KR20030044025A

KR20030044025A - 통신 시스템에서 감소된 랭크 채널 추정을 위한 방법 및장치

Info

Publication number: KR20030044025A
Application number: KR10-2003-7005574A
Authority: KR
Inventors: 조셉 제이. 블랜즈
Original assignee: 콸콤 인코포레이티드
Priority date: 2000-10-23
Filing date: 2001-10-19
Publication date: 2003-06-02
Also published as: MXPA03003564A; IL155532A0; EP1329069A2; CA2426650A1; CN1471779A; BR0114769A; TW533714B; JP2004521539A; US6907270B1; NO20031780L; WO2002060138A3; WO2002060138A2; RU2292655C2; KR100810180B1; NO20031780D0; JP4508529B2

Abstract

감소된 랭크 추정을 사용하여 다수의 송신기 안테나(12)를 갖는 무선 통신 시스템(10)에서 통신 채널(14)을 평가하는 방법 및 장치가 제시된다. 이러한 방법은 시스템내의 리던던트 및/또는 선험적 지식을 사용하여 추정 계산들을 간략화시킨다. 일 실시예에서, 공분산 메트릭스가 계산되고(44) 분석되어(46) 채널 파라미터들이 채널 추정을 위해 감소될 수 있는지 여부를 결정한다. 감소될 수 없다면 모든 파라미터들이 사용되고(50), 그렇지 않으면 감소된 랭크 메트릭스(54)가 계산을 위해 사용된다.

Description

통신 시스템에서 감소된 랭크 채널 추정을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR REDUCED RANK CHANNEL ESTIMATION IN A COMMUNICATIONS SYSTEM}

무선 통신 시스템의 품질을 개선하기 위해서, 통신 시스템은 종종 송신기에서 다중 방사 안테나 엘리먼트들을 사용하여 수신기로 정보를 전달한다. 수신기는 하나 또는 그 이상의 수신 안테나들을 가질 수 있다. 무선 통신 시스템들은 상호 간섭이 제한되는 경향이 있기 때문에, 다중 안테나들이 바람직한데, 다중 안테나 엘리먼트들의 사용은 변조 및 무선 신호 전송 동안 발생되는 심벌간 간섭 및 채널간 간섭을 감소시킨다. 이러한 시스템의 모델링 및 설계는 송신기 및 수신기 사이의 링크 또는 공간-시간 채널의 수개의 파라미터들을 추정하는 것을 포함한다.

송신기-수신기 안테나 쌍 당 추정된 채널 파라미터들의 수는 송신기-수신기 안테나 쌍들의 순열(permutation)들의 수와 승산되어 계산을 복잡하게 하고 품질 추정을 감소시킨다. 따라서, 감소된 파라미터들 세트를 사용하는 채널 추정 방법을 제공하는 것이 바람직하다. 유사하게, 다중 송신기 안테나들을 갖는 무선 통신시스템들에 대한 채널 추정을 위한 개선된 방법의 필요성이 존재하게 된다.

본원발명은 무선 통신 시스템에 관한 것이다. 특히, 본원발명은 통신 시스템에서 감소된 랭크 채널 추정을 위한 신규하고 개선된 방법 및 장치에 관한 것이다.

도1은 다수의 송신기 안테나들을 포함하는 무선 통신 시스템의 배치를 보여주는 도이다.

도2는 일 실시예에 따라 무선 통신 시스템의 모델을 보여주는 도이다.

도3은 무선 통신 시스템에서 송신기 및 수신기 사이의 채널 모델을 보여주는 도이다.

도4는 무선 통신 시스템의 송신기에서 안테나의 물리적인 레이아웃을 보여주는 도이다.

도5는 일 실시예에 따라 무선 통신 시스템의 감소된 랭크 채널 추정 방법에 관한 흐름도이다.

도6은 일 실시예의 추정 이득에 대한 플랏을 보여주는 도이다.

도7은 일 실시예에 따른 시스템 배치를 보여주는 도이다.

도8은 무선 통신 시스템의 예를 보여주는 도이다.

여기서 제시되는 실시예들은 감소된 랭크 추정 방법을 사용하여 다중 송신기 안테나들을 갖는 무선 통신 시스템에서 통신 링크에서의 채널 파라미터들을 추정하는 개선된 방법 및 장치에 관한 것이다. 송신기 안테나로부터 수신기로의 각각의 경로는 링크내의 채널을 구성하게 된다. 따라서, 채널들의 수는 송신기 안테나들 및 수신기 안테나들의 수에 따라 증가하게 된다. 본 방법은 리던던트 및/또는 시스템내의 선험적 지식을 사용하여 추정 계산을 위한 기초로서 사용되는 채널 모델을 간소화시키고 추정 품질을 개선시킨다. 일 실시예에서, 공분산 메트릭스가 계산 및 분석되어 채널 파라미터들의 수가 채널 추정을 위해 감소될 수 있는지 여부를 결정하게 된다. 감소될 수 없다면 모든 파라미터들이 추정되고, 감소될 수 있다면 감소된 랭크 채널 모델이 채널 파라미터 추정치들의 계산을 위해 사용된다.

일 양상에서, N개의 송신 안테나들 중 하나로부터 M개의 수신 안테나들로의 각각의 경로가 채널을 구성하는 N개의 안테나를 갖는 송신기 및 M개의 안테나를 갖는 수신기를 포함하는 무선 통신 시스템에서 링크를 모델링하는 방법은 링크의 매개변수(parametric) 관계를 기술하는 메트릭스를 결정하는 단계; 메트릭스를 랭크하는 단계; 상기 랭크가 N ×M 보다 작은지 여부를 결정하는 단계; 상기 랭크가 N ×M 보다 작은 경우, 메트릭스의 부분공간(subspace)의 추출을 수행하는 단계; 상기 추출된 메트릭스의 부분공간에 기반하여 각 채널에 대한 채널 임펄스 응답들을 유도하는 단계; 및 상기 채널 임펄스 응답들을 사용하여 수신 신호를 복조하는 단계를 포함한다. 이러한 메트릭스는 링크를 기술하는 공분산 메트릭스일 수 있고, 여기서 공분산 메트릭스는 송신기 및 수신기 사이의 다수의 임펄스 응답들을 나타낸다. 대안적으로, 이러한 메트릭스는 링크를 기술하는 샘플 메트릭스일 수 있다.

추가로, 메트릭스를 결정하는 단계는 적어도 하나의 채널을 기술하는 다수의 파라미터들을 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 파라미터들은 송신기 안테나들 사이의 거리를 포함한다. 일 실시예에서, 이러한 파라미터들은 송신기 안테나들의 배치에 대한 송신 앵글을 포함한다.

대안적인 실시예에서, 메트릭스는 주파수 도메인에서 링크의 매개변수 관계들을 기술한다.

또한, 메트릭스를 랭크하는 단계는 메트릭스에 대한 고유값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 랭크가 (N ×M)과 동일하면, 상관된 임펄스 응답들 세트가 복조에 적용된다. 일 양상에서, 링크의 매개변수 관계들을 기술하는 메트릭스를 결정하고; 메트릭스를 랭킹하고; 랭크가 N ×M 보다 작은지 여부를 결정하고; 랭크가 N ×M 보다 작다면, 메트릭스의 부분공간의 추출을 수행하고; 추출된 메트릭스의 부분공간에 따라 각 채널에 대한 채널 임펄스 응답들을 유도하고; 그리고 채널 임펄스 응답들을 사용하여 수신 신호를 복조함으로써 무선 통신 시스템에서 링크를 모델링하도록 무선 장치가 동작한다.

다른 실시예에서, 무선 통신 장치는 송신기로부터 수신된 신호에 따라 송신기와의 링크를 나타내는 공분산 메트릭스를 추정하기 위한 상관기; 상기 상관기와 결합되고 공분산 메트릭스 링크 랭크를 추정하기 위한 랭크 분석 유닛; 및 상기 랭크 분석 유닛과 결합되고 감소된 랭크 채널 추정을 발생하기 위한 채널 추정 유닛을 포함한다. 공분산 메트릭스는 상기 장치 및 송신기 사이의 복수의 임펄스 응답들을 나타낼 수도 있다. 일 실시예에서, 랭크 분석 유닛은 공분산 메트릭스에 대응하는 고유값을 결정하고 추정된 공분산 메트릭스의 추정된 랭크를 소정의 완전값(full value)과 비교하도록 동작한다.

