KR20030070083A

KR20030070083A - Ｔｄｍａ 및/또는 ｆｄｍａ 전송 중 간섭을 제거하는 방법

Info

Publication number: KR20030070083A
Application number: KR10-2003-7008696A
Authority: KR
Inventors: 마이어라이문트; 쇼버로버트; 게르스타거볼프강
Original assignee: 콤-리서치 게엠베하 솔루션즈 포 커뮤니케이션 시스템즈
Priority date: 2000-12-28
Filing date: 2001-12-19
Publication date: 2003-08-27
Also published as: WO2002054660B1; JP4021324B2; ATE295029T1; ES2206374T3; WO2002054660A1; BR0116591A; EP1221780B1; CN1593029A; CN1284322C; ATE250830T1; US20020141437A1; HK1049747A1; DE50100673D1; RU2003123123A; HK1049747B; KR100852012B1; US7215726B2; EP1367759B1; AU2002240852B2; RU2285347C2

Abstract

트렐리스-기반 방법과 같은 디지털 전송을 위한 균등화 방법은 화이트 가우시안 노이즈에 의한 장애가 가정된다. 이동통신 또는 화이어 페어 전송에 있어서, 간섭에 의한 장애가 종종 발생하고, 이는 열화를 방지하기 위해 수신기 설계에 고려되어야 한다. 프리-필터링에 의해 간섭을 억제하는 것이 가능하다. 이 프리-프로세싱 후에, 장애는 작은 가변성을 가지는 화이트 노이즈와 유사하고, 이어서 트렐리스-기반 균등화가 수행될 수 있다. 프리-필터링을 위해, 종래의 것과 비교되는 개선된 새로운 구조가 제안되고, 여기서, 복소 벡터상으로의 복소수값 프리-필터링 투영이 실행된다. 따라서, 실수값 데이타 시퀀스에 의한 펄스 진폭변조가 사용되고, 채널 임펄스 응답이 완전히 다른 것으로 가정되어야 한다. 제안된 방법은 안테나 다이버시티 및 단일 수신 모두에 이용가능하다. 샘플링은 심볼 도수 또는 간격을 두고 수행될 수 있다. 제안된 구조가 매우 우수한 간섭 억제를 달성하는 것을 알수 있다. 제안되 구조에서의 프리-필터링에 있어서, 실수값의 피드백 필터를 가지는 DFE의 피드포워드 필터가 특히 적합하다. 이들 필터의 조절은 LSM 알고리즘에 의해 수행될 수 있다. 따라서, 피드포워드 여과 후의 투영이 필터 최적화에 고려되어야 한다. 마지막으로, 추후의 균등화와 협력하는 제안된 구조에 의하면, 종래에 비해 고성능(허용가능한 낮은 에러율 또는 낮은 신호대 간섭 비율)이 얻어질 수 있다.

Description

ＴＤＭＡ 및/또는 ＦＤＭＡ 전송 중 간섭을 제거하는 방법{METHOD FOR CANCELLING INTERFERENCE DURING TDMA TRANSMISSION AND/OR FDMA TRANSMISSION}

이동 통신 채널 또는 와이어 쌍 등의 분산 채널(dispersive channel)상의 디지털 전송에 있어서, 전송 신호는 노이즈에 의해 왜곡 및 손상된다. 따라서, 수신기에는 수신된 신호로부터 전송 데이타를 복원시키기 위해 특수한 수단을 필요로 한다 - 예컨대, 균등화(equalizaton) 방법을 사용해야 한다 -. 분산 채널의 균등화를 위한 최적의 기술은, 1972년 5월, G.D. Forney, Jr에 의한, IEEE Transaction on information Theory, IT-18, 363~378, "Maximum-Likelihood Sequence Estimation of Digital Sequences in the Presence of Intersymbol Interference" 에 상세히 기재되어 있는 MLSE(maximum-likelihood sequence estimation)이며, 비터비 알고리즘을 이용하여 수행될 수 있다. 그러나, 롱(long) 채널 임펄스 응답 및/또는 비-2진 신호 콘스텔레이션(constellation)에 있어서, 계산이 대단히 복잡하기 때문에 비터비 알고리즘이 사용될 수 없다. 따라서, 이 경우에는, 1988년 1월, IEEE Trans. on Communication, COM-36, 13~20, M.V. Eyuboglu 및 S.U. Qureshi에 의한, "Reduced-State Sequence Estimation with Set Partitioning and Decision Feedback"에 상세히 기재되어 있는 RSSE(suboptimum reduced-stats sequence estimation) 방법, 또는 1989년 5월, IEEE Trans. on Communication, COM-37, 428~436, A. Duel-Hallen 및 C. Heegard에 의한, "Delayed Decision-Feedback Sequence Estimation" 에 상세히 기재되어 있는 DFSE(Decision-Feedback Sequence Estimation)가 채용된다.

