KR20020010023A

KR20020010023A - 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에 적용하기위한 적응 빔포밍 방법

Info

Publication number: KR20020010023A
Application number: KR1020000043785A
Authority: KR
Inventors: 천병진
Original assignee: 윤종용; 삼성전자 주식회사
Priority date: 2000-07-28
Filing date: 2000-07-28
Publication date: 2002-02-02

Abstract

본 발명은 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에 적용하기 위한 적응 빔포밍 방법에 관한 것으로서, 웨이팅벡터와 라그랑제 승수의 함수인 비용함수를 정의하고, 이를 최적화하기 위하여 스팁스트 그라디언트 방식 또는 컨쥬게이트 그라디언트 방식 또는 뉴턴 방식을 적용하여 출력 신호 대 간섭 및 잡음비를 최대화시키는 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 찾는다. 따라서, 본 발명은 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에서 안테나 어레이를 통해 수신 또는 송신할 때 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비 알고리즘에 근거하여 빔포밍을 함으로써 다경로 페이딩에 의해 원하는 신호의 크기가 간섭신호보다 상대적으로 작더라도 원하는 신호의 방향으로 빔이 추적하게 만들어 신뢰성있는 채널용량 증대 효과를 가져다 줄 수 있다.

Description

코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에 적용하기 위한 적응 빔포밍 방법{ADAPTIVE BEAMFORMING METHOD FOR APPLICATION TO CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}

본 발명은 코드 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access) 방식의 이동 통신 시스템에 관한 것으로, 특히 가입자를 늘이기 위해 채널 용량을 증대시키는 방법에 관한 것이다.

통상적으로 채널 용량을 증대시키기 위해서는 안테나 어레이, 빔 포머등의스마트 안테나가 제안되어 쓰여 왔다. 상기 스마트 안테나는 크게 다수개의 동일 안테나로 이루어진 어레이 안테나, 아날로그 RF 소자등의 RF부와 베이스밴드 신호처리부로 나눌 수 있다. 상기 신호처리부는 최근 디지털 기술의 비약적 발전으로 거의 디지털 신호 처리(Digital Signal Process)로 바뀌어 가고 있으며, 본 발명에서는 DSP 기반 베이스밴드 신호처리부만 생각하기로 한다. 또한, 이 베이스밴드 신호처리부는 DSP 하드웨어와 DSP 소프트웨어로 나누어 볼 수 있는데 본 발명에서의 주된 관심의 대상은 상기 스마트 안테나의 목적을 달성할 수 있는 신호처리 알고리즘이다.

채널용량을 늘이기 위해 스마트안테나는 원하는 입력신호방향으로 높은 이득을 주도록 하고, 원하지 않는 간섭신호 방향으로는 낮은 이득(또는, 널)을 주는 방식을 취하고 있다. 이러한 안테나 패턴은 DSP내의 신호처리 알고리즘에 의해 결정된다.

무선채널환경의 시간적 변화와 이동체의 시간적 이동등으로 상기 안테나 이득 패턴은 신호처리 알고리즘은 적응적(Adaptive)이 되어야 하고, 이들의 변화가 빠르므로 적응 속도가 빠르고 정확한 신호처리 알고리즘이 요구된다.

이러한 목적에서 개발된 종래의 신호처리 알고리즘을 살펴보면 다음과 같다

도 1을 참조하면, RF부(110)는 어레이 안테나(1~N)를 통해 원하는 신호와 원하지 않는 신호등으로 이루어진 RF신호()를 수신하고, 이 신호들을 베이스밴드 신호()로 변환한다. 이 신호에 각각 웨이팅을 준 다음 더하여출력를 얻는데 종래의 알고리즘은 출력 파워를 최대화하도록를 적응적으로 구하는 과정이다.

한편, 이 방식을 CDMA 이동무선통신시스템에 적용한 사례는 도 2에 도시된 것과 같은데 이 경우 RF부(110)와 베이스밴드 신호처리부 사이에 역확산부(210)가 있는 것을 제외하고는 도 1에 도시된 방식과 동일하다.