또 다른 실시예에서, 무선 통신 시스템에서 링크를 추정하는 방법은 링크에 대한 공분산 메트릭스를 추정하는 단계; 공분산 메트릭스의 랭크가 감소가능한지 여부를 결정하는 단계; 공분산 메트릭스의 랭크를 감소시키는 단계; 및 감소된 랭크 공분산 메트릭스를 사용하여 링크에 대한 임펄스 응답들 세트를 추정하는 단계를 포함한다. 추가적으로, 상기 방법은 채널의 상관관계를 결정하는 단계; 공분산 메트릭스를 랭크하는 단계; 및 공분산 메트릭스로부터 감소된 랭크 메트릭스의 추출을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 무선 통신 장치는 N개의 안테나를 갖는 송신기 및 M개의 안테나를 갖는 수신기를 구비한 무선 통신 시스템내에서 동작하며, 상기 N개의 송신기 안테나로부터 M개의 수신기 안테나로의 각각의 경로는 채널을 구성한다. 상기 장치는 링크를 기술하는 공분산 메트릭스를 결정하도록 동작하는 제1 세트의 컴퓨터 판독 지령들; 공분산 메트릭스를 랭크시키도록 동작하는 제2 세트의 컴퓨터 판독 지령들; 랭크가 N ×M 보다 작은지 여부를 결정하도록 동작하는 제3 세트의 컴퓨터 판독 지령들; 랭크가 N ×M 보다 작다면, 공분산 메트릭스로부터 감소된 랭크 메트릭스의 추출을 수행하도록 동작하는 제4 세트의 컴퓨터 판독 지령들; 상기 감소된 랭크 공분산 메트릭스에 따라 각 채널에 대한 채널 임펄스 응답들을 유도하도록 동작하는 제5 컴퓨터 판독 지령들; 이러한 채널 임펄스 응답들을 사용하여 수신된 신호를 복조하도록 동작하는 제6 세트의 컴퓨터 판독 지령들을 포함한다. 이러한 장치는 추가로 제6 세트의 컴퓨터 판독 지령들에 응답하도록 동작하는 등화기를 포함할 수 있고, 여기서 등화기의 배치는 공분산 메트릭스의 랭크에 의해 결정된다. 일 실시예에서, 상기 장치는 상관되는 채널 임펄스 응답을 유도하도록 동작하는 제7 세트의 컴퓨터 판독 지령들을 포함한다.

또 다른 양상에서, 무선 통신 장치는 송신기로부터 수신된 신호에 따라 송신기와의 링크를 나타내는 공분산 메트릭스를 추정하도록 동작하는 채널 추정 수단; 상관기에 결합되고 공분산 메트릭스의 랭크를 추정하도록 동작하는 랭크 분석 유닛; 및 상기 랭크 분석 유닛에 결합되고 감소된 랭크 채널 추정을 발생시키도록 동작하는 랭크 분석 유닛을 포함한다.

추가적인 또 다른 양상에서, 무선 통신 장치는 송신기로부터 수신된 신호에 따라 송신기와의 링크를 나타내는 공분산 메트릭스를 추정하도록 동작하는 상관기; 상관기에 결합되고 공분산 메트릭스의 랭크를 추정하도록 동작하는 랭크 분석 유닛; 및 랭크 분석 유닛에 결합되고 감소된 랭크 채널 추정을 발생시키도록 동작하는 채널 추정 수단을 포함한다.

또 다른 양상에서, 무선 통신 시스템에서 링크를 추정하는 방법은 링크에 대한 공분산 메트릭스를 추정하는 단계; 공분산 메트릭스의 랭크가 감소가능한지 여부를 결정하는 단계; 공분산 메트릭스의 랭크를 감소시키는 단계; 및 감소된 랭크공분산 메트릭스를 사용하여 링크에 대한 한 세트의 일펄스 응답들을 추정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 추가로 채널의 상관관계를 결정하는 단계; 공분산 메트릭스를 랭크하는 단계; 및 공분산 메트릭스로부터 감소된 랭크 메트릭스의 추출을 수행하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

또 다른 실시에에서, 무선 장치는 유효(significant) 지연을 결정하고 유효 지연들과 관련된 풀 디멘죤 채널 파라미터들에 대한 한 세트의 추정들(그 각각은 시간 인스턴스에 대응함)을 결정하도록 동작하는 채널 추정 수단; 풀 디멘죤 채널 파라미터들에 대한 한 세트의 추정들의 고유값들을 결정하고 임의의 지배적인 고유값들을 발견하도록 동작하는 고유값 계산 수단; 및 상기 지배적인 고유값들에 응답하여 한 세트의 감소된 랭크 채널 파라미터 추정들을 결정하도록 동작하는 채널 추정 수단을 포함한다. 또한, 상기 장치는 한 세트의 추정들에 대한 지배적인 고유값들 중 하나와 관련되는 적어도 하나의 고유 벡터를 결정하도록 동작하는 고유벡터 계산 수단을 포함할 수 있다; 여기서 채널 추정 수단은 적어도 하나의 고유벡터를 사용하여 풀 디멘존 채널 파라미터들에 대한 추정들 세트를 적어도 하나의 고유벡터에 의해 스팬된(spanned) 부분공간상에 주사한다.

본원발명의 특징, 목적 및 장점들은 하기 도면을 참조로 하여 실시예들을 통해 기술될 것이다.

다중 방사 안테나들은 무선 통신 시스템에서 전송 품질을 개선하기 위해 사용된다. 제3세대 이동 무선 시스템의 설계에서, 다양한 송신기 안테나 다이버시티 기술들이 제시된다. 다중 송신기 안테나는 하나 또는 다수의 수신기 안테나(들)을 사용하여 수신기와 정보를 교환하는데 사용될 수 있다. 다중 안테나 시스템은 품질의 개선을 제공한다. 그러나, 이러한 개선은 송신 정보를 복조하기 위해 수신기에서 사용되는 채널 모델의 정확도에 의존한다. 송신 채널의 모델링은 파라미터 추정치들을 사용하고 채널에 대한 효과적인 채널 임펄스 응답을 결정한다. 다중 안테나들이 사용되는 경우, 이러한 모델링은 모든 송신기-수신기 안테나 쌍들에 대한 각각의 전송 채널의 추정을 포함한다.

송신기로부터 수신기로의 전송 채널은 일반적으로 적어도 하나의 임펄스 응답에 의해 기술되는 공간-시간 채널이다. 종종 하나의 채널로부터 다른 채널로의 채널 파라미터들의 변화가 거의 없는 경우가 있는데, 예를 들어 채널 임펄스 응답들이 위상만 다른 경우이다. 이러한 경우, 각 채널에 대해 독립적으로 임펄스 응답들의 추정들은 불필요하고, 약간의 정보가 재사용될 수 있다. 채널들이 상관되면, 채널들의 감소된 랭크 표현이 사용될 수 있다. 감소된 랭크는 송신기 및 수신기 사이의 링크를 기술하기 위해 사용되는 완전히 상관되지 않은 채널들의 감소된 수를 지칭한다. 이러한 감소된 랭크를 관측하는 일 방법은 상이한 채널 임펄스 응답들의 상호 통계적 의존성들을 기술하는데 사용되는 채널 공분산 메트릭스의 랭크 감소이다. 감소된 랭크는 다른 파라미터 측정치들에 의해 실현될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서 샘플 메트릭스는 시간에 대해 채널 임펄스 응답들 추정치들의 샘플들을 포함하는 칼럼들로 형성되고, 여기서 이러한 샘플 메트릭스의 감소된 로우 랭크가 여기서 기술되는 바와 같이 적용된다. 랭크에서의 감소는 덜 복잡한 필터 또는 복조기를 야기시키고, 즉 필터 및/또는 필터 엘리먼트들 및/또는 수신기에서 사용되는 복조기 유닛들의 수를 감소시킨다. 또한, 채널을 특징화하는데 사용되는 추정된 파라미터들의 수의 감소는 채널 모델의 개선된 정확성을 제공한다.

도1은 다수의 송신(Tx) 안테나들을 갖는 무선 통신 시스템의 배치를 보여주는 도이다. 2개의 경로들이 제시된다: 제1 다중 입력, 다중 출력(MIMO) 및 제2 경로 다중 입력 단일 출력(MISO). MISO 배치는 단일 Rx 안테나와 통신하는 다중 Tx안테나들을 위치시킨다. MIMO 배치는 이를 다중 Rx 안테나로 확장한다. 일 실시예에 따라 특히 코히어런트 복조기를 사용하고, 송신기 및 수신기 사이에 링크를 갖는 무선 시스템에 대해서 도1의 시스템들 중 하나에 대한 채널 모델이 도2에 제시되고, 여기서 적어도 송신기는 다중 안테나들을 사용한다. 무선 통신 시스템(10)은 에어 인터페이스를 통해 통신하는 수신기(16) 및 송신기(12)를 포함한다. 채널 모델(14)은 송신기(12) 및 수신기(16) 사이의 안테나 쌍에 대한 채널들을 표현한다. 채널 모델(14)은 도1의 MISO 링크와 같은, 링크 내의 채널들을 고려한다.

