KR20030007550A

KR20030007550A - 적응성 스마트 안테나 처리 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20030007550A
Application number: KR1020027014337A
Authority: KR
Inventors: 페트러스폴
Original assignee: 어레이컴, 인코포레이티드
Priority date: 2002-10-25
Filing date: 2000-04-26
Publication date: 2003-01-23
Also published as: KR100761420B1

Abstract

안테나 어레이(103)와 적응성 스마트 안테나 처리를 위한 수단을 포함하는 수신 통신국에서 적응성 스마트 안테나 처리를 구현하는 장치 및 방법, 적응성 스마트 안테나 처리를 위한 가중치 벡터의 결정(605)을 포함하는 장치 및 방법을 포함한다. 본 발명의 사용은 낮은 SINR 환경, 예를 들어 원거리 사용자들이 고속으로 이동하여 신호가 페이딩을 경험하는 이동 환경에서 동작하는 경우 이점을 제공한다. 한가지 특징은 우수한 수렴 속성을 가지는 방법에서부터 시작하는 혼합 가중치 적응이며, 예를 들어 상대적으로 높은 품질의 초기 조건에서 시작된 경우 예를 들어 낮은 SINR 환경에서 수렴하는 것으로 알려진 것에서 시작한 다음 신속하게 수렴하는 방법으로 전환한다. 높은 이동성을 다루기 위하여, 특정 버스트에서의 데이터로부터 결정된 가중치들은 그 특정 버스터에 대해 적용된다. 그러한 가중치들은 후속하는 버스터들에 대해 최적이 아닐 수 있다. 주어진 채널에 수명의 사용자가 존재하는 경우, 멀티포트 아키텍처가 각 개별 원거리 사용자를 추적하기 위하여 사용된다.

Description

적응성 스마트 안테나 처리 방법 및 장치 {ADAPTIVE SMART ANTENNA PROCESSING METHOD AND APPARATUS}

안테나 어레이 및 적응성 안테나 처리를 위한 수단을 가지는 통신국(communication station)을 포함하는 무선 통신 시스템은 이미 알려져 있다. 그러한 통신국을 때로는 스마트 안테나 통신국이라 한다. 가입자 유닛(subscriber unit)으로부터 신호를 수신할 때, 각 안테나 어레이 소자에 의해 수신된 신호는 특정 가입자 유닛으로부터 수신된 신호의 추정치(estimate)를 제공하기 위하여 적응성 스마트 안테나 처리 수단에 의해 결합된다. 스마트 안테나 처리는 선형 공간 처리(linear spatial processing)를 포함하기 때문에, 안테나 소자로부터 수신된 각 복소값(complex-valued)[즉, 동상(in-phase) I 및 직교(quadrature) Q 성분 포함] 신호는 가중 계수(weighting factor)에 의해 진폭 및 위상에서 가중되고, 가중된 신호는 그 후 추정치를 제공하기 위하여 합해진다. 적응성 스마트 안테나 처리수단은 그 후 각 안테나 소자에 대해 하나씩 복소값 가중치 집합으로 기술될 수 있다. 이 복소값 가중치들은 차례로 m개의 구성요소로 이루어지는 단일 복소값 벡터(single complex valued vector)로 기술될 수 있으며, 여기서 m은 안테나 소자의 개수이다. 이것은 시공간적 처리(spatio-temporal processing)를 포함하도록 확장될 수 있으며, 여기서 오히려 간단히 진폭과 위상에서 가중되는 각 안테나 소자에서의 신호는 일반적으로 시간 균등화(time equalization)를 위해 어떤 복소값 필터에 의해 필터링된다. 각 필터는 복소값 변환함수(transfer function) 또는 합성함수(convolving function)로 기술될 수 있다. 모든 소자의 적응성 스마트 안테나 처리는 그 후 m개의 복소값 합성함수로 이루어지는 복소값 m 벡터로 기술될 수 있다.

수신된 신호들의 가중치 벡터(weight vector)를 결정하는 몇 가지 방법이 알려져 있다. 이들은 가입자 유닛으로부터 신호의 도착 방향을 결정하는 방법과 예를 들어, 공간 부호들(spatial signatures)과 같은 가입자 유닛들의 공간 특성을 사용하는 방법을 포함한다. 예로서 살펴보면, 발명의 명칭이SPATIAL DIVISION MULTIPLE ACCESS WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS인 Roy 등의 미국특허 제5,515,378호 및 제5,642,353호는 도착 방향을 사용하는 방법에 관한 것이고, 발명의 명칭이SPECTRALLY EFFICIENT HIGH CAPACITY WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS인 Barratt 등의 미국특허 제5,592,490호 및 발명의 명칭이SPECTRALLY EFFICIENT HIGH CAPACITY WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS WITH SPATIO-TEMPORAL PROCESSING인 Ottersten 등의 미국특허 제5,828,658호는 공간 부호를 사용하는 방법들에 관한것이다. 이른바 "블라인드(blind)" 방법은 가중치를 신호 그 자체로부터 결정하지만, 트레이닝 신호들(training signals)을 재정렬(resorting)하지 않는다, 즉 어떤 가중치가 알려진 심볼 시퀀스(symbol squence)를 가장 잘 추정할 수 있는지를 결정하지 않는다. 이러한 방법들은, 이 속성(property)을 가지도록 추정치를 억제함으로써 사용하기 위한 최선의 가중치(best weight)를 결정하기 위하여 대개 가입자 유닛이 전송한 신호의 어떤 알려진 특성을 사용하므로 속성 복구 방법(property restoral method)이라 한다. 속성 복구 방법은 차례로 두 개의 그룹으로 분류될 수 있다. "부분(partial)" 속성 복구 방법은 예를 들어 복조한 다음 다시 변조함으로써 변조된 수신 신호를 완전히 재구축하지 않고, 신호에 대한 하나 이상의 대체로 간단한 속성을 복구한다. "결정 지향(Decision Directed)"(DD) 방법은 수신된 신호의 심볼을 결정(예를 들어 복조)함으로써 신호의 정확한 복사본을 구축한다.

제1 그룹, 즉 부분 복구 방법의 한 예는 상수 모듈러스(Constant Modulus, CM) 방법인데, 이것은 예를 들어 PM(Phase Modulation), FM(Frequency Modulation), PSK(Phase Shift Keying) 및 FSK(Frequency Shift Keying)을 포함하는 상수 모듈러스를 가지는 변조 방식(modulation scheme)을 사용하는 통신 시스템에 적용할 수 있다. 예를 들어 J.R. Treichler; M.L. Larimore: "New Processing Techniques Based on the Constant Modulus Algorithm,"IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-33, No. 2, pp. 420-432, Apr. 1985를 참조하기 바란다. 다른 부분 속성 복구 기술은 스펙트럼 자기일관성(spectral self-coherence)과 같은 신호의 스펙트럼 속성을 복구하는 기술을 포함한다. 스펙트럼 일관성 복구 기술은 안테나 어레이에서 수신된 임의 신호의 알려진 스펙트럼 일관성 속성을 사용한다. 예를 들어, 어떠한 상황에서 신호는 순회 정상(cyclo-stationarity), 즉 주기적인 자기상관함수(autocorrelation function)를 가지는 것으로 추정될 수 있다. 다른 방법들은 예를 들어 순간(moment) 또는 누적(cumulant)과 같은 고차 통계량(high order statistics)을 포함한다.

예를 들어, B.Agee,S.Scell, W.Garner: "Spectral Self-Coherence Restoral: A New Approach to Blind Adaptive Signal Extraction Using Antenna Arrays,"Proceedings of the IEEE, vol. 78, No.4, Apr.1999, 및 발명의 명칭이 METHOD AND APPARATUS FOR MULTIPLEXING COMMUNICATION SIGNALS THROUGH BLIND ADAPTIVE SPATIAL FILTERING인 Gardner 등의 미국 특허 5,260,968호, 그리고 발명의 명칭이SELF-COHERENCE RESTORING SIGNAL EXTRACTION APPARATUS AND METHOD인 Gardner 등의 미국 특허 5,255,210을 참조하기 바란다.

결정 지향 방법은 송신된 가입자 유닛 신호의 변조 방식이이 알려진 사실을 이용하고, 요구 변조 방식을 갖는 신호["기준 신호(reference signal]"를 생성하는 는 하는 가중치를 결정하며, 그리고 원격 사용자에 의하여 전송된다면, 실제로 수신되는 신호에 "가까운" 신호를 어레이의 안테나 소자에서 생성하고, 기준 신호 생성은 신호를 결정하는 단계를 포함한다. 결정 지향 가중치 결정을 사용하는 시스템에 관해서는, 예를 들어 발명의 명칭이METHOD & APPARATUS FOR DECISIONDIRECTED DEMODULATION USING ANTENNA ARRAYS & SPATIAL PROCESSING인 Barratt 등의 미국 특허출원 제08/729,390호(1996년 10월 11일 출원), 및 발명의 명칭이METHOD FOR REFERENCE SIGNAL GENERATION THE PRESENCE OF FREQUENCY OFFSETS IN A COMMUNICATION STATION WITH SPATIAL PROCESSING인 Petrus 등의 미국 특허출우너 제09/153,110호(1998년 9월 15일 출원)를 참조하기 바란다.

부분 복구 방법(partial restoral methods), 예를 들어 CM 방법을 포함하는 일부 반복 방법(iterative methods)은 가입자 유닛이 크게 이동하는 통신 시스템에서 발생되는 바와 같은 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratios, SNRs), 낮은 신호대간섭플러스잡음비(Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratios, SINRs), 및 높은 페이딩 상태(high fading situations)에도 수렴되는 것으로 알려져 있다. 이러한 방법을 본 명세서에서는 "양호한 수렴 속성을 갖는 반복 가중치 결정 방법"이라 한다. 그러나 양호한 수렴 속성을 갖는 방법은 수렴하도록 많은 반복을 거칠 것이다. 예를 들어, 상기 CM 방법은 수렴하도록 많은 반복을 거치게 될 수 있으며, 따라서 실제 시스템에서 충분히 빨리 수렴되지 않을 것이다. 예를 들어, 고 이동성 시스템에서 현재 버스트의 데이터(current burst's data)로부터 파생되는 현재의 버스트(burst)에 가중치 벡터를 사용하는 것이 바람직하다. 이것은 상기 CM 방법으로 가능할 수 없는 가중치의 신속한 계산을 의미한다. 한편, 상기 결정 지향 방법은 초기 상태, 예를 들어 초기 SNR 및 SINR이 높거나, 또는 초기 가중치 벡터가 정확한 값(correct value)에 충분히 가깝다면, 신속하게 수렴되는 방법의 한 종류의 한 예이다. 초기 가중치 벡터가 정확한 값에 충분히 가깝다면 신속히수렴되는 방법은 여기서 "신속하게 수렴하는 반복 가중치 결정 방법"으로 부른다. DD 방법과 같은 신속하게 수렴하는 방법은 스마트 안테나 기반 통신국에서 더 널리 사용되고 있다. 이 방법이 장애, 즉 낮은 SINR 또는 높은 페이딩 상태라고 하면, 이 방법은 수렴하지 않을 수 있다. 이 문제는 높은 동채널 간섭(co-channel interference), 즉 각각 그 셀(cell) 내부에 위치되는 가입자 유닛의 집합과 통신하는, 수개의 수신 통신국을 포함하는 셀룰러 시스템의 경우에 동일한 셀 또는 이웃하는 셀로부터의 다른 가입자 유닛과 같은, 특정 가입자 유닛으로부터 신호를 수신할 때 다른 가입자 유닛으로부터 통용 채널(conventional channel) 내의 신호의 높은 간섭이 존재하는 다수의 사용자를 갖는 통신 시스템에서 더욱 심각하게 된다.

이론적으로, 적응성 스마트 안테나 처리는 동일한 통용 채널을 공유하는 가입자 유닛이 공간적으로(또는 시공간적으로) 결정될 수 있다면 하나의 "통용" 통신 채널로 존재하기 위하여 하나 이상의 통신 링크를 허용한다. 통용 채널은 주파수 분할 다중 접속(Frequency Division Multiple Access, FDMA) 시스템에서 주파수 채널, 시 분할 다중 접속(Time Division Multiple Aaccess, TDMA) 시스템(이것은 또한 FDMA를 포함하며, 정확히, 보통채널이 타임 및 주파수 슬롯인)에서 타임슬롯, 및 부호 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access, CDMA) 시스템에서 부호를 포함한다. 또한 통용 채널은 하나 이상의 "공간(spatial)" 채널로 분할된다고 하며, 하나 이상의 공간적 채널이 통용 채널마다 존재할 때, 그 다중송신(multiplexing)은 공간 분할 다중 접속(Sspace Division Multiple Access)(SDMA)라 한다. 여기서 SDMA는 통용 채널당 하나의 채널 및 하나 이상의공간 채널을 갖는 적응성 스마트 안테나 처리의 포함을 의미하기 위하여 사용된다.

