1 사용자 및 제2 사용자를 나타내며, m은 심볼 시간 지수(symbol time index)를 나타내며, k는 임의의 정수이며, N = L/SF 이다.

수학식 10으로부터 알 수 있는 바와 같이, 상호 상관 시퀀스는 주기적이며 주기 N은 L/SF 심볼과 동일하다. 따라서, 수학식 3에서 누설항이 또한 주기적이며 N개 심볼인 주기를 가진다.

한 예로, IS-95 시스템의 하향-링크 방향에서, L=32768이고 SF=64이다. 따라서, 수학식 10에 따라 상기 상호 상관 시퀀스는 주기적이며 주기 N은 512 심볼을 갖는다.

본 발명의 방법은 다음과 같이 Cost로 나타내는 임의의 알려진 비용 함수에 대해 구현될 수 있다. 비용 함수 패밀리

는 상기 주기적 상호-상관 시퀀스의 N개의 상이한 값 각각에 대해 정의된다. 따라서, 본 발명은 데이터 벡터

를 분할하며, 여기서은 데이터 심볼(또한 벡터 값이 될 수 있음)이며,은 l번째 비용 함수를 최소화시키는데 사용되는 데이터 시퀀스이다. 이후, N개 병렬 적응형 알고리듬의 집합은 l번째 알고리듬이 상기 l번째 비용 함수를 최소화시키는 l번째 파라미터 집합을 산출하기 위해 l번째 데이터 시퀀스를 사용하도록 유도된다.

수학식 11에서 사용되는 비용 함수는 수학식 5의 MSE 비용, 수학식 6에 나타난 판단 지향형 버전, 수학식 7의 MOE 비용, 각각 수학식 8 및 수학식 9의 MSE 및 MOE 비용의 RLS 버전에 응답할 수 있거나, 또는 일부 다른 비용 함수에 응답할 수 있다. 어느 한 경우에는, 비용 함수 패밀리의 보다 일반적인 상황으로 기존의 적응형 알고리듬을 구한다. 기존의 방법은 N이 1로 설정되는 경우 전술한 방법의 특별한 경우에 해당한다는 점에 유의하여야 한다.

이하 도 7을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 수신기(도면부호 450)가 개략적으로 예시된다.

수신기(450)는 복수의 프로세서(452A, 452B, 452C 및 452N), 디스프레딩 유닛(458) 및 심볼 분배 시스템(410)을 포함하며, 상기 심볼 분배 시스템(410)은 복수의 하향-샘플러(456A, 456B, 456C 및 456N) 및 복수의 샘플 지연 유닛(454A, 454B, 454C 및 454N)을 포함한다.

상기 수신기는 복수의 브랜치를 갖도록 구성되며, 각각의 브랜치는 하향-샘플러(456(i)) 및 여기에 연결되는 개별 프로세서(452(i))를 포함한다. 따라서, 제1 브랜치는 하향-샘플러(456A) 및 프로세서(452A)를 포함한다. 각각 이웃하는 브랜치의 입력은 복수의 지연 유닛(454)을 통해 그 사이에 연결된다.

제1 브랜치(A)의 입력은 상기 심볼 속도에서 샘플화되는 수신 심볼들의 스트림 소스에 직접 연결된다. 이것은 디스프레더(도면부호 458) 또는 레이크 수신기이며 종래 기술로 알려져 있다. 제2 브랜치(B)의 입력은 샘플 지연 유닛(454A)을 통해 상기 제1 브랜치(A)의 입력에 연결된다. 제3 브랜치(C)의 입력은 샘플 지연 유닛(454B)을 통해 상기 제2 브랜치(B)의 입력에 연결된다. 마지막 브랜치(N)의 입력은 샘플 지연 유닛(454N-1)을 통해 직전 브랜치(N-1; 도시되지 않음)의 입력에 연결된다.

상기 디스프레딩 유닛(458)이 특정 사용자에게 각각 동조되는 여러 종래의 디스프레더로 구성될 수 있다는 점은 일부 당업자에게는 명백하다. 이 경우, 상기 디스프레딩 유닛(458)의 출력은 벡터 값이다.