도2에서, N_Tx를 송신기(12)에서 사용되는 안테나 수로 두고, N_Rx는 수신기(16)에서 사용되는 안테나 수로 둔다. 일반적으로, 송신기 및 수신기 사이의 각각의 유효 전파 지연에 있어서, (N_Tx*N_Rx) 개의 전송 채널들은 쌍으로 존재하고, 여기서 유효 전파 지연에 있어서 수신된 신호들은 높은 정확도로 알려진 송신 신호와 유사하다. 즉, N_E를 유효 전파 지연으로 두며, 이는 또한 에코로 언급된다. (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플들은 코히어런트 복조를 위해 추정된다. 채널들이 상관되지 않으면, (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플들은 완전히 상관되지 않은 랜덤 처리로서 모델링되고 이러한 채널 임펄스 응답 샘플들의 추정은 복조 성능의 손실없이 독립적으로 유도된다. 그러나, (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플들이 상관되지 않은 랜덤 처리가 아니면, (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널임펄스 응답 샘플들은 채널 임펄스 응답 샘플들 보다 작은 수(Nch)의 선형 조합으로서 모델링될 수 있으며, 여기서 Nch 〈 (N_Tx*N_Rx*N_E) 이다. 이러한 경우는 전파 조건에 기인하여 유효한 채널들에서 송신기 및/또는 수신기에서의 최소 앵글 확산을 포함한다. Nch 가 알려지거나 또는 추정되고, Nch 개의 채널 임펄스 응답 샘플들의 선형 변환이 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 샘플들에서 결정되면, 모델링은 Nch 개의 채널 임펄스 응답 샘플 추정을 통해 달성된다. 이는 추정될 파라미터들의 수를 감소시키면서, 추정 품질을 향상시키고, 복조 성능을 증가시킨다. Nch 개의 채널 임펄스 응답 샘플들을 대응하는 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플들로의 정확한 선형 변환 표현이 알려지지는 않지만, 이러한 선형 변환 벡터들에 의해 스팬된 부분공간이 알려지거나 또는 추정될 수 있는 경우 이러한 모델링은 Nch 채널 임펄스 응답 샘플 추정들을 통해 달성될 수 있다.

이러한 원리는 "감소된 랭크 채널 추정"로 언급된다. Nch 개의 비상관 채널 임펄스 응답들을 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 상관 채널 임펄스 응답들로의 변환은 안테나 배치, 안테나 패턴, 편광특성, 전파 조건 등을 포함하는 인자들에 의존한다. 일부 경우에 이러한 변환은 선험적(a priori)으로 알려지고, 다른 경우 이러한 변환은 예를 들면 도착 앵글 추정에 의해 추정 또는 유도된다. Nch 개의 채널 임펄스 응답 샘플들을 대응하는 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플들로의 선형 변환에 의해 스팬된 부분공간은 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플들의 (N_Tx*N_Rx*N_E)-디멘죤 공분산 메트릭스에 대한 고유벡터들 및 랭크를 추정함으로써 결정될 수 있다. 이러한 부분공간은 시간상의 상이한 포인트들에 대한 모든 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플 추정치들을 통해 칼럼들을 갖는 메트릭스의 특이값 분해를 사용하여 결정될 수 있다. 채널 임펄스 응답 샘플들이 알려진 상관 잡음에 의해 손상되고 이러한 잡음 상관이 추정될 수 있으면, (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 임펄스 응답 샘플들이 잡음 디-코릴레이션 필터에 의해 필터링될 수 있다.

일 실시예에서, 변환을 감소시키는 랭크는 선험적으로 알려지거나 또는 추정된다. 즉, Nch 채널들을 (N_Tx*N_Rx) 채널들로의 매핑이 확인될 수 있다. 감소된 랭크 채널은 그리고 나서 확인된 변환을 사용하여 추정된다. 바람직하다면, 등가의 풀 디멘죤 채널 모델이 감소된 랭크 추정을 다시 큰 디멘죤으로 변환함으로써 감소된 랭크 추정으로부터 유도될 수 있다.

대안적 실시예에서, 변환을 감소시키는 랭크는 바로 알려지지 않지만, 변환에 의해 스팬된 부분공간은 채널 공분산 메트릭스의 지배적인 고유벡터들로부터 추출될 수 있다. 부분공간은 신호 부분공간 또는 채널 부분공간으로 언급될 수 있다. 이러한 과정은 채널 공분산 메트릭스를 추정하고 지배적인 고유벡터들을 발견하는 것을 포함한다. 채널 부분공간을 스팬하는 관련 고유벡터들을 결정함으로써, 상기 과정은 기존의 채널 추정을 채널 부분공간으로 주사하여 감소된 추정 에러를 갖는 감소된 채널 모델을 산출하게 된다. 바람직하다면, 감소된 랭크 모델은 다시 등가의 풀 디멘죤 채널 모델로 변환될 수 있다.

도3은 N_Tx입력들 및 N_Rx출력들을 구비한 선형 MIMO 필터(20)를 갖는 연속 시간에 대한 MIMO 채널에 대한 모델(18)을 보여주는 도이다. 선형 MIMO 필터(20)는 선형 함수 h_ij(t),i=1....N_Tx, j=1...N_Rx로 구성되는 N_Tx×N_Rx메트릭스 H(t)에 의해 정의된다. 일반적으로, h_ij(t),i=1....N_Tx, j=1...N_Rx는 알려지지 않은 선형 함수이다. 선형 MIMO 필터(20)는 (N_Tx*N_Rx) 개의 무선 채널들을 표현하고, 이러한 채널들을 통해 N_Tx송신 신호들이 N_Rx수신 안테나들로 전달된다. 이러한 무선 채널들은 그들의 채널 임펄스 응답들 h_ij(t),i=1....N_Tx, j=1...N_Rx에 의해 특징지워진다. 모델의 입력 신호 () 는 N_Tx밴드-제한 송신 신호들을 나타내는 (N_Tx×1) 칼럼 벡터이고, 모델의 출력 신호()는 스위치 T에 의해 t=T,2T..., 에서 샘플링되는 (N_Rx×1) 칼럼 벡터이며, 여기서 송신되는 신호의 대역폭은 1/T 이하이다. 수신되는 신호들은 잡음 또는 채널간 간섭으로 인한 N_Rx×1 칼럼 벡터에 의해 표현되는 부가적인 섭동(perturbation) 신호()를 포함한다. 이러한 부가적인 섭동 신호들은 합산 노드(22)에서 합산된다. 입력신호(), 채널(H(t)), 섭동(), 및 출력 신호() 사이의 관계는 다음과 같이 주어지고, 여기서 * 는 컨벌루션을 의미한다.

(1)

도4는 도2에서 모델링된 실시예에 대한 송신기에서 안테나들의 물리적인 배치를 보여주는 도이다. 감소된 랭크 방법은 각각 "d" 만큼 이격된 4개의 안테나들을 구비한 송신기(12)를 갖는 채널 모델(14)에 의해 표현되는 링크를 추정하기 위해 적용된다. 배치 및 모델의 상세한 내용은 하기에서 논의될 것이다. 추정 절차는 수신기(16)에서 이뤄진다. 기준 방향은 수평 라인에 의해 주어진다. 전송 앵글들은 이러한 기준에 대해서 측정된다. 앵들 "α"는 제시된 바와 같이 2-D 평면내에서 기준에 대해 전파 경로의 앵글에 상응한다. 이러한 기준에 대한 앵글들의 범위가 제시된다. 하기 방법은 링크를 추정하기 위해 시스템(10) 내의 수신기(12)에서 사용된다.

도5는 일 실시예에 따라 수신기 유닛에서 신호들을 처리하는데 사용데는 채널 추정의 예시적인 방법을 보여주는 흐름도이다. 상기 흐름은 채널에서의 유효 전파 지연들의 탐색, 즉 단계(40)에서 유효 에코들의 탐색으로 부터 시작한다. 일 실시예에서, 상기 과정은 알려진 전송 신호들 또는 전송된 신호들의 알려진 컴포넌트들과 수신된 신호들의 상관관계를 슬라이딩(sliding) 하는 것을 포함한다. 상관관계는 수신된 신호들이 알려진 전송 신호들과 관련되는 정도를 말하고, 여기서 완벽한 상관관계는 신호들 사이의 관계가 높은 신뢰도를 갖는다는 것을 증명한다. 시간-편이된 신호들은 알려진 전송된 신호들과 유사하다. 따라서, 무선 시스템에서, 상관관계 슬라이딩은 수신된 신호들의 시간-편이된 버젼들과 Tx 안테나들에 의해 전송된 알려진 신호들의 동기화와 관련된다. 감소된 랭크 채널 추정에 대한 실시예는 N_E및 유효 전파 지연들의 값 τ₁,τ₂,K,τ_NE를 추정하기 위해 수신된 신호들의 상관이 알려진 전송된 신호를 통한 슬라이딩을 사용하는데, 이러한 지연들에 대해 시간상에서 이러한 지연에 의해 쉬프트된 수신 신호들은 높은 확실성을 가지고 알려진 전송된 신호들과 유사하다. 유효 전파 지연들을 발견하기 위한 상관관게 슬라이딩 과정은 CDMA 시스템에서 "탐색" 으로 알려진다.

