KR20040108649A - 상관관계 기반의 채널 임펄스 응답 측정에서 미지의심볼에 대한 적응형 임계화 알고리즘 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 임펄스 응답은 채널의 중간 임펄스 응답을 측정함으로써 채널에 대해 측정된다. 중간 임펄스 응답은 적어도 하나의 다중경로 스파이크와 채널 전체를 통한 위치에서 하나 이상의 비결정적 잡음성분을 포함한다. 그런 후, 임계함수는 채널의 측정된 최종 임펄스 응답을 제공하기 위해 채널의 적어도 한부분에 걸쳐 측정된 중간 임펄스 응답에 적용된다. 임계함수는 각각의 잡음 성분에 대한 채널 내의 위치에서 임계함수 미만인 값을 갖는 채널의 잡음 성분을 0으로 만드는 작용을 하고, 임계함수는 채널내에 적어도 하나의 다중경로 스파이크들의 위치에 의해 결정되는 식으로 최소값에서 최대값까지 채널의 한부분에 걸쳐 가변되는 레벨을 특징으로 한다.

Description

상관관계 기반의 채널 임펄스 응답 측정에서 미지의 심볼에 대한 적응형 임계화 알고리즘{Adaptive Thresholding Algorithm For The Noise Due To Unknown Symbols In Correlation Based Channel Impulse Response (CIR) Estimate}
복수의 탭을 갖는 선형 적응형 등화기는 다중경로의 채널 왜곡에 대한 보정을 제공하기 위해 디지털 통신 수신기에 광범위하게 사용된다. 최소자승법(LMS) 알고리즘과 같은, 적응형 알고리즘(adaptive algorithms)은 일반적으로 등화기의 탭에 대한 웨이트를 결정하기 위해 실행된다. 이러한 적용형 알고리즘들은 실행하기가 용이하고 합당한 양호한 성능을 제공한다. 그러나, 어려운 채널 조건하에서, 이들 알고리즘들은 소정의 값으로 수렴하는 탭 웨이트를 제공하지 못할 수 있다.
이러한 실패는, 종종 행해지는 바와 같이 0의 값으로 초기화되는 대신에, 탭 웨이트가 채널 임펄스 응답에 대한 지식을 기초로 최종의 소정의 값과 적어도 어느정도 근사하게 초기화되면 피해질 수 있다. 채널 임펄스 응답(CIR)에 대한 측정은 미지의 데이터 이전에 및/또는 미지의 데이터와 함께 주기적으로 전송된 사전에 기지의 훈련열(training sequence)로부터 도출될 수 있다. 이러한 특징을 갖는 한가지 이와 같은 시스템은 디지털 지상 텔레비젼 방송용의 ATSC 8VSB 표준에서 구체화된다.
채널 임펄스 응답은 일반적으로 수신되는 훈련열과 기준으로서 수신기에 저장된 기지의 전송된 훈련열 표현을 상호상관(cross-correlation)함으로써 수신기에 측정된다. 측정된 채널 임펄스 응답의 Z변환이 도출되고 역전된다. 역 Z변환(inverted Z-transform)으로부터, 복수의 요소들을 갖는 벡터가 형성되고, 이들 요소들은 등화기의 대응하는 많은 탭 웨이트를 초기화하는데 사용된다.
횡필터(transversal filter)(12)를 사용하는 종래의 선형 적응형 등화기(10)가 도 1에 도시되어 있다. 횡필터(12)는 수신된 신호로부터 다중경로의 영향을 제거하기 위해 수신된 신호에 웨이트가 적용되는 복수의 탭(Nff)을 포함한다. 횡필터(12)는 복수의 출력(141에서 14n)과 이에 대응하는 복수의 곱셈기(multipliers)(161에서 16n)를 포함한다. 각각의 출력(141에서 14n)상의 신호는 곱셈기(161에서 16n) 중 대응하는 하나에 의해 (LMS와 같은) 종래의 탭 웨이트 업데이트 알고리즘(18)으로부터의 대응 탭 웨이트와 곱해진다. 곱셈기(161에서 16n)로부터의 출력이 덧셈기(20)에 의해 모두 더해지고, 덧셈기(20)로부터의 출력은 종래 선형 적응형 등화기(10)의 출력으로서 제공된다.
