KR20030053500A - 적응성 수렴 파라미터를 갖는 스마트 안테나 - Google Patents

Abstract

스마트 안테나(도2), 즉, 블라인드 적응성 안테나 배열(blind adaptive anntena array)은, 다중 접속 방해(multiple access interference)를 억제시키고 3세대(3G) CDMA2000 및 광대역(W)-CDMA를 포함하는 CDMA 무선 통신 시스템의 성능을 개선하는 방법 및 시스템이다. 스마트 안테나 프로세서(207)에 수렴 파라미터가 채용된다. 일반적으로, 일정한 수렴 파라미터 값은, 수렴 속도 및 정상 상태 MSE(steady state MSE) 또는 비트 에러율(bit error rate)과 같은 다른 성능을 검토한 후 경험적으로 결정 및 사용된다. 상기 수렴 파라미터는, 채널 환경이 변화할 때(이동 사용자는 일반적으로 돌아다니기 때문에 채널 환경은 실제로 변화한다.), 조잡한 성능을 산출한다. 본 발명에서, 수렴 파라미터 값은 적응성있게 변화되어 스마트 안테나 프로세서(207)에 채용된다. 수렴 파라미터를 업데이트하는 2개의 예시적 방법들이 설명된다. 그러한 적응성 수렴 파라미터 값을 채용함으로써, 수렴 속도가 증가되고 정상 상태 MSE가 감소될 수 있다.

Description

적응성 수렴 파라미터를 갖는 스마트 안테나{Smart Antenna with Adaptive Convergence Parameter}

3세대(3G) 무선 통신 시스템, 구체적으로는 광대역(W)-CDMA 또는 CDMA2000 표준으로 특정된 것들에서, 기지국은 스마트 안테나 기술을 채용할 선택권(option)을 갖는다. 스마트 안테나는 공간 다이버시티(spatial diversity)를 사용함으로써 희망 사용자들로부터의 서로 다른 DOAs(direction of arrival angles)의 방해 신호들(interferece signals)을 억제시킬 수 있다. 스마트 안테나 기술들은, 높은 질의 서비스 및 1.92Mbps와 같은 높은 데이터 속도로 더 많은 사용자들을 지원하기 때문에 최근 많은 주의를 끌고 있다. 최근에 효율적인 스마트 안테나 방식들이 나타났다. 그들 중 하나는 본원 발명자들에 의해 발명되고 미국예비특허번호 60/164,552에 계류중인 것이 있다. 기존 문헌 또는 발명들에서 고려하지 않은 많은 실제 환경들을 포함하는 것이 합당할 것이다.

예를 들어, 이동 사용자가 높은 빌딩들로 빽빽한 도시의 다운타운에서 돌아다니고 있는 경우, 희망 이동 사용자의 멀티패스 신호들(multipath signals)로부터의 DOA(direction of arrival angles)는 상기 이동 사용자 주위의 국부적 산란들(local scatters) 때문에 기지국 수신기에서 갑자기 변화할 수 있다. 이러한 현상을 "에지 효과"("edge effects")라고 부른다. 기지국에 있는 스마트 안테나의 역할들 중 하나는 우세한 멀티패스 신호들(dominant multipath signal)의 DOAs를 추적하는 것이다. 특히 상술한 에지 효과들이 빈번히 발생하는 경우에, 스마트 안테나 웨이팅 계수들(smart anntena weighting coefficients)의 수렴 속도(convergence speed) 및 DOA 추적 능력(DOA tracking capability)은 스마트 안테나의 설계에 있어 매우 중요한 이슈들(critical issues)이다. 스마트 안테나에 대한 기존의 문헌 또는 발명들의 대부분은 이러한 에지 효과들에 대한 것을 포함하지 않고, 전통적으로 일정한 수렴 파라미터(constant convergence parameter)를 채용되어 왔다. 에지 효과 환경 하에서 작은 MSE(mean square error, 제곱 평균 에러) 뿐 아니라 빠른 수렴 속도를 갖는 스마트 안테나에 대한 필요가 여전히 존재한다. 기존의 문헌 몇몇은, 예를 들어 NLMS(normalized least mean square)와 같은, 시변 적응성 수렴 파라미터(time-varying adaptive convergence parameter)를 고려한다. 또한, 미국특허번호 5,999,800(Choi)은 시변 라그랑지 곱수(time-varying LaGrange multiplier)를 채용한다. 그러나, 이러한 기존 문헌 또는 발명들은 본 발명과 다른 최적화 표준 또는 본 발명과 다른 적응성 방식들을 채용한다.

본 발명은 무선 통신에 관한 것이다. 더 구체적으로는, 본 발명은 코드 분할 다중 접속 무선 통신 시스템을 위한 새롭고 효율적인 스마트 안테나(smart antenna)에 관한 것이다. 만일 본 발명의 스마트 안테나가 기지국에 채용되고 희망 이동 사용자(desired mobile user)가 높은 빌딩들 주위를 움직인다면, 상기 스마트 안테나는 다른 기존의 스마트 안테나들보다 더 효율적으로 작용할 것이다.