샘플 지연 유닛(454A,454B, 454C 및 454N-1) 각각은 수신기(452)의 다음 브랜치에 스트림을 제공하기 전에 하나의 심볼 시간 구간만큼 상기 수신된 심볼 스트림을 지연시킨다. 따라서, 하향-샘플러(456A) 및 프로세서(452A)를 포함하는 제1 브랜치는 상기 수신기에 도달하는 신호를 수신하고, 하향-샘플러(456B) 및 프로세서(452B)를 포함하는 제2 브랜치는 하나의 심볼 시간 구간만큼 지연된 신호를 수신한다.

상기 하향-샘플러 각각은 자신들 사이의 기설정 심볼 간격에 배치되는 일련의 심볼을 선택한다. 본 예에서, 상기 하향-샘플러 모두는 N개의 심볼인 일련의 심볼을 제공하도록 프로그램된다. 따라서, 하향-샘플러(456A)는 1, N+1, 2N+1 심볼, 및 kN+1에 배치되는 임의의 다른 심볼을 선택하며, k는 임의의 정수이며 N은 상호-상관 시퀀스의 길이이다. 따라서, 상기 프로세서(452A)는 이들 심볼을 수신하고 이들을 공동으로 처리하며, 파라미터 집합을 적응형으로 제공하여 상기 주기적 산호-상관 시퀀스 내의 이 위치에 대한 비용 함수를 최소화시킨다.

제1 브랜치에 제공되는 심볼 스트림이 하나의 심볼만큼 지연되기 때문에, 이후 상기 하향-샘플러(456A)는 2, N+2, 2N+2, 3N+2 심볼, 및 2+kN에 배치되는 임의의 다른 심볼을 선택한다. 따라서, 상기 프로세서(452B)는 이들 심볼을 수신하고 이들을 공동으로 처리하며, 파라미터 집합을 적응형으로 제공하여 상기 주기적 산호-상관 시퀀스 내의 이 위치에 대한 비용 함수를 최소화시킨다.

수신기(450)가 N개의 심볼을 포함하는 주기적 상호-상관 시퀀스 내의 심볼 각각에 대한 브랜치를 포함하도록 적응된다는 점에 유의하여야 한다.

프로세서(452A, 452B, 452C 및 452N) 각각은 선택된 심볼 및 모든 N개의 심볼을 수신하며, 수신되는 모든 심볼들을 처리함으로써 연관된 비용 함수를 적응시키는 파라미터 집합을 산출한다.

일례로서, 수학식 5의 MSE 비용을 2명의 사용자 시스템으로 간단히 설정하는 것을 고려한다. 상기 수신기가 2명의 유효 사용자의 PN 시퀀스에 부합되는 2개의 PN 상관자(correlator)로 이루어지며, 이들을 공동으로 결합시키는 적응형 프로세서가 뒤따른다. 2개의 PN 상관자의 출력(수학식 3 참조)은

로 주어지며, 마찬가지로,

로 주어진다.

상기 신호

가 수학식 5에 주어진 바와 같이을 최소화시키도록, 파라미터 벡터를 적응형으로 추정할 수 있다.

상기 데이터 벡터

로 정의하고, 수학식 12에 따라 이것을 다음과 같이 분할한다.

수학식 11에 따르면, l 번째 데이터 벡터은 l 번째 비용 함수

를 최소화시키도록 l 번째 파라미터 집합을 갱신하는데 사용된다.

특히,이

로 주어지는 수학식 15로부터 명백하게 기록된다.

상기 데이터 벡터이 주어진의 최소화를 위한 종래의 LMS 형식의 적응형 알고리듬은 다음

과 같고,은 흔히 상수, 즉로 설정되는 알고리듬의 단계-크기인 시퀀스이다.

예를 들면, S. Haykin, ″ Adaptive Filter Theory,″ Prentice-Hall, 1991년 제2판에 유도된 것으로부터, m이 무한대로 접근하는 경우은

로 수렴되는 것을 알 수 있다.