덧셈기(20)로부터의 출력은 또한 결정 디렉트(direct)/블라인드(blind) 모듈(22)에 공급되는데, 상기 결정 디렉트/블라인드 모듈은 기지의 훈련열이 수신되고 있으면 기지의 훈련열을, 또는 기지의 훈련열 대신에 미지의 데이터가 수신되고 있으면 보정된 데이터 결정을 필터 출력과 비교한다. 이 비교는 선형 탭 웨이트를 업데이트하기 위해 종래의 탭 웨이트 업데이트 알고리즘(18)에 의해 사용되는 오류신호(e)를 형성하여 오류(e)의 값을 최소화하도록 한다.
훈련동안, 종래 탭 웨이트 업데이트 알고리즘(18)은 일반적으로 저장된 형태의 기지의 훈련열을 수신되는 훈련열과 비주기적으로 상호상관함으로써 채널 임펄스 응답을 측정한다. s[k]가 k=0, ...(L-1)에 대해 저장된 기지의 훈련열로 정의되면, 그리고 x[k]가 심볼속도(symbol rate)로 샘플화된 수신 신호로 정의되면 (x[0]은 수신된 신호에서 제 1 수신된 훈련심볼임) 상호상관은 하기 식으로 주어진다:
여기서, Lchan은 채널의 길이이고 일반적으로 576으로 설정된다.
종래의 탭 웨이트 업데이트 알고리즘(18)은 h(m)의 Z변환을 결정하고 곱셈기 (161에서 16n)에 제공되는 탭 웨이트를 결정하도록 상기 Z변환을 역전시킨다.
이 알고리즘은 채널과 관련된 잡음을 부각시킨다. 그러나, 다른 잡음원들(noise sources)이 있다. 이러한 다른 잡음원들은, 대개, 결정적 잡음(deterministic noise)과 비결정적 잡음(non-deterministic noise)으로 설명될 수 있다. 결정적인 잡음은 사전에 알려진 잡음이다. 결정적 잡음의 예로는 동계류중인 2002년 5월 9일자로 출원된 미국출원번호 제10/142,108호와 동계류중인 2002년 5월 9일자로 출원된 미국출원번호 제10/142,110호에 설명된 바와 같은 상호상관의 유한성(finiteness)에 기인한 잡음이다.
이들 출원에 설명된 바와 같이, 상호상관의 유한성에 기인한 잡음은, 상호상관 벡터를 생성하기 위해 수신된 훈련열과 기지의 훈련열을 비주기적으로 상호상관하고, 유한성 잡음 성분에 대한 상호상관벡터를 측정하고, 그리고 정확도가 증가된 연속한 상호상관 출력을 생성하기 위해 보정벡터의 생략된 표현(truncated representation)을 상호상관 벡터에서 반복적으로 뺌으로써 결정될 수 있다.
그러나, 결정적 잡음이 채널 임펄스 응답으로부터 제거된 후에도, 상기 채널 임펄스 응답은 이하에 비결정적 잡음으로서 언급되는 잡음 성분을 여전히 포함한다. 본 발명은 채널 임펄스 응답으로부터 이러한 비결정적 잡음의 억제에 관한 것이다.
본 출원은 2002년 5월 29일자로 출원된 가출원 제60/383,919호의 우선권을 주장한다.
본 발명은, 예를 들어, 수신된 신호와 기준(reference)의 상관관계로부터 발생한 채널 임펄스 응답(channel impulse response)에 적용되는 임계화(thresholding)에 관한 것이다. 임계화는 채널 임펄스 응답에 기인한 데이터와 관련된 잡음을 제거하기 위해 갖추어진다. 그런 후, 채널 임펄스 응답은 등화기(equalizer)의 탭(tap)에 대한 탭 웨이트(tap weights)를 설정하는데 사용될 수 있다.