그러나, 이러한 종래 최대출력파워 알고리즘은 다음과 같은 단점이 있다. 실제로 CDMA 이동 통신 방식에서는 많은 가입자들이 코드 분할을 하면서 동일 주파수대를 사용하고 있는데 사용중인 서로 다른 코드간에 완전한 직교성이 보장되지 않으므로 어쩔 수 없이 서로간에 간섭을 일으키는 동일 채널 간섭이 발생한다. 이러한 동일 채널 간섭은 결국 입력신호의 신호 대 간섭비(Signal to Interference Rate)를 작게 만들어 종래 최대 출력 파워 알고리즘의 동작을 어렵게 만들 수 있다. 이런 현상은 가입자 수가 늘어갈수록 더욱 심각해진다.

한편, 상기 동일 채널 간섭량은 도 2에 도시된 것과 같이 CDMA 수신기내의 역확산부(210)를 통해 프로세싱 이득만큼 신호성분에 비해 상대적으로 줄어들어 종래 최대 출력 파워 알고리즘이 동작하는데는 큰 지장을 주지 않을 것처럼 보이지만 다음과 같은 문제점이 있다.

실제 이동 통신 채널은 특유의 다경로 페이딩(fading) 현상을 겪게 되는데 어떤 경우는 역확산부(210)를 거치고 난 후에도 원하는 신호 성분보다 특정 간섭신호성분의 크기가 커져 종래 최대 출력 파워 알고리즘은 원래 의도했던 원하는 신호 방향을 추적하는 것이 아니라 오히려 특정 간섭신호 방향을 추적하는 오동작을 일으킬 수도 있다. 이러한 현상은 원하는 신호와 간섭신호를 가리지 않고 단순히 출력파워를 최대화하려는 종래 최대 출력 파워 알고리즘의 원리상 어쩔 수 없는 문제점이다.

따라서, 본 발명의 목적은 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에서 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비에 의한 적응 빔포밍을 수행하는 방법을 제공함에 있다.

이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 웨이팅벡터와 라그랑제 승수의 함수인 비용함수를 정의하고, 이를 최적화하기 위하여 스팁스트 그라디언트 방식 또는 컨쥬게이트 그라디언트 방식 또는 뉴턴 방식을 적용하여 출력 신호 대 간섭 및 잡음비를 최대화시키는 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 찾는 것을 특징으로 한다.

도 1은 종래 최대 출력 파워 알고리즘을 채용한 스마트 안테나를 나타내는 도면.

도 2는 종래 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에서 최대 출력 파워 알고리즘을 채용한 스마트 안테나를 나타내는 도면.

도 3은 본 발명에 따른 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에서 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비 알고리즘을 채용한 스마트 안테나를 나타내는 도면.

이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명에서는 구체적인 특정(特定) 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 3은 본 발명에 따른 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에서 초대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비 알고리즘을 채용한 스마트 안테나를 나타낸다.

도 3을 참조하면, RF부(110)는 N개의 안테나 어레이(1~N)로부터의 아날로그 입력 신호를 증폭, 다운 컨버팅, 필터링, A/D 컨버팅을 수행한다. 역확산부(210)는 RF부(110)로부터 각각 출력되는 디지털화된 신호()를 역확산시켜 출력한다. 가산부(130)는 각각의 역확산된 신호()에 가중치()를 곱한 다음 모두 더한 값()을 출력한다.계산부(300)는 역확산전 신호()와 역확산후 신호()를 입력받아 해당 자기상관 매트릭스()를 계산한다. 제2계산부(140)는 제1계산부(120)로부터 출력되는 ,을 입력받아 차기 스냅샷에서의 가중치를 계산한다.

본 발명의 실시예에서는 역확산전 신호벡터를, 역확산후 신호벡터를, 웨이팅벡터를, 출력신호를라고 가정한다. 그리고,는 신호성분벡터와 간섭 및 잡음성분벡터의 합으로 나타낼 수 있고, 역확산전 신호의 자기상관 매트릭스를, 역확산후 신호의 자기상관 매트릭스를, 역확산후 신호의 원하는 신호성분의 자기상관 매트릭스를, 역확산후 신호의 간섭 및 잡음성분의 자기상관 매트릭스를라고 가정한다. 여기서,*는 각각 Expectation, Hermitian Operator를 나타낸다. 그러면, 출력신호의 원하는 신호파워는, 출력신호의 간섭 및 잡음신호 파워는로 나타낼 수 있다. 본 발명에 따른 적응 알고리즘은 하기 수학식 1과 같이 출력신호의 신호 대 간섭 및 잡음비를 최대화하는 웨이팅벡터()를 찾는 것이다.