부가 화이트 가우시안 노이즈(AWGN: additive white Gaussian noise)에 의해 수신신호가 손상된 경우, 상술한 방법들이 모두 최대한 활용될 수 있다. 간섭으로 인한 부가 장애(disturbance)의 존재하에서, 계량적인 미스매치 및 높은 장애 가변성(variance)으로 인하여, 이들 방법은 급격하게 저하될 것으로 예상된다. 간섭으로 인한 장애는 이동 통신 시스템 및 와이어 쌍 시스템에서 더욱 중요하게 된다. 추가적 측량이 취해지지 않는다면, 인접 채널 간섭(ACI) 및 공통채널(cochannal) 간섭(CCI, 즉 신호 및 간섭은 동일한 주파수 밴드를 점유한다)은 파워 효율을 저하시킬 것이다. 균등화에 앞서서, 간섭은, 잔존하는 손상(impairment)이나 화이트를 최소로 해주는 적당한 프리-프로세스(pre-process) 기술에 의해 상당히 감소될 것이다. 블록 전송방법에 있어서, 간섭의 스펙트럼 특성은 블록에서 블록으로 변화하기 때문에, 프리-프로세스는 각 블록에서 조절된다. 적당한 프리-프로세스 방법은, 1999년 텍사스 휴스톤에서 열린 Vehicular Technology Conference(VTC'99 spring)의 회보, 700~706, S.Ariyavisitakul,K.H 및 N.R. Sollenberger에 의한, "Joint Equalization and Interference Suppression for High Data Rate Wireless System"에 기재되어 있다. 그러나, 이 방법에 의하면, 예컨대, 적어도 2개의 수신 안테나가 필요한 다이버시티 수신(diversity reception)에 대해서만 고성능이 얻어진다. 이 기술이 독립항을 형성하는데 이용된다.

펄스 진폭 변조(PAM)로 채널을 생성하는 분산성 심볼간 간섭(ISI: dispersive intersymbol interference) 상의 전송은 도 1에 도시한 바와 같은 이산-시간 시스템(discrete-time system)으로서 모델링될 수 있다. 수신기측에서는 N≥1인 N개의 폴드 다이버시티(N fold diversity)를 갖는 일반적인 경우가 고려되고, 단일 수신(N=1)은 특별한 경우이다. 심볼 속도(1/T)로 샘플링된 후, 수신신호는 전송된 PAM 시퀀스(a[k])와, i번째 안테나와 관련된 채널의 길이(L_i)의 임펄스 응답(h_i[k])의 합성곱(convolution)으로 주어지고, 이산-시간 노이즈에 의해 손상된다.

채용된 변조 방법에 따라, 진폭 계수(a[k]) 및 채널 임펄스 응답(h_i[k])은 완전 실수, 완전 허수, 또는 복소수 중 어느 하나로 된다. 본 발명에 있어서, 수신기측에서의 진폭 계수는 완전 실수, 완전 허수, 또는 복소 평면내 임의의 직선상에 위치한 것으로서 모델링될 수 있다. 예컨대, 밴드폭 효율 및 낮은 피크대 평균 전력비로 인하여 이동 통신 시스템에 사용되곤 하는 2진 연속 위상 변조(CPM) 방법은, 1986년, IEEE Trans. on Commun. COM 34, 150~160, P.A. Laurent에 의한, "Exact and approximate construction of digital phase modulation by superposition of amplitude modulated pulses(AMP)"에 개략적으로 설명된 바와 같이 PAM 신호에 의해 대략적으로 설명될 수 있다. 이산-시간 장애(n_i[k])는 두 가지의 성분으로 이루어진다.

여기에서,는 평균값이 0이고 가우시안 분포로된 AWGN 성분 및 화이트로 언급된다(1972년 5월, IEEE Transactions on Information Theory, IT-18, 363~378, G.D. Forney, Jr.에 의한, "Maximum-Likelihood Sequence Estimation of Digital Sequence in the Presence of Intersymbol Interference"에 설명된 바와 같이, 샘플링 전에, 화이트 정합필터 또는 범용 스퀘어-루트 니키스트 필터가 연속-시간 수신기 입력 필터로서 사용되면, 후자의 경우가 사실이다).에 의한 장애는 주로 수신기 내의 서멀 노이즈(thermal noise)에 기인한다.는 간섭으로 인한 장애이다.

여기에서,는 μ번째 간섭자(interferer)로부터 수신 안테나(i)로의 채널 임펄스 응답으로 언급되고,는 대응 임펄스 길이로 언급된다. 그 데이타 심볼이로 표기되는 I개의 간섭자를 가지는 일반적인 경우가 고려된다. 본 발명에 있어서, 완전 실수 또는 완전 허수 진폭 계수, 또는 복소 평면에서의 직선상에 있는 진폭 계수를 가지는 재차 변조 방법(again modulation method)만이 가정된다. 완전 허수 진폭 계수 및 임의의 직선 상에 위치하는 진폭 계수는 간단한 위상 회전에 의해 완전 실수 진폭 계수로 변환될 수 있고, 이하에서는 후자의 경우만을 고려한다.