본 발명의 특징들, 목적들, 및 이점들은, 참조 숫자에 대응하여 식별되는 도면에 관련하여 이하에 나타난 상세한 설명으로부터 더 명백해질 것이다.

도1은 본 발명의 한가지 실시예에 따라 구성된 CDMA 시스템에 대한 복소 PN 스프레드 전송기(complex pseudonoise spread transmitter)의 예시 모델이다.

도2는 본 발명의 한가지 실시예에 따라 구성된 기지국 수신기의 전체 블록 다이아그램이다.

도3은 본 발명의 한가지 실시예에 따라 구성된 최적 수렴 파라미터 알고리즘을 갖는 스마트 안테나 프로세서의 플로우 차트를 보여준다.

도4는 본 발명의 한가지 실시예에 따라 구성된 발견적 수렴 파라미터 알고리즘(heuristic convergence parameter algorithm)을 갖는 스마트 안테나 프로세서의 플로우 차트를 보여준다.

도5는 단일 실현(single realization)과 반복(iteration)에 대한 어떤 시뮬레이션 DOA 추정 결과들을 보여주고, 이것은 본 발명의 한가지 실시예에 따라 구성된 스마트 안테나들이 더 빠른 수렴 속도를 갖고 더 작은 MSE(mean square error)를 갖는다는 것을 가리킨다.

도6은 본 발명의 2가지 적응성 수렴 알고리즘들에 대한 도5로부터 분리된 2개의 곡선들을 보여준다.

도7은 20ms의 프레임에서의 에지 효과 발생 수에 대한 어떤 시뮬레이션 BER(bit error rate) 결과들을 보여주고, 이것은 본 발명의 한가지 실시예에 따라 구성된 스마트 안테나가 에지 효과들 하에서 약간 더 좋은 성능을 보여준다는 것을가리킨다.

블라인드 적응성 안테나 배열(blind adaptive anntena array)인 스마트 안테나는 다중 접속 방해(multiple access interference)를 억제시키고 3세대(3G) CDMA2000 및 W-CDMA와 같은 CDMA를 포함하는 무선 통신 시스템의 성능을 개선하는 방법 및 시스템이다. 스마트 안테나 프로세서에 어떤 파라미터가 채용된다. 일반적으로, 일정한 수렴 파라미터 값은, 수렴 속도 및 정상 상태 MSE(steady state MSE) 또는 비트 에러율(bit error rate)과 같은 다른 성능을 검토한 후 경험적으로 결정 및 사용된다. 수렴 파라미터 값이 증가함에 따라, 수렴 속도 또한 증가하지만 불행히도 MSE가 증가하고 그 역이 될 수도 있다. 일정한 수렴 파라미터를 갖는 스마트 안테나는, 채널 환경이 변화할 때(이동 사용자는 일반적으로 돌아다니기 때문에 채널 환경은 실제로 변화한다.), 조잡한 성능을 산출한다. 본 발명에서, 수렴 파라미터 값은 적응성있게 변화되어 스마트 안테나 프로세서에 채용된다. 수렴 파라미터를 업데이트하는 2개의 예시적 방법들이 설명된다. 그러한 적응성 수렴 파라미터 값을 채용함으로써, 수렴 속도가 증가되고 정상 상태 MSE가 감소될 수 있다. 시뮬레이션 테스트 결과들은, 기존 방식들에 비교해서 본 발명의 적응성 수렴 파라미터 방식들을 사용하는 스마트 안테나가 시변 페이딩 채널(time-varying fading channel) 및 에지 효과들 하에서 동작하는 CDMA 시스템에 대해 개선된 성능을 보여준다는 것을 확인하였다. 게다가, 본 발명에 따른 스마트 안테나들은 Choi와 같은 경쟁 발명보다 더 작은 계산 부담(computation loads)을 갖는다.

본 발명에 따라, 무선 통신과 조합한 사용을 위해 신호를 수신하는 방법이제공된다. 본 발명은 다중 안테나들(multiple antennas)에서 신호를 수신하는 단계를 포함한다. 상기 수신된 신호는 적응성 수렴 파라미터를 사용하여 처리된다. 본 발명의 한가지 실시예에 따라, 상기 안테나들은 다중 안테나 배열(multiple antenna array)이다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 상기 안테나들은 다중 안테나들이다.

본 발명의 한가지 실시예에 따라, 상기 수신된 신호는 다음에 따라 처리된다.

대안적 실시예에 따라, 상기 신호는 다음에 따라 처리된다.

그러나, 본 발명은 이러한 2개의 특정 알고리즘들에 한정되지 않으며, 이들은 다만 예시적인 것일 뿐이다.

상기 처리 단계는 안테나들에 대한 DOA를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 DOA는 다른 신호 데이터와 분리된다. 또한 더 양호한 웨이팅 계수(weighting coefficient)를 결정하는 단계를 포함한다.