이들 및 다른 특징들과 이점들은 도면과 결부하여 취해질 때 본 발명의 상세한 설명으로부터 더욱 명백해진다:
도 1은 상술한 바와 같이 탭 웨이트가 조절될 수 있는 종래의 선형 적응형 등화기를 도시한 것이다;
도 2는 ATSC 텔레비젼 표준에 따른 프레임 동기 세그먼트(frame sync segment)를 도시한 것이다;
도 3은 저장된 훈련열과 수신된 신호의 상호상관을 도시한 것이다;
도 4는 결정적 잡음이 제거된 도 3의 상관관계로부터 발생한 채널 임펄스 응답을 도시한 것이다;
도 5는 적용된 균일 임계값(flat threshold)을 갖는 도 4의 채널 임펄스 응답을 도시한 것이다;
도 6은 적용된 균일 임계값을 갖는 2경로 채널에 대한 채널 임펄스 응답을 도시한 것이다;
도 7은 적용된 가변 임계값을 갖는 도 4의 채널 임펄스 응답을 도시한 것이다;
도 8은 단일 경로 채널에서 데이터와 관련된 잡음의 표준편차를 도시한 것이다;
도 9는 4경로 패널에 대한 예시적인 채널 임펄스 응답을 도시한 것이다;
도 10은 다중경로 채널의 경우에 사용되는 합성 가변 임계값을 결정하기 위한 절차를 도시한 것이다;
도 11 내지 도 14는 합성 가변 임계값을 생성하는데 사용되는 예시적인 가변 임계값을 도시한 것이다.
도 15는 채널 임펄스 응답 스파이크(spikes)와 잡음을 포함하는, 도 11 내지 도 14의 가변 임계값으로 형성된 합성 임계값을 도시한 것이다; 그리고
도 16은 탭 웨이트가 본 발명에 따라 조절될 수 있는 선형 적응형 등화기를 도시한 것이다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 채널 임펄스 응답을 측정하는 방법은 적어도 하나의 다중경로 스파이크와 채널 전체를 통한 위치에서 하나 이상의 비결정적 잡음 성분을 포함하는, 채널의 중간 임펄스 응답을 측정하는 단계; 및 상기 채널의측정된 최종 임펄스 응답을 제공하기 위해 상기 채널의 적어도 한부분에 걸쳐 상기 측정된 중간 임펄스 응답에 임계함수(threshold function)를 적용하는 단계를 포함하고, 상기 임계함수는 각각의 잡음 성분의 채널내의 위치에서 임계함수 미만의 값을 갖는 채널의 잡음 성분을 0으로 만드는 작용을 하며, 상기 임계함수는 채널 내에 있는 적어도 하나의 다중경로 스파이크의 위치에 의해 결정되는 식으로 최소값에서 최대값까지 채널의 일부분에 걸쳐 변하는 레벨을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 등화기의 탭 웨이터 조절방법은 복수의 다중경로 스파이크와 채널 전체를 통한 위치에서 복수의 비결정적 잡음을 포함하는, 채널의 중간 임펄스 응답을 측정하는 단계; 상기 채널의 최종 임펄스 응답을 제공하기 위해 상기 채널의 적어도 일부에 걸쳐 상기 중간 임펄스 응답에 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계; 상기 최종 임펄스 응답으로부터 탭 웨이트를 결정하는 단계; 및 상기 탭 웨이트를 등화기에 적용하는 단계를 포함하고, 상기 가변레벨의 임계함수는 잡음 성분에 따른 채널내의 위치에서 가변레벨의 임계함수 미만의 값을 갖는 채널의 잡음 성분을 제거하는 작용을 한다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 방법은 대응하는 상관관계 지표 k에서 복수의 다중경로 스파이크들과 복수의 데이터와 관련된 잡음 성분들을 포함하는, 전송 채널의 채널 임펄스 응답을 측정하기 위해 기지의 기준과 수신된 신호를 상관시키는 단계; 및 상관관계 지표 k 중 대응하는 하나의 지표에서 임계함수 미만의 값을 갖는 각각의 데이터와 관련된 잡음 성분을 제거하기 위해, k에 따른 가변레벨을 갖는, 임계함수를 상기 채널 임펄스 응답에 적용하는 단계를 포함한다.