또한 결정 지향 방법과 같은 신속하게 수렴하는 방법은 통용 채널당 하나 이상의 공간 채널을 갖는 SDMA 시스템에서 높은 동채널의 존재하에서 장애가 발생한다.

따라서 통용 채널당 하나의 공간 채널을 갖는 SDMA용, 및 통용 채널당 복수의 공간 채널을 갖는 SDMA용 낮은 신호대간섭플러스노이즈(SIN) 상태 또는 높은 페이딩 상태에서 효과적으로 적응성 스마트 안테나 처리 가중치를 결정하는 적응성 스마트 안테나 처리 방법을 위한 기술이 필요하다.

따라서 낮은 SINR 및 높은 페이딩 상태하에서 잘 수행하는, 그리고 신속히, 즉, 작은 반복 회수에서 수렴하는 가중치 결정 방법을 위한 기술이 필요하다

따라서 신속한 수렴 속성으로 우수한 수렴 속성을 조합하는 방법을 위한 기술이 필요하다.

따라서 신속한 수렴으로 우수한 수렴 속성(SINR이 낮을 때 수렴)을 조합하는 "블라인드" 방법(즉, 트레이닝 데이터를 사용하는 않는 방법)을 위한 기술이 필요하다.

본 발명은 무선 통신 시스템에 관한 것이며, 특히 복수의 안테나 소자(antenna elements)로 이루어지는 어레이(array of antenna elements)를 가지는 무선 통신 수신기에서의 적응성 스마트 안테나 처리를 위한 가중치(weight) 결정 및 적응성 스마트 안테나 처리를 위한 수단에 관한 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 수신 가중치 결정기를 포함할 수 있는 복수 안테나(multi-antenna) 송수신기 시스템의 기능 블록도이다.

도 2는 본 발명에 따른 수신 가중치 결정기를 구현하는 명령어 집합이 실행되는 경우 신호 처리기를 포함하는 송수신기의 상세 블록도이다.

도 3은 본 발명의 가중치 결정 방법의 일 실시예를 나타낸 흐름도이다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 사용되는 복조기 및 추적 기준 신호 발생기의 블록도이다.

도 5a 내지 도 5c는 본 발명에 따른 상수 모듈러스 방법, 결정 지향 방법 및 혼합 방법 구현에 대한 각각의 성능을 나타낸 도면이다.

도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티포트 가중치 결정기 및 공간 처리기의 블록도이다.

도 7은 본 발명의 복수 사용자 가중치 결정 방법의 바람직한 실시예를 나타내는 흐름도이다.

도 8은 CM 방법의 성능에 대한 타이밍 오프셋의 효과를 나타내는 도면이다.

도 9는 본 발명의 특징을 구현하는 장치의 블록도이다.

본 발명의 목적은 신속히 수렴하는 방법들의 이점을 갖는 우수한 수렴 속성을 가지는 방법들의 이점을 조합하는 가중치 결정 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 낮은 SINR 및 높은 페이딩 상태에서 잘 수행하며 신속하게, 즉 적은 반복 회수로 수렴하는 "블라인드" 가중치 결정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 노이즈 환경 또는 통용 채널당 하나의 공간 채널을 가지는 SDMA 시스템의 높은 페이딩 환경 또는 낮은 신호대간섭플러스잡음 환경에서 적응성 스마트 안테나 처리 가중치를 효율적으로 결정하는 적응성 스마트 안테나 처리 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 노이즈 환경 또는 통용 채널당 복수의 공간 채널을 가지는 SDMA 시스템의 높은 페이딩 환경 또는 낮은 신호대간섭플러스잡음 환경에서 적응성 스마트 안테나 처리 가중치를 효율적으로 결정하는 적응성 스마트 안테나 처리 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 현재의 데이터 버스트에서 사용하기 위한 적응성 스마트 안테나 처리 가중치를 결정하는 적응성 스마트 안테나 처리 방법 및 장치를 제공하는 것이며, 가중치는 현재의 버스트로부터의 데이터를 결정함으로써 현재의 데이터 버스트에 적응되는 것이다.

본 발명은 상세하게 설명된 바람직한 실시예에 의해 더욱 완전하게 이해될 것이나, 임의의 특정 실시예는 단지 예로서 더 나은 이해를 위한 것이며 본 발명을 이 실시예들로 한정하여서는 안된다. 이하 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 차례로 설명한다.

기지국 아키텍처

바람직한 실시예의 방법 및 장치는 통신 수신기, 특히 도 1에 도시한 바와 같이 안테나 어레이 내에 m개의 안테나 소자를 가지는 PHS 기반 안테나 어레이 통신국(송수신기)에서 구현된다. 특정 실시예에서 m = 4이다. 한편 도 1에 도시된 것과 유사한 시스템은 종래 기술일 수 있지만, 본 발명의 특징을 수반하는 프로그램형 또는 하드 와이어형(hard wired) 구성요소를 가지는 도 1의 시스템은 종래 기술이 아니다. 또한 본 발명은 PHS 에어 인터페이스(air interface) 또는 TDMA 시스템에 사용하는 것으로 결코 제한되지 않지만, 적응성 스마트 안테나 처리수단을 포함하는 임의의 통신 수신기로 제한된다. 도 1에서, 송수신("TR") 스위치(107)는 m개의 안테나 어레이(103), 하나 이상의 송신 신호 처리기(119)와 m개의 송신기(120)를 포함하는 송신부(transmit electronics)(113), 및 m 수신기(122)와 하나 이상의 수신 신호 처리기(123)를 포함하는 수신부(receive electronics)에 접속되고, 안테나 어레이(103)의 하나 이상의 소자는, 송신모드인 경우에는 송신부(113)에, 그리고 수신모드인 경우에는 수신부(121)에 선택적으로 접속한다. 스위치(107)는 주파수 분할 듀플렉스(FDD) 시스템에서는 주파수 듀플렉스로, 그리고 시간 분할 듀플렉스(TDD) 시스템에서는 시간 스위치(time switch)로 구현되는 두 가지 가능성이 있다. 본 발명의 바람직한 실시예의 PHS는 TDD를 사용한다. 송신기(120) 및 수신기(122)는 아날로그부(analog electronics), 디지털부(digital electronics) 및 이 둘의 조합을 이용하여 구현될 수 있다. 바람직한 실시예의 수신기(122)는 신호 처리기 또는 처리기(123)에 공급되는 디지털화된 신호를 생성한다. 신호 처리기(119, 123)는 정적(항상 동일), 동적(원하는 지향성에 따라 변화) 또는 스마트(수신 신호에 따라 변화) 방식일 수 있으며, 바람직한 실시예서는 적응성(adaptive)이다. 신호 처리기(119, 123)는 수신과 송신에 대해 상이한 프로그래밍을 가지는 동일한 하나 이상의 DSP 장치, 또는 상이한 DSP 장치, 또는 소정 기능을 위한 상이한 장치이거나 다른 것과 같을 수 있다.

도 1은 수신 및 송신에 동일한 안테나 소자가 사용되는 송수신기를 도시함을유의하라. 이것은 또한 수신 및 송신을 위한 개별 안테나를 가질 수 있는 클리트(cleat)일 것이며, 수신만 또는 송신만 하거나, 또는 수신 및 송신 둘 다하는 적응성 스마트 안테나 처리를 포함할 수 있다.

일본 전파산업회((Association of Radio Industries and Businesses, ARIB) 예비 표준(preliminary standard), 버전 2, RCR STD028에 예로서 기술된 개인용 휴대용 전화 시스템(Personal HandyPhone System, PHS), 그리고 PHS Mou(Memorandum of Understanding 그룹)(PHS MoU -- http://www.phsmou.or.jp)의 기술 표준에 기술된 바와 같은 변형(variation)는 실시간 분할 듀플렉스(TDD)를 구비한 8슬롯 시분할 다중 접속(TDMA) 시스템이다. 따라서, 8개의 타임슬롯은 4개의 송신(TX) 타임슬롯과 4개의 수신(RX) 타임슬롯으로 분할된다. 이것은 임의의 특정 채널의 경우에 수신 주파수는 송신 주파수와 동일하다는 것을 의미한다. 이것은 또한 수신 타임슬롯과 송신 타임슬롯 사이에서 가입자 유닛의 최소 이동을 가정한 경우, 상호 관계(reciprocity), 즉 (기지국에서 사용자의 원격 단말기로의) 다운링크 및 (사용자의 원격 단말기에서 기지국으로의) 업링크 두 전파 경로가 동일하다는 것을 암시한다. 바람직한 실시예에서 사용된 PHS 시스템의 주파수 대역은 1895 - 1918.1 MHz이다. 8개의 타임슬롯은 각각 625 ㎲ 길이이다. PHS 시스템은 호(call) 초기화가 일어나는 제어 채널을 위한 전용 주파수(dedicated frequency)와 타임슬롯을 가진다. 일단 링크가 확립되면, 호는 정규 통신을 위해 서비스 채널로 넘겨진다. 최대 속도(full late)인 32kbps 속도로 임의 채널에서 통신이 이루어진다. 최대 속도보다 낮은 속도의 통신 또한 가능하며, 최대 속도보다 낮은 통신을 구체화하기위하여 여기에 기술된 실시예의 변형 방법에 대한 상세한 설명은 이 분야의 당업자에게 명백할 것이다.

바람직한 실시예에서 사용된 PHS에서, 버스트(burst)는 단일 타임슬롯동안에 공중(air)을 통하여 송신되거나 수신되는 유한 지속(finite duration) RF 신호로 규정한다. 그룹(group)은 4개의 TX 및 4개의 RX 타임슬롯으로 이루어지는 하나의 집합으로 규정한다. 그룹은 항상 제1 TX 타임슬롯으로 시작하고 지속 시간은 8*0.635=5㎳.

PHS 시스템은 기저대역(baseband) 신호에 대하여 π/4 DQPSK[Differential Quaternary(or Quadrature)Phase Shift Keying] 변조를 사용한다. 보율(baud rate)은 192kbaud이다. 즉, 초당 192,000개의 심볼이 존재한다.

도 2는 적응성 스마트 안테나 처리를 포함하며 본 발명의 실시예가 구현되는 PHS 기지국을 더욱 상세하지만 여전히 단순화시킨 블록도를 나타낸다. 한편 도 2에 도시된 것과 유사한 아키텍처를 가지는 시스템은 종래 기술일 수 있지만, 본 발명의 특징을 수반하는 프로그램형 또는 하드 와이어형 구성요소를 가지는 도 2와 같은 시스템은 종래 기술이 아니다. 도 2에서, m=4인 복수의 m 안테나(103)가 사용된다. 더 많거나 더 적은 안테나 소자가 사용될 수도 있다. 안테나의 출력은 듀플렉서 스위치(107)에 접속되고, 이 TDD 시스템은 시간 스위치이다. 수신하는 경우, 안테나 출력은 스위치(107)를 통하여 수신기(205)에 접속되고, RF 수신기 모듈러스(205)에 의해 반송 주파수(약 1.9 GHz)에서 중간 주파수("IF")로 아날로그로 하향 혼합된다(mixed down). 이 신호는 그 후 복수의 아날로그-디지털변환기("ADCs")(209)에 의해 디지털화(샘플링)된다. 이 신호는 샘플 신호를 4번 오버샘플링(oversampling)한 복소값(위상 I 및 직교 Q)을 생성하기 위하여 디지털 하향변환기(downconverter)(213)에 의해 디지털 방식으로 하향변환된다. 따라서 구성요소(205, 209, 213)는 도 1의 수신기(122)에 대응한다. m개의 수신 타임슬롯 각각에 대해, m개의 안테나에서 m개의 하향변환된 출력은 나중에 처리하기 위하여 디지털 신호 처리기(Digital Signal Processor, DSP) 장치(217)(이하 "타임슬롯 처리기"라 한다)에 공급된다. 바람직한 실시예에서, 상용 DSP 장치를 타임슬롯 처리기로 수신 타임슬롯당 하나 사용한다.

타임슬롯 처리기(217)는 수신 신호 전력 감시, 주파수 오프셋 추정/보정(estimation/correction) 및 타이밍 오프셋 추정/보정, 본 발명의 특징에 따른 방법을 사용하는 특정 원격지 사용자로부터 신호를 결정하기 위한 각 안테나 소자에 대한 가중치 결정을 포함하는 스마트 안테나 처리, 및 결정된 신호의 복조를 포함하는 몇 가지 기능을 수행한다.