수학식 13, 14, 및 21을 수학식 19에 대입하면, 수학식 18의 모든 l 비용 함수를 실제로 최소화시키는(제로) 원하는 결과

를 즉시 얻을 수 있다.

도 7을 참조하면, 디스프레딩 유닛(458)은 수학식 13 및 수학식 14와 연관되는 상기 디스프레딩 동작을 수행하고, 심볼 분배 시스템(410)은 수학식 17의 데이터 분할을 수행하며, 각각의 프로세서(452)는 수학식 20의 적응을 수행한다.

다른 예로서, 이진 신호화 및 수학식 6의 판단 지향형 비용을 고려한다. 여기서, 전송된 심볼은 알려지지 않은 것으로 가정하며, 따라서 상기 데이터 벡터로부터을 배제한다. 따라서, 지금부터 상기 데이터 벡터

를 정의하고 수학식 12에 따라 이것을

로 분할한다.

결국 LMS 형식의 적응형 알고리듬의 집합은

이 되고, 이외에 수학식 20의 적응형 알고리듬과 매우 유사하며 단지 사용할 수 없는 시퀀스가 추정값로 대체된다.

다른 예로서, RLS 적응형 알고리듬으로 이끄는 수학식 8의 MSE 비용을 고려한다. 수학식 23의 데이터 벡터 및 수학식 24의 분할을 사용하고, 종래의 RLS 알고리듬(S. Haykin, ″ Adaptive Filter Theory,″ Prentice-Hall, 1991년 제2판 참조)의 유도식을 적용하면,

를 구할 수 있고, 여기서

이고

이다.

유사한 유도가 수학식 7 또는 수학식 9의 MOE 비용 함수, 또는 임의의 다른 비용 함수로 수행될 수 있다.

이로써 수학식 20, 수학식 25 또는 수학식 26의 알고리듬 중 어느 하나에서 N=1로 대입하는 경우 종래 기술과 같이 단일 적응형 알고리듬을 구하는 점에 유의해야 한다. 단일-적응형 알고리듬이 기껏해야 단일 파라미터 값()으로 수렴되기 때문에, l 의 모든 값에 대해 만족될 수 없다는 점은 명백하다. 따라서, 수학식 22는 만족될 수 없다. 따라서, 입력의 완전한 복구는 불가능하다.

이하 도 4를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 수신기(도면부호 150)가 개략적으로 예시된다.

수신기(150)는 복수의 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(152A, 152B∼152Q), 상기 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(152) 각각의 입력에 연결되는 분배 유닛(154), 및 상기 분배 유닛에 연결되는 특정 사용자에게 각각 동조되는 복수의 레이크 수신기와 같은 디스프레딩 유닛(156)을 포함한다.

상기 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(152) 각각은 하나 이상의 심볼을 포함하는 수신 신호의 일부를 처리하도록 적응되고, 미리 특정된 비용 함수를 최소화시키는 수신기 파라미터 집합으로부터 계산된다. 상기 수신 신호의 일부는 상기 주기적 PN 시퀀스의 요소에 의해 변조되는 심볼 그룹을 포함하며, 이들 요소는 상기 주기적 PN 시퀀스 내의 기설정 위치에 배치된다.

상기 분배 유닛(154)은 그 개별 그룹에 따라 상기 적응형 파라미터-집합 추정 유닛(152) 각각에 상기 샘플을 분배한다.

이하 도 8을 참조하면, 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따라 구성되고 동작되는 다중-사용자 또는 다중-채널 수신용 수신기(도면부호 300)가 개략적으로 예시된다.

수신기(300)는 사용자 분배 유닛(306) 및 복수의 사용자 처리 유닛(302A, 302B 및 302M)을 포함한다. 사용자 처리 유닛 각각은 개별 그룹 분배 유닛(304) 및 복수의 그룹 처리 유닛(310)을 포함한다.

상기 사용자 분배 유닛(306)은 들어오는 다중-사용자 신호를 수신하고 상기 사용자 처리 유닛(302) 각각에 상기 사용자 신호 각각을 제공한다.