채널 임펄스 응답에서 비결정적 잡음이 적어도 부분적으로 발생하는데, 왜냐하면 기지의 훈련열의 저장된 형태가 수신된 훈련열과 상관될 뿐만 아니라 또한 상호상관(cross-correlation)동안 데이터와 상관되기 때문이다. 예를 들어, 훈련열은 ATSC 디지털 텔레비젼 표준에 구체화된 바와 같이 디지털 텔레비젼 신호의 프레임 동기 세그먼트를 기반으로 할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 이러한 프레임 동기 세그먼트(30)는 4개의 세그먼트 동기 심볼을 포함하는 제 1 부분(32), 511개의 프레임 동기 심볼을 포함하는 제 2 부분(34), 총 189개의 심볼을 위해 3번 복제되는 63개의 의사랜덤 심볼열(pseudorandom symbol sequence)을 포함하는 제 3 부분(36), 및 24개 심볼에 대한 예비공간인 제 4 부분(38)을 포함한다. 실시예에 따른, 기지의 훈련열 또는 기준은 프레임 동기 세그먼트(30)에서 첫번째 515개 심볼을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 훈련열은 총 515개의 심볼을 위해 제 1 부분(32)에 4개 세그먼트 동기 심볼과제 2 부분(34)에 511개의 프레임 동기 심볼을 포함한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 이러한 훈련열에 기초한 상호상관은, 상술한 515개의 심볼 훈련열과 같은, 훈련열(40)을 제 1 데이터(44), 프레임 동기 세그먼트(46) 및 제 2 데이터(48) 위로 이동시킴으로써 실행된다. 수신된 신호는 단일경로 위로 수신된다고 가정하면, 채널 임펄스 응답에서의 잡음은 하기 식에 따라 계산될 수 있다:
여기서, Lcorr은 훈련열의 길이이다. 예에서, Lcorr은 515이다. 0≤k≤728에 대해, 식(2)에서 수신된 신호 x[k]는 훈련열 s[k]와 동일하고, 728은 프레임 동기 세그먼트(30)의 길이이다. 상관관계에서 k의 모든 다른 값에 대해, 식(2)에서 수신된 신호 x[k]는 데이터 d[k]와 동일하다. 식(2) 및 식 (3)에 이들 값들을 x로 대치함으로써 아래의 식이 만들어진다:
식(4) 내지 식(7)에서, n[k]는 채널 임펄스 응답에서 나타난 바와 같은 잡음이고, s[k]는 수신기에 저장된 기준 훈련열이며, d[k]는 수신된 훈련 신호 전후에 수신된 미지의 데이터이다.
식(5) 및 식(6)으로부터 알 수 있는 바와 같이, 잡음에 기여하는 어떠한 미지의 데이터 심볼도 없다. 이들 식은 상술한 참조문헌에 개시된 방법과 같이, 임의의 적절한 방법에 의해 채널 임펄스 응답으로부터 제거될 수 있다. 따라서, 채널이 단일 경로를 포함하면, 채널 임펄스 응답에서 첫번째 728-Lcorr포스트 커서(post cursor) 잡음 성분이 제거될 수 있어 상기 채널 임펄스 응답의 이 부분에 잡음이 없게된다.