한가지 대안에 따라, DOA는 포워드 링크 전송(forward link transmission)에이용된다. 또 다른 대안에 따라, DOA는 리버스 링크 전송(reverse link transmission)에 이용된다. 다른 대안들은 안테나들이 기지국, 또는 이동국에 있는 것을 포함한다.

본 발명에 따라, 무선 통신과 조합된 사용을 위한 신호 수신 시스템을 더 제공한다. 상기 시스템은, 적응성 수렴 파라미터를 갖는 하나 이상의 안테나에 수신된 신호에 응답하는 적어도 하나의 신호 프로세서를 포함한다. 선택적으로, 상기 시스템은 상기 신호 프로세서에 연결된 전송기를 포함한다. 선택적으로, 상기 시스템은 상기 신호 프로세서에 연결된 수신기를 포함한다. 선택적으로, 상기 안테나들은 다중 안테나들을 포함한다. 선택적으로, 상기 신호 프로세서는 필터를 포함하고, 상기 필터는 적응성 수렴 파라미터를 갖는다.

선택적으로, 상기 신호 프로세서는 안테나들에 대한 DOA의 측정을 포함하고, 상기 측정된 DOA는 다른 신호 데이터와 분리된다. 대안적으로, 상기 신호 프로세서는 더 양호한 웨이팅 계수의 결정을 더 포함한다. 대안적으로, 상기 측정된 DOA는 리버스 링크 전송으로부터 얻어진다.

한가지 실시예에 따라, 상기 시스템은 기지국을 포함하고, 상기 안테나들은 상기 기지국 내에 있게 된다. 또 다른 실시예에 따르면, 상기 시스템은 이동국을 포함하고, 상기 안테나들은 상기 이동국 내에 있게 된다.

본 발명의 여러 목적들, 특징들 및 이점들은 뒤따르는 도면들 및 상세한 설명으로부터 쉽게 명백해질 것이다.

본 발명이 CDMA 무선 통신 시스템에서와 같은 포워드 링크 빔-형성 과정에 동일하게 적용될 수 있다고 하더라도, 본 발명은 이동국에서 기지국으로의 리버스 링크를 고려한다. 또한, 본 실시예의 전송기 및 수신기가 시연 목적(demonstration purpose)의 CDMA2000 시스템과 유사하더라도, 본 발명은, 스마트 안테나의 웨이트 벡터(weight vector)가 수렴 파라미터를 가지고 적응성있게 발생되는 경우 W-CDMA 시스템과 같은 다른 CDMA 시스템들에 또한 적용될 수 있다.

도1은 CDMA2000 또는 W-CDMA와 같은 CDMA 시스템에 대한 복소 PN 시퀀스(complex PN sequence)에 의해 스프레드된(spread) 예시적 전송기이다. 파일럿 채널(pilot channel)에 있는 I-채널 입력 데이터 스트림(101)은 1 또는 알려진 패턴의 ±1의 시퀀스이고, 트래픽 채널(traffic channel)에 있는 Q-채널 입력 데이터 스트림(105)은 ±1의 랜덤 시퀀스이다. 여기에서 k는 코드 심볼 인덱스를 나타내고 n은 사용자 인덱스를 나타낸다. 파일럿 진폭(103) A₀는 1로 설정되고 왈시 코드(107)은 ±1로 설정된다. i는 칩 인덱스(chip index)를 나타낸다. 각각의 코드 심볼은 G 칩들로 스프레드되고, 여기에서 G는 스프레딩 팩터(spreading factor, SF)로 불린다. I 및 Q 데이터는 복소 PN 스프레드신호(108)이다. PN 스프레드 신호는 다음과 같이 쓸 수 있다.

(1)

j는 (-1)의 양의 제곱근이다. 펄스 형성 필터(pulse shaping filter)(109) H(f) 후의 동일한 로우패스 신호(equivalent lowpass signal)는와 같이 표현된다. n번째 사용자로부터의 전송된 신호(111) s_n(t)는 다음과 같이 쓸 수 있다.

(2)

t는 시간 변수이고, Re{z}는 복소수 z의 실수부이고, P는 전송된 전력이고, f_c는 캐리어 주파수이고, e는 지수 연산기호이고, T_c는 칩 시간 인터벌이다.

도2는 CDMA 리버스 링크에 대해 스마트 안테나를 갖는 예시적 수신기 블록 다이아그램을 보여준다. 본 발명은 도2의 스마트 안테나의 성능을 개선한다. 안테나 배열 요소들(201)의 수는 M이다. 배열 요소 간격(array element spacing) d는 λ/2로 설정된다. 여기에서 λ는 빛의 속도를 캐리어 주파수로 나눈 것과 같은 파장이다. 요소들 사이의 최대 거리는 (M-1)λ/2 이하이기 때문에(캐리어 주파수가 1.9GHz이고 M=5일 때, 31.6cm), 상기 신호들은 각 요소에 실질적으로 동일하게 도착한다. 레퍼런스 및 m번째 요소 출력 사이의 배열 요소 간격에 따른 상대적 위상차는 다음과 같다.