상기 그룹 분배 유닛 각각은 수신된 사용자 신호 및 변조되는 상기 주기적 시퀀스의 개별적인 기설정 섹션 각각이 복수의 신호의 일부에 추가로 분배하며, 선택된 그룹 처리 유닛과 동일한 섹션과 연관되는 부분을 제공한다. 따라서, 그룹 처리 유닛(310) 각각은 해당되는 특정 섹션과 연관되는 기설정 비용 함수를 최소화하는 것을 지향하는 수신기 파라미터 집합을 산출한다.

본 발명이 전술한 바와 같이 특정하게 도시되고 기술된 부분에 국한되지 않는다는 점은 당업자에 의해 이해될 것이다. 본 발명의 범위는 오히려 첨부되는 청구범위에 의해 정해진다.

본 발명에 따르면 종래 기술의 단점을 해결하도록 DS-CDMA 신호를 수신하는 신규 방법 및 신규 DS-CDMA 수신기를 제공할 수 있다.

Claims (14)

1. 주기적 시퀀스(cyclic sequence)에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함하는 신호를 수신하는 수신기(receiver)를 동작시키는 방법에 있어서,

   a) 신호의 일부―여기서 신호의 일부는 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션에 의해 변조됨―을 수신하는 단계;

   b) 신호의 추가 부분―여기서 신호의 추가 부분은 상기 주기적 시퀀스의 동일한 기설정 섹션에 의해 변조됨―을 수신하는 단계;

   c) 상기 신호의 일부분 및 추가 부분을 공동으로 처리하는 단계; 및

   d) 수신기 파라미터 집합을 산출하여 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션에 대해 기설정된 비용 함수를 최소화시키는 단계

   를 포함하는 수신기를 동작시키는 방법.
2. 주기적 시퀀스에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함하는 신호를 수신하는 수신기를 동작시키는 방법에 있어서,

   a) 복수의 섹션―여기서 복수의 섹션 각각은 최소한 상기 주기적 시퀀스 중 하나의 요소를 포함함―을 판단하는 단계;

   b) 상기 섹션 각각에 의해 변조되는 상기 신호의 일부를 검출하는 단계;

   c) 상기 섹션들 중 선택된 섹션에 의해 변조되는 상기 신호의 검출 부분을 공동으로 처리하는 단계; 및

   d) 상기 섹션 각각에 대해 수신기 파라미터―여기서 수신기 파라미터는 상기 선택된 섹션에 대해 기설정 비용 함수를 최소화시킴― 집합을 산출하는 단계

   를 포함하는 수신기를 동작시키는 방법.
3. 주기적 시퀀스에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함하는 신호를 수신하는 수신기를 동작시키는 방법에 있어서,

   a) 상기 주기적 시퀀스에 의해 상기 신호를 복조시킴으로써 복수의 수신 샘플을 산출하는 단계;

   b) 복수의 섹션―여기서 복수의 섹션 각각은 최소한 하나의 샘플 길이를 포함하며, 상기 주기적 시퀀스의 기설정 부분에 의해 복조됨―을 판단하는 단계;

   c) 상기 섹션 각각과 연관되는 상기 복조된 신호의 일부분을 검출하는 단계;

   d) 상기 섹션들 중 선택된 섹션에 의해 연관되는 상기 검출된 부분을 공동으로 처리하는 단계; 및

   e) 상기 섹션 각각에 대해 수신기 파라미터―여기서 수신기 파라미터는 상기 선택된 섹션에 대해 기설정 비용 함수를 최소화시킴― 집합을 산출하는 단계

   를 포함하는 수신기를 동작시키는 방법.
4. 제1항, 제2항 및 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 신호가 DS-CDMA 신호인 수신기를 동작시키는 방법.
5. 제3항에 있어서,

   상기 신호는 DS-CDMA이며,

   상기 복조 단계는 상기 DS-CDMA 신호를 레이크 복조시키는 단계를 포함하는

   수신기를 동작시키는 방법.
6. 제5항에 있어서,

   상기 복조 단계가 복수의 사용자에 따라 레이크 복조시키는 단계를 포함하는 수신기를 동작시키는 방법.
7. 주기적 시퀀스에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함하는 신호를 검출하는 수신기에 있어서,