식(4) 및 식(7)의 잡음은 2부분을 갖는다. 이들 식은 저장된 훈련열에 기인한 결정적 잡음과 상관관계시에 미지의 데이터 심볼의 영향에 기인한 비결정적 잡음의 합이다. 결정적 잡음은, 전술한 바와 같이, 상술한 참조문헌에 개시된 방법과 같은, 임의의 적절한 방법을 사용하여 제거될 수 있다. 따라서, 상기 결정적 잡음을 식들(4) 내지 (7)에서 뺌으로써 하기 식에 따른 비결정적 잡음 ～n[k]이 된다:
식(8) 내지 식(11)로부터 알 수 있는 바와 같이, 채널 임펄스 응답에서 유일한 잡음은 -(Lchan-1)에서 0까지 그리고 (728-Lcorr)에서 (Lchan-1)까지이다. 이 잡음은 도 4에 도시되어 있으며, 도 4에서는 결정적 잡음이 제거되었고 피크(50)는 채널 임펄스 응답에서 단일 경로의 수신된 신호를 나타내고 있다. 도 4로부터 알 수 있는 바와 같이, 채널 임펄스 응답에서 유일한 잡음은 -(Lchan-1)에서 0까지 및 (728-Lcorr) 에서 (Lchan-1)까지의 미지의 데이터와 관련된 잡음이다. 훈련열이 515개 심볼이고 채널(Lchan)의 길이가 576이라고 하면, 결정적 잡음이 제거된 후에, 채널 임펄스 응답에서의 유일한 잡음은 -(575) 에서 0까지 그리고 (213) 에서 (575)까지의 미지의 데이터와 관련된 잡음이며, 어떠한 잡음도 0 에서 213까지 채널 임펄스 응답에 나타나지 않는다.
이 데이터와 관련된 잡음은 종래에는 균일 임계값을 사용하여 제거하였다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 균일 임계값(52)이 도 4에 도시된 채널 임펄스 응답에 적용될 수 있다. 균일 임계값(52)을 적용함으로써, 균일 임계값(52) 보다 큰 진폭을 갖는 스파이크들만이 통과되고, 균일 임계값(52) 보다 낮은 진폭을 갖는 잡음성분들은 제거된다.
그러나, 더 만연한 경우인, 신호의 다중경로 수신으로 인해 발생한 스파이크들이 있을 때, 균일 임계값의 사용은 문제를 가진다. 따라서, 도 6에 도시된 바와 같이, 도 5에 따라 적용된 균일 임계값(52)은 제 2 경로를 통해 수신된 신호로부터 발생하고 균일 임계값(52) 보다 낮은 진폭을 갖는 스파이크(54)를 제거한다.
다중경로 스파이크들이 제거되면, 등화기 탭 웨이트는 소정의 값에 근사하게 초기화될 수 없다. 따라서, 본 발명에 따른, 가변 임계값(56)이 도 7에 도시된 바와 같은 채널 임펄스 응답에 적용된다. 가변 임계값(56)을 적용함으로써, 스파이크(50)와 스파이크(54) 모두는 통과되는데, 왜냐하면 상기 스파이크들 모두는 가변 임계값(56)보다 더 큰 진폭을 갖기 때문이다. 균일 임계값(52)의 경우에서와 같이, 가변 임계값(56) 아래의 진폭을 갖는 잡음 성분이 제거된다.
미지의 데이터가 식(8) 및 식(11)에 포함되기 때문에, 잡음을 측정하고 가변 임계값을 결정하기 위해 통계가 사용된다. 8VSB 전송 시스템에서 데이터 심볼의 값은 -7, -5, -3, -1, +1, +3, +5 및 +7이다. 이들 데이터 심볼의 기대값은 0이다. 따라서, 이 기대값은 시간의 특정 순간에 데이터 심볼에 대한 어떠한 유용한 정보도 제공하지 않는다.