상이한 안테나의 연속-시간 수신신호가 샘플 도수(K/T, K: 오버샘플팩터(oversample factor, 예컨대, K=2)로 단편적으로 간격을 두고 샘플링되면, 대체적으로, 동일한 모델로 된다. 이 경우, 상이한 안테나의 이산-시간 수신신호는 K 심볼속도(1/T) 다상(polyphase) 성분으로 표시될 수 있다. 결과적으로, 이산-시간 심볼속도 수신신호의 갯수는 NㆍK로 증가한다. 따라서, 대체적으로, 다음과 같은 고찰을 단편적으로 간격을 둔 샘플링에 적용할 수 있다. 대체적으로, 전송 심볼의 재구성에 대하여 두가지의 접근법이 있다 - 예컨데, 1999년 10월, IEEE Trans. on Commun., COM-47, 1511-1522, C. Tidestav, M. Sternad, A. Ahlen 에 의한, "Reuse Within a Cell - interference Rejection or Multiuser Detection" 참조 -. 제1 접근법에 있어서, 다중유저 검출 이론이 채용되고, 즉, 심볼 시쿼스및(이때 μ∈{21,2,....,I})가 공동으로 추정된다(결합 최대 가능도 추정: joint maximum-likehood sequence estimation). 심볼 시쿼스에 대한 표현에 있어서, 도트([ㆍ])는 전체 심볼 시퀀스 a[k](여기서, -∞ < k < ∞)를 지칭한다.

이 접근법에 의하면, 최적의 추정 품질이 얻어질 수 있다. 하지만, 결합(또는 분리) 추정에 요구되는 계산의 복잡성이 매우 높다. 게다가, 이 접근법에 있어서, 추정하기 매우 곤란한 채널 임펄스 응답()이 요구되고, 때문에, 수신기는 간섭 신호의 트레이닝 시퀀스(training sequence)에 대한 지식(knowledge)을 갖질 않고, 또한 트레이닝 시퀀스의 임시 위치가 알려지지 않는다 - 예컨대, 1999년 4월, IEEE Trans. on Commun., COM-47, 538~545, B.C. Wah Lo, K.Ben Letaief에 의한, "Adaptive Equalization and Interference Canecellaion for WirelessCommunication System" 참조 -. 이러한 이유로, 후술하는 균등화에 의한 간섭억제가 수행되는 제2 접근법이 보다 바람직하다. 이 접근법에 기반한 방법은, 1999년, 텍사스 휴스턴에서 열린 Vehicular Trchnology Conference(VTC'99 Spring)의 회보, 700~706, S. Ariyavisitakul, J.J. Winter, N.R. Sollenberger에 의한, "Joint Equalization and interference Suppression for HighData Rate Wireless Systmes", 기재되어 있다. 따라서, N개의 상이한 이산-시간 수신신호(r_i[k])는 각각이 여과되고, 필터 출력신호가 결합된다 - 도 1 참조 -. 이어서, MLSE, RSSE, DFSE, 또는 DFE(decision-feeback equalization) 등의 균등화가 수행된다. 수신기의 최종 블록 다이어그램이 도 1에 도시되어 있다. 피드포워드(feedforward) 여과 및 결합 후의 신호는 식(4)로 주어진다.

수신 시퀀스(r_i[k])를 여과하기 위한 i번째 필터가 도 2에 상세히 도시된다. 길이()의 필터 임펄스 응답(f_i[k])의 최적화는, 도 3에 나타낸 구조를 가지는 MISO MMSE-DFE(Multiple-input single-output minimum mean-squared error decision-feedback equalizer)를 사용하여 수행된다. 따라서, 두꺼운 선과 얇은 선은 각기 복소수 값과 실수 값 신호를 나타낸다. N=1인 수신 안테나의 특별한 경우에 있어서, 최종 구조가 도 4에 도시된다. DFE에 있어서, 복소수-값 임펄스 응답(f_i[k])은 피드포워드 필터이며, 복소수-값 피드백 필터(b[k])에 의해 적당하게공동으로 최적화될 것이다. 적응(adaptation) 프로세스가 종료되면, 피드포워드 필터 계수는 도 1에 따른 구조에 전달된다. 필터 길이가 충분히 크게 선택되면, 결합후 간섭은 충분하게 감소되고, 또한, 이 점에서의 전체 장애는 대략 화이트 및 가우시안 분포로 되고, 따라서, 추후 트렐리스-기반 균등화의 적용이 정당화된다.