타임슬롯 처리기(217)의 출력은 m(=4) 수신 타임슬롯 각각에 대한 복조된 데이터 버스트이다. 이 데이터는 시스템의 모든 구성요소를 제어하고, 고레벨 처리와 인터페이스 하는 것을 주 기능으로 하는 호스트 DSP 처리기(231)로 전송되며, 상기한 처리는 어떤 신호가 PHS 통신 프로토콜에서 규정된 모든 상이한 제어 및 서비스 통신 채널에서 통신을 위해 필요한지를 처리하는 것이다. 바람직한 실시예에서, 호스트 DSP(231) 또한 상용 DSP 장치이다. 또 타임슬롯 처리기는 결정된 수신 가중치를 호스트 DSP(231)로 전송한다.

RF 제어기(233)는 블록 245로 도시한 RF 시스템과 인터페이싱되며, RF 시스템 및 모뎀 모두에 사용되는 다수의 타이밍 신호를 생성한다. RF 제어기(233)는 호스트 DSP(231)로부터 각 버스트에 대한 기타 설정 및 자신의 타이밍 파라미터를 수신한다.

송신 제어기/변조기(237)는 호스트 DSP(231)로부터 전송 데이터를 수신한다. 송신 제어기는 RF 송신기(TX) 모듈(245)에 전송되는 아날로그 IF 출력을 생성하기 위하여 이 데이터를 사용한다. 송신 제어기/변조기(237)가 수행하는 특정 동작은 데이터 비트들을 복소값 π/4 DQPSK 변조된 신호로 변환, IF 주파수로 상향변환, 호스트 DSP(231)로부터 얻은 복소값 송신 가중치로 가중, 및 복수의 디지털-아날로그 변환기("DACs")를 사용하여 신호를 송신 모듈(245)로 전송될 아날로그 송신 파형으로 변환을 포함한다. 송신 모듈(245)은 신호를 송신 주파수로 상향변환하고 그 신호를 증폭한다. 증폭된 송신 신호 출력은 듀플렉서/시간 스위치(107)를 통하여 m개의 안테나(103)에 결합된다.

표기법

다음의 기호가 사용된다. m개의 안테나 소자(바람직한 실시예에서 m=4)가 있고, z₁(t), z₂(t), ..., z_m(t)는 각각 하향변환 후, 즉 기적대역에서의, 그리고 샘플링 후(바람직한 실시예에서는 4회 오버샘플링)의 제1, 제2, ..., 제m 안테나 소자의 복소값 응답(즉, 동상 I 및 직교 Q 성분)이라 하자. 상기한 표기법에서, 본 발명에 반드시 필요한 것은 아니나 t는 이산적(discrete)이다. 이 n회 샘플량은z_i(t)가 있는 z(t)의 제i 열을 가지는 단일 m 벡터 z(t)로 표현할 수 있다. 각 버스트에 대하여 유한한 수(N이라 하자)의 샘플을 수집하여, z₁(t), z₂(t), ..., z_m(t)를 각각 N열 벡터로 나타낼 수 있으며, z(t)는 m*N 매트릭스 Z로 나타낼 수 있다. 이하의 더욱 상세한 설명에서, 유한한 수의 샘플을 통합하는 상세한 설명은 생략되며, 이들 상세한 설명을 포함하는 방법은 이 기술분야의 당업자에게 명백할 것이다.

수개의 신호가 몇 사람(Ns라 하자)의 원격 사용자로부터 기지국에 전송된다고 가정하자. 특히, 가입자 유닛의 관련 송신 신호 s(t)를 가정하자. 적응성 스마트 안테나 처리는 송신 신호 s(t)의 추정치를 추출하기 위하여 수신된 신호 z₁(t), z₂(t), ..., z_m(t)의 Q 값과 I 값의 특정 조합을 취하는 것을 포함한다. 그러한 가중치는 이 특정 가입자 유닛에 대한 수신 가중치 벡터로 나타낼 수 있으며, i번째 요소 w_ri를 가지는 복소값 가중치 벡터 w_r로 나타낸다. 신호 추정치의 전송은 그 후에 이루어진다.

(1)

여기서 w'_ri는 w_ri의 공액 복소수(complex conjugate)이고, w_r ^H는 수신 가중치 벡터 w_r의 헤르미트 이항(Hermitian transpose)(즉, 이항 및 공액 복소수)이다. 실시예에서는 시공간적 처리를 포함하며, 수신 가중치 벡터의 각 요소는 시간의 함수이므로 가중치 벡터는 i번째 요소 w_ri(t)를 가지는 w_r(t)로 나타낼 수 있다. 신호의 추정치는 이 후 다음과 같이 표현될 수 있다.

(2)

여기서, 연산자 "*"는 합성곱 연산(convolution operation)이다. 예를 들어 시공간적 처리는 시간 등화(time equalization)와 공간 처리를 결합하며, 이는 광대역 신호에 특히 유용하다. 시공간적 처리를 사용한 신호의 추정치 형성은 주파수(푸리에 변환) 영역에서 등가적으로 수행될 수 있다. , z_i(t), 및에 의한 w_ri(t), Z_i(k), 및 W_i(k)에 대한 주파수 영역 표현으로 나타내며, 여기서 k는 이산 주파수 값이다.

(3)

시공간적 처리로 인하여, 식 (2)의 합성 연산은 보통 유한하고 샘플 데이터에 대하여 유한한 수의 이퀄라이저 탭(equalizer tap)을 가지는 시간 영역 이퀄라이저를 사용하는 공간 처리와 시간 등화의 결합에 상당하다. 즉, 각 w_ri(t)는 유한한 수의 t 값을 가지며, 등가적으로 주파수 영역에서 각 W_i(K)는 유한한 수의 k 값을 가진다.

만약 합성함수(convolving function) w_ri(t)의 길이가 n이면, 차라리 복소값m 가중치 벡터 w_r을 결정하고, 그 열(column)이 w_r(t)의 n 값인 복소값 m*n 매트릭스 W_r을 결정한다.

설명의 나머지 부분에서, 복소값 수신 가중치 벡터 wr 또는 그 요소를 언급할 때마다, 공간 처리를 위한 것이나 앞서 설명한 바와 같이 가중치 매트릭스 W_r을 결정하기 위한 시공간적 처리를 통합하기 위하여 일반화되었음을 이해할 것이다. 따라서 공간 처리와 시공간 처리 둘 다는 여기서 적응성 스마트 안테나 처리를 가리킨다.

공간 가중치 결정

적응성 스마트 안테나 처리의 가중치를 결정하는 "블라인드" 방법은 재구축되어야 하는 트레이닝 데이터를 필요로 하지 않는 방법이다. 블라인드 방법에 가장 유사한 본 발명의 방법은 원래 송신된 신호의 형태에 대한 어떤 경험(some knowledge)을 사용하고, 출력 신호가 하나 이상의 알려진 입력 신호 속성을 가지도록 한다. 속성은 진폭 특성이거나 엔트로피 또는 순회 정상(cyclo- stationarity)과 같은 어떤 통계적인 특징, 정확한 변조방식(correct modulation scheme) 또는 정확한 복사본(accurate replica)의 재구축일 수 있다. 이러한 방법은 때로 "속성 복구"라고 한다.

우수한 수렴 속성을 갖는 방법들

우수한 수렴 속성을 갖는 방법은 비트열(bit stream)을 결정하고 신호를 재구축함으로써 정확한 복사본를 재생성하려는 시도 없이 하나 이상의 속성을 재생성하는 방법인 부분 속성 복구 방법을 포함한다. 이 부류에서는 신호의 스펙트럼 일관성(예를 들어 순회 정상), 엔트로피, 및 진폭(모듈러스)을 저장하는 방법이 포함된다.

상수 모듈러스(CM) 방법은 일정한 진폭 신호로 귀착되는 방식에 의해 변조된 신호에 적용할 수 있는 매우 간단하고 효과적인 기술이다. 이것은 바람직한 실시예에서 사용되는 PHS 시스템의 DPSK 변조를 포함하는 모든 형태의 위상 및 주파수 변조를 포함한다. 이하에 설명하는 바와 같이, CM 방법은 또한 비상수(non constant) 모듈러스 신호에 적용할 수 있다. CM 방법은 a) 신호의 상수 진폭(상수 모듈러스) 속성을 복구하고, b) 원거리 사용자에 의해 송신되었다면 실제로 수신된 신호에 "가까운(close)" 신호를 어레이 안테나 소자에서 생성하게 될 신호를 생성하는 가중치를 결정한다. 진폭 변화는 변조방식에서의 타이밍 오프셋, 페이딩, 및 간섭에 의해 유도될 수 있으며, 상수 모듈러스 속성은 예를 들어 보 지점(baud point)에서만 유지되는 상수 모듈러스 속성이 있는 바람직한 실시예의 DQPSK 변조방식을 포함하는 정확한 타이밍 오프셋 보정에 의존한다.

동채널 간섭자(co-channel interferer)가 존재하는 경우, CM 방법은 가장 센 신호가 원하는 신호인지 또는 동채널 간섭자인지를 골라내기 쉽다. 원하는 신호 세기가 임의의 간섭자보다 0.5dB만큼만 크더라도 CM 방법은 여전히 가장 센 신호, 즉 원하는 신호를 정확하게 골라낼 것이다. 즉, CM 방법은 매우 우수한 수렴 특성을 갖는다.

CM 방법에는 많은 변형이 있다. 이들은 일반적으로 일반 형태의 비용 함수를 최소화한다.

(4)

여기서, E(.)는 통계적 기대값 연산을 나타내고, p와 q는 양의 정수이며 일반적으로 1 또는 2이다. 실제 문제에서, 이 통계적 연산이 어떤 형태의 샘플 평균(sample averaging) 또는 누적(accumulation)[예를 들어 일련의 샘플을 합계한 것으로 바람직한 실시예에서는 버스트 내의 모든 샘플의 부분집합(subset)이다]으로 대체되는 것은 이 기술분야의 당업자에게 명백할 것이다. 또한 식 (4)의 비용함수에 더 많은 항을 포함하는 것도 본 발명의 범위 내인 것도 명백할 것이다. 예를 들어, 가중치 벡터의 크기를 제한하기 위하여 항을 추가할 수 있다. 앞서 참조한 미국 특허출원 제08/729,390호를 이러한 추가항을 갖는 비용함수(CM 비용함수 아님)의 일례로 참조하기 바란다. 신호 s_ref(t)는 비용함수에서 사용되는 정규화된 복사 신호("기준 신호"라 한다)이다. 즉, 가중치를 결정하기 위한 기준 신호는 나중에 정규화되는 수신된 안테나 신호의 가중된 합계이다. 가중치 결정은 식 (4)의 비용함수를 최소화하는 가중치의 집합을 결정하는 것이다.

CM 방법은 또한 비상수 모듈러스 신호에도 적용할 수 있다. 예를 들어, J. Lundell과 B. Widrow의 논문 "application of constant modulus adaptive beamformer to constant and non-constant modulus signals",Proceedings, 1998 Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers(ACSSC-1988), pp. 432-436, 1988)를 참조하기 바란다. Lundell과 Widrow는 p=q=2인 식 (4)와 같은 비용함수를 사용하여(이것을 2-2 CM 방법이라 한다), 제2 시기(second moment)의 제곱에 대한 제4 시기(fourth moment)의 비[이 비를 첨도(kurtosis)라 한다)가 2 미만인 한, 임의의 상수 및 비상수 모듈러스 신호가 그러한 2-2 CM 방법을 사용하여 회복될 수 있음을 보여준다.

예를 들어, M 직교 진폭 변조된 신호(M-QAM)는 대략 1.4 - 1.2/(M-1)의 첨도를 갖는 것으로 알려져 있으므로, 임의 QAM 신호의 첨도는 항상 1.4보다 작다. 따라서 CM 방법은 그러한 신호에 적용할 수 있다.