그러나, 식(8) 및 식(10)에 의해 주어진 잡음은 제곱될 수 있고, 제곱된 잡음의 기대값은 하기 식에 따라 잡음의 2차 통계를 결정하도록 유도될 수 있다:
이는 하기 식에 따라 다시 쓰여질 수 있다:
모든 n≠1에 대해, 식(13)은 E(d[i+k]d[n+k])가 0이기 때문에 사라진다. n=i이면, 식(13)은 하기 식으로 줄어든다:
식(14)에서 s[i]는 디지털 텔레비젼 신호의 경우에 이진수 훈련 심볼이므로, 식(14)에서 s2[i]항은 상수 C로 대치될 수 있다. 또한, 식(14)에서 E(d2[i+k])항은 모든 송신된 데이터에 대한 분산인 σ2 d으로 대치될 수 있다. 따라서, 식(14)는 하기 식으로 다시 쓰여질 수 있다:
식(15)은 하기 식으로 다시 쓰여질 수 있다:
여기서 N(k)는 식(15)의 합에서의 항 수이다. 이러한 항 수는 k의 함수이고 k는 채널 임펄스 응답에서 엔트리(entries) 지표이다. 항 수 N(k)는 하기와 같이 주어진다:
식(15) 내지 식(19)로부터, 비결정적 잡음의 분산은 항 수 N(k)가 채널 임펄스 응답에서 위치에 따라 선형적으로 증가하기 때문에 채널 임펄스 응답에서 위치에 따라 선형 관계를 갖는 것이 명백하다. 그러나, 잡음 자체는 채널 임펄스 응답에서 위치에 따라 제곱근(square root) 관계를 갖는 것이 또한 명백하다.
따라서, 통계적으로, 단일경로의 경우에, 그리고 표준편차에 대해, 채널 임펄스 응답에서 위치 함수로서 비결정적 데이터와 관련된 잡음은 도 8에 도시된 형태를 가지며, 도 8에는 수신된 신호에 대응하는 0위치가 표시되어 있다. 도 8에 도시된 잡음 프로파일은 단일경로 채널의 경우에 데이터와 관련된 잡음을 제거하기 위해 가변 임계값(58)으로 사용될 수 있다.
물론, 다중경로 채널의 경우가 더 복잡하다. 도 9는 신호가 채널의 임펄스 반응에서 지표(위치) -10, 0, 25 및 50으로 표시된 바와 같이 4개의 경로 위에 수신되는 채널의 예를 도시하고 있다. 주 신호경로는 임의로 지표 0이라고 둔다. 도 7에 도시된 임계값(58)과 같은 임계값이 다중경로 채널에 대한 채널 임펄스 응답에서 각각의 스파이크에 대해 전개될 수 있고, 모든 발생한 임계값들은 하나의 합성 가변레벨 임계값이 데이터와 관련된 비결정적 잡음을 제거하기 위해 상기 채널 임펄스 응답에 적용될 수 있도록 함께 더해질 수 있다.
이러한 합성 가변 임계값을 결정하기 위한 절차가 도 10에 도시되어 있다. 수신된 신호와 저장된 훈련열들이 채널 임펄스 응답을 유도하기 위해 70에서 상관되고, 결정적 잡음이 72에서 채널 임펄스 응답으로부터 제거된다. 결정적 잡음은 상술한 바와 같이 제거될 수 있다.
다중경로 채널의 경우에, 70 및 72에서 결정된 채널 임펄스 응답은 신호가 수신되는 각각의 경로를 나타내는 스파이크를 갖는다. 각각의 이러한 스파이크는 임의의 적절한 방법의 사용에 의해 74에서 채널 임펄스 응답에 위치된다. 예를 들어, 균일 임계값이 적어도 주요 스파이크들에 위치되도록 사용될 수 있다.
76에서, 임계값(58)은 도 7에 도시된 바와 같이 스파이크들 중에 선택된 하나의 스파이크에 위치되고 상기 선택된 위치에서 상관관계의 크기에 따라 스케일(scale)된다. 송신된 데이터의 값들이 알려져 있고 임의의 주어진 데이터 심볼이임의의 다른 데이터 심볼로서 전송되는 동일한 확률을 가지는 디지털 텔레비젼과 같은 시스템에서, 임계값(58)의 형태는 사전에 결정될 수 있어 수신기가 현재 처리되는 스파이크의 진폭에 따른 임계값(58)을 스케일하는 것만 필요하다. 예를 들어, 임계값(58)은 기준 진폭 A를 갖는 스파이크에 기초하여 결정되고, 실제 채널 임펄스 응답에서 처리되는 제 1 스파이크가 진폭 B를 가지면, 임계값(58)은 처리되는 제 1 스파이크에 대한 임계값을 결정하기 위해 B/A로 스케일될 수 있다. 78에서, 임계값(58)은 마찬가지로 74에 위치한 각각의 다른 스파이크들에 대해 가변 임계값을 생성하도록 처리된다.