그리고 나서, 상기 방법은 단계(42)에서 N_Tx송신기 안테나들 및 N_Rx수신기 안테나들 사이에서 다수의 관측가능한 채널들에 대한 파라미터들을 추정한다. 이러한 채널들은 N_Tx송신기 안테나들의 적어도 일부를 N_Rx수신기 안테나들의 적어도 일부에 커플링시키는 무선 네트워크 접속 쌍들이다. 실시예에서, 각각의 송신기(12) 안테나 및 각각의 수신기(16) 안테나 사이의 연결이 존재하고, 따라서 (N_TX*N_Rx) 개의 채널들이 존재한다. 다중 채널들을 기술하는 파라미터들은 채널들의 임펄스 응답들에 영향을 주는 특성들이다. N_E개의유효 전파 지연들(에코들)이 송신기 및 수신기 사이에 존재한다고 가정하면, (N_TX*N_Rx) 개의 채널 임펄스 응답들의 (N_TX*N_Rx*N_E) 개의 복수 샘플들이 다중 채널들을 기술하는 한 세트의 파라미터들로 사용될 수 있다. 이러한 파라미터 세트들은로 지칭되는 ((N_TX*N_Rx*N_E)×1) 로 지정된다.,,,사이의 관계는 하기에서 기술된다.

τ₁,τ₂,K,τ_NE가 송신기 및 수신기 사이의 유효 전파 지연들이라면, (1)에 의해 표현되는 모델은 다음과 같이 표현될 수 있다.

(2)

이는 다음과 같이 변환된다

(3)

여기서, ⓧ 는 크로넷커 텐서 프로덕트(Kronecker tensor product)이고, I(N_Rx)는 (N_TX×N_Rx) 단위 메트릭스이고, 벡터()는

(5)

가 되도록 메트릭스(H(t))로부터 획득된다.

((N_TX*N_Rx)×1) 벡터은 τ_e에서 샘플링된 메트릭스(H(t))의 엘리먼트들로 구성되고, H(τ_e)의 모든 엘리먼트들은 벡터에서 각각의 다른 탑(top)에서 스택되며, 상기 벡터는 (5)의 연산 벡터{H(τ_e)}에 의해 지정되며,는 다음과 같이 주어진다.

(6)

출력 신호()는 1/T의 샘플링 레이트에서 샘플링되기 때문에, 이산 시간 샘플들을 포함하는 벡터들은 연속적인 시간 신호들의 한정된 듀레이션의 세그먼트들을 표현할 수 있다. 단순화를 위해, 수신된 신호들()는 시간 t=0,T,K,(N_T-1)T의 한정된 듀레이션에 대한 이산 시간 표현에 의해 기술되고, 여기서 N_T는 시간상에서 취해진 샘플들의 수이다. 따라서, 하기 약식이 사용된다. τ에 의해 지연된 안테나 n 에서 각각의 이산 시간 전송 신호는 하기 벡터에 의해 주어진다.

(7)

여기서 τ에 의해 지연된 모든 이산 시간 전송 신호들을 기술하는 메트릭스는 다음과 같이 주어진다.

(8)

메트릭스 A 는 유효 지연들을 갖는 모든 이산 시간 전송 신호들을 기술한다.

(9)

안테나 n 에서 각각의 이산 시간 섭동 신호을 기술하는 벡터는 다음과 같이 주어진다.

(10)

그리고 모든 이산 시간 섭동 신호들에 대한 벡터는 다음과 같이 주어진다.

(11)

안테나 n에서 이산 시간 수신 신호 벡터는 다음과 같이 주어진다.

(12)

그리고 모든 이산 시간 수신 신호들에 대한 벡터는 다음과 같이 주어진다.

(13)

상기 약식을 사용하여, 시간 t=0,T,K,(N_T-1)T 로부터 시간 주기에 대해 도3에 제시된 MIMO 채널 모델(18)의 이산 시간 출력 신호들은 하기 모델로 감축된다.

(14)

단계(42)에서 도5의 흐름도의 제2 단계는 송신기 및 수신기 사이의 다중 채널들을 특징짓는 한 세트의 파라미터들에 대한 추정들을 반복적으로 처리한다. 채널 모델의 상기 수학적 표현에 있어서, 이는 시간상의 N_h개의 상이한 포인트들에 대해 (14) 의 벡터() 의 처리 추정치 ⁽ⁿ⁾, n=1KN_h와 등가이다. 기존의 방법은 임의의 지연에 의해 시간상에서 뒤로 쉬프트된 수신 신호들을 예를 들면 송신기 안테나들에 특정한 파일럿 신호들, 또는 소정 트레이닝 시퀀스와 같은 알려진 전송 신호들과의 상관관계를 사용한다. 유효 전파 지연들 τ₁,τ₂,K,τ_NE은 단계(40)에서 이미 결정되었기 때문에, 감소된 랭크 채널 추정 실시예는 τ₁,τ₂,K,τ_NE만큼 시간상에서 뒤로 쉬프트된 수신 신호들의 버젼들과 얄려진 전송 신호들의 상관관계를 사용하여 벡터()에 의해 특징지워지는 도2의 채널 모델(14)과 같은 채널 모델을 발생시킨다. 잡음 벡터()은 공간 및 시간 화이트 섭동을 표현화고, 여기서 잡음 공분산 메트릭스는로서 주어지고, 메트릭스 A 가 선험적으로 알려진 신호, 예를 들면 CDMA 시스템의 파일럿 심벌들과 같은 신호를 포함하면, 상관관계에 의해 획득되는 채널 추정치는 다음과 같이 기술될 수 있다.

(15)

잡음 벡터가 공간 및 시간 화이트 섭동을 나타내지 않으면, 상관관계에 의해 확득되는 채널 추정치는 다음과 같이 기술될 수 있다.

(16)

Rn 은 선험적으로 알려지거나 또는 수신된 신호로부터 추정될 수 있다. (16) 의 채널 추정은 Rp=AHR_n ^-1A의 공분산 메트릭스를 갖는 섭동 벡터를 포함한다. 이러한 공분산 메트릭스는 일반적으로 대각 메트릭스가 아니며, 즉에 포함된 섭동 벡터의 컴포넌트들은 일반적으로 상관된다. Rp가 알려지거나 또는 추정될 수 있으면,에 포한된 섭동 벡터의 컴포넌트들은 R_P ^-1/2를 통해를 변환함으로써 디-코릴레이트될 수 있다. 이는 하기에서 가정되고, 여기서

(17)

가 유지된다.

도5에 제시된바와 같이, 채널 파라미터들의 공분산 메트릭스는 단계(44)에서 추정된다. 공분산은 하나의 램덤 변수의 분산을 다른 것에 대해 측정한다. 이 경우, 공분산 메트릭스는 서로에 대해 다양한 채널 파라미터들의 분산을 기술한다. 상술된 채널 모델의 수학적 표현에 따라, 단계(44)는 채널 공분산 메트릭스의 추정치()를 처리하는 것에 상응한다. 이러한 추정치는 다음과 같이 주어진다.

(18)

MIMO 채널이 감소된 랭크를 갖는 경우(여기서 Nch〈 (N_Tx*N_Rx*N_E)), (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 MIMO 채널 임펄스 응답 샘플들은 Nch개의 상관되지 않은 채널 임펄스 응답 샘플들의 선형 조합으로 기술될 수 있다. 채널 벡터()는 감소된 디멘죤의 채널 벡터()의 선형 변환으로서 모델링될 수 있고, 여기서

(19)

이고 B 는 선형 변환을 기술하는 ((N_Tx*N_Rx*N_E)×Nch) 메트릭스 이다. 상술한 바와 같이, 벡터()는 상관되지 않은 컴포넌트들을 갖는 (Nch×1) 이고,는 대각 (Nch×Nch) 메트릭스이다. 이 경우, 채널 공분산 메트릭스는 다음과 같이 주어진다.

(20)

결과적으로, 채널 공분산 메트릭스 Rh의 랭크는 Nch와 동일하다. (20)이 주어지고, (17)에 따른 상관이 채널 임펄스 응답 추정치()를 유도하는데 사용된다고 가정하면,의 공분산 메트릭스는 다음과 같이 주어진다.

(21)

Rh 의 감소된 랭크 Nch로 인해, 고유값 분해

(22)

는 단지 Nch 개의 비-제로 고유값들을 산출하고, 여기서 Λ는 고유값들을 포함하는 대각 메트릭스이고 E 는 R_P ^1/2HB*R_g*B^HR_P ^1/2의 고유벡터들을 포함하는 정사각 메트릭스이다. (21) 및 (22)를 사용하여, 공분산 메트릭스 추정치()는

(23)

으로 표현되고,는 R_P ^1/2HB*R_g*B^HR_P ^1/2와 고유벡터를 공유한다. Λ는 단지 Nch 개의 비-제로 엘리먼트들만을 갖는 대각 메트릭스이기 때문에,의 (N_Tx*N_Rx*N_E)-Nch 개의 고유값들은 일정하고,의 Nch 개의 고유값들은 이전 것들보다 크다. 이러한 큰 고유값들은 그 후에 결국 지배적인 고유값들로 지칭된다. 추정된 채널 공분산 메트릭스의 모든 지배적인 고유값들을 포함하는 대각 메트릭스 Λc, 대응하고 고유벡터들을 포함하는 메트릭스 Ec, 나머지 고유 벡터들을 포함하는 메트릭스 E_N을 통해, (23) 은 다음과 같이 된다.