우수한 수렴 속성을 가지는 특정 방법, 즉 CM 방법의 적어도 한번의 반복이 바람직한 실시예에서 사용되며, CM 방법의 구현에는 식 (4)에서 p는 1이고 q는 2인 값을 사용한다. 본 발명이 비상수 모듈러스 신호에 적용되고, CM 방법이 사용되는 경우에 p와 q는 다른 값, 예를 들어 p=q=2가 사용될 수 있다. 바람직한 구현 방법은 또한 블록 기반 방법(block based method)이다. 즉, 안테나 수신 신호의 블록이 가중되고, 그 가중치는 이 데이터 블록을 사용하여 결정된다. 이 블록은 버스트 내의 샘플의 부분집합이다. 특히, 120개의 PHS 버스트 심볼 중 75개의 샘플을 사용하는 것이 바람직하며, 여기서 75개의 심볼은 PHS 버스트의 중앙인 페이로드(payload) 내에 있다. 페이로드의 데이터를 사용하는 것은 임의의 한 원거리 사용자에 대한 가중치 계산을 위하여 사용된 데이터가 다른 가입자 유닛의 그것과 동일하지 않다는 것을 보증하는 데 유리하다. PHS 버스트 내의 그러한 페이로드 샘플은 최고 88개 있다.

p=1이고, q=2를 가지는 방법을 최소 제곱(least square) 상수 모듈러스 방법이라 하며, 다음의 단계를 포함한다.

1. 가중치 벡터를 초기화한다. 예를 들어, w_r,inital= [100...0]', 여기서 x'는 x의 이항을 나타낸다. 개선된 실시예에서, Z의 최대 특이 값(largest singular value)에 대응하는 R_zz= ZZ^H의 최대 고유벡터를 사용한다. 또 다른 실시예에서, 이전 버스트에서의 가중치 벡터를 사용한다.

2. 관련(interest) 샘플에 대하여, 신호 복사를 실행하고 정규화한다:

(5)

3. 최소 제곱 절차를 사용하여 가중치 벡터 w_r을 계산한다. 즉,

(6)

여기서, N은 계산에 사용된 샘플의 개수이다. 식 (6)의 해는

(7)

여기서,, 그리고 N은 사용된 샘플의 수이다.

4. 수렴될 때까지 단계 2 및 3을 반복한다.

단계 3의 계산에서, 실제로 전체 척도계수(scale factor)는 중요하지 않음에 유의하라. 가중치에 대한 모든 척도계수는 시스템의 이득(gain)으로서 조합하여 적용되는 것이 바람직하다.

CM 방법이 시공간 처리로 확장될 수 있음에 유의하라. 알려져 있는 한가지 방법은 2-2 CM 방법을 사용하여 어떤 가정 하에서 대개 실제에 충족함을 보여주고, 이 시공간적 가중치 결정을 위한(즉 가중치 매트릭스 결정을 위한) CM 방법은 수렴하는 것이 확실하다. C.B. Papadias와 A. Paulraj의 "a space-time constant modulus algorithm for SDMA",Proceedings, IEEE 46th Vehicular Technology conference, pp. 86-90, 1996을 참조하라. 그러나 Paradias 등의 방법은 블록 데이터 기반이 아니다. 하지만 공간 가중치 결정 방법은 문제를 매트릭스과 크기가 다른 벡터들의 항으로 다시 표현함으로써 가중치 매트릭스에 따른 시공간 처리로 쉽게 변형될 수 있다. 전적으로 기술에 따라, m은 안테나 소자의 수이고, N은 샘플의 수라고 하자. n은 안테나 소자당 시간 이퀄라이저 탭의 수라고 하자. (m*N) 수신된 신호 매트릭스 Z의 N개 샘플의 행 벡터(row vector) 각각은 크기(mn*N)의 수신된 신호 매트릭스 Z를 생성하기 위하여 제1 행의 이동된 버전의 n행으로 다시 쓸 수 있으며, 크기(mn*1)의 가중치 벡터의 헤르미트 이항과 미리 곱하는(pre-multiplied) 경우에 N개 샘플의 수정된 수신 신호 행 벡터를 생성한다. 시공간 문제는 따라서 가중치 벡터 결정 문제로 다시 표현되었다. CM 방법의 경우, 식 (7)에서 예를 들어 가중치 벡터는 크기(mn*1)의 "긴(long)" 가중치 벡터이고, R_zz는 크기(mn*mn)의 매트릭스이며, r_zs는 크기(mn*1)의 긴 벡터이다. 항 재배열은 필요한 (m*n) 가중치 매트릭스를 제공한다.

바람직한 실시예이므로, CM 속성을 갖도록 하기 위하여 샘플링된 데이터는대체로 보에 기초(on-baud)하여야 하며, 단계 2의 실행으로 타이밍 오프셋 추정 및 보정이 실행되며, 이 경우에는 안테나 어레이(103)의 각 안테나 소자로부터 수신된 신호의 샘플은 오버샘플링되어 어떤 타이밍 오프셋이 포함될 수 있기 때문에 시간에서의 부분제거(decimation) 및 보간(interpolation)을 포함할 수 있다. 식 (5)와 (7)에서 변수 t는 따라서 대체로 샘플에 대한 보에 기초한 시간으로 나타낸다. 명백한 바와 같이, 그리고 앞서 참조한 미국 특허출원 제0/9153,110호에 기술된 바와 같이, 타이밍 오프셋 추정/보정(이것은 부분제거/보간을 포함할 수 있다)은 신호 복사 동작 이전의 m개 신호 또는 신호 복사 동작 이후의 신호에 대해 실행될 수 있다.

타이밍 오프셋/보 지점 추정의 정확도 레벨을 결정하기 위하여 시뮬레이션이 실행된다. 도 8은 그 결과를 나타낸다. 시뮬레이션에서, CM 가중치를 사용하여 얻어지는 출력 SINR은 신호가 보 지점에서 정확하지 않게 샘플링된 경우에 계산되었지만, 보의 1/8 단계로 -1/2에서 +1/2 보까지 변화되는 어떤 타이밍 오프셋에 의한 이상적인 보 지점으로부터 오프셋한다. 그 결과는 보의 ± 1/8만큼 신호 오프셋인 경우에도 출력 SINR은 단지 0.6dB만큼 낮아진다. 비록 이 수는 도시한 시험의 경우에 특정한 것이지만, 그 결론은 CM 방법에서의 타임 오프셋 보정의 정확도는 높을 필요가 없다는 것이다. 따라서 대체로 보 정렬 샘플(baud-aligned sample)을 생성하기 위한 프셋 보정/부분제거/보간에 간단한 방법을 사용할 수 있다.

또한 오버샘플링된 신호의 타이밍 오프셋 보정(부분제거/보간 포함)은 상수모듈러스 속성을 가지는 모든 변조방식에 필요하지는 않음에 유의하라. 예를 들어, DECT(Digital European Cordless Telecommunications) 표준 및 GSM(Global System for Mobile Communications) 표준은 GMSK(Gaussian Minimum-Shift Keyed) 신호를 사용하며, 항상 상수 모듈러스를 가지므로 타이밍 오프셋 보정은 이들 경우에서의 CM 방법에 대해서는 불필요하다.

최소 제곱 CM 가중치 결정 방법의 구현은 아주 간단하다. 복조가 일어나지 않기 때문에, 주파수 오프셋 추정 및 보정, 그리고 복조는 불필요하다. 본 발명의 일 실시예에서, CM 방법을 구현하는 경우에 주파수 오프셋 보정은 비록 요구되지 않더라도 수행된다. 상수 모듈러스 방법과 같은 단순 속성 복구 방법의 부가적인 특징은 매우 낮은 SINR 값에서도 수렴이 일어난다는 것이다.

단순 속성 복구 방법과 같은 우수한 수렴 속성을 가지는 방법들의 주요 단점은 수렴을 위해 많은 반복을 취할 수 있다는 것이다. 전형적인 시스템에서, DSP 처리 전력과 같은 처리 전력은 매우 제한되고, 따라서 CM 방법을 사용하는 수렴은 예를 들어 현재의 버스트 내의 가중치 벡터를 사용하기 위한 특정한 시간량 내에서 발생하지 않을 수 있다.

신속하게 수렴하는 방법

결정 지향 방법과 같은 신속하게 수렴하는 방법은 부분 속성 복구 방법과 달리 수렴이 매우 빠르다. 결정 지향 방법으로 복구된 속성은 정확한 변조방식을 갖는 원래 송신된 신호의 완전한 복사본이다. 즉 식 (1)과 같은 신호 복사 연산은 수신된 신호를 추정하며, 그 신호는 복조되고 정확한 비트열(correct bit stream)을 가지는 기준 신호는 구성된다. 잘하기 위하여, 기준 신호를 구성하는 경우에 임의 주파수 및 타이밍 오프셋에 대한 보정이 필요하다. 정확한 가중치들은 송신된 신호에 가까운 기준 신호를 생성하는 것이다. 그 방식은 "최선" 가중치를 얻기 위하여 1회 이상의 반복을 포함할 수 있다. 한편, 타이밍 오프셋 보정(임의의 부분제거를 포함)과 주파수 오프셋 보정은 신호 복사 연산 후에 발생함에 따라 아래에 나타나며, 명백하게 이들 중 하나 이상은 신호 복사 연산 이전에 수행될 수 있다. 신호 복사 전후에 일어나는 이들 연산 및 결정 지향 방법의 상세한 설명에 해서는 앞서 참조한 공동 출원된 미국 특허출원 제08/729,390호 및 제09/153,110호를 참조하라. 최소 제곱 기준(least squares criterion)이 사용되는 경우, 일반적인 방법은 다음 단계를 포함한다.

1. 가중치 벡터를 초기화한다. 예를 들어, w_r,inital= [100...0]', 여기서 x'는 x의 이항을 나타낸다. 개선된 실시예에서, 최대 특이 값에 대응하는 R_zz=ZZ^H의 특이 벡터를 사용한다. 또 다른 실시예에서, 이전 버스트에서의 가중치 벡터를 사용한다. 이하에 설명하는 바와 같이, 본 발명의 한 특징은 부분 속성 방법이 사용된 후에 결정 지향 방법을 사용하는 것을 포함한다. 이러한 경우에, 본 발명의 임의의 실시예에서 구현되는 경우, 최종 획득된 가중치 벡터(즉, 부분 속성 복구 방법을 사용함)를 사용한다.

2. 신호 복사 실행

(8)

샘플이 원래 오버샘플링된 것이라면 부분제거/보간이 뒤따른다(이와 달리, 부분제거/보간이 신호 복사 연산 이전에 일어 날 수 있다).

3. 정확한 타이밍 및 주파수 오프셋을 가지는 신호를 생성하기 위하여 타이밍 및 주파수 오프셋을 추정한다.

4. 기준 신호 s_ref(t)가 정확한 비트열과 동일한 변조방식, 그리고 특정 사용자로부터 수신기에 송신되는 신호와 동일한 타이밍 및 주파수 오프셋을 갖도록 심볼을 결정(즉, 복조)하여 s_ref(t)를 결정한다;

5. 오버 wr의 최소 제곱 최소화에 의해 가중치 벡터를 계산한다. 즉,

(9)

이것은 다음의 해를 가진다.

(10)

여기서.

6. 단계 2 내지 5를 수렴에 도달할 때까지 반복한다.

단계 2 내지 4는, 신호가 단계 4에서 정확한 복조 결정이 이루어지도록 주파수 및 타이밍 오프셋에 대해 보정될 것을 요구하며, 한편, 단계 5는 전형적으로 비용함수의 기준 신호 및 복사 신호가 동일한 타이밍 및 주파수 오프셋을 갖도록 정확한 주파수 및 타이밍 오프셋이 다시 도입될 것을 요구함을 유의하라, 또한 CM 경우에서 설명한 바와 같이, 그리고 앞서 참조한 미국 특허출원 제08/728\9,390호에서 기술한 바와 같이, 식 (9)의 최소화는 가중치 벡터의 norm에 대한 제약조건(constraint)을 두기 위하여 가중치 벡터 항의 가중된 norm과 같은 다른 항들을 포함할 수도 있음을 유의하라. 또한 기준 신호를 결정하는 방법에 대한 자세한 설명은 앞서 언급한 공동 출원된 미국 특허출원 제08/729,390 및 제09/153,110을 참조하기 바란다. 이것은 도 4를 참조하여 이하에 설명한다.

결정 지향 방법은 시공간적 처리를 위한 가중치 매트릭스를 결정하기 위하여, 예를 들어 CM 방법에 대하여 상술한 바와 같은 항 재배열에 의해, 그리고 이 기술분야에서 자명한 다른 방법에 의해 용이하게 확장될 수 있다. 따라서 본 발명은 가중치 벡터 및 시공간적 처리를 위한 가중치 매트릭스를 결정하는 방법들을 포함한다.