80에서, 76 및 78에서 생성된 가변 임계값들은, 먼저 지표에 의한 가변 임계값에 있는 점들을 매칭시키고, 그런 후 각각의 지표에 있는 점들을 더함으로써 더해진다. 도 9의 예를 사용하여, 가변 임계값(90)(도 11 참조)은 지표 -10에서의 스파이크를 위해 76에서 생성될 수 있고, 가변 임계값(92)(도 12 참조)은 지표 0에서의 스파이크를 위해 74에서 생성될 수 있고, 가변 임계값(94)(도 13 참조)은 지표 25에서의 스파이크를 위해 76에서 생성될 수 있고, 가변 임계값(96)(도 14 참조)은 지표 50에서의 스파이크에 대해 76에서 생성될 수 있다. 각각의 임계값들은 어떠한 데이터와 관련된 잡음도 가지지 않는 상관관계 부분을 나타내는 평평한 구역을 갖는다.
가변 임계값들(90-96)이 지표에 의해 더해진다(합성 임계값과 채널 임펄스 응답 스파이크 및 잡음을 도시한 도 15 참조). 따라서, 예에서와 같이 지표 0, 1 및 2를 사용함에 있어, 지표 0에서의 각각의 임계값은 지표 0에서 합성 임계값을결정하는데 더해지고, 지표 1에서의 각각의 임계값은 지표 1에서 합성 임계값을 결정하는데 더해지고, 지표 2에서의 각각의 임계값은 지표 2에서 합성 임계값을 결정하는데 더해진다. 이러한 절차는 상관관계에서 각각의 다른 지표들에 대해서도 수행된다.
그런 후, 도 10의 82에서, 상관관계는 데이터와 관련된(비결정적) 잡음을 제거하기 위해 80에서 생성된 가변 임계값을 사용하여 임계화된다. 그리고 나서 발생한 잡음이 없는 채널 임펄스 응답은 상술한 바와 같이 탭 웨이트를 도출하기 위해 84에서 처리된다.
도 16에 도시된 바와 같이 선형 적응형 등화기(100)가 도 10에 도시된 절차를 실행할 수 있다. 선형 적응형 등화기(100)는 복수의 출력(1041에서 104n)을 갖는 횡필터(transverse filter)(102)와 대응하는 복수의 곱셈기(1061에서 106n)를 사용한다. 각각의 출력(1041에서 104n) 신호는 곱셈기(1061에서 106n)중 대응하는 하나의 곱셈기에 의해 (LMS와 같은) 종래의 탭 웨이트 업데이트 알고리즘(108)으로부터의 대응 탭 웨이트와 곱해진다. 곱셈기(1061에서 106n)로부터의 출력은 덧셈기(110)에 의해 더해지고, 상기 덧셈기(110)로부터의 출력은 선형 적응형 등화기(100)의 출력으로서 제공된다.
상기 덧셈기(110)로부터의 출력은 또한 결정 디렉트/블라인드 모듈(112)에 제공되는데, 상기 결정 디렉트/블라인드 모듈은 기지의 훈련열이 수신될 때 기지의 훈련열이거나, 기지의 훈련열 신호 대신에 미지의 데이터가 수신될 때 보정된 데이터 결정 중 어느 하나와 필터 출력을 비교한다. 이 비교는 오류신호(e)를 형성한다.