(24)

따라서, 메트릭스 Ec는 채널을 또는 신호 부분공간을 스팬하는 고유벡터들을포함한다.

그리고 나서 추정된 공분산 메트릭스()는 단계(46)에서 랭크되고, 이는 지배적인 고유값들의 수가 추정되는 것을 의미한다. 이러한 랭크는 단계(48)에서 최대 값 "MAX" 와 비교된다.

MAX 는 벡터()내의 추정된 채널 파라미터들의 총 수와 동일하다. 즉, MAX 는 (N_Tx*N_Rx*N_E) 와 동일하다. 전파 경로들의 방향성과 같이 상관관계에 영향을 미치는 많은 매커니즘들이 시간에 대해 빠르게 변화하지 않기 때문에, 상관 특성들은 채널(들)의 인버스 페이딩과 비교하여 다소 긴 시간 인터벌동안 평균함으로써 추정될 수 있다.

공분산 메트릭스 랭크는 (N_Tx*N_Rx)개의 기존 전송 채널들을 기술하는 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 파라미터들이 등가의 비상관 채널 파라미터들의 보다 적은 수(Nch)의 선형 조합으로 모델링될 수 있는지 여부를 결정한다. 감소된 랭크가 이용가능하면, 추정된 공분산 메트릭스()의 채널 부분 공간 Ec 가 단계(52)에서 유도된다. 추정된 공분산 메트릭스()를 사용하는 대신,의 랭크 및 채널 부분공간 Ec 가 특이값 분해를 사용하여 채널 파라미터 측정치들의 메트릭스

(25)

로부터 유도될 수 있다.

채널 부분공간 Ec를 통해, 감소된 디멘죤 채널 파라미터 벡터들이 단계(54)에서

(26)

에 따라 추정되어, 원래 추정된 채널 파라미터들을 채널 부분공간내로 효과적으로 주사한다. 이러한 채널 부분공간으로의 주사는 추정 에러를 감소시킨다. 감소된 복잡성을 갖는 복조기가 수신기에서 사용되면(감소된 랭크 채널을 사용함, 즉 단지 감소된 수의 채널 파라미터들을 복조를 위해 고려함), (26)의 추정치들은 코히어런트 복조를 위해 복조기에서 바로 사용될 수 있다. 즉, 처리는 단계(54)에서 단계(58)로 바로 전달되거나, 또는 최소 단계(58)에서 감소된 랭크 추정치가 사용된다.

풀 랭크 채널 모델을 위해 설계된 기존 수신기가 사용되면, 추정치()은

(27)

에 따라 풀 디멘죤 공간으로 단계(56)에서 다시 변환되며, 여기서 R_P ^-1/2H는 바이어스되지 않은 추정치를 만드는데 사용된다. 채널 부분공간 Ec의 추정치는 추정치또는 Xh 에 대한 슬라이딩 시간 윈도우를 사용함으로써 연속적으로 갱신될 수 있다. 이는 증분적으로 시간-쉬프트되는 새로운 값들 통해 이전 샘플들 세트의 일부를 사용함으로써 새로운 완전한 샘플들 세트를 대기하는 지연을 제거시킨다.

랭크 감소가 가능하면, 상기 처리는 단계(50)에서 채널을 모델링하기 위해 시스템의 풀 랭크를 계속하여 사용한다. 이 경우, 상기 방법은 서로 독립적으로(N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 채널 파라미터들을 추정한다. 일단 시스템이 모델링되면, 신호 복조가 단계(58)에서 계속된다.

도1에 제시된 MISO 경로는 예시적인 실시예로서 제시된다. 제시된 바와 같이, 송신기(Tx)는 4개의 방사 안테나(N_Tx=4)를 갖고, 수신기(Rx)는 하나의 안테나(N_Rx=1)를 갖는다. 단순화를 위해, 수개의 가정들이 도1에 제시된 시스템을 모델링 하는데 있어서 예시적인 실시예의 적용가능성을 입증하는 직접적인 분석을 허용한다. 첫째로, 상기 예는 Tx 안테나가 그 안테나에 특정한 파일럿 신호를 전송하는 것으로 가정하고, 여기서 안테나-특정 파일럿 신호는 시간-정열되고 다른 Tx 안테나들의 파일럿 신호들에 직교한다.

둘째, 채널들은 주파수 비-선택적 페이딩 채널이고, 그 각각은 많은 수(P)의 무선 네트워크 경로들로 구성된다고 가정한다. 이러한 경로들 각각은 대략 동일한 런길이 및 동일한 감쇄를 갖는다. 이러한 제2 가정은 상대적인 전파 지연이 전송 대역폭의 역보다 작음을 보장한다. 2개의 무선 경로들의 전파 지연은 일반적으로 런길이의 차이에서 비롯된다.

세째로, 채널 모델은 2-D 전파로 제한되어, 모든 유효한 무선 경로들은 2-D 평면에 위치한다. 도4를 참조하라. 또한, 송신기에서 유효한 무선 경로들의 기하학은 시-불변으로 가정되고, 여기서 Tx의 기준 방향에 대해 측정된 각각의 경로 출발 앵글은 평균 각() 주위에 집중된다. 무선 경로 앵들들은 평균() 및 표준편차(σ)를 갖는 가우션 분포를 갖는다. 일 시뮬레이션에 있어서,는 -60 에서60 도 사이에서 랜덤하게 선택된다. 표준 편차(σ)는 2 각도들의 제곱 근이 되도록 가정된다. 네째로, Rx 에서의 도착 경로들은 로컬 산란(scattering)을 고려하기 위해 0 에서 360 도 사이에서 균일하게 분포된다고 가정한다. 다섯째로, 가시권은 존재하지 않는다.

여섯째로, 각 경로에 대한 도플러 쉬프트 및 특정 위상을 가정한다. 이러한 경로 특정 위상은 0 에서 2π사이의 균일 분포에 따라 랜덤하게 선택된다. 또한, 경로-특정 위상은 기하학적 안테나 배치, 즉 기준 포인트에 대한 안테나 위치에 따라 각각의 Tx 안테나에 대해 조정된다. 위상 조정을 위해, 오브젝트 산란이 원거리 필드(far field)에서 고려된다. 채널 특정 도플러 쉬프트는 Rx에서 도착 경로들의 앵글들의 균일 분포, 캐리어 주파수 및 소정 R_X스피드에 따라 발생된다. 실시예에서, 캐리어 주파수는 1.8 GHz 로 가정하고 수신 스피드는 60km/h 로 가정되어 100Hz의 최대 도플러 쉬프트를 발생시킨다. 실시예에서, 각각의 Tx 안테나는 120도의 섹터를 커버하고, 안테나 패턴들은 모든 α=0 으로 지향된다.

도5의 과정에 대한 애플리케이션은 클래식 도플러 스펙트럼에 따라 시변을 갖는 채널 모델을 제공한다. 안테나-특정 방사 패턴을 고려하는 것이 가능하다. 이러한 채널 모델을 통해, 상이한 송신기 안테나를 통해 관측된 채널들의 채널 임펄스 응답들은 무선 경로들의 동일한 세트를 사용하여 발생될 수 있고, 따라서 상이한 채널들의 페이딩에서 현실적인 상관관계를 도입하게 된다.

에어 인터페이스의 수신측에서, Rx의 하나의 안테나에서, 상기 방법은 4개의전송 채널, 즉 Tx 및 Rx 안테나 사이의 4개의 무선 네트워크 연결 각각에 대한 임펄스 응답 추정치를 유도한다. 이러한 추정치는 각각의 Tx 안테나와 관련된 안테나-특정 파일럿 신호들을 발생시키는데 사용되는 확산 코드들에 대한 선험적인 지식에 기반한다.

다시 도4를 살펴보면, Tx 에서 안테나들의 지리적 배치에서, 안테나들은 이웃한 안테나 사이에 일정한 거리 d 를 갖는 라인에서 위치되고, 여기서 d=λ, 즉 한 파장만큼 이격되어 있다. 유효 방사 경로들의 총 수는 P=50 으로 고려된다. 채널 특정 변수들, α_p, f_p, 및 Φ_p는 각각 기준 라인으로부터 측정된 앵글, 도플러 쉬프트 및 위상을 각각 나타낸다. Tx 안테나 n 및 Rx 안테나 사이의 채널에 대한 채널 임펄스 응답을 기술하는 등식은 다음과 같이 주어진다.

(28)

여기서 g_n(α)는 각각의 Tx 안테나의 안테나-특정 방위각 방사 패턴이다.

채널이 앵글 확산을 가지지 않으면, 모든 경로-특정 앵들들 α_p는와 동일하고, 각 Tx 안테나에 대한 채널 임펄스 응답은 다음과 같이 주어진다.

(29)

여기에서 h(t)는 기준 포인트에서 등방성 Tx 안테나에 대한 등가의 채널 임펄스 응답이다.

이 경우 상이한 Tx 안테나들에 대한 채널 임펄스 응답들은 복소 인자 만큼만 상이하며, 즉 채널들이 완전히 상관된다. 그리고 나서 스티어링(steering) 벡터는

(30)

로 정의되고, 채널 임펄스 응답 벡터는

(31)

로 정의된다.