DFSE/RSSE에 대한 프리필터 및 화이트 노이즈에 의한 장애를 계산하기 위한, EP 99 301299.6에 기재된 바와 같은, 프리필터 계산을 위한 폐쇄 솔루션(closed-form solution)은 사용될 수 없다. 이 때문에, 임펄스 응답(h_i[k])뿐 아니라 간섭신호의 임펄스 응답()도 알아야만 한다. 그러나, 후자는 쉽게 추정될 수 없고, 따라서, 수신기가 간섭 신호의 트레이닝 시퀀스를 알지 못하는 것이 일반적이다. 따라서, 필터 계산은 순환 적응 알고리즘을 이용하여 수행되어야 한다. 1999년, 텍사스 휴스톤에서 열린 Vehicular Trchnology Conference(VTC'99 Spring)의 회보, 700~706, S. Ariyavisitakul, J.H. Winter, N.R. Sollenberger에 의한, "Joint Equalization and interference Suppression for HighData Rate Wireless Systmes" 에 있어서, 순환-최소 스퀘어(RSL: recursive-least square) 알고리즘이 필터 최적화를 위해 제안되었고, 1996년, 뉴저지 업퍼 세들 리버 프렌티스 홀의 S. Haykin에 의한 "Adaptive Filter Theory"(third edition)에도 제안되어 있다. 이 접근법의 중대한 단점은 단일 수신(N=1)인 경우에 고성능이 획득되지 않는다는 것이다. 이에 대한 주된 원인은, 이러한 경우 간섭 신호가 충분하게 억제될 수 없기 때문이다. 도 3을 참조하면, F=2인 경우, 신호(r₁[k] 및 r₂[k])는 리버스 신호 및노이즈를 각기 포함하고, 간섭 신호는 노이즈에 포함된다. 필터 계수를 적당하게 조정하여, 간섭신호가 상호 상쇄(cancel)될 수도 있다. N=1에 있어서, 수신신호가 단지 1개이기 때문에, 당연히 상쇄는 불가능하다.

본 발명은 디지털 이동 통신 시스템에 사용되는 디지털 데이타 전송 방법 또는 와이어 쌍(wair pair)을 통한 디지털 전송 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 적어도 펄스 진폭 변조로서 대략 설명될 수 있고, 임의 갯수의 수신 안테나를 가지는 TDMA 및/또는 FDMA 전송에 대하여 간섭을 억제하는 방법에 관한 것으로, 여기서, 적어도 하나의 수신 안테나의 복소수값 수신신호가 복소수 계수를 가지는 필터에 의해 여과되어, 적어도 하나의 출력신호를 생성한다. 여기서, TDMA 및 FDMA는 각기 시분할 다중 처리 및 주파수 분할 다중 처리를 의미한다. 또한, 본 발명은 적어도 펄스 진폭 변조로서 대략 설명될 수 있고, 임의 갯수의 수신 안테나를 가지는, TDMA 및/또는 FDMA 전송에 대하여 간섭을 억제하는 시스템에 관한 것으로, 여기에서, 적어도 하나의 수신 안테나의 복소수값 수신신호가 복소수 계수를 가지는 필터에 의해 여과되어, 적어도 하나의 출력신호를 생성한다.

도 1은 수신측에서 N개의 폴드 안테나 다이버시티를 가지는 디지털 전송 시스템에 대한 블록 다이어그램의 이산-시간 형식을 나타내는 도면(종래기술).

도 2는 i번째 수신신호를 여과하는 i번째 피드포워드 필터의 상세 도면(종래기술).

도 3은 N개의 수신 안테나의 경우에 대한 종래 DFE 수신기를 나타내는 블록 다이어그램(종래기술).

도 4는 하나의 수신 안테나(종래기술)의 경우에 대한 종래의 DFE 수신기를 나타내는 블록 다이어그램(종래기술).

도 5는 유닛 길이의 복소수 백터(P_i)상의 신호(y_i[k])의 투영(P_i{y_i[k]})을 나타내는 개략도.

도 6은 본 발명의 따른 피드포워드 여과 후 투영이 구현되어 있는, 수신 안테나가 N개인 경우에 대한 DFE 수신기.

도 7은 본 발명에 따른 피드포워드 여과 후 하나의 투영이 구현되어 있는, 수신 안테나가 1개인 경우(모노 수신)에 대한 DFE 수신기.

도 8은 피드포워드의 출력신호의 투영의 직교 보수의 가산이 추가적으로 처리되는 DFE 수신기.

이러한 문제점은 청구항 1에 따른 특징을 갖는 방법과 청구항 12에 따른 특징을 갖는 시스템에 의해 해결된다.

본 발명은 투영 간섭(projection interference)의 결과로서 신호가 분리될수 있다는 관점에 기초한다. 수신신호의 투영만이 프로세스되기 때문에, 배타적으로 관심이 있는 투영 신호의 합에 있어서의 에러를 최소화하기 위한 필터 계수가 발견되어 이용될 수 있다.

본 발명에 따른 방법 및 시스템은, 완전 실수 또는 완전 허수 데이타 시퀀스, 또는 복소수 평면 내의 임의의 직선에 위치한 데이타 시퀀스를 가지는 펄스 진폭 변조에 의한 전송을 위해, 안테나 다이버시티를 사용하거나 또는 사용하지 않는 균등화에 대하여 간섭을 억제할 수 있다. 특히, 단일 수신에 있어서, 종래 기술 보다 상당히 나은 간섭 억제가 획득될 수 있다. 본 발명에 있어서, 2N-1개의 간섭 신호가 일반적으로 억제될 수 있지만, N-1개의 간섭 신호는 종래의 방법에 의해 억제될 수 있다. 추후 균등화의 에러 비율은 본 발명의 방법에 의해 대폭으로 감소될 수 있다.