결정 지향 방법들은 따라서 추측컨대 수신기로 송신된 신호의 정확한 복사본을 재생하며, 부분 속성 복구 방법들은 정확한 진폭 등 하나 이상의 단순 속성을 재생한다. 결정 지향 시스템은 매우 잘 수행하며, 상당히 높은 SINR 환경에서 거의 반복 없이 수렴한다. 그러나 이 방법들은 초기 조건에 민감하며, 초기 SINR이 낮은 경우에는 수렴조차 하지 않을 수 있다. 이것은 높은 이동성을 갖는 셀룰러 시스템 및 페이딩을 나타내는 다른 시스템들에 공통이다.

CM 방법의 반복이 일반적으로 주파수 오프셋 보정과 복조를 필요로 하지 않는 결정 지향 방법의 반복보다 계산적으로 비용이 싸다.

바람직한 방법: 단일 사용자

본 발명의 한 특징은, 부분 속성 복구 방법과 같은 우수한 수렴 속성을 가지는 반복 가중치 결정 방법에 대해 N₁회 반복 수행을 포함하는 가중치 결정 방법이며, 바람직하게는 CM 방법은, 신속한 수렴을 가지는 우수한 수렴 속성의 이점을 얻기 위한 결정 지향 방법과 같은 신속하게 수렴하는 방법의 두 번째 N₂회 반복에 결합되고 뒤따른다. N₁회 CM 반복은 결정 지향 방법의 N₂회 반복에 대한 시작 조건을 결정 지향 방법의 신속한 수렴이 가장 확실한 구역(region)에 이르게 한다. 바람직한 실시예에서는 결정 지향 방법의 1회 반복(N₂=1)을 사용하며, 다른 실시예에서는 2회 반복(N₂=2)을 사용한다.

이 방법은 스위칭 기준이 충족될 때까지 우수한 수렴 속성을 가지는 반복성 가중치 결정 방법의 반복 실행, 그러고 나서 우수한 수렴 속성을 가지는 방법으로 얻은 가중치로 시작하여 신속하게 수렴하는 방법의 수회 반복 실행으로 바꿔 말할 수 있다. 어느 한 경우에, 스위칭 기준은 반복 회수 N₁로 명백하게 규정된다. 다른 경우에 바람직한 실시예에서, N₁은 명백하게 특정되지 않는다. 오히려 스위칭 기준은 복사 신호에 대한 SINR 임계값이며, 결정 지향 방법으로의 전환(switchover)은 SINR 추정치가 임계값과 같거나 초과하는 경우에 발생한다. 이 방식에서, 오직 N₂회 추가 반복으로 결정 지향 방법의 수렴을 충분히 보증하기 위한 SINR을 얻기 위하여 충분한 CM 반복회수 N₁이 사용된다.

SINR 추정치를 결정하는 많은 방법들이 사용될 수 있다. 바람직한 실시예에서 사용된 방법은 Yun의 발명의 명칭이 "POWER CONTROL WITH SIGNAL QUALITY ESTIMATION FOR SMART ANTENNA COMMUNICATION SYSTEMS"(1998년 2월 6일 출원)인 미국 특허출원 제09/020,049호에 기술되어 있는 것이다. 신호 품질 추정 방법의 구현을 이제 설명한다.

추정치에 대해 사용하기 위한 버스트의 샘플 수를 N으로 나타낸다. 샘플링된 모듈러스 정보는 동상 및 직교 신호[신호 s(t)의 실부부와 허수부]의 제곱의 합을 형성함으로써 제일 먼저 추출된다. 평균 전력(mean power) 및 평균 제곱 전력(mean squared power)은 그 후 기대치 연산을 위한 샘플 수를 넘는 평균(everage)을 사용하여 결정된다.

(11)

(12)

일단 순간 전력 R²(t)=I²(t)+Q²(t)이 결정되면, 제곱 전력 R⁴(t)=[R²(t)]²의 결정은 샘플당 한번(single) 추가적인 곱셈을 필요로 하며, 추정된 SINR이 결정되고, 바람직하게는 다음 식을 사용하여 최대 한번의 제곱근 연산으로 결정된다.

(12)

비율과 양 A는 때로 첨도(kurtosis)라 한다. 이 신호 품질 추정의 바람직한 방법은 주파수 오프셋에 민감하지 않으므로, 역시 주파수 오프셋에 민감하지 않는 CM 방법과 함께 사용하는 데 특히 매력 있는 방법이다.

본 발명의 다른 구현예에서는 후 복사 연산 신호(post copy operation signal)의 품질을 결정하는 다른 방법을 사용할 수 있다.

단일 사용자에 대한 가중치를 결정하는 방법은 도 3의 흐름도에 도시되어 있다. 먼저 초기 가중치 벡터가 형성된다(303). 이것은 [100...0]'일 수 있으며, 또는 개선된 실시예에서는 최대 특이 값에 대응하는 R_zz= ZZ^H의 특이 벡터가 사용된다. 또 다른 실시예에서, 이전 버스트(previous burst)로부터의 가중치 벡터를 사용한다. 복사 연산(305)이 식 (1)에 따라 수행되지만, 바람직한 실시예에서는 버스트의 중간 부분만 사용하고, 바람직하게는 버스트의 중간의 페이로드 부분에서의 75개의 심볼(300개의 샘플)만 사용한다. 출력은 타이밍 오프셋에 대해 보정된다. 임의의 타이밍 오프셋 보정 방법이 사용될 수 있다. 앞서 논의한 바와 같이, 타이밍 오프셋 보정은 매우 정확할 필요는 없다. 바람직한 방법은 앞서 참조로서 기술한 바와 같이 미국 특허출원 09/153,119호이다. 복사 및 타이밍 오프셋 연산은 결합될 수 있다. 도 3에 명백하게 나타나 있지 않지만 고유한 타이밍 오프셋 보정 연산은 임의의 부분제거 및 보간이 필요하며, 단계 307 후에 데이터는 현재 버스트의 중앙에서 75개 심볼의 대략 보 지점에서의 75개 복소값(I 및 Q) 샘플을 포함한다. 복사된 신호의 SINR이 바람직하게는 전술한 첨도를 사용하여 추정된다(309). 단계 311에서, SINR이 임계값 SNR을 초과하는지를 결정한다. 초과하지 않으면, 상수 모듈러스 방법의 반복은 단계 313에서 상기한 식 (6) 및 (7)로 기술한 바와 같이 최소 제곱 비용함수 기준(minimum squared cost function criterion)을 사용하여 실행된다. 그러고 나서 다른 반복을 위하여 단계 305의 복사 연산으로 돌아간다. 한편 SINR 임계값이 단계 311에서 초과한 것으로 결정되면, 주파수 오프셋 보정(315)을 포함하는 결정 지향 방법의 N₂회 반복이 단계 315 및 317에서 실행된다. 임의의 주파수 오프셋 보정 방법이 사용될 수 있으며, 바람직한 방법은 앞서 참조한 기술한 바와 같이 미국 특허출원 09/153,119호이다. 유사하게, 결정 지향 적응(decision directed adaptation)의 경우, 기준 신호 생성을 포함하는 임의의 방법이 사용될 수 있으며, 바람직한 실시예에서는 앞서 참조로 설명한 바와 같이 미국 특허출원 09/153,119호의 방법을 사용한다. 가중치가 결정된 경우, 바람직한 실시예에서는 각 버스트 내의 샘플들의 부분집합만이 사용된다. 그러므로 최종 결정된 가중치 벡터가 이제 전체 버스트에 대한 복사 연산 및 변조 단계(318)에서 사용된다. 이 실시예에서 단계 318은 타이밍 및 주파수 오프셋 결정 및 보정, 그리고 복조를 포함하며, 바람직하게는 도 4와 함께 후술하는 아키텍처를 사용한다. 결정 지향 적응의 출력은 신호이다(319).

결정 지향 적응 단계(317)(버스트 데이터의 일부를 사용)의 일부이고, 단계 318에서 모든 버스트 데이터를 복조하기 위해 사용되는 기준 신호 생성을 위한 바람직한 실시예는 추적 메커니즘(tracking mechanism), 바람직하게는 이전 기준 신호 샘플에서 동일한 샘플 지점에서의 복사 신호의 위상을 향하여 이상적으로 전진된 신호의 위상을 완화(relaxing)시켜 샘플 지점에서의 기준 신호의 위상을 형성하는 샘플대샘플(sample-to-sample) 방식을 포함하는 기준 신호 생성 아키텍처 및 방법을 사용하며, 복사 신호는 수신된 안테나 신호들로부터 형성된다. 기준신호는 동일 샘플 지점에서의 복사 신호로부터 이상적인 신호 샘플을 구축함으로써 각 샘플 지점에서 구축된다. 이상적인 신호 샘플은 샘플 지점에서의 복사 신호로부터 결정된 위상을 가지며, 초기 심볼 지점에서의 이상적인 신호 샘플의 위상으로 초기 이상 신호 위상이 설정된다. 그리고, 기준 신호의 위상을 생성하기 위하여 복사 신호 샘플 위상으로 향하는 이상적인 신호 샘플의 위상을 완화시킨다. 이상적인 신호의 위상은, 위상이 결정되는 이전 샘플 지점에서의 기준 신호의 위상으로부터, 그리고 복사 신호에 기초한 결정으로부터 결정된다. 하나의 구현예에서, 기준 신호는 앞쪽 시간 방향(forward time direction)에서 결정되고, 다른 구현예에서 기준 신호 샘플들은 뒤쪽 시간 방향(backward time direction)에서 결정된다. 일 변형예에서, 이상적인 신호 샘플의 위상을 완화시키는 단계는 복사 신호 위상과 이상적인 신호 위상 사이의 차이(difference)의 필터링된 버전(version)을 추가하는 것에 대응하는 복사 신호 b_N(n)의 위상을 전달한다(forward). 다른 변형예에서, 이상적인 신호 샘플의 위상을 완화시키는 단계는 복사 신호 위상과 이상적인 신호 위상 사이의 차이의 필터링된 버전을 이상적인 신호 샘플에 추가함으로써 기준 신호 샘플을 형성하는 것에 대응하는 복사 신호의 위상을 전달한다.

이제 일례로 /4 DQPSK PHS를 사용하는 도 4를 참조하여 상세하게 설명한다. 변조방식의 변경의 이 기술분야의 당업자에게 명백할 것이다. 위상 검출기(403)는 (타이밍 및 주파수 오프셋에 대해 보정된) 복사 신호(401)와 이전 기준 신호(417) 사이의 위상차(405)를 검출한다. 위상차 신호(405)는 결정 위상차(419)를 생성하기 위하여 슬라이서(slicer)(407)에 공급된다. /4 DQPSK에 대한 정확한 위상차(correct phase difference)는 (2i-1)/4, i= 1, 2, 3 또는 4이며, 이전 기준 신호 샘플과 이상적인 신호 사이의 위상차이다. 이것은 블록 409에서 오류 신호(411)를 생성하기 위하여 실제 위상차(405)로부터 감산된다. 이 오류 신호는 필터링된 오류 신호(415)를 생성하기 위하여 필터(413)에서 필터링된다. 이 필터링된 오류 신호는 위상차(419)를 실제 위상차(405)에 더욱 근접하도록 조정하는 데 사용된다. 보정된 위상차(421)는 그 후 주파수 합성기/위상 누산기(423)에서 사용되어 기준신호(429)를 생성한다. 위상 검출기(403)에서 사용되는 것은 기준 신호(429)의 이전 샘플 값(417)이므로, 단위 시간 지연(unit time delay)(425)은 이 신호들 사이에 도시된다. 신호(430)[N₂회 반복 후의 신호(319)]의 심볼은 블록427에 의해 결정된다. 수학적으로, b_R(t)가 보 지점(baud point) 에서의 기준 신호 복소 샘플 값을 나타내고, 위상 누산기(423)에 입력하는 위상을 나타내는 b_R(t)-b_R(t-1)는

fiter{d_ideal(n)-decide{d_ideal(n)}}+decide{d_ideal(n)} 이며,

여기서 decide{d_ideal(n)}는 슬라이서(407)의 출력이며, (2i-1)/4와 같고, /4 DQPSK에 대해 i=1,2,3 또는 4이다.

"이상적인(ideal)" 복소값 샘플 지점 b_ideal(t)는 다음과 같이 정의된다.

b_ideal(0)=b_R(0)=b(0),

여기서, b(t)는 입력 신호(401)의 샘플이며, d_ideal(t)는 현재의 입력 샘플과 이전 기준신호 샘플 사이의 위상차이다.

d_ideal(t)=b(t)-b_R(t-1)=b(t)b^* _R(t-1)],

여기서 *는 공액 복소수를 나타낸다. "이상적인(ideal)" 신호는 이상적인 양만큼 위상이 진전된 기준 신호이며, 그 양은 d_ideal(t)에 따라서 결정되는 것에 의존한다. 즉,

b_ideal(t)=b_R(t-1)+(2i-1)/4, i=1, 2, 3 또는 4.