θ는 희망 신호의 DOA이다. 상기 제1 요소는 레퍼런스 요소로 설정된다. 상기 안테나 배열 응답 벡터a(θ)는 다음과 같이 쓰여질 수 있다.

(3)

T는 트랜스포즈 연산기호(transpose operator)이다.

m번째 요소에서의 수신된 신호(m=1,...,M)는 다음과 같이 쓰여질 수 있다.

(4)

τ_l,n, α_l,n(t), φ_l,n(t) 및 θ_l,n(t)는 각각 사용자 n으로부터의 l번째 패스(path)의 멀티패스 지연, 진폭, 위상 및 DOA이고, n_m,l(t)는 AWGN(additive white Gaussian noise)(203)이다. 각 요소의 출력은 주파수 다운 변환된다(frequency down converted). 베이스밴드 필터 출력들(205)은 매 칩 인터벌마다 샘플링되고 x_l,m(i)로 표시된다. 스마트 안테나 프로세서(207)는 pre-PN 처리 칩 벡터들x _l(i) 및 post-PN 처리 칩 벡터들y _l(i)를 취한다. 파일럿-원조 채널 추정들(pilot-aided channel estimates)(211)은, N_p칩들의 인터벌 상의 post PN 디스프레드(209) 샘플들의 평균을 취함으로써 얻어진다. 공간적 및 시간적 RAKE결합(spatial and temporal RAKE combining)(213)은 m=1,...,M 안테나 요소들 및 l=1,...,L 핑거들(fingers) 상에서 수행된다. 컨볼루션 인코더가 전송기에 채용된다면, 도2의 소프트 결정 변수 u(k)(221)는 k번째 코드 심볼 디코딩에 대해 소프트 결정(217) 또는 하드 결정(219) 값으로 비터비 컨볼루션 디코더(Viterbi convolutional decoder)(215)로 보내진다.

바람직하게는, 본 발명은 Choi에 사용된 것과 같은 최대 출력 전력 표준(maximum output power criteria)에 기초하여 스마트 안테나를 채용한다. 스마트 안테나 웨이트 벡터(weight vector)가 적응성 알고리즘을 가지고 업데이트되는 한, 다른 표준들도 사용될 수 있다. Choi 또는 다른 기존 알고리즘들에서 일정한 수렴 파라미터 μ가 사용된다.

최대 출력 전력 표준에 기초한 코스트 함수(cost function)는 다음과 같이 쓸 수 있다.

(5)

w ^H(k)는 M by 1 웨이트 벡터w(k)의 Hermition, 즉, 켤레 및 트랜스포즈(conjugate and transpose)이고,y(k)는 post PN 디스프레드 옵저브드 M by 1 벡터(post PN despread observed M by 1 vector)이고, m번째 요소 y_m(k)는 G 칩 인터벌들 상에서 도2에 있는 post PN 디스프레드 샘플들 y_m(i)의 합이고, R_yy(k)는y(k)의 M by M 오토-코릴레이션 매트릭스(auto-correlation matrix)이고, γ(k)는 제약 조건(constraint)w ^H(k)w(k)=1에 대한 라그랑지 곱수(LaGrange multiplier)이다. 핑거 인덱스 l(finger index l)은 간결성을 위해 이후로는 생략된다. 그리고 k는 업데이트 시간 인덱스를 나타내고, 반복 또는 스냅샷 인덱스(iteration or snapshot index)로 불리운다. 바람직한 실시예에서, 업데이트 속도가 코드 심볼 속도보다 더 빠를 수 있더라도, 업데이트 속도는 코드 심볼 속도로 설정된다. 각각의 반복, 또는 스냅샷에서, 웨이트 벡터는로 업데이트되고 여기에서는w(k)에 대해 방정식(5)에 주어진 코스트 함수 J(w(k))에 대한 그레디언트 벡터(gradient vector)이고, μ는 수렴 파라미터이다. 상기 업데이트된 웨이트 벡터는 다음과 같이 쓸 수 있다.

(6)

는 적응성 필터 출력이고 R_yy(k)는y(k)y ^H(k)로 근사화된다.(만일 라그랑지 곱수 γ(k)가 상수값 γ를 사용하는 대신에 제약 조건(constraint)w ^H(k)w(k)=1 하에서 매 스냅샷마다 업데이트된다면, γ(k)는 반복이 계속됨에 따라 R_yy의 최대 고유값으로 수렴된다.)