일반적으로, 실제 사용에 있어서, 본 방법은 추가적인 복잡성을 발생하지 않으며, 종래의 방법에 비해서 복잡성이 감소될 수 있다. 도 3 및 도 4에 따른 종래 기술과, 도 6 및 도 7에 따른 새로운 구조의 비교는, 피드백 필터가 단순하여 실수값 계수만을 가짐에 따라, 단지 투영(P1{ㆍ} ~ Pn{ㆍ})이 추가적으로 수행되어야 함을 보여준다.

본 발명의 특히 바람직한 실시예에 있어서, 적어도 2개의 수신신호(r_i[k])가 이용가능하고, 각기 적어도 2개의 출력신호(y_i[k])는 단계(b)에서 이상적인 벡터에 투영된다. 이 측정은 투영 단계와 가산 단계가 교환될 수 있고, 가산단계 이후의 투영은 단일 투영에 의해 구현될 수 있다는 유리한 효과를 갖는다.

다른 바람직한 실시예에 있어서, 수신신호의 여과를 위해, 단계(a)에서는, 실수-값 피드백 필터를 가지는 DEF의 피드포워드 필터가 사용되고, 이들이 규칙적으로 최적화되고, 여기에서, 특정 ZF, MMSE, 또는 임펄스 절단 기준이 채용될 수도 있다. 따라서, 간단한 방법으로 필터계수를 최적화 할 수 있다.

필터 계수를 바람직하게 최적화하기 위해, 투영후 신호가 이용된다. 이는 간섭이 투영의 직교 보수(orthogonal complement)의 합으로 쉬프트되기 때문에 간섭 억제를 향상시킨다.

적어도 하나의 복소수-값 필터의 계수의 조정을 위해, 임의의 적응 알고리즘(adaptive algorithm)이 채용될 수 있다. 이는 각각의 간섭 상황에 대한 조절이 자동으로 획득되도록 해준다.

필터 계수의 조절을 위한 적응 알고리즘은 수신측에서 알고 있는 트레이닝시퀀스를 사용할 수 있다. 알지 못하는 트레이닝 시퀀스가 전송되거나, 알고 있는 트레이닝 시퀀스가 너무 짧다면, 필터 계수의 조절을 위해 블라인드 적응 알고리즘이 채용될 수 있다.

적어도 하나의 여과 출력신호(y_i[k])의 투영의 직교 보수의 계산으로부터, 전송 품질에 대한 기준이 용이하게 획득된다.

전송 안테나 다이버시티가 채용되면, 제1 단계에서, 전송 신호의 적어도 일부가 간섭으로서 해석되고, 본 발명의 방법을 이용하여 억제된다. 이어서, 제2 단계에서, 제1 단계에서 검출되어진 데이타 심볼이 수신신호의 대응부분을 모델링하기 위해 이용될 수 있으며; 대응하는 신호 부분이 수신된 신호로 부터 제거된 상이한 신호를 형성하여, 제1 단계에서 간섭으로 해석되어진 잔류 데이타 심볼의 검출이 가능하게 된다. 또한, 제2 단계에서는 제1 단계가 반복될 수 있고, 따라서 제1 단계에서 검출되어진 데이타 심볼이 간섭으로서 해석되지만, 제1 단계에서 간섭으로서 해석되어진 데이타 심볼은 이제 유효 데이타로서 해석된다. 따라서, 본 발명은 전송 안테나 다이버시티에 대해 고성능을 획득하기에도 적합하다.

본 발명의 다른 잇점은 종속항에 정의된다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하면서 보다 상세히 설명한다.

본 발명에 있어서, 향상된 간섭 억제는 도 3 및 도 4에 따른 DFE 구조를 변경함으로써 각각 달성된다. 복소수-값 피드포워드 여과 후, 유닛 길이의 벡터(p _i)상의 투영(P_i{ㆍ})이 수행되고, 완전 실수-값 결과(P_i{y_i[ㆍ]})로 된다(도 5). 이는 도 6에 따른 구조를 이끌어 낸다. 신호(y[k])가 실수-값이기 때문에, 현재의 완전 실수-값 필터(b[k])는 피드백 여과에 충분하다. 에러신호(e[k] = v[k] - a[k-k₀]) 또한 완전 실수-값이다. e[k]의 파워를 최소화 하기 위해, 투영 오퍼레이터(P_i{ㆍ})에 관한 피드포워드 필터 출력신호의 직교 보수은 고려되지 않고, 이는 실수-값 진폭 계수에 대한 판정 프로세스 동안, 하나의 디멘젼(demension)만을 고려하기 때문에 가능하다. 이제, 배타적으로 관심이 있는 투영 신호의 합에 있어서의 에러를 최소화하기 위해, 필터 계수가 조절될 수 있는 반면 직교 보수은 무시된다. 필터 계수의 적합한 선택의 결과로서, 간섭에 의한 장애는 피드포워드 필터 출력신호의 직교 보수의 합으로 쉬프트될 수 있고, 이는 판정과 무관하다. 따라서, 직교 보수의 합은 간섭 파워의 추정을 위해 필요에 따라 사용될 수 있다. 실행에 있어서의 특별한 경우, 출력신호(y_i[k])의 모든 N개의 투영 백터가 동일하다면, 투영은 가산 후 단일 투영으로서 구현될 수도 있다.