기준 신호를 얻기 위하여, b_ideal(t)의 위상은 이제 b(t)와 b_ideal(t) 사이의 위상 오류, [b(t)-b_ideal(t)] 양(quantity)을 필터링하고 필터링된 양을 b_ideal(t)의 위상에 더함으로써 b(t)의 위상쪽으로 완화된다. 다른 실시예는 위상 오류보다 오히려 [b(t)-b_ideal(t)] 양을 필터링한다. 필터는 일정한 비례성(proportionality)이 바람직하다. 고차(higher order) 필터가 사용될 수 있다. 수학적으로, 일 실시예서

b_R(t)=b_ideal(t)+filter{b(t)-b_ideal(t)}

이고, 다른 실시예에서 도 4의 아키텍처는 다음 식을 사용하기 위하여 약간 변경될 수 있다

b_R(t)=b_ideal(t)+filter{b(t)-b_ideal(t)}.

바람직한 실시예에서, 기준 신호 생성기의 추적을 포함하는 도 3의 흐름도에 도시된 방법은 DSP 장치인 타임슬롯 처리기(217)에 대한 명령어의 집합으로 구현된다.

도 3의 시뮬레이션 방법은 기술된 시스템에 대해 실행되지만, 최대 고유치(eigenvalue)에 대응하는 벡터 R_zz=ZZ^H의 고유벡터인 초기 가중치를 가진다. 시물레이션은 4개의 안테나 소자를 갖는 도 2의 PHS 기지국에 대해 실행된다. 각 안테나에서의 입력신호는 SNR(Signal-to-Noise-Ratio)이 11.9dB이다. 입력 반송파대간섭비(Carrier- to-Interference-Ratio, CIR)는 1.1dB 였으며, 초기 복사 SINR 0.8dB에 상당한다. 한편 정규의 PHS 버스트는 120개 심볼을 가지며, 중앙부의 75개 심볼만이 가중치 계산에 사용된다. 모든 계산은 MATLAB 환경(The Mathworks, Inc, Natick, MA)을 사용하여 오프라인으로 실행된다. 낮은 SINR 조건[이 경우에, 초기 가중치 벡터로 제1 복사 연산 후의 후복사(post-copy) SINR은 약 0.8dB]에서 결정 지향 방법, 최소 제곱 CM 방법 및 본 발명의 결합된 방법의 수렴 특성을 비교한 결과는 도 5a 내지 도 5c에 나타냈다.

각각의 반복 후의 출력 SINR(dB)이 SINR 추정 방법을 사용하여 측정되고 플로팅(plotting)된다. 도시된 제1 SINR 값은 SINR이 초기 가중치 벡터(Rzz의 제1 특이 벡터)로 복사 연산 후에 추정되는 경우이다. 이것은 세 가지 방법 모두에 동일하다. 도 5a에 나타낸 바와 같이, 결정 지향 방법은 10회 반복 후에도 수렵하지 않는다. 도 5b는 반복 절차에 따라 안정적으로 증가하는 출력(추정된) SINR을 가지는 느리게 수렴하는 CM 방법을 나타낸다. 최적의 SINR은 18dB이며, CM 방법은 이 최적값에 수렴하기 위하여 10회 이상 반복한다. 도 5c는 7.5 dB의 출력 SINR 임계값 전환으로 동작하는 본 발명의 방법을 나타낸다. 결과는 도 5b와 동일하게 출발하지만, 결정 지향 방법으로 전환한 후 발산함에 유의하라(도 5b의 결과는 전환 후에 주춤함(dashed)을 나타낸다). 결정 지향 방법을 시작한 후, 이 방법은 결정 지향 방법을 단 2회 반복한 뒤에 최적의 SINR에 도달하며, 결정 지향 방법을 단 1회 반복한 후에조차도 최적에 매우 가까운 SINR을 얻는다. 전체로서, 도 3의 흐름도의 방법은 CM 방법만 사용하였다면 10회 이상 반복하는 것에 대하여 5회 반복 이내에 수렴한다.

멀티포트 아키텍처

몇 개(N_s라 하자)의 가입자 유닛, 셀 내(in-cell) 및 셀 외(out-of-cell)가 동일한 통용 채널(conventional channel)(즉, 동채널) 내에 있는 경우, 본 발명의 바람직한 실시예는 각 "포트"가 개별적으로 복사 신호의 형성하고 N_s개 가입자 유닛 중 단 하나를 추적하는 멀티포트 아키텍처(muti-port architecture)를 사용하며, 임의 포트의 가입자 유닛은 따라서 다른 Ns 가입자 유닛들 및 그 대응 포트들에 동채널 간섭자(co-channel interferer)이다. 약간의 노이즈 플로어(noise floor) 이상인 안테나 소자들에서 수신된 신호 성분을 가지는 동채널 사용자만이 그래서 추적된다. 그러한 사용자의 수는 추정될 수 있다. 주어진 임의의 버스트(매트릭스 Z), R_zz=ZZ^H의 고유벡터는 시험될 수 있으며 순서 추정(order estimation)이 실행될 수 있다. 임의의 순서 추정 방법이 사용될 수 있다. 예를 들어, Rissanen 최소 기술 길이(Minimun descriptive length, MDL) 기준 또는 Akaike 정보 이론기준(information theoretic criterion)이 널리 알려져 있다.

유효(significant) 동채널 사용자의 수를 결정하는 기술 조사에 대해서는 Rias Muhamed와 T.S. Rappaport의 논문 섹션 3.8: "Direction of arrival estimation using antenna arrays," Technical Report MPRG-TR-96-03, Mobile and Portable Radio Research Group, Bradley Department of Electrical engineering, Virginia Polytechnic Institute, January 1996을 참조하라(또한 Rias Muhamed의 논문: "Direction of arrival estimation using antenna arrays," Masters Thesis, Bradley Department of Electrical engineering, Virginia Polytechnic Instituteand State University, Blacksburg, VA 24061, USA). 바람직한 실시예는 최소 기술 길이 기준을 사용한다.

한편 바람직한 실시예는 모든 "유효(significant)" 동채널 사용자를 추정하고 그 후에 추적하는 것을 포함하며, 다른 바람직한 실시예는 "우수한" 무선 설계 환경을 가정되고, 즉 동일 기지국과 통신을 못하는 동채널 사용자가 멀리 떨어져 있다고 가정되므로 유효 동채널 사용자만이 동일한 통용 채널을 공유하고 기지국과 통신하는 사용자이다. 즉, 가입자 유닛은 통용 채널 내의 상이한 공간 채널이다. 이러한 경우, N_s는 알려져 있다.

예를 들어, 환경 내에 두 개의 알려진(추정에 의해 또는 경험에 의해) 동채널 사용자(즉, N_s=2)가 있는 경우를 생각해보자. 가입자 유닛 중 하나를 추적하는 경우, 다른 가입자 유닛은 간섭자이다. 그러므로, 이 아키텍처에서는 동일한 보통 통신 채널에서 통신하는 간섭자와 원하는 신호는 동시에 추적된다. 예를 들어 가입자 유닛이 빠르게 움직이는 페이딩 환경을 만났을 때, CIR은 매우 낮을 수 있으며, 순간 CIR은 광범위하게 변동할 수 있다. 임의 시간점에서, 임의의 주어진 버스트에서, 원하는 신호는 그러므로 그 간섭자 중 어는 것보다 약할 수 있으며, 원하는 신호의 포트는 간섭자 잠금(interferer-locked)이 될 수 있다. 즉, 원하는 원거리 사용자 대신에 방해자 추적을 시작할 수 있다.

도 6은 멀티포트 적응성 스마트 안테나 처리 장치의 바람직한 실시예를 나타낸 블록도이다. 각 포트에서는, 안테나 소자(103)에서 수신기(122)의 오버샘플링된 출력(605)은 처음에 초기 가중치 벡터 631-i(제1, ..., 제N_s포트에 대해 각각 i=1, ..., N_s)를 사용하여 신호 복사 연산(607)에 결합되며, 이 초기 가중치는 가중치 초기화기(621)에 의해 제공된다. 결과 복사 신호는 대략 보 정렬샘플들(CM 방법 반복) 또는 실질적으로 보 정렬된 샘플(결정 지향 방법 반복)들의 집합을 생성하기 위하여 보 정렬 샘플들을 부분제거/보간하는 타이밍 오프셋 보정기 유닛(609)에 의해 보정된 타이밍 오프셋이다. 보 정렬된 샘플들은 SINR 추정기(613)로 공급되고, 그 출력은 보 지점 정렬된 샘플들 및/또는 안테나 신호(605)와 여기에 기술된 본 발명의 방법을 따라 가중치들의 집합을 기준신호를 결정하기 위하여 사용하는 가중치 계산기 및 복조기(615)로 공급된다. 가중치 계산기 및 복조기(615)에서 결정 지향 방법이 적어도 1회 반복 사용되기 때문에, 그 출력은 복조된 신호(617)이다. 이렇게, N_s개 가입자 유닛에 대해 N_s개 복조된 신호가 결정된다. 복수개의 포트를 구비함으로써 임의의 원하는 가입자 유닛의 전송 신호와 동채널 간섭자를 모두 추적할 수 있다. 이하에 더 설명되는 적응 방법(adaptation method)은 페이딩 환경에서 임의의 원하는 사용자와 간섭자 사이를 전환하는 능력을 가진다. 때문에 N_s개의 포트를 사용하여 N_s명의 사용자를 동시에 추적하며, 임의의 사용자 신호가 하나의 포트에서 다른 포트로 뛰어드는 경우, 페이팅 환경이 발생할 수 있으며, 포트들의 출력은 원하는 사용자를 모든 간섭자로부터 분리하기 위하여 사용자 정렬기(623)에서 정렬되며, N_s개 복조된 신호(625)를 정확하게 출력한다.

여기에 기술된 적응 방법과 같이 사용하지 않았지만 다른 멀티포트 아키텍처들이 알려져 있다. 예를 들어, 상수 모듈러스 방법을 위한 멀티포트 아키텍처에 대한 B.G. Agee: "Blind separation and capture of communication signals using a multitarget constant modulus beamformer,"1998 IEEE Military Communications Conference("MILCOM 89"), vol. 2, pp. 340-346, New York: IEEE, 1998 참조하라. 이 Agee의 방법은 몇 가지 점에서 여기에 기술한 방법과 다른데, 예를 들어, 1) 가중치 초기화 방법, 2) 각 포트에서 어떤 계산이 실행되는가 하는 점이다. Agee의 방법은 각 반복 단계에서의 모든 가중치 벡터를 공동으로 직교화(orthogonalize)하는데, 이것은 계산적으로 비용이 많이 들며, 한편 본 발명의 바람직한 실시예는 공동으로 각 포트를 공동하여 초기화한 후, 각 포트가 독립적으로 적응하도록 한다; 3) 가중치 벡터를 결정하는 방법이 다르다.

장래에 계산 능력(computational power)은 쉽게 이용할 수 있게 될 것이 예측되기 때문에 다른 실시예에서 각 포트의 가중치 벡터는 직각을 이루고 있음을 유의하라.