종래 알려진 적응성 필터들은, 경험적으로 상수로서 방정식(6)에 있는 수렴 파라미터 μ를 결정한다. 채널 환경이 계속 변하는 경우에 수렴 파라미터 μ를 결정하는 것은 어려운 과정이다. 수렴 파라미터 값 μ는 적응성 알고리즘의 수렴 속도에 영향을 미친다. 만일 μ가 작다면, 수렴 속도는 낮지만 MSE의 초과는 작고, 그 역이 될 수도 있다. 바람직하게는 항상 일정한 수렴 파라미터를 채용하는 대신에 매 스냅샷 동안, 본 발명은 수렴 파라미터 μ(k)를 적응성있게 업데이트한다. 본 발명은 라그랑지 곱셉자 γ(k)를 R_yy의 최대 고유값과 같은 상수값, 즉 γ(k)=M으로 고정한다. 왜냐하면 적응성 γ(k)는 수렴 속도를 변화시키지 않기 때문이다. 그래서, 방정식(5)의 코스트 함수는 본 발명에 대해서 다음과 같이 변화된다.

(8)

그리고 방정식(6)의 새 웨이트 벡터w(k+1)은 다음과 같고,

(9)

그레디언트를 구하고 그것을 다음의 업데이트 방정식에 대입한다.: 또한, μ(k)에 대해 방정식(8)에서 코스트 함수의 미분을 취하고 그것을 0으로 함으로써, 코스트 함수를 최소화하기 위한 최적 적응성 수렴 파라미터 μ(k)가 다음과 같이 구해진다.

(10)

여기에서 ｜z(k)｜는 복소 배열 출력 z(k)의 크기이고는 옵저브드 post PN 디스프레드 백터(observed post PN despread vector)y(k)의 내적(inner product)이다.

발견적 적응성 수렴 파라미터 μ(k)는 다음과 같이 구해진다.

(11)

방정식(11)의 발견적 적응성 수렴 파라미터는 일리가 있다. 웨이트 벡터w(k)가 방정식(3)의 채널 배열 응답 벡터a(θ(k))와 부합(matching)되지 않는 경우, 상기 배열 출력는 작은 전력을 갖고 상기 적응성 수렴 파라미터 μ(k)는 클 것이고 수렴 단계는 반복 k에서 크고 검색 처리는 속도가 빨라질 수 있다. 웨이트 벡터w(k)가 채널 배열 응답 벡터a(θ(k))와 매칭하는 경우, 상기 배열 출력는 M²과 같은 최대 출력 전력을 갖고 적응성 수렴 파라미터 μ(k)는 작아지고 초과 MSE는 작아질 것이다.

본 발명의 스마트 안테나의 수렴은 방정식(9)를 검토함을 통해 확인할 수 있다. 업데이트 웨이트 벡터는 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.

(12)

(13)

(14)

(15)

여기에서 Q는 R_yy=QΛQ^H를 만족시키는 유니타리 매트릭스(unitary matrix)이고, Λ는 매트릭스 R_yy의 i번째로 가장 큰 고유값과 같은 i번째 대각선 요소를 갖는 대각선 매트릭스이고,w(0)은 (1,1,...,1)^T로 설정된 처음 웨이트 벡터(initial weight vector)이다. 방정식(15)의 (k+1) 제곱된 괄호 매트릭스는 대각선 매트릭스이고라면 반복이 계속됨에 따라 대각선 값들은 감소한다. 그래서, γ는 λ_max=M으로 설정된다.

비교 목적을 위해서, 스마트 안테나 애플리케이션에 대해 위너 필터(Wiener filer)가 다시 검토된다. M by 1 PN-디스프레드 출력 벡터는로 나타내어 지고 여기에서 b₁및a(θ₁)은 각각 ±1의 데이터 비트 및 사용자1로부터의 DOA θ₁의 배열 응답 벡터이고, n(k)는 방해 플러스 열 잡음 벡터(interference plus thermal noise vector)이다. 희망되는 적응성 필터출력 또는 레퍼런스 신호는 위너 필터에 대해으로 설정될 수 있다. 이상적으로는, 크로스 코릴레이션 벡터(cross correlation vector)p는 다음과 같이 쓸 수 있다.

(16)

(17)

(18)

그러면, 이상적 위너 해(Wiener solution)는 다음과 같이 얻어 질 수 있다.

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

방정식(22)에서이 사용되었다. 방정식(26)에 있는 배열 응답 벡터a(θ₁)은 페이딩 위상 왜곡을 보상하고 DOA 콤포넌트들(DOA components)을 각각의 요소에만 유지시키기 위해 파일럿 채널 추정의 켤레(conjugate)를 곱함으로써 얻어질 수 있다. 위너 필터에 대한 시뮬레이션 테스트 결과들은, 최적 적응성 수렴 파라미터에 대한 방정식(9) 및 (10)의 쌍과 발견적 적응성 수렴 파라미터 알고리즘에 대한 방정식(9) 및 (11)의 쌍을 사용함으로써 본 발명으로 얻어진 결과들과 비교된다.