1≤i≤N 경우, 프리필터(prefilter) 계수(f_i[k])가 바람직하게 조절되면 매우 양호한 간섭 억제가 획득되며, 채널 임펄스 응답 h_i[k] 및가 충분히 다르고, 데이타 심볼 시퀀스 a[k] 및가 실수값인 것으로 제공될 수 있다. 도 6에 따른 간섭 억제와, 추후 필터 출력신호 투영을 위한 변경된 DFE의 피드포워드필터로 미리 여과한 후, MLSE, DFSE, 또는 RSSE 등과 같은 시퀀스 추정방법을 사용하여 균등화가 수행될 수 있다. 균등화 방법의 신호성분()은 식(5)로 주어진다.

요구되는 복잡도는 피드백 필터 길이(L^b) - 예컨대, 계수 b[k](DFE에 의한 임펄스 절단(impulse truncation)의 갯수 - 의 선택에 의해 필요시 제어될 수 있다. DFE 필터의 최적화를 위해, 각종 기준(criteria), 예컨대 제로 포싱 기준(ZF: zero forcing criterion) 기준, 최대 SNR, 또는 최소 민스퀘어 에러(MMSE: (mean-squared error))등이 채용될 수 있다. 특별한 경우로서, 최소 민스퀘어(LSM) 알고리즘을 가지는 MMSE 기준에 따른 DFE의 적응조절(adaptive adjustment)이 고려된다. 적응에 있어서, 데이타 심볼의 알고리즘 지식이 에러 계산 및 피드백 여과에 필요하다는 것이 고려되어야 한다. 따라서, 채널 추정(channel estimation)을 돕기위해 복수의 전송 시스템에 전송되는 트레이닝 시퀀스는 DFE 적응(adaptation), 예컨대, 에러 계산을 위해 사용되고, 피드백 여과 트레이닝 심볼이 이용된다. 데이타 전송 중에, 적응은 판정 직접 모드에서 진행될수 있고, 예컨대 트레이닝 심볼 대신에 이큘라이저에 의해 운반된 미리 판정된 데이타 심볼이 채용되고, 이것은 트레이닝 기간 후 충분히 높은 확율을 가지는 활성 데이타 심볼과 일치한다. 또한, 전송된 데이타 심볼의 통계에 관한 지식만을 필요로 하고 그들의 데이타 심볼은 필요로하지 않는, 순환 최소-스퀘어(RLS: recursive least-square) 알고리즘 또는 블라인드 적응 알고리즘이 LSM 알고리즘을 대신해서 채용될수 있다. 그러나, 블라인드 적응 알고리즘에 있어서, 트레이닝 적응 알고리즘보다 더 늦은 수렴성은 피할 수 없다.

간단하게 하기 위해, 제안된 새로운 DFE 구조의 적응을 위한 LSM 알고리즘의 설명에서는, (복소공액된)필터 계수들이 이하의 백터에 수집된다((ㆍ)^H및 (ㆍ)^T는 각기 에르미트 전위(Hermitian transposition) 및 전위로 언급한다).

이제, 필터 계수는 적응으로 인하여 시변화(time-varying)한다. 이는 현재의 필터 계수가 실시간(k)에도 의존한다는 사실로부터 알 수 있다. 투영 및 결합 후의 신호(s[k])는 아래와 같이 주어진다.

여기에서, x_i[k]는 아래와 같다.

DFE 슬라이서(slicer) 입력 신호는 아래와 같이 주어진다.

여기에서,는 아래와 같다.

판정 딜레이(k₀)는 파워 효율의 최적화를 위해 이용될 수 있는 자유도이다. 따라서,는 DFE에 의해 추정되는 데이타 시퀀스이다. 트레이닝 시퀀스(트레이닝 모드)로서 알고 있는 데이타 시퀀스가 있다면,는 알고 있는 데이타 심볼 a[ㆍ]로 교체될 수 있다. 따라서, 도 6에 있어서,는 에러 계산 및 피드백을 위해 a[ㆍ]로 교체되어야만 한다. DFE용 에러 신호는, 식(12)와 같이 표기되고, 식(13)을 유지한다.

아래에서는, 필터 계수 벡터 및 필터 입력벡터가 단일 벡터내에 각기 수집된다.