바람직한 가중치 결정 방법: 복수 사용자

도 7은 흐름도를 사용하여 가중치들 및 출력 신호들(625)을 결정하는 바람직한 방법을 도시한다. 시작하기 위해, 초기 복사(initial copy)가 R_zz매트릭스의 고유벡터들을 사용하여 실행된다. 단계(703)에서, "#1" 라벨링된 포트가 최대 특이 값(largest singular value)에 대응하는 고유벡터(631-1)로, 제2 포트가 다음고유벡터(631-2)로, ..., 그리고 제N_s포트가 제N_s고유벡터(631-N_s)로 초기화된다. 이 고유벡터들은 선형적으로 독립적이도록 보증되며, 또 일반적으로 시작하기에 바람직한 값이다. 이와 달리, 임의의 실질적으로 독립적인 초기 가중치 벡터들이 대신 사용될 수 있다. 예를 들어, 다른 실시예에서 포트 #1은 벡터 [100...0]'로, 포트 #2는 벡터 [0100...0]'으로, 등등, 초기화된다. 각 포트에서 초기화 후에, 이 방법은 도 3의 흐름도의 단일 사용자인 경우에 관한 한 각 포트에서 이런 식으로 계속한다. 즉, 단계 305는 초기값으로 제일 먼저 실행되는 복사 연산이다. 단계(307)에서 결과 신호는 실질적으로 보 정렬된 샘플들을 생성하기 위하여 보정(초기에 오버샘플링되었다면 부분제거/보간 포함)된 타이밍 오프셋이며, 이것은 단계 309에서 실질적으로 보 지점들에 대한 SINR을 추정하는 신호 품질 추정기로 공급된다. 가중치 적응에 대해 CM 방법을 선택할 것인지 결정 지향 방법을 선택할 것인지에 대한 결정이 단계 311에서 이루어진다. 만약 SINR이 미리 규정된 SINR 임계값보다 작으면, 단계 313에서 부분 속성 복구 방법(바람직하게는 CM 방법)에 기초한 최적화가 실행되고, 또 다른 반복을 위하여 단계 305로 돌아가서 이 포트에 대해 가장 최근에 결정된 가중치 벡터에서 시작한다. 만약 SINR이 임계값을 넘으면 단계 315에서 주파수 오프셋 보정이 수행되고, 단일 결정 지향 적응 반복이 단계 317에서 실행된다. 만약 타이밍 오프셋 보정이 단계 307에서 근사하기만 하였다면 더욱 정확한 보정이 결정 지향 방법에 대해 필요할 것이며, 이러한 변경은 이 기술분야의 당업자에게 명백할 것이다. 바람직한 실시예에서는 결정 지향 반복이 단 한번 수행된다. 이와는 달리, 결정 지향 반복이 한번 이상 수행될 수 있다. 가중치가 결정된 경우, 본 발명의 바람직한 실시예에서 각 버스트 내의 샘플들의 서브셋이 사용되기 때문에, 최종 결정된 각 포터에 대한 가중치 벡터가 복수 연산과 복수 단계에서 전체 버스트에 대해 사용된다. 이 복사 연산은 바람직한 실시예에서 타이밍 및 주파수 오프셋 결정과 보정, 그리고 복조를 포함하며, 바람직하게는 복조는 도 4에 도시한 아키텍처를 사용한다. 각 포트에 대한 결과는 복조된 신호(617)이다.

단일 사용자 및 복수 사용자인 경우 모두에서 본 발명의 특징 중 하나는 현재 버스트에 대한 신호를 결정한 현재 버스트들의 데이터를 사용하여 얻은 가중치를 사용하는 것임을 유의하라. 가입자 유닛이 여기저기로 움직이는 경우, 그리고 다른 페이딩 및 낮은 SINR 환경인 경우, 이전 버스터에서의 가중치 벡터를 사용하는 것은 좋은 결과를 낳을 수 없을지도 모른다.

마지막 단계는 출력 포트 중 어느 것이 간섭자 잠금되었는지를 결정하기 위하여 이 출력들을 정렬하는 것이다. PHS 버스트들, 예를 들어 트래픽 채널 버스트들은 페이로드에 필드(field), 모든 가입자 유닛에 알려져 있는 특이 문자(Unique word, UW), 및 오류 검출 CRC(Cyclic Redundancy Check) 필드를 포함한다. 다른 프로토콜들은 특정 메시지가 특정 가입자 유닛에서 온 것인지 특정 기지국에 대한 것인지를 결정하기 위해 사용될 수 있는 약간 다른 필드들을 포함한다. 간섭 잠금을 결정하기 위하여, 바람직한 실시예에서의 사고(idea)는 시스템에 유효한 파형을 전송하는 원하는 가입자 유닛과 시스템에 유효한 파형을 또한 전송하는 간섭하는가입자 유닛을 구별하는 것이다. 즉, "유효한" 가입자 유닛 파형, 예를 들어 어떤 요구 데이터 및 변조 형식을 가지며 가입자 유닛에 대한 특정 키(key)로 스크램블된 파형을 규정짓는 수단이 존재한다. 간섭 유닛은 유사하게 자신의 정당성(validity), 예를 들어 어떤 요구 데이터 및 변조 형식을 가지며 가입자 유닛에 대한 키와 다른 특정 키로 스크램블된 파형을 규정하는 어떤 수단을 포함한다. 바람직한 PHS 구현예에서, 간섭자 잠금 검출 방법의 하나는 특이 문자와 CRC 둘 다의 감시를 포함한다. CSID(Cell Station Identification Code)의 하위 9비트를 사용하여 생성된 비트 패턴으로 스크램블되는 각 버스트 내의 데이터 비트들은 특정된다. 버스트 페이로드와 그것과 연관된 CRC 둘 다를 암호로 하기 위해 사용되는 이 9비트 워드는 스크램블링 키(scrambling key)라 한다. 통신 시스템, 예를 들어 셀룰러 시스템을 설계할 때, 각각 상이한 스크램블링 키를 가지는 이웃하는 통신국(기지국)을 확실히 하는 것이 현명하다. PHS 설명서에서 기지국 또는 통신국을 셀국(cell station)이라 부르는 것에 유의하라.

바람직한 실시예의 기본 간섭자 잠금 검출 방법은 다음 단계를 포함한다.

특정 포트, 즉 특정 가입자 유닛에 대하여,

1. 가입자 유닛에 대해 결정된 수신 가중치를 사용하여 수신된 신호를 복조하고, 가입자 유닛에 대한 CSID 기반 키를 사용하여 버스트 페이로드를 디스크램블링(descrambling)하는 단계.

2. CRC와 버스트 페이로드의 복조되고 디스크램블된 비트 시퀀스로부터 계산된 CRC를 비교하는 단계.

3. 둘이 상당히 다르다면, 어느 것이 전송 오류 또는 키 잘못을 나타내고, UW는 오류 없음을 나타내는지를 결정하고, 조건이 충족하면 카운터를 트리거링(triggering)하는 단계. 가중치 "추적"이 포함되는 경우, 조건이 충족되지 않으면 통신은 간섭자 잠금이 되지 않은 것으로 생각하고, 가입자 유닛(또는 가입자 유닛 공간 부호)으로부터 수신을 위해 사용되는 가중치는 가입자 유닛에 대해 "양호(good)" 값으로 저장("추적됨(tracked)")된다.

4. 연속하는 버스트의 일정한 수가 단계 3의 조건을 충족하면, 카운터에 의해 결정되는 것처럼 그 포트 결정은 간섭자 잠금으로 결정된다.

간섭 잠금을 결정하기 위하여 특이 문자와 CRC를 사용하는 현재의 PHS 설명서에서는 동일한 통용 채널의 모든 가입자 유닛에 대해 CSID가 동일하기 때문에 동채널 사용자들이 동일한 통용 채널에서 모두 다른 공간 채널인 경우 동작하지 않을 것이다. 동일한 통용 채널의 공간 채널들인 동채널 사용자의 경우에 간섭자 잠금 결정은 동채널 사용자에 대한 공간 부호 이력들(spatial signature histories)을 보존함으로써 될 수 있다.

일단 출력이 정렬되면, 그 결과는 각 포트로부터의 출력 신호의 집합이다.

장치들

도 9는 본 발명의 특징을 구현하는 장치의 블록도이다.

특정 가입자 유닛에 의해 송신된 특정 신호를 수신하기 위한 가중치 벡터를 결정하는 장치는 제1 초기 벡터 값으로 초기화하는 초기화 수단(902), 제1 비용함수를 최소화하는 제1 반복 방법에 따라 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 제1 반복수단(905)을 포함하며, 상기 제1 반복 방법은 우수한 수렴 속성을 가지는 반복 가중치 결정 방법, 바람직하게는 전술한 바와 같이 구현되는 상수 모듈러스 방법이다. 장치는 또한 제2 비용함수를 최소화하는 제2 적응 방법(adaptive method)에 따라 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 제2 반복수단(907)을 포함하며, 이 제2 적응 방법은 신속하게 수렴하는 반복 가중치 결정 방법, 바람직하게는 전술한 결정 지향 방법이다. 초기화기(initializer)(902), 제1 반복수단(905) 및 제2 반복수단(907)은 제어수단(911)의 제어 하에 있다. 제어수단(911)은 스위칭 기준이 충족될 때까지 초기화수단(902)에 의해 제공되는 제1 초기 벡터 값에서부터 시작하는 제1 반복수단(905)을 활성화시키도록 프로그램되며, 제1 적응 방법의 최종 반복 후의 최종 가중치 벡터는 제2 벡터값이다. 또 제어수단(911)은 가중치 벡터(909)를 결정하기 위하여 제2 벡터값에서 시작하는 제2 반복 수단(907)을 활성화시키도록 프로그램된다. 가중치 벡터(909)는 제어기(911)에 의해 명령받는 경우, 공간 처리기 및 복조기(915)에 의해 복조된 신호를 생성하기 위하여 사용되고, 공간 처리기는 안테나 어레이(103)에서 수신기(122)를 통해 수신된 신호를 사용한다. 각각의 반복 방법은 복사 신호를 결정하는 단계를 포함한다. 장치는 제1 반복수단(905)에 의해 결정된 가중치 벡터를 사용하는 복사신호의 제1 반복수단에 복사 후(post copy) SINR을 추정하기 위한 SINR 추정기(913)를 포함하는 것이 바람직하며, 스위칭 기준은 SINR 임계값을 초과하는 SINR 추정치인 것이 바람직하다.

가중치 결정 장치는 적어도 하나의 디지털 신호 처리기(Digital Signal Processor)(DSP) 장치를 기지국에 포함하는 것이 바람직하며, 구성요소 902, 905,907, 909, 911, 913, 및 915는 하나 이상의 DSP에서 프로그램으로 구현되는 것이 바람직하다.

이 기술분야의 당업자가 이해할 것인 바와 같이, 숙련된 종사자는 본 발명의 기술적 사상과 범위를 벗어나지 않고 다양하게 변화시킬 수 있다. 예를 들어, 통신국에서 방법은 많은 프로토콜 중 하나를 사용하여 구현될 수 있다. 또, 국(station)들의 몇몇 아키텍처가 가능하다. 더 많은 변경이 가능하다. 본 발명의 진정한 기술적 사상 및 범위는 이하의 청구범위에 의해서만 제한되어야 한다.

Claims

하나 이상의 가입자 유닛(subscriber unit)으로부터 송신된 신호를 수신하며, 복수의 안테나 소자로 이루어지는 어레이를 가지는 통신 수신기의 성능 향상을 위한 방법으로서,

스마트 안테나 처리된 신호를 제공하기 위하여 상기 안테나 어레이의 안테나 소자 각각에 의해 수신된 신호를 스마트 안테나 처리(smart antenna processing)하는 단계를 포함하고, 적응성 스마트 안테나 처리 단계는 상기 안테나 소자들 각각에 의해 수신된 신호로부터 결정된 가중치 벡터(weight vector)에 따르며,

상기 가중치 벡터의 결정은

제1 벡터 값으로 초기화하는 단계,

스위칭 기준(switching criterion)이 충족할 때까지, 그리고 상기 제1 벡터 값에서 시작하여, 제1 비용 함수(cost function)를 최소화하는 제1 적응 방법(adaptive method)에 따라 상기 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 단계, 및

제2 벡터 값에서 시작하여, 제2 비용 함수를 최소화하는 제2 적응 방법에 따라 상기 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 단계를 포함하며,

상기 제1 적응 방법은 우수한 수렴 속성들(convergence properties)을 가지는 반복 가중치 결정 방법이며, 상기 제1 적응 방법의 최종 반복 후의 최종 가중치 벡터는 상기 제2 벡터 값이고,

상기 제2 적응 방법은 신속하게 수렴하는 반복 가중치 결정 방법이며,

상기 제1 및 제2 적응 방법의 반복은 각각

상기 각 수신된 신호들의 샘플들의 집합들, 각 수신된 신호의 샘플들의 하나의 집합으로부터 형성된 복사 신호(copy signal)를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 복사 신호는 현재의 가중치 벡터 값을 사용하여 형성되는

통신 수신기의 성능 향상 방법.
제1항에서,

상기 신호들은 각 안테나 소자에서 한 버스트씩(burst-by-burst) 수신되며,

상기 샘플들의 집합들은 상호 동시 버스트들(mutually contemporary bursts)에 의거하고,

임의의 상호 동시 버스트들의 집합의 상기 적응성 스마트 안테나 처리 단계는 동일한 상호 동시 버스트의 샘플들의 집합들에서 결정된 상기 가중치 벡터를 사용하는 통신 수신기의 성능 향상 방법.
제1항에서,

상기 가중치 벡터 결정 단계는 블라인드(blind)인 통신 수신기의 성능 향상 방법.
제1항에서,

상기 가중치 벡터 결정 단계는 적어도 하나의 디지털 신호 처리기(digitalsignal processor)를 사용하는 통신 수신기의 성능 향상 방법.
제3항에서,