Tx 안테나들로부터 관측되는 4개의 채널 임펄스 응답들은 4개의 상이한 복소 인자들에 의해 가중된 채널 임펄스 응답(h(t))의 카피들이고, 이는 벡터((t))는

(32)

에 의해 주어지는 스칼라(h(t))의 선형 변환이고, (19)의 선형 변환에서 벡터()가 스칼라(h(t))와 동일하고 메트릭스 B는 벡터와 동일하다. 이는 이러한 예에서 채널 공분산 메트릭스가와 동일하다는 것을 의미한다. 안테나 배치의 선험적 지식 및 무선 경로 방향()과 같이 스티어링 벡터가 알려지면, 스칼라(h(t))를 추정하고를 통한 선형 변환을 사용하여(t) 에 대한 추정을 계산하거나 또는 복조를 위해 h(t) 및의 추정치를 바로 사용하는 것은 충분하다.

가 알려지는 경우에 있어서, h(t)를 추정하고 그리고 나서 h(t)의 스칼라 추정치로부터(t)의 추정치를 계산하는 것이 충분하다. 채널이 하나의 스칼라로 구성되도록 설계되는 경우, 즉 복조기가를 고려하는 경우,및 스칼라 채널을 사용하여 복조하는 것이 가능하다.

송신기에서 안테나-특정 파일럿 신호들은 x_n(t), n=1K N_Tx, 로 지칭되고, 그 관계는 다음과 같이 정의된다.

(33)

파일럿 신호들은 세그먼트들로 구성되고, 그 세그먼트 각각은 파일럿 심벌 듀레이션으로 언급되는 듀레이션 Ts를 가지며, 이러한 듀레이션에 대해서 파일럿 신호들은 직교하고, 여기서 다음 식이 유지된다.

(34)

파일럿 벡터는 다음과 같이 정의된다.

(35)

그리고 수신기 잡음 신호(z(t))는 화이트 가우션 잡음을 나타낸다. 하나의Rx 안테나에 의해 수신된 신호는 다음과 같이 기술된다.

(36)

기존에, 수신된 신호를 4개의 파일럿 시퀀스들과 상관시키는 것은 4개의 채널 추정치 세트를 유도한다. 여기서 파일럿 신호들은 파일럿 심벌 주기에 대해 직교하고, 그리고 나서 이러한 추정은 파일럿 심벌 레이트에서 반복된다. 이러한 상관 과정은 일반적으로 "적분 및 덤프" 로 지칭되고 다음과 같이 표현된다.

(37)

여기서는 n번째 파일럿 심벌로부터 유도된 기존의, 즉 적분 및 덤프, 채널 추정치로 구성되는 벡터이다. (34)가 파일럿 신호들 x_n(t)의 N_T=T_S/T 샘플들을 메트릭스 A의 칼럼들내에 두고, 잡음신호(z(t))의 N_T샘플들을 벡터((t))내에 두고, 수신된 신호(y(t))의 N_T샘플들을 벡터() 내에 둠으로써 (34)가 이산 시간 표현으로 변환되면, (34)는 다음을 산출한다.

(38)

그리고 (37)의 이산 시간 표현은 다음과 같다.

(39)

하나의 파일럿 심벌내에 채널 변동들이 무시되면, (39)는 다음과 같다.

(40)

h(t)의(t)로의 선형 변환을 고려하면, 수신된 신호는 다음과 같이 표현된다.

(41)

이로부터, 스칼라(h(t))의 추정은 다음과 같이 유도된다

(42)

다시, 하나의 파일럿 심벌내에 채널 변동이 무시되면, (13)은 다음과 같이 된다.

(43)

이러한 스칼라 추정으로부터, 선형 변환을 사용하여, 채널 임펄스 벡터의 새로운 추정이 다음으로부터 발생한다.

(44)

하나의 파일럿 심벌내에 채널 변동들을 무시하면, (44)는 다음과 같이 된다.

(45)

가 선험적으로 알려지지 않으면, 다음과 같이 주어지는 공분산 메트릭스를 사용하여 추정될 수 있다.

(46)

여기서 P_h는 스칼라 채널 임펄스 응답 (h(t))의 평균 전력이다.

공분산 메트릭스(Rh)는

(47)

로서 근사화될 수 있고, 이는 다수의(Nsym) 파일럿 심벌들에 대해 기존의 채널 임펄스 응답 추정치들로 상기 벡터를 평균한 것이다.

잡음이 없고 제로와 동일한 앵글 확산을 갖는 경우에 있어서,는 랭크 1 이고 벡터()는를 스팬한다. 따라서 (47)는 다음과 같이 감소된다.

(48)

정규화된 벡터는 Ra를 스팬함을 주목하라.

충분히 낮은 잡음 전력 및 충분히 낮은 앵글 확산을 갖는 잡음 경우에 있어서,는 하나의 고유값에 의해 여전히 지배된다. 따라서, 상기 처리는의 고유값 분해를 수행한다. 하나의 고유값이 다른 모든 고유값들 보다 훨씬 큰 경우, 이는주위의 앵글 확산이 다수 작았다는 것을 표시한다. 따라서,가의 가장 큰 고유값에 상응하는 고유벡터인 경우, 근사치는 다음과 같다.

(49)

여 경우는 채널 부분공간 Ec와 동일하다. 일반적으로, 추정치는 채널 추정 공분산 메트릭스가 감소될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 사용된다.가 풀 랭크인 경우, 채널 추정 문제는 보다 작은 디멘존으로 감소되지 않는다.

실시예에 따라, 이진 칩의 직교 파일럿 신호들은 1.2288Mcps의 칩 레이트 및 64 칩 파일럿 심벌 듀레이션을 갖는다. 이러한 채널 모델을 통해, 가우션 잡음을 포함하는 수신 신호는 파일럿 신호대 잡음비(SNR)을 갖는 4000개의 연속적인 파일럿 심벌들에 대해 발생된다. 수신된 신호로부터, 4000개의 기존의 벡터 추정치()들이 발생된다. 이에 따라 발생되는 공분산 메트릭스()는 이러한 4000개의 연속적인 기존의 채널 추정치들에 대해 평균되어진다. 실시예에서, 이러한 처리과정은 대략 208.3ms 가량의 시간이 소요된다.의 극대 고유값에 상응하는 고유벡터를 추출한 후에, 메트릭스(Ra)가 계산된다. 뒤이어, 4000개의 새로운 벡터 추정치()가 하기식에 따라 발생된다.

(50)

실시예를 사용하여, 반복들이 Nexp=50 번 반복된다. 50회의 반복들에 대해서 송신기 앵글들은가 (+/-60) 도 내에서 균일하게 분포되도록 변경되고, 앵글 각은도의 표준 편차를 가지고 일정하게 유지된다. 또한, 주어진 파일럿 SNR의 채널 파라미터들이 변경된다. 변경된 파라미터들은 어떠한 파일럿 SNR 에 대해서, 무선 경로 방향(들), 경로-특정 위상, 및 경로-특정 도플러 쉬프트를 나타낸다. 동일한 수의 반복들이 상이한 파일럿 SNR 값들에 대해 수행된다. 시간 및 반복들에 대해서 평균되어지는 평균 제곱 추정 에러의 감소 인자에 대해서, 기존의 추정치 세트 품질의 새로운 벡터 추정치들 세트에 대한 비교는 다음과 같이 주어지는 추정 이득을 사용하여 이뤄진다.

(51)

실시예에서, 도6은 파일럿 SNR의 함수로서 dB 단위의 추정 이득을 보여주는 도이다. 여기서 파일럿 SNR 은 dB 단위로 수신된 잡음 전력 밀도 Io 에 대한 하나의 수신 안테나에서 수신된 하나의 파일럿 신호의 파일럿 칩당 평균 에너지 Ec 의 비로서 정의된다.

추정 이득의 상한은 송신 안테나들의 수에 의해 결정되고, 이는 도6에서 6dB로 제시된다. 도6에 제시된 바와 같이, 추정 이득은 가정된 앵글 확산이 제로가 아니고 수신된 신호가 잡음에 의해 심하게 손상된 경우에도 상한에 접근한다. 파일럿 SNR이 증가함에 따른 추정 이득의 감소는 비-제로 앵글 확산에 기인한다.

비록 채널 임펄스 응답들이 완전히 상관되지는 않더라도, 임펄스 응답()의 도출은 이러한 성질을 가정한다. 보다 큰 확산에 있어서, 보다 작은 추정 이득이 기대된다. 작은 앵글 확산에 있어서, 이러한 추정 이득은 상당하다. 일반적으로, 주택가 및 교외 환경들에서 1 내지 2 도의 표준 편차는 빈번이 관측된다. 독립적인 상관기들을 사용하여 기존의 채널 추정과 비교하여 채널 임펄스 응답들의 추정 에러들의 감소를 유도하기 위해서 몬테-카를로-시뮬레이션을 사용하여 감소된 랭크 채널 추정 방법의 성능 개선을 평가하는 것이 가능하다.