비교를 위해, 다른 전형적인 적응성 알고리즘들도 시뮬레이션을 통해 테스트되어 본 발명과 비교된다. 예를 들어, LMS(least mean square), NLMS(normalized least mean square), RLS(recursive least square), 본원 발명자들에 의해 제안된 MMSE(minimum mean square error), Choi 디바이스, 및 배열 응답 벡터로 설정된 퍼펙트 웨이트 벡터(perfect weight vector)를 갖는 적응성 알고리즘이 시뮬레이션을 통해 테스트된다. 만일 상기 알고리즘이 R_yy를 요구한다면 순간매트릭스(instantaneous matrix)는 모든 적응성 알고리즘들에 대해 사용된다. 이러한 근사는 채널이 에지 효과들 및 멀티패스 페이딩 환경들을 겪는 도시 환경에 대해 일리가 있다. 위너 필터는 순수 AWGN 정적 환경 하에서의 최적 해이다. 그러나, 위너 해는 빈번한 에지 효과들을 겪는 채널 하에서 최선이 되지는 않는다. 또한, 퍼펙트 웨이트 벡터가 채용된다고 할지라도, 잡음 벡터의 존재 때문에 어떤 저하(degradation)가 예상된다. 본 발명의 한가지 실시예를 포함하는 시뮬레이션 테스트 환경들에 대한 파라미터들이 표1에 나열되어 있다.

도3 및 도4는, 방정식의 쌍 {(9),(10)} 및 {(9),(11)}을 각각 사용하는 본 발명에서의 발견적 적응성 수렴 파라미터 알고리즘 및 최적 적응성 알고리즘들에 대한 플로우 차트를 각각 보여준다.

도3은 스마트 안테나 프로세서에 대한 적응성 수렴 알고리즘을 예시한다.

단계301에서, 시스템은 (1,...,1)로 설정된 웨이트 벡터w(0)으로 처음 추측(initial guess)을 만들고, 라그랑지 곱수 γ를 λ_max(M과 같다.)로 고정한다.단계303에서, 새 신호(new signal)가 수신되고 post PN 디스프레드 신호가 옵저브되어(observed) 새 신호 벡터y(k)로 얻어진다. 단계305 및 307은 스마트 안테나 프로세서에 대응한다(도2에서 207). 단계305에서, 배열 출력은 복소 배열 출력 z(k)로 결정되고, 최적 적응성 수렴 파라미터 μ(k)가 결정된다(방정식(10)에 따라). 단계307에서, 새 웨이트 벡터w(k+1)이 결정된다(방정식(9)에 따라).

도4는 스마트 안테나 프로세서에 대해 적응성 수렴 알고리즘의 대안적 실시예를 예시한다. 이 실시예는 발견적인 것이다.

단계401에서, 시스템은 웨이트 벡터로 처음 추측을 만들고 라그랑지 곱수를 상수로 고정한다. 단계403에서, 새 신호가 수신되고 post PN 디스프레드y(k)가 얻어진다. 단계405에서, 배열 출력이 복소 배열 출력 z(k)로 결정되고, 적응성 수렴 파라미터 μ(k)가 결정된다(방정식(11)에 따라). 단계407에서, 새 웨이트 벡터w(k+1)이 결정된다(방정식(9)에 따라).

도5는 서로 다른 적응성 알고리즘들에 대해 반복(즉, 스냅샷) 인덱스 k에 대한 DOA 추정들의 단일 실현(single realizaton)을 보여준다. LMS, NLMS, 및 RLS에 대한 결과들도 시뮬레이션을 통해 테스트되었지만, 도5에 도시되지는 않는다. 이러한 알고리즘들은 페이딩 위상, 열 잡음 위상, 및 DOA를 포함하는 입력의 총 각도를 추적한다. 반면에 본 발명의 2개의 적응성 수렴 파라미터 알고리즘들(optimum mu 및 heuristic mu), 본원 발명자들에 의한 동시 계류중인 미국 특허 공개에 있는 MMSE, 위너, 및 Choi의 알고리즘들은 DOAs를 분리하여 추적할 수 있다. 스냅샷 속도는 코드 심볼 속도로 설정되기 때문에 각각의 스냅샷은 웨이트 벡터를 업데이트하기 위해 G개의 칩들을 취한다. 에지 효과, 또는 희망 신호의 DOA는 10번째 반복에서 0°에서 40°로 비약한다. 모든 알고리즘들에 대한 처음 웨이트 벡터들(initial weight vectors)은, 10번째 반복에서 제1 에지 효과 발생 전에 추정된 DOA가 0°와 같도록 설정된다. 도5는 스마트 안테나 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 작은 MSE를 갖는다는 것을 가리킨다.

또한, 도5는, 본 발명의 2개의 적응성 수렴 알고리즘들이 단지 4번의 반복들을 취하고 반면에 Choi의 발명은 40°와 같은 타깃 DOA(target DOA)의 90%에 이르기 위해 22번의 반복들을 취한다는 것을 가리킨다. 위너 알고리즘은 본 발명보다 더 빠르게 수렴할 수 있지만, 정상 상태에서 큰 리플들(ripples)을 보인다. 그래서, 본 발명에서와 같은 적응성 수렴 알고리즘들은 수렴 속도 및 정상 상태에서의 MSE의 관점에서 더 양호하게 동작하도록 할 수 있다.