상기 수신된 신호는 TDMA 신호를 포함하는 통신 수신기의 성능 향상 방법.
제5항에서,

상기 수신된 신호는 실질적으로 PHS 신호에 순응하는 통신 수신기의 성능 향상 방법.
하나 이상의 가입자 유닛으로부터 송신된 신호를 수신하며 복수의 안테나 소자로 이루어지는 어레이 및 적응성 스마트 안테나 처리 수단을 가지고, 상기 적응성 스마트 안테나 처리 수단은 각 가입자 유닛에 대한 가중치 벡터에 따라 진폭 및 위상에서 상기 안테나 어레이의 소자 각각에 의해 수신된 신호들을 가중하여 상기 가입자 유닛에 대한 복사 신호를 형성하는 수단을 포함하는 통신 수신기에서, 특정 가입자 유닛에 의해 송신된 특정 신호를 수신하기 위한 가중치 벡터를 결정하는 방법으로서,

제1 초기 벡터 값(initial vector value)으로 초기화하는 단계,

스위칭 기준이 충족할 때까지, 그리고 상기 제1 초기 벡터 값에서 시작하여, 제1 비용 함수를 최소화하는 제1 적응 방법에 따라 상기 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 단계, 및

제2 벡터 값에서 시작하여, 제2 비용 함수를 최소화하는 제2 적응 방법에 따라 상기 가중치 벡터를 변경하는 단계

를 포함하며,

상기 제1 적응 방법은 우수한 수렴 속성들을 가지는 반복 가중치 결정 방법이며, 상기 제1 적응 방법의 최종 반복 후의 최종 가중치 벡터는 상기 제2 벡터 값이고,

상기 제2 적응 방법은 신속하게 수렴하는 반복 가중치 결정 방법인

가중치 벡터 결정 방법.
제7항에서,

상기 스위칭 기준은 특정된 제1 반복 회수 N₁인 가중치 벡터 결정 방법.
제7항에서,

상기 제1 적응 방법은 복사 생성(copy generation) 단계를 포함하며,

스위칭 기준은 상기 복사 생성 단계의 출력에서 추정된(estimated) SINR인 가중치 벡터 결정 방법.
제7항에서,

상기 제1 적응 방법은 부분 속성 복구 방법(partial property restoralmethod)이고, 상기 제2 적응 방법은 결정 지향 방법(decision directed method)인 가중치 벡터 결정 방법.
제10항에서,

상기 제1 적응 방법은 상수 모듈러스 방법(constant modulus method)인 가중치 벡터 결정 방법.
제10항에서,

각 반복 방법은 복사 생성 단계를 포함하고,

상기 제2 비용 함수는 차분 항(difference term)을 포함하며, 상기 차분은 복사 신호로부터 형성되는 결정 지향 기준 신호와 가중된 신호 사이에 존재하며,

상기 결정 지향 기준 신호의 형성은, 이전 기준 신호 샘플로부터 동일한 샘플 지점에서의 상기 복사 신호의 위상을 향해 이상적으로 전진된 신호의 위상을 완화시켜 샘플 지점에서의 기준 신호의 위상을 형성하는 추적 매커니즘(tracking mechanism)을 포함하는 가중치 벡터 결정 방법.
제10항에서,

각 반복 방법은 복사 생성 단계를 포함하며,

상기 제1 비용함수는 차분 항의 제곱을 포함하며, 상기 차분은 상기 복사 신호로부처 형성되는 상수 모듈러스 기준 신호와 가중치 신호 사이에 존재하는 가중치 벡터 결정 방법.
복수의 가입자 유닛으로부터 송신된 신호를 수신하며 안테나 소자들로 이루어지는 어레이 및 적응성 스마트 안테나 처리 수단을 가지고, 상기 적응성 스마트 안테나 처리 수단은 특정 원거리 가입자 유닛(remote subscriber unit)에 대한 가중치 벡터에 따라 진폭 및 위상에서 상기 안테나 어레이의 소자 각각에 의해 수신된 신호들을 가중하여 상기 가입자 유닛에 대한 복사 신호를 형성하는 수단을 포함하는 통신 수신기에서, 복수의 가입자 유닛에 의해 송신된 신호를 수신하기 위한 가중치 벡터들을 결정하는 방법으로서,

가입자 유닛 각각에 대하여, 제1 초기 벡터 값으로 초기화하는 단계,

각 가입자 유닛에 대한 가중치 벡터 각각에 대하여, 스위칭 기준이 충족할 때까지, 그리고 상기 제1 초기 벡터 값에서 시작하여, 제1 비용 함수를 최소화하는 제1 적응 방법에 따라 상기 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 단계, 및

제2 벡터 값에서 시작하여, 제2 비용 함수를 최소화하는 제2 적응 방법에 따라 상기 가중치 벡터를 변경하는 단계

를 포함하며,

상기 제1 초기 벡터 값들의 집합은 충분히 상호 독립적이며,

상기 제1 적응 방법은 우수한 수렴 속성들을 가지는 반복 가중치 결정 방법이며, 상기 제1 적응 방법의 최종 반복 후의 최종 가중치 벡터는 상기 제2 벡터 값이고,

상기 제2 적응 방법은 신속하게 수렴하는 반복 가중치 결정 방법인

가중치 벡터 결정 방법.
제14항에서,

상기 스위칭 기준은 특정된 제1 반복 회수 N₁인 가중치 벡터 결정 방법.
제14항에서,

상기 제1 적응 방법은 복사 생성 단계를 포함하며,

상기 스위칭 기준은 상기 복사 생성 단계의 출력에서 추정된 SINR인 가중치 벡터 결정 방법.
제14항에서,

상기 제1 적응 방법은 부분 속성 복구 방법이고,

상기 제2 적응 방법은 결정 지향 방법인 가중치 벡터 결정 방법.
제17항에서,

상기 제1 적응 방법은 상수 모듈러스 방법인 가중치 벡터 결정 방법.
제14항에서,

상기 제1 초기 값들의 집합은 선형적으로 독립적인 가중치 벡터 결정 방법.
제19항에서,

상기 제1 초기 값들의 집합은 R_zz의 최대 고유벡터이고, m개의 안테나 소자가 있으며, R_zz는 m개의 안테나 소자에서 형성된 신호들의 m개의 벡터로 이루어지는 자기상관 매트릭스(autocorrelation matrix)인 가중치 벡터 결정 방법.
하나 이상의 가입자 유닛으로부터 송신된 신호를 수신하며 안테나 소자들로 이루어지는 어레이 및 시공간적 처리 수단(spatio-temporal processing means)을 가지고, 상기 시공간적 처리 수단은 각 가입자 유닛에 대한 복소값(complex valued) 가중치 벡터에 따라 상기 안테나 어레이의 소자 각각에 의해 수신된 신호들의 진폭 및 위상을 공동으로 가중하고 시간 등화(time-equalizing), 가입자 유닛에 대한 복사 신호를 합성(convolving) 형성하는 수단을 포함하는 통신 수신기에서, 특정 가입자 유닛에 의해 송신된 특정 신호를 수신하기 위한 가중치 매트릭스를 결정하는 방법으로서,

제1 초기 매트릭스 값으로 초기화하는 단계,

스위칭 기준이 충족할 때까지, 그리고 상기 제1 초기 매트릭스 값에서 시작하여, 제1 비용 함수를 최소화하는 제1 적응 방법에 따라 상기 가중치 매트릭스를 반복하여 변경하는 단계, 및

제2 매트릭스 값에서 시작하여, 제2 비용 함수를 최소화하는 제2 적응 방법에 따라 상기 가중치 매트릭스를 반복하여 변경하는 단계

를 포함하며,

상기 제1 적응 방법은 우수한 수렴 속성들을 가지는 반복 가중치 결정 방법이며, 상기 제1 적응 방법의 최종 반복 후의 최종 가중치 매트릭스는 상기 제2 매트릭스 값이고,

상기 제2 적응 방법은 신속하게 수렴하는 반복 가중치 결정 방법인

가중치 매트릭스 결정 방법.
하나 이상의 가입자 유닛으로부터 송신된 신호를 수신하며 복수의 안테나 소자로 이루어지는 어레이 및 적응성 스마트 안테나 처리 수단을 가지고, 상기 적응성 스마트 안테나 처리 수단은 각 가입자 유닛에 대한 가중치 벡터에 따라 진폭 및 위상에서 상기 안테나 어레이의 소자 각각에 의해 수신된 신호들을 가중하는 수단을 포함하며, 상기 가중(weighting)은 상기 가입자 유닛에 대한 복사 신호를 형성하는 것인 통신 수신기에서, 특정 가입자 유닛에 의해 송신된 특정 신호를 수신하기 위한 가중치 벡터를 결정하는 장치로서,

상기 가중치 결정 수단은

제1 초기 매트릭스 값으로 초기화하는 초기화 수단,

제1 비용 함수를 최소화하는 제1 적응 방법에 따라 상기 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 제1 반복 수단,

제2 비용 함수를 최소화하는 제2 적응 방법에 따라 상기 가중치 벡터를 반복하여 변경하는 제2 반복 수단, 및

스위칭 기준이 충족될 때까지 상기 초기화 수단에 의해 제공되는 상기 제1 초기 벡터 값에서 시작하는 상기 제1 반복 수단을 활성화시키고,

상기 가중치 벡터를 결정하기 위하여 제2 벡터 값에서 시작하는 상기 제2 반복 수단을 활성화시키는 제어기

를 포함하며,

상기 제1 적응 방법은 우수한 수렴 속성들을 가지는 반복 가중치 결정 방법이고, 상기 제1 적응 방법의 최종 반복 후의 최종 가중치 벡터는 상기 제2 벡터 값이며,

상기 제2 적응 방법은 신속하게 수렴하는 반복 가중치 결정 방법인

가중치 벡터 결정 장치.
제22항에서,

상기 스위칭 기준은 특정된 제1 반복 회수 N₁인 가중치 벡터 결정 장치.
제22항에서,

SINR 추정기(estimator)를 더 포함하며,

상기 제1 적응 방법은 복사 생성 단계를 포함하고,

상기 SINR 추정기는 제1 적응 방법으로 상기 복사 생성 단계의 출력에서의 SINR을 추정하며,

상기 SINR 추정기 출력은 상기 제어기에 결합되고,

상기 스위칭 기준은 상기 제1 적응 방법의 복사 생성 단계의 출력에서의 추정된 SINR인 가중치 벡터 결정 장치.
제22항에서,

상기 제1 적응 방법은 부분 속성 복구 방법이고,

상기 제2 적응 방법은 결정 지향 방법인 가중치 벡터 결정 장치.
제25항에서,

상기 제1 적응 방법은 상수 모듈러스 방법인 가중치 벡터 결정 장치.
제25항에서,

각 반복 방법은 복사 생성 단계를 포함하고,

상기 제2 비용 함수는 차분 항(difference term)을 포함하며, 상기 차분은 복사 신호로부터 형성된 결정 지향 기준 신호와 가중된 신호 사이이며,

상기 결정 지향 기준 신호의 형성은, 이전 기준 신호 샘플로부터 동일한 샘플 지점에서의 상기 복사 신호의 위상을 향해 이상적으로 전진된 신호의 위상을 완화시켜 샘플 지점에서의 기준 신호의 위상을 형성하는 추적 매커니즘을 포함하는가중치 벡터 결정 장치.
제10항에서,

각 반복 방법은 복사 생성 단계를 포함하며,

상기 제1 비용함수는 차분 항의 제곱을 포함하며, 상기 차분은 상기 복사 신호로부터 형성되는 상수 모듈러스 기준 신호와 가중치 신호 사이인 가중치 벡터 결정 장치.
제22항에서,

상기 각 안테나 소자에서 수신된 신호는 버스트들의 시퀀스(sequence of bursts)를 포함하며,

임의의 상호 동시 버스트들의 집합의 상기 적응성 스마트 안테나 처리는동일한 상호 동시 버스트들의 샘플들의 집합들에서 결정된 상기 가중치 벡터를 사용하는 가중치 벡터 결정 장치.
제22항에서,

상기 가중치 벡터 결정은 블라인드(blind)인 가중치 벡터 결정 장치.
제22항에서,

적어도 하나의 디지털 신호 처리기를 더 포함하는 가중치 벡터 결정 장치.
제29항에서,

상기 수신된 신호는 TDMA 신호를 포함하는 가중치 벡터 결정 장치.
제32항에서,

상기 수신된 신호는 실질적으로 PHS 신호에 순응하는 가중치 벡터 결정 장치.