상기 수학식 1은 다시대신를 넣으면, 하기 수학식 2와 같다.

이라는 제한조건을 가진 최적화 문제로 표현할 수 있다.

상기 수학식 3을 풀기 위해 다음과 같은 라그랑제 승수를 가진 비용함수를 정의한다.

상기 비용함수를 적응적으로 최적화하기 위해서는 SG (Steepest Gradient) Method, CG (Conjugate Gradient) Method, Newton Method을 사용할 수 있다.

먼저, Steepest Gradient 방법은 다음과 같다.

수학식 4의 비용함수를 최대화하는을 적응적으로 구하기 위해 Steepest Gradient 방법를 적용하면,번째 스냅샷에서의 웨이트벡터과 라그랑제 승수은 수학식 5와 같이 갱신된다.

여기서,는 양수인 상수로서 스텝사이즈에 해당하며,는번째 스냅샷에서의 비용함수의 기울기로서 하기 수학식 6과 같이 계산된다.

상기 수학식 5,6으로부터 하기 수학식 7과 같은 스팁스티 그라디언트 방식의 최대출력 신호 대 간섭 및 잡음비를 위한 적응 알고리즘을 얻는다.

상기 수학식 7에서는번째 스냅샷에서의의 자기상관 매트릭스로서 하기 수학식 8, 9,10과 같이 계산된다.

여기에서등은등에 대한 망각상수, 역확산부(210)에서의 프로세싱 이득이다.

또한, 본 발명에서는 계산량을 줄이기 위해서,,을 순시값으로 바꾸면, 각각 하기 수학식 11,12,13과 같다.

또한, 상기 수학식 11,12,13을 이용하고,로 정의하면, 상기 수학식 7은 하기 수학식 14와 같이 쓸 수 있다.

이상으로부터 본 발명의 실시예에 따른 스팁스트 그라디언트 방식을 다음과 같이 정리할 수 있다.

제1단계에서 k가 0인 경우 즉,초기값을 정한다.

제2단계에서 k를 1만큼 증가시킨다.

제3단계에서계산부(310)는 k번째 스냅샷시 입력벡터값을 입력받아 상기 수학식 8,9,10(또는 상기 수학식 11,12,13)에 따라를 계산한다. 그리고, 웨이트벡터 계산부(140)는계산부(310)로부터를 입력받아 상기 수학식 7(또는 상기 수학식 14)에 따라 웨이팅벡터값을 계산한다.

제4단계에서 웨이트벡터 계산부(140)는 계산된 웨이팅벡터에 의해 출력 신호 대 간섭 및 잡음비가 최대값을 가지면 종료하고, 그렇지 않으면 제2단계로 가서 계속 수행한다.

한편, 컨쥬게이트 그라디언트(Conjugate Gradient) 방식은 다음과 같다.

상기 수학식 4의 비용함수를 최대화하는을 적응적으로 구하기 위해 컨쥬게이트 그라디언트(Conjugate Gradient) 방식을 적용하면,번째 스냅샷에서의 웨이트벡터과 라그랑제 승수은 하기 수학식 15와 같이 갱신된다.

여기서,는번째 스냅샷에서의 적응이득으로서를 구하고 나서 정해지고,는번째 스냅샷에서의 비용함수의 컨쥬게이트 그라디언트(Conjugate Gradient)로서 하기 수학식 16과 같이 계산된다.

편의상 위에서 구한 컨쥬게이트 그라디언트를이라고 놓으면, 상기 수학식 15,16으로부터 하기 수학식 17과 같은 컨쥬게이트 그라디언트 방식의 최대출력 신호 대 간섭 및 잡음비를 위한 적응 알고리즘을 얻는다.

여기에서는번째 스냅샷에서의의 자기상관 매트릭스로서 하기 수학식 19,20과 같이 계산된다.