   복수의 처리 유닛(processing unit)―여기서 복수의 처리 유닛 각각은 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션과 연관됨―; 및

   상기 처리 유닛 각각에 연결되는 분배 유닛(distributing unit)

   을 포함하며,

   상기 분배 유닛은 상기 신호를 수신하고, 상기 신호의 일부분―여기서 신호의 일부분은 상기 기설정 섹션 중 하나와 연관됨―을 검출하며,

   상기 분배 유닛은 상기 처리 유닛 중에서 선택된 처리 유닛에 상기 신호의 일부 중에서 선택된 신호의 일부를 제공하며, 상기 선택된 신호의 일부 및 상기 선택된 처리 유닛 양자 모두는 상기 기설정 섹션 중 선택된 섹션과 연관되고,

   상기 처리 유닛 각각은 상기 선택된 신호의 일부를 처리함으로써, 수신기 파라미터―여기서 수신기 파라미터는 상기 선택된 기설정 섹션에 대해 기설정 비용 함수를 최소화시킴― 집합을 산출하는

   수신기.
8. 제7항에 있어서,

   상기 섹션 각각이 최소한 상기 주기적 시퀀스 중 하나의 요소를 포함하는 수신기.
9. 제7항에 있어서,

   상기 신호의 일부 각각이 최소한 상기 데이터 중 하나의 요소를 포함하는 수신기.
10. 주기적 시퀀스에 의해 최소한 변조되는 데이터를 포함하는 신호를 검출하는 수신기에 있어서,

    a) 상기 주기적 시퀀스에 의해 상기 신호를 복조시킴으로써 복조된 신호를 출력하는 디스프레딩 유닛(despreading unit),

    b) 복수의 처리 유닛―여기서 복수의 처리 유닛 각각은 상기 주기적 시퀀스의 기설정 섹션과 연관됨―; 및

    c) 상기 디스프레딩 유닛과 각각의 상기 처리 유닛 사이에 연결되는 분배 유닛

    을 포함하며,

    상기 분배 유닛은 상기 복조된 신호를 수신하고, 상기 복조된 신호의 일부―여기서 복조된 신호의 일부는 상기 기설정 섹션 중 하나와 연관됨―을 검출하며,

    상기 분배 유닛은 상기 처리 유닛 중에서 선택된 처리 유닛에 상기 복조된 신호의 일부 중에서 선택된 신호의 일부를 제공하며, 상기 선택된 신호의 일부 및 상기 선택된 처리 유닛 양자 모두는 상기 기설정 섹션 중 선택된 섹션과 연관되고,

    상기 처리 유닛 각각은 상기 선택된 신호의 일부를 처리함으로써, 수신기 파라미터―여기서 수신기 파라미터는 상기 선택된 기설정 섹션에 대해 기설정 비용 함수를 최소화시킴― 집합을 산출하는

    수신기.
11. 제10항에 있어서,

    상기 디스프레딩 유닛이 복수의 레이크 수신기(rake receiver)를 포함하는 수신기.
12. 제10항에 있어서,

    상기 복조된 신호의 일부 각각이 최소한 상기 데이터 중에서 하나의 요소를 포함하는 수신기.
13. 제10항에 있어서,

    상기 신호가 DS-CDMA 신호인 수신기.
14. 프로세서; 및

    상기 프로세서에 연결되는 복수의 디스프레딩 유닛―여기서 복수의 디스프레딩 유닛은 상이한 사용자의 신호를 검출하고 상기 프로세서에 개별 사용자 샘플을 제공함―

    을 포함하며,

    상기 프로세서 각각은 확산 시퀀스의 선택된 섹션에 대해 선택된 사용자의 선택된 샘플을 처리하고, 상기 확산 시퀀스의 선택된 섹션에 대해 상기 사용자 중 나머지 사용자의 개별 샘플을 공동으로 선택하는

    수신기.