필터 계수 벡터의 적응 조절을 위한 LSM 알고리즘은, 1996년, 뉴저지, 업퍼 샌들 리버, 프렌티스 홀의 S.Haykind에 의한 "Adaptive Filter Theory"(third Edition)에 기재된 바와 같이 아래의 방정식으로 주어진다.

여기에서, μ는 스탭 사이즈 파라미터로 언급되고, 이는 신속한 수렴과 안정된 동작을 가능하게 하도록 적당하게 선택되어야 한다. 순환(recursion)은 아래의 식(17)에 의해 초기화 된다.

2000년 5월, IEEE Signal Processing Magazine, 76~92, A.F. Naguib, N. Seshadri, 및 A.R. Calderbank에 의한 "Increasing Data Rate over Wireless Channels"에 기재된 바와 같이, 예컨대, 시간 간격으로 코드된 전송의 경우와 같은, 추가적으로 M개의 폴드(M≥1) 전송 안테나 다이버시티가 채용되면, 상술한 DFE 구조는 간섭 억제용으로 사용될 수 있다. 제안된 방법은, 예컨대 1998년 2월, IEEE Transactions on Vehicular Trchnology, 119~123, J.H. Winters에 의한 "The Diversity Gain of Transmit Diversity in Wireless System with Rayleigh Fading"에 제안된 시간 간격 코딩 방법(space-time coding method)과의 조합으로 직접 적용될 수 있다. 본 발명에 있어서, 근사적 PAM 전송 방법은, 그 전송 신호가 PAM 신호와 거의 유사한 방법이며, 이는 2진 연속 위상 변조(CPM)의 경우이다.

특별한 실시예로서, 이하에는, 단일 수신(N=1)인 경우가 고려된다. 이 경우는 이동국에 대해서만 해당한다. 여기에서, 기지국과는 달리, 소형화되고, 에너지를 절감하면서, 저비용화되는 이동 전화와는 맞지 않기 때문에, 안테나 다이버시티는 채용될 수 없는 것이 일반적이다. 다시 한번, 유용한 데이타의 데이타 시퀀스 및 간섭자의 데이타 시퀀스는 둘 다 완전 실수이고, 대응하는 임펄스 응답이 충분히 다른 것으로 가정된다. 투영(P{ㆍ})를 가지는 대응하는 DFE 구조가 도 7에 도시된다.

상술한 구조는 필터 길이(및)가 충분히 크다면 매우 우수한 간섭억제를 보장하지만, 복잡성과 짧은 트레이닝 시퀀스로 인하여, 실제로는, 비교적 짧은 피드포워드 필터 및 피드백 필터가 사용되는 것이 일반적이다. 이 경우, 식 (8)에 따른 신호는 무시할 수 없는 간섭으로 인하여 일반적으로 노이즈 성분을 포함하고, 추가적인 측정 없이 상당한 성능이 열화된다. 따라서, 짧은 DFE 필터가 사용되면, 이 방법은 개선되어야 한다. 이러한 목적으로, 피드포워드 필터 출력신호의 투영의 직교 보수의 합이 고려된다.

여기에서,는 단위 길이의 복소수 벡터(q _i) 상의 투영으로 언급된다. 따라서, 벡터(q _i)는 투영()에 소속된 벡터(Pi)와 직교한다. 신호(t[k])는 신호(s[k])보다 큰 노이즈 성분을 포함하는 것이 일반적이지만, 다음의 신호성분도 포함한다. 즉,

여기에서, 간격(k1≤k≤)에서 계수가 0이 아닌 임펄스 응답(c[ㆍ])과, 노이즈 및 간섭으로 이루어지는 장애(n_t[k])는 둘 다 완전 실수-값이다. DFE 적응이 종료된 후, 계수(c[k])는 채널 추정 방법을 이용하여 쉽게 결정될 수 있다. 채널 추정 후, 장애(n_t[k])의 가변성()이 추정될 수 있다.

이제, 트렐리스-기반 균등화 방법에 신호(t[k])를 채용하는 것이 유리하다. 이러한 목적으로, 신호(s[k])는 아래의 형식으로 기록된다.

여기서, 장애(n_s[k])는 가변성()을 가지며, 노이즈 및 간섭을 재포함한다. 트렐리스-기반 균등화 방법에서 신호(s[k] 및 t[k]) 모두의 장점을 갖기 위해서, 예컨대, 브랜치 메트릭(식 (21))이 트렐리스 다이어그램(최대 비율 결합)에 사용될 수 있다.