다중 송신기 안테나들을 사용하여 시스템들에 대한 감소된 랭크 채널 추정은 상관된 페이딩으로 인한 제한된 다이버시티를 갖는 전파 조건하에서 채널 추정 품질의 개선을 가능케한다. 무선파 전파 방향성과 같이 상관에 영향을 미치는 매커니즘들은 상대적으로 느리게 변화하기 때문에, 상관 특성들은 확장된 시간 인터벌에 대해 평균함으로써 추정될 수 있다. 이는 채널의 역 페이딩 레이트와 관련된 시간 인터벌과 대조되고 따라서 상관 특성을 추정하는데 있어서 개선된 정확성을 허용한다.

다중 송신기 안테나들에 대해 감소된 랭크 채널 추정은 상관 특성들의 개별 추정들을 계산하거나 또는 모든 전파 지연들에 대한 상관 특성들의 추정을 계산함으로써 주파수-선택적 채널들에 적용가능하다. 개별 추정들은 각각의 전파 지연에 대한계산을 지칭한다. 그리고 나서 감소된 랭크 채널 추정은 주파수-선택적 채널 임펄스 응답에서 발생하는 각각의 지연을 고려하여 수행된다. 대안적 실시예에서, 송신기에서 안테나 배치와 같은 추가적인 정보는 선험적으로 알려지고, 감소된 수의 상관되지 않은 채널들을 보다 많은 수의 상관된 채널들로의 선형 변환을 추정하는 단계는 보다 정확해질 수 있다. 또한, 감소된 랭크 추정 과정은 하나의수신 안테나 보다 많은 경우들로 확장될 수 있다. 이 경우, 이러한 추정은 도1에 제시된바와 같이 MIMO 채널들에 대해 수행된다. 본 예는 코히어런트 복조를 사용하는 시스템을 포함하고, 여기서 기술된 감소된 랭크 채널 추정은 또한 비-코히어런트 복조를 사용하는 통신 시스템들에 적용될 수 있다.

본원발명의 일 실시예에 따른 수신기(100)는 도7에 제시된다. 상기 수신기(100)는 다수의 안테나들을 갖는 송신기로부터 신호들을 수신하는 하나의 안테나(102)를 갖는다. 수신된 신호들은 우선 사전-프로세서(104)에 의해 처리된다. 그리고 나서 이러한 신호들은 상관기(106)로 제공되고, 상기 상관기는 탐색을 위한슬라이딩 상관기로서 사용되고 채널 추정에 대한 주요 지연들에 대한 상관기로서 사용된다. 대안적인 실시예에서, 이러한 지연들은 상관기를 사용하지 않고 소프트웨어에서 결정된다. 상관기(106)의 출력들은 공분산 메트릭스의 추정을 제공하기 위해 사용된다. 일 실시예에서, 이러한 상관기(106)는 송신기 안테나, 수신기 안테나 및 주요 지연의 각 조합에 대해 하나의 핑거를 갖는 레이트를 형성하기 위해 핑거들로 구성된다. 이러한 추정들은 버스(116)를 통해 중앙 프로세서(112)로 제공된다. 프로세서(112)는 메모리(114) 내에 채널 파라미터 추정치들을 저장하여 추정치들이 시간에 대해 평균된 채널 공분산 메트릭스를 유도하는데 사용될 수 있도록 하여준다.

메모리(114)로부터, 추정된 공분산 메트릭스는 고유값 분해를 위해 랭크 분석 및 부분공간 추정 유닛(18)으로 제공된다. 하나 또는 그 이상의 고유값들이 다른 것들을 지배하면, 채널 부분공간은 이러한 지배적인 고유값들에 상응하는 고유벡터들을 계산함으로써 추정된다. 채널 부분공간들을 스팬하는 고유벡터들은 채널 부분공간 주사 유닛(109)에서 추가적으로 사용되기 위해 메모리에 기록되고, 부분공간 주사 유닛에서 감소된 랭크 채널 파라미터 추정치들이 추정 시간 인터벌 당 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 원 채널 추정치들의 채널 부분공간 상으로의 주사를 계산함으로써 발생되어, 채널 시간 인터벌 당 Nch 개의 감소된 랭크 채널 파라미터 추정치들을 산출하게 된다. 채널 부분공간 주사 유닛(109)의 결과들은 복조기(110)에서의 사용을 위해 메모리에 기록된다. 선택적으로 채널 부분공간 주사 유닛(109)은 Nch 개의 감소된 랭크 채널 파라미터 추정치들을 추정 시간 인터벌 당 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 등가의 풀 디멘죤 채널 파라미터 추정치들로 재-변환함으로써 등가의 풀 디멘죤 채널 파라미터 추정치들을 발생시킬 수 있다. 예를 들어 풀 랭크 채널 모델을 위한 기존의 레이크-수신기 설계에서, 풀 랭크 복조기에 대한 레이크 핑거들의 수는 (N_Tx*N_Rx*N_E) 이다. 그리고 나서 풀 랭크 복조기는 핑거 계수들에 대한 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 원 채널 파라미터 추정치들을 사용한다. 감소된 복잡성의 복조기는 결국 계수들로서 Nch 개의 감소된 채널 추정치들을 사용하여 Nch 개의 레이크 핑거들만을 사용할 수 있다. 그러나, 수신기는 일반적으로 최악의 상황을 예상하여 설계되기 때문에, 즉 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 핑거들이 구현되기 때문에, Nch 개의 감소된 랭크 채널 파라미터 추정치들에 비해 개선된 추정 품질을 갖는 (N_Tx*N_Rx*N_E) 개의 상관된 채널 파라미터 추정치들을 계산하면 충분하다.

랭크 분석 및 부분공간 추정 유닛(108) 및 부분공간 주사 유닛(109)는 디지털 신호 처리기(DSP), 전용 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 수신기(100)내의 모듈들은 통합될 수 있고, 명확성을 위해 기능에 따라 개별 블록들로 제시된다.

일 실시예의 예시적인 배치가 도8에 제시되고, 상기 시스템은 4개의 송신 안테나 및 2개의 수신 안테나를 가지고 있다. 3개의 전송 경로들이 라벨 1, 2, 및 3으로 제시되어 있다. 경로 1 및 2에 대한 반사 포인트들은 모두 동일한 타원상에 존재하고, 상기 타원은 Tx 및 Rx 가 초점 포인트가 되도록 형성된다. 상기 타원은 시스템의 물리적인 레이아웃을 보여주기 위해 덧붙여진다. 경로 3은 상기 타원 밖에 존재한다. 경로 1 및 2는 수신기에 대해 각각 동일한 유효 지연 τ₁을 가지지만, 경로 3은 τ₁과는 다른 유효 지연 τ₂를 갖는다. 경로 지연은 시스템 환경 및 안테나들의 배치에 관한 함수이다. 제시된 바와 같이, 4개의 송신 안테나 및 2개의 수신 안테나는 8개의 채널을 형성한다. 경로 지연들(τ₁및 τ₂) 각각은 에코를 형성하고, 여기서 N_E=2 이다. 공분산 메트릭스의 디멘죤은 (N_Tx*N_Rx*N_E) 또는 (N_Tx*N_Rx*N_E) 채널 임펄스 응답 샘플들에 상응하는 16 이다. 따라서, 풀 랭크 채널 파라미터 벡터는 16-디멘죤 벡터이다. 여기서 제시된 랭크 감소 방법을 사용하면, 채널 추정의 랭크는 경로 1,2 및 3에 상응하는 3-디멘죤으로 감소되고, 여기서 Nch=2 이다. 여기서 Nch 전송 경로들을 (N_Tx*N_Rx*N_E) 채널 임펄스 응답 샘플들에 매핑시키는 것은 알려지지 않고, 부분공간은 배치 정보로부터 추출될 수 있음을 주목하여야 한다. 방향 및 방향성과 같은 안테나의 위치 및 특성들이 알려지면, 이러한 정보는 어레이 응답 또는 스티어링 벡터를 발생시키는데 사용된다. 부분공간 알고리즘을 사용하여 추출가능한 경로 정보 및 스티어링 벡터를 사용하여 전송 앵글(α)이 추정된다. 안테나 배치가 고정 배치를 갖는 경우, 전송 앵글은 계산가능하다. 벡터는 각각의 전송 안테나에 대한 전송 앵글을 포함하여 형성된다. 유사하게, 도착 앵글 벡터가 수신기 안테나들을 고려하여 형성된다. Nch 전송 경로들을 (N_Tx*N_Rx*N_E) 채널 임펄스 응답 샘플들로의 매핑을 위한 선형 변환은 송신기 및 수신기 배치 모두로부터의 정보를 사용하여 이뤄진다. 이는 선형 변환을 기술하는 상기 (19) 에서 제시된 메트릭스 B를 제공한다. 공분산 메트릭스는 이로부터 (20)에서 제시된대로 유도된다. 그리고 나서 상기 처리과정은 대응하는 정보가 선험적 지식으로부터 획득되는 경우로 진행한다.