도6은 본 발명의 2개의 적응성 수렴 알고리즘들에 대한 도5로부터의 2개의 곡선들(optimum mu 및 heuristic mu)을 보여준다. 방정식(9) 및 (10)의 최적 적응성 수렴 파라미터 알고리즘의 각 추적 행동은 방정식(9) 및 (11)의 발견적 적응성 수렴 파라미터 알고리즘의 각 추적 행동보다 약간 더 빠르다. 그러나, 최적 μ(k)는 방정식(8)의 코스트 함수 J(w(k))를 최소화하지만 MSE를 최소화할 필요가 없기 때문에 최적 수렴 파라미터 알고리즘의 MSE는 발견적 적응성 수렴 파라미터 알고리즘의 MSE보다 약간 더 클 수 있다.

도7은 서로 다른 적응성 알고리즘들을 사용함으로써 20ms의 프레임 인터벌의 에지 효과 발생의 수에 대한 스마트 안테나를 갖는 CDMA 시스템의 코딩되지 않은BER 성능을 보여준다. 모든 알고리즘들의 BER 성능은 서로 비슷하다. 본 발명의 적응성 수렴 알고리즘들 및 Choi의 알고리즘은 거의 유사하고 다른것들보다 약간 더 양호하다. 퍼펙트 웨이트 벡터를 갖는 알고리즘의 BER은 이론적인 BER과 부합된다.

표2는 각각의 스마트 안테나에 대한 스냅샷 당 계산들의 수의 목록이고, M은, Choi의 디바이스보다 스냅샷 당 더 작은 수의 계산들을 보여주는 본 발명의 한가지 실시예에 따라 구성된 안테나 배열 요소들의 수이다. 표2는 스냅샷 당 복소 계산들의 수를 요약한다. RLS는 가장 많은 스냅샷 당 계산의 수를 요구하고, 위너는 가장 적은 스냅샷 당 계산의 수를 요구한다. 본 발명의 적응성 수렴 알고리즘에 대한 스냅샷 당 계산들의 수는 Choi의 디바이스보다 적다.

끝으로, 희망 사용자 신호로부터의 DOA의 추정는 본 발명의 적응성 알고리즘들에 의해 얻어질 수 있다. 스마트 안테나가 희망 신호로부터 DOA를 추적하고 웨이트 벡터가 웨이트 벡터의 제1 요소에 의해 매 반복마다 정규화되는 경우에 웨이트 벡터w(k)는 방정식(3)의 배열 응답 벡터a(θ)에 접근할 것이다. 상기 DOA의 추정은 다음과 같이 얻어질 수 있다.

(27)

sin^-1()은 아크사인 함수(arcsine function)이고, ∠z는 z의 각, w₂(k)는 반복 k에서의 웨이트 벡터w(k)의 제2 요소이고, π는 180°의 라디안 각도이다. 본 발명에 따라 얻어진 DOA 추정는 다른 경로 빔 형성, 즉, 포워드 링크 빔 형성에 대해 채용될 수 있다. 포워드 링크는 기지국으로부터 이동국으로의 채널을 암시하고, 리버스 링크는 이동국으로부터 기지국으로의 채널이다. 리버스 링크를 통해 본 발명으로 얻어진 웨이트 벡터w(k)는, 포워드 및 리버스 링크 사이의 캐리어 주파수 차에 따른 위상 회전을 보상한 후 기지국의 전송기로부터 희망 이동 수신기의 수신기로의 포워드 링크 빔 형성에 대해 사용될 수 있다. 그래서, 상기 포워드 링크의 성능도 본 발명에 의해 개선될 수 있다.

표3은 본 발명의 한가지 실시예에 따른 순간적 구간들(transient periods)을 포함하는 에지 효과들 하에서의 각각의 스마트 안테나에 대한 MSE 및 정상 상태 MSE의 목록이고, 경쟁 발명에 대해 비교가능한 MSE를 보여준다. 표3은 다음 2가지경우들에 대해 몇몇 서로 다른 DOA 추적 알고리즘들에 대한 DOA 추정및 실제 DOA θ사이의 MSE를 열거한다. 즉, (1) 순간적 구간들을 포함하는 시뮬레이션 테스트 인터벌들, 및 (2) 정상 상태 부분들만의 2가지 경우들이다. 정상 상태 MSE는, 추적 각이 타깃 각도의 90%에 처음으로 도달하는 반복점으로부터 다음 에지 효과까지 매 에지 효과 인터벌마다 에러들의 제곱들을 평균함으로써 얻어진다. 10, 100, 및 1000 개의 에지 효과들이 시뮬레이션 테스트들에 대해 매 20ms 마다 랜덤하게 발생된다. 본 발명 및 Choi의 디바이스는 다른 것들보다 더 작은 정상 상태 MSE를 갖고, 위너는 가장 큰 정상 상태 MSE를 갖는다.