여기서, MLSE 균등화()는 상태 전이(state transition)에 따르는 트라이얼 심볼(trial symbol)로 언급되며; 감소-상태(reduced-state) 균등화 방법()은 k≤k_red및 k≥k_red인 경우 각각 트라이얼 심볼 및 상태 의존 레지스터 콘텐츠로 언급된다 - 여기서, k_red는 선택된 상태 감소 방법에 의존한다.식(21)에서, 통계적 독립 화이트 가우시안 분포 장애 n_s[ㆍ] 및 n_t[ㆍ]가 가정된다. 실제, 이는 거의 사실이지만, 실제로 n_t[ㆍ]가 화이트인 것은 아니다. 따라서, n_t[ㆍ]를 화이트 장애로 변환시키고, 적당한 기술을 이용하여 추정되는 n_t[ㆍ]의 자체 상관 시퀀스(autocorrelation)로부터 계산될 수 있는 노이즈 화이트닝 필터에 의한 트렐리스-기반 균등화 이전에 신호(t[k])를 여과하는 것이 좋다. 식(21)에 있어서, δ² _nt, t[k], 및 c[ㆍ]는 노이즈 화이트닝 필터의 출력에서의 노이즈 가변성, 노이즈 화이트닝 필터의 출력에서의 신호, 및 노이즈 화이트닝 필터의 임펄스 응답에 응답하는 최초 임펄스의 합성곱에 의해 각각 치환된다.

설명한 2채널 구조에 의하면, 다이버시티 효과가 달성될 수 있고, 따라서, 짧은 DFE 필터가 채용되더라도 고성능으로 된다.

Claims

적어도 대략적으로 펄스 진폭 변조로서 설명될 수 있고, 임의 갯수의 수신 안테나를 가지는 TDMA 및/또는 FDMA 전송에 대한 간섭을 억제하는 방법에 있어서,

a) 적어도 하나의 출력신호(y_i[k])을 생성하기 위해, 상기 하나의 수신 안테나의 적어도 하나의 복소수 값 수신신호(r_i[k])를 복소수 값 계수(f_i[k])의 필터로 여과하는 단계

를 포함하고,

b) 상기 출력신호(y_i[k])에 할당되는 벡터(p _i)상에 상기 적어도 하나의 출력신호(y_i[k])의 적어도 하나의 투영을 형성하는 단계;

상기 투영(P_i)의 갯수가 1인 경우,

c1) 검출용 장치에 상기 투영(P_i)을 피딩(feeding)하는 단계; 또는

상기 투영(P_i)의 갯수가 2이상인 경우,

d1) 가산 신호(s[k])를 형성하기 위해, 상기 출력신호(y_i[k])의 대부분, 특히 상기 출력신호(y_i[k]) 전체를 가산하는 단계; 및

d2) 상기 검출용 장치, 특히 균등화 장치에 가산 신호(s[k])를 피딩하는 단계

를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

적어도 두개의 상기 수신신호(r_i[k])가 이용가능하고, 대응하는 적어도 두개의 상기 출력신호(y_i[k])가 상기 단계 b)에서 동일 벡터상에 투영되는

방법.
제1항에 있어서,

실수값 피드백 필터를 가지는 DFE의 피드포워드 필터는 상기 단계 a)에서 상기 수신신호의 여과를 위해 사용되고, 특히 ZF, MMSE, 또는 임펄스 절단(truncation) 기준에 따라 규칙적으로 최적화되는

방법.
제1항에 있어서,

상기 투영 후의 신호는 상기 필터 계수의 최적화에 사용되는

방법.
제1항에 있어서,

임의의 적응(adaptive) 알고리즘이 적어도 하나의 상기 복소수값 필터의 필터 계수의 조절에 사용되는

방법.
제5항에 있어서,

상기 필터 계수의 조절을 위한 상기 적응 알고리즘은 수신기 측에 알려진 트레이닝 시퀀스을 사용하는

방법.
제5항에 있어서,

블라인드(blind) 적응 알고리즘이 상기 필터 계수의 조절에 사용되는

방법.
제1항에 있어서,

적어도 하나의 상기 필터 출력 신호(y_i[k])의 투영의 대응하는 직교 보수이 계산되는

방법.
제1항에 있어서,

전송 안테나 다이버시티의 경우, 상기 전송 신호의 적어도 일부가 간섭으로서 해석되어, 제1항에 따른 방법에 의해 처리되는

방법.
적어도 대략적으로 펄스 진폭 변조로서 설명될 수 있고, TDMA 및/또는 FDMA 전송에 대한 간섭을 억제하는 시스템에 있어서,

임의 갯수의 수신 안테나; 및

적어도 하나의 출력신호(y_i[k])를 형성하기 위해, 하나의 수신 안테나의 적어도 하나의 복소수값 수신신호(r_i[k])를 여과하는 복소수값 계수(f_i[k])를 가지는 적어도 하나의 필터 장치를 포함하고,

상기 출력신호에 할당되는 벡터(p _i)상에 적어도 하나의 상기출력신호(y_i[k])의 적어도 하나의 투영을 형성하는 적어도 하나의 투영장치;

상기 투영(P_i)의 갯수가 1인 경우,

상기 투영(P_i)의 출력신호가 결합된 것을 검출하는 장치; 또는

상기 투영(P_i)의 갯수가 2이상인 경우,

가산 신호(s[k])를 형성하기 위해, 상기 출력신호(y_i[k])의 대부분, 특히 상기 출력신호(y_i[k]) 전체를 가산하는 가산 장치; 및

상기 가산 신호(s[k])를 처리하는 검출장치

를 더 포함하는

시스템.