여기에서은 각기에 대한 망각상수, 역확산부(210)에서의 프로세싱 이득이다.

또한, 본 발명의 실시예에서는 계산량을 줄이기 위해서,,대신 순시값으로 바꾸면, 상기 수학식 18,19,20은 각각 하기 수학식 21,22,23과 같다.

상기 수학식 17은 상기 수학식 21,22,23을 이용하고,로 정의하면, 하기 수학식 24와 같이 쓸 수 있다.

그 다음으로 적응이득를 구해야 하는데, 이는으로 놓고, 이를 만족하는를 풀면 하기 수학식 25과 같이 된다.

상기 수학식 25에 상기 수학식 17을 대입하고, 상기 수학식 25를 0으로 놓은 다음,에 대해 정리하면 하기 수학식 26과 같은 이차방정식을 얻는다.

는 상기 이차방정식의 근의 공식을 통해 쉽게 구할 수 있다.

이상으로부터 본 발명의 실시예에 따른 컨쥬게이트 그라디언트 방식은 다음과 같이 정리할 수 있다.

제1단계에서 k가 0인 경우 즉,초기값을 정한다.

제2단계에서 k를 1만큼 증가시킨다.

제3단계에서계산부(310)는 k번째 스냅샷시 입력벡터값을 입력받아 상기 수학식 18,19,20에 따라를 계산한다. 웨이트벡터 계산부(140)는 상기 수학식 16에 따라 컨쥬게이트 그라디언트(Conjugate Gradient)를 계산하고, 상기 수학식 26에 따라 적응이득를 계산하고, 상기 수학식 15에 따라값을 갱신한다.

제4단계에서 웨이트벡터 계산부(140)는 상기 계산된 웨이팅벡터값에 의해 최대 신호 대 간섭 및 잡음비로 충분히 수렴했으면 종료하고, 그렇지 않으면 제2단계로 가서 계속 수행한다.

한편, 본 발명의 실시예에서 뉴턴 방식(Newton Method)을 적용하면 다음과 같다.

상기 수학식 4의 비용함수를 최대화하는을 적응적으로 구하기 위해 뉴턴 방식(Newton Method)을 적용하면,번째 스냅샷에서의 웨이트벡터과 라그랑제 승수은 하기 수학식 27과 같이 갱신된다.

여기서,는번째 스냅샷에서의 비용함수의 그라디언트(Gradient)로서 하기 수학식 28과 같이 계산된다.

여기서,는번째 스냅샷에서의 비용함수의 헤시안(Hessian)으로서 하기 수학식 29와 같이 계산된다.

여기서, 상기 수학식 28,29를 상기 수학식 27에 대입함으로써, 하기 수학식 30과 같은 뉴턴 방식의 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비(SINR)를 위한 적응 알고리즘을 얻는다.

상기 수학식 30에서는번째 스냅샷에서의 해당 자기상관 매트릭스로서 하기 수학식 31,32,33과 같이 계산된다.

여기에서은 각각에 대한 망각상수, 역확산부(210)에서의 프로세싱 이득이다.

또한, 본 발명의 실시예에서 계산량을 줄이기 위해서,,을 순시값으로 바꾸면, 각각 하기 수학식 34,35,36과 같다.

상기 수학식 34,35,36을 이용하고,로 정의하면, 상기 수학식 30은 하기 수학식 37과 같이 쓸 수 있다.

이상으로부터 본 발명의 실시예에서 적용되는 뉴턴 방식(Newton Method)은 다음과 같이 정리할 수 있다.

제1단계에서 k가 0인 경우 즉, 초기값을 정한다.

제2단계에서 k를 1만큼 증가시킨다.

제3단계에서계산부(310)는 k번째 스냅샷시 입력벡터값을 입력받아 상기 수학식 31,32,33에 따라를 계산한다. 그리고, 웨이트벡터 계산부(140)는계산부(310)로부터 계산된값을 입력받아 상기 수학식 30에 따라값을 계산한다.