결론적으로, 본 발명의 최적 또는 발견적 적응성 수렴 파라미터 알고리즘들을 갖는 스마트 안테나는, 특히 CDMA 리버스 링크에 대한 에지 효과 환경 하에서 종래 시스템들보다 더 효율적일 수 있다. 본 발명의 적응성 수렴 파라미터 알고리즘들은 종래 디바이스보다 훨씬 더 양호한 DOA 추적 능력 및 약간 더 양호한 비트 에러율 성능을 보여준다. 또한, 발견적 적응성 수렴 파라미터 알고리즘에 대한 스냅샷 당 계산 부담들의 수는 종래 디바이스에 있어서의 계산 부담들의 수보다 더 적다.

본 발명을 실행하기 위한 바람직하고 최적의 방법들이 설명되었지만, 본 발명의 관련 분야에 익숙한 사람들은 본 발명을 실행하는 다양한 대안적인 설계들 및 실시예들이 가능함을 인식할 것이고, 그것들은 뒤따르는 청구범위의 범위 내에 들어갈 것이다.

Claims (26)

1. 무선 통신과 조합하여 사용하기 위한 신호 수신 방법에 있어서,

   복수의 안테나로 신호를 수신하는 단계; 및

   적응성 수렴 파라미터를 이용하여 상기 수신된 신호를 처리하는 단계를 포함하는 신호 수신 방법.
2. 제1 항에 있어서,

   상기 복수의 안테나는 다중 안테나 배열인, 신호 수신 방법.
3. 제1 항에 있어서,

   상기 복수의 안테나는 다중 안테나들인, 신호 수신 방법.
4. 제1 항에 있어서,

   상기 수신된 신호는,

   에 따라 처리되는, 신호 수신 방법.
5. 제1 항에 있어서,

   상기 신호는,

   에 따라 처리되는, 신호 수신 방법.
6. 제1 항에 있어서,

   상기 처리 단계는 안테나들에 대한 DOA(direction of arrival angle)를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 DOA는 다른 신호 데이터와 분리되는, 신호 수신 방법.
7. 제1 항에 있어서,

   더 양호한 웨이팅 계수(weighting coefficient)를 결정하는 단계를 더 포함하는, 신호 수신 방법.
8. 제6 항에 있어서,

   포워드 링크 전송(forward link transmission)에서 DOA를 이용하는 단계를 더 포함하는, 신호 수신 방법.
9. 제6 항에 있어서,

   리버스 링크 전송(reverse link transmission)에서 DOA를 이용하는 단계를더 포함하는, 신호 수신 방법.
10. 제1 항에 있어서,

    상기 안테나들은 기지국 내에 있는, 신호 수신 방법.
11. 제1 항에 있어서,

    상기 안테나들은 이동국 내에 있는, 신호 수신 방법.
12. 무선 통신과 조합하여 사용하기 위한 신호 수신 시스템에 있어서,

    복수의 안테나로 수신된 신호에 응답하고 적응성 수렴 파라미터를 갖는 적어도 하나의 신호 프로세서를 포함하는 신호 수신 시스템.
13. 제12 항에 있어서,

    복수의 안테나를 더 포함하는 신호 수신 시스템.
14. 제13 항에 있어서,

    상기 복수의 안테나는 다중 안테나 배열을 포함하는, 신호 수신 시스템.
15. 제12 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 신호 프로세서에 연결된 전송기를 더 포함하는, 신호 수신 시스템.
16. 제12 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 신호 프로세서에 연결된 수신기를 더 포함하는, 신호 수신 시스템.
17. 제13 항에 있어서,

    상기 복수의 안테나는 다중 안테나들을 포함하는, 신호 수신 시스템.
18. 제12 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 신호 프로세서는 필터를 포함하고, 상기 필터는 적응성 수렴 파라미터를 갖는, 신호 수신 시스템.
19. 제12 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 신호 프로세서에 있는 상기 적응성 수렴 파라미터는 실질적으로인, 신호 수신 시스템.
20. 제12 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 신호 프로세서에 있는 상기 적응성 수렴 파라미터는 실질적으로

    인, 신호 수신 시스템.
21. 제12 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 신호 프로세서는 복수의 안테나에 대한 DOA의 측정을 포함하고, 상기 측정된 DOA는 다른 신호 데이터와 분리되는, 신호 수신 시스템.
22. 제12 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 신호 프로세서는 더 양호한 웨이팅 계수의 결정을 포함하는, 신호 수신 시스템.
23. 제21 항에 있어서,

    상기 측정된 DOA는 포워드 링크 전송으로부터 얻어진, 신호 수신 시스템.
24. 제19 항에 있어서,

    상기 측정된 DOA는 리버스 링크 전송으로부터 얻어진, 신호 수신 시스템.
25. 제13 항에 있어서,

    기지국을 더 포함하고, 상기 복수의 안테나는 상기 기지국 내에 있는, 신호 수신 시스템.
26. 제13 항에 있어서,

    이동국을 더 포함하고, 상기 복수의 안테나는 상기 이동국 내에 있는, 신호 수신 시스템.