일 실시예가 시간 영역에 대해 기술되었지만, 대안적인 실시예는 주파수 영역에서 공분산 메트릭스 또는 샘플 메트릭스의 랭크 감소를 수행한다. 파라미터들 및 등식들이 주파수 영역에서 전개되면, 채널을 추정하는 상기 과정은 주파수 영역 값들을 통합한다.

바람직한 실시예들에 대한 상술한 내용은 당업자가 본원발명을 보다 잘 이해하기 위해 기술되었다. 상기 실시예들의 다양한 변형이 가능함을 당업자는 잘 이해할 것이다. 따라서 본원발명은 상기 실시예들로 제한되지 않는다.

Claims

N 개의 안테나들을 갖는 송신기 및 M 개의 안테나를 갖는 수신기를 갖는 무선 통신 시스템에서 링크를 모델링하는 방법에 있어서, N개의 송신기 안테나들 중 하나로 부터 M개의 수신기 안테나들로의 각각의 경로는 채널을 구성하며, 상기 방법은;

링크에 매개변수(parametric) 관계들을 기술하는 메트릭스를 결정하는 단계;

메트릭스를 랭크(rank)하는 단계;

상기 랭크가 N ×M 보다 작은지 여부를 결정하는 단계;

상기 랭크가 N ×M 보다 작은 경우 메트릭스의 부분공간 추출을 수행하는 단계;

추출된 메트릭스의 부분공간에 기반하여 각 채널에 대한 채널 임펄스 응답들을 유도하는 단계; 및

이러한 채널 임펄스 응답들을 사용하여 수신된 신호를 복조하는 단계를 포함하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제1항에 있어서,

상기 메트릭스는 링크를 기술하는 공분산 메트릭스이고, 상기 공분산 메트릭스는 송신기 및 수신기 사이의 다수의 임펄스 응답들을 나타내는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제1항에 있어서,

상기 메트릭스는 링크를 기술하는 샘플 메트릭스인 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제1항에 있어서,

메트릭스를 결정하는 상기 단계는 적어도 하나의 채널을 기술하는 다수의 파라미터들을 추정하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제4항에 있어서,

상기 파라미터들은 송신기 안테나들 사이의 거리를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제4항에 있어서,

상기 파라미터들은 송신기 안테나들의 배치에 대한 송신 앵글(angle)을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제4항에 있어서,

메트릭스를 결정하는 상기 단계는 메트릭스를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제1항에 있어서,

상기 메트릭스는 주파수 영역에서 링크의 매개변수 관계들을 기술하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제1항에 있어서,

메트릭스를 랭크하는 상기 단계는 메트릭스에 대한 고유값을 결정하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
제1항에 있어서,

상기 랭크가 N ×M 과 동일하면, 한 세트의 상관된 임펄스 응답들이 복조를 위해 적용되는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템에서의 링크 모델링 방법.
상기 1항의 방법을 수행하도록 동작하는 무선 장치
송신기로부터 수신된 신호들에 따라 송신기와의 링크를 표현하는 공분산 메트릭스를 추정하도록 동작하는 상관기;

상기 상관기와 결합되고 공분산 메트릭스의 랭크를 추정하도록 동작하는 랭크 분석 유닛; 및

상기 랭크 분석 유닛에 겹합되고 감소된 랭크 채널 추정을 발생시키도록 동작하는 채널 추정 유닛을 포함하는 무선 통신 장치.
제12항에 있어서,

상기 공분산 메트릭스는 상기 장치 및 송신기 사이의 복수의 임펄스 응답들을 나타내는 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
제12항에 있어서,

상기 상관기는 적어도 2개 채널들의 상관관계를 결정하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
제14항에 있어서,

상기 랭크 분석 유닛은 상기 공분산 메트릭스에 상응하는 고유값을 결정하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
제15항에 있어서,

상기 랭크 분석 유닛은 상기 공분산 메트릭스의 추정된 랭크를 소정 완전값(full value)에 비교하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
무선 통신 시스템에서 링크를 추정하는 방법에 있어서,

링크에 대한 공분산 메트릭스를 추정하는 단계;

공분산 메트릭스의 랭크가 감소가능한지 여부를 결정하는 단계;

공분산 메트릭스의 랭크를 감소시키는 단계; 및

감소된 랭크 공분산 메트릭스를 사용하여 링크에 대한 한 세트의 임펄스 응답들을 추정하는 단계를 포함하는 무선 통신 시스템에서의 링크 추정 방법.
제17항에 있어서,

채널의 상관관계를 결정하는 단계;

공분산 메트릭스를 랭크하는 단계; 및

공분산 메트릭스로 부터 감소된 랭크 메트릭스 추출을 수행하는 단계를 추가로 포함하는 무선 통신 시스템에서의 링크 추정 방법.
N 개의 안테나를 갖는 송신기 및 M 개의 안테나를 갖는 수신기를 갖는 무선 통신 시스템내에서 동작하는 무선 통신 장치에 있어서, N 개의 송신기 안테나들 중 하나로 부터 M 개의 수신기 안테나들로의 각각의 경로는 하나의 채널을 구성하며, 상기 장치는;

링크를 기술하는 공분산 메트릭스를 결정하도록 동작하는 제1 세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들;

공분산 메트릭스를 랭크하도록 동작하는 제2 세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들;

랭크가 N ×M 보다 작은지를 결정하도록 동작하는 제3 세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들;

랭크가 N ×M 보다 작으면, 공분산 메트릭스로 부터 감소된 랭크 메트릭스의 추출을 수행하도록 동작하는 제4 세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들;

감소된 랭크 공분산 메트릭스에 기반하여 각 채널에 대한 채널 임펄스 응답들을 유도하도록 동작하는 제5 세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들; 및

채널 임펄스 응답들을 사용하여 수신된 신호를 복조하도록 동작하는 제6 세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들을 포함하는 무선 통신 장치.
제19항에 있어서,

상기 제6세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들에 응답하여 동작하는 등화기를 추가로 포함하며, 상기 등화기의 배치는 공분산 메트릭스의 랭크에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
제19항에 있어서,

상관된 채널 임펄스 응답을 유도하도록 동작하는 제7 세트의 컴퓨터 판독가능한 지령들을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
송신기로부터 수신된 신호에 기반하여 송신기와의 링크를 나타내는 공분산메트릭스를 추정하도록 동작하는 채널 추정 수단;

상관기와 결합되고 공분산 메트릭스의 랭크를 추정하도록 동작하는 랭크 분석 유닛; 및

상기 랭크 분석 유닛과 결합되고 감소된 랭크 채널 추정을 발생시키도록 동작하는 채널 추정 수단을 포함하는 무선 통신 장치.
송신기로부터 수신되는 신호에 기반하여 송신기와의 링크를 나타내는 공분산 메트릭스를 추정하도록 동작하는 상관기;

상기 상관기와 결합되고 공분산 메트릭스의 랭크를 추정하도록 동작하는 랭크 분석 유닛; 및

상기 랭크 분석 유닛과 결합되고 감소된 랭크 채널 추정을 발생시키도록 동작하는 채널 추정 수단을 포함하는 무선 통신 장치.
무선 통신 시스템에서 링크를 추정하기 위한 방법에 있어서,

링크에 대한 공분산 메트릭스를 추정하는 단계;

공분산 메트릭스의 랭크가 감소가능한지 여부를 결정하는 단계;

공분산 메트릭스의 랭크를 감소시키는 단계; 및

감소된 랭크 공분산 메트릭스를 사용하여 링크에 대한 한 세트의 임펄스 응답들을 추정하는 단계를 포함하는 무선 통신 시스템에서의 링크 추정 방법.
제24항에 있어서,

채널의 상관관계를 결정하는 단계;

공분산 메트릭스를 랭크하는 단계; 및

공분산 메트릭스로 부터 감소된 랭크 메트릭스의 추출을 수행하는 단계를 추가로 포함하는 무선 통신 시스템에서의 링크 추정 방법.
유효 지연들을 결정하고 유효 지연들과 관련된 풀 디멘죤 채널 파라미터들에 대한 한 세트의 추정들을 결정하도록 동작하는 채널 추정 수단으로서, 상기 한 세트의 추정들은 시간에서의 인스턴스에 상응하는 채널 추정 수단;

풀 디멘죤 채널 파라미터들에 대한 한 세트의 추정들의 고유값들을 결정하고 임의의 지배적인 고유값들을 발견하도록 동작하는 고유값 계산 수단; 및

상기 지배적인 고유값들에 응답하여 한 세트의 감소된 랭크 채널 파라미터 추정들을 결정하도록 동작하는 채널 추정 수단을 포함하는 무선 장치.
제26항에 있어서,

상기 한 세트의 추정들의 지배적인 고유값들 중 하나와 관련된 적어도 하나의 고유벡터를 결정하도록 동작하는 고유벡터 계산 수단을 추가로 포함하며,

상기 채널 추정 수단은 적어도 하나의 고유벡터를 사용하여 상기 적어도 하나의 고유벡터에 의해 스팬되는 부분공간 상으로 풀 디멘죤 채널 파라미터들에 대한 한 세트의 추정들을 주사하는 것을 특징으로 하는 무선 장치.