제4단계에서 웨이트벡터 계산부(140)는 계산된 웨이팅벡터값이 최대 신호 대 간섭 및 잡음비를 가지면 종료하고, 그렇지 않으면 제2단계로 가서 계속 수행한다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 안에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐 만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

상술한 바와 같이 본 발명은 코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에서 안테나 어레이를 통해 수신 또는 송신할 때 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비 알고리즘에 근거하여 효과적인 빔포밍을 할 수 있다. 따라서, 본 발명은 다경로 페이딩에 의해 원하는 신호의 크기가 간섭신호보다 작아지더라도 원하는 신호의 방향이 빔이 추적하게 만들어 신뢰성 있는 채널 용량 증대 효과를 가져다주는 현저한 효과가 있다.

Claims

코드 분할 다중 접속 방식의 이동 통신 시스템에서 송수신 빔포밍 방법에 있어서,

최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비 알고리즘을 적응적으로 구현하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 알고리즘은,

웨이팅벡터와 라그랑제 승수의 함수인 비용함수를 정의하고, 이를 최적화하기 위하여 스팁스트 그라디언트 방식을 적용하여 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 갱신하는 것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 알고리즘은,

계산량을 줄이기 위해 자기상관 매트릭스를 순시 입력벡터의 외적으로 근사시킨 다음 상기 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 갱신하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 알고리즘은,

웨이팅벡터와 라그랑제 승수의 함수인 비용함수를 정의하고, 이를 최적화하기 위하여 컨쥬게이트 그라디언트 방식을 적용하여 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 갱신하는 것을 특징으로 하는 방법.
제4항에 있어서, 상기 알고리즘은,

계산량을 줄이기 위해 자기상관 매트릭스를 순시 입력벡터들의 외적으로 근사시킨 다음 상기 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 갱신하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 알고리즘은,

웨이팅벡터와 라그랑제 승수의 함수인 비용함수를 정의하고, 이를 최적화하기 위하여 뉴턴 방식을 적용하여 상기 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 갱신하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서, 상기 알고리즘은,

계산량을 줄이기 위해 자기상관 매트릭스를 순시 입력벡터들의 외적으로 근사시킨 다음 상기 웨이팅벡터와 라그랑제 승수를 갱신하는 것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 스팁스트 그라디언트 방식은,

k값이 0인 경우의초기값을 정하는 제1단계와,

상기 k값을 1만큼 증가시키는 제2단계와,

k번째 스냅샷시 입력벡터값을 입력받아 하기 수학식 38,39,40에 따라를 계산하고, 하기 수학식 41에 따라값을 갱신하는 제3단계와,

상기 제3단계의 계산 결과에 따라 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비를 만족하면 종료하고, 그렇지 않으면 상기 제2단계부터 다시 수행하는 제4단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.
제4항에 있어서, 컨쥬게이트 그라디언트 방식은,

k값이 0인 경우의초기값을 정하는 제1단계와,

상기 k값을 1만큼 증가시키는 제2단계와,

k번째 스냅샷시 입력벡터값을 입력하는 제3단계와,

하기 수학식 42,43,44에 따라를 계산하는 제4단계와,

하기 수학식 45에 따라 컨쥬게이트 그라디언트값을 계산하는 제5단계와,

하기 수학식 46에 따라 적응이득을 계산하는 제6단계와,

하기 수학식 47에 따라 웨이트벡터와 라그랑제 승수값을 갱신하는 제7단계와,

상기 제7단계의 갱신 결과에 따라 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비를 만족하면 종료하고, 그렇지 않으면 상기 제2단계부터 다시 수행하는 제8단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.

여기에서은 각각에 대한 망각상수, 역확산기에서의 프로세싱 이득을 나타낸다.
제6항에 있어서, 상기 뉴턴 방식은,

k값이 0인 경우의초기값을 정하는 제1단계와,

상기 k값을 1만큼 증가시키는 제2단계와,

k번째 스냅샷시 입력벡터값을 입력하고, 하기 수학식 48,49,50에 따라를 계산하고, 하기 수학식 51에 따라값을 갱신하는 제3단계와,

상기 제3단계의 계산 결과에 따라 최대 출력 신호 대 간섭 및 잡음비를 만족하면 종료하고, 그렇지 않으면 상기 제2단계부터 다시 수행하는 제4단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.

여기에서은 각기에 대한 망각상수, 역확산기에서의 프로세싱 이득을 나타낸다.