지금까지 설명한 바와 같이, 선형 적응형 등화기(100)는 도 1에 도시된 종래의 선형 적응형 등화기(10)와 동일하다. 그러나, 도 1에 도시된 종래의 선형 적응형 등화기(10)와는 달리, 탭 웨이트 이니셜라이저(initializer)(114)는 횡필터(102)의 출력을 사용하여 곱셈기(1061에서 106n)에 의해 적용된 탭 웨이트를 초기화시킨다. 탭 웨이트 이니셜라이저(initializer)(114)는 도 10에 대해 상술한 절차를 실행한다. 예를 들어, 본 발명이 디지털 텔레비젼 어플리케이션에 사용되는 경우에, 탭 웨이트 이니셜라이저(114)는 채널변경에 잇따르는 짧은 시간 주기동안 곱셈기(1061에서 106n)에 의해 적용된 탭 웨이트를 초기화시킨다. 이러한 짧은 시간 주기동안, 멀티플렉서(116)는 탭 웨이트 이니셜라이저(114)로부터의 탭 웨이트를 곱셈기(1061에서 106n)에 적용하기 위해 탭 웨이트 이니셜라이저(114)를 선택한다. 다른 방법으로, 멀티플렉서(116)는 종래의 탭 웨이트 업데이트 알고리즘(108)으로부터의 탭 웨이트를 곱셈기(1061에서 106n)에 적용하도록 탭 웨이트 업데이트 알고리즘(108)을 선택한다.
본 발명의 변형이 본 발명의 해당기술에서의 당업자들에 떠오를 것이다. 예를 들어, 본 발명은 디지털 텔레비젼과는 다른 어플리케이션에 사용될 수 있으며, 그런 경우, 디지털 텔레비젼 신호의 프레임 동기 세그먼트의 일부분과는 다른 훈련열이 채널 임펄스 응답을 생성하기 위해 사용될 수 있다.
또한, 본 발명은 등화기에 대한 특정한 어플리케이션을 상술하였다. 그러나, 본 발명은 다른 회로를 설정하는데 사용될 수 있다.
따라서, 본 발명의 설명은 단지 예로써 구성되고 당업자에게 교시하기 위한 본 발명을 실행하는 최상의 실시예이다. 상세한 내용은 실질적으로 본 발명의 기술사상으로부터 벗어남이 없이 변할 수 있으며, 특허청구범위내에 있는 모든 변형들의 배타적인 사용이 확보된다.

Claims (29)

  1. 적어도 하나의 다중경로 스파이크와 채널 전체를 통한 위치에서 하나 이상의 비결정적 잡음 성분을 포함하는, 채널의 중간 임펄스 응답을 측정하는 단계; 및
    상기 채널의 측정된 최종 임펄스 응답을 제공하기 위해 상기 채널의 적어도 한부분에 걸쳐 상기 측정된 중간 임펄스 응답에 임계함수(threshold function)를 적용하는 단계를 포함하고,
    상기 임계함수는 각각의 잡음 성분의 채널내의 위치에서 임계함수 미만의 값을 갖는 채널의 잡음 성분을 0으로 만드는 작용을 하며, 상기 임계함수는 채널 내에 있는 적어도 하나의 다중경로 스파이크의 위치에 의해 결정되는 식으로 최소값에서 최대값까지 채널의 일부분에 걸쳐 변하는 레벨을 갖는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정된 중간 임펄스 응답은 복수의 다중경로 스파이크들을 포함하고,
    상기 채널 임펄스 응답 측정방법은
    상기 각각의 다중경로 스파이크들에 응답하여 가변 레벨의 중간 임계함수를 형성하는 단계; 및
    상기 임계함수를 형성하기 위해 상기 중간 임계함수를 조합하는 단계를 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 중간 임펄스 응답을 측정하는 단계는 많은 항들(terms)을 갖는 상관관계를 생성하기 위해 채널을 통해 수신된 신호와 기준을 상관시키는 단계를 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 임계함수를 적용하는 단계는 상기 상관관계에서 항들의 수와 선형 관계를 가지고 상기 상관관계에서 데이터와 제곱근 관계를 갖는 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 측정된 중간 임펄스 응답은 복수의 다중경로 스파이크들을 포함하고,
    상기 채널 임펄스 응답 측정방법은
    상기 각각의 다중경로 스파이크들에 응답하여 가변 레벨의 중간 임계함수를 형성하는 단계; 및
    상기 임계함수를 형성하기 위해 상기 중간 임계함수를 조합하는 단계를 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 임계함수를 적용하는 단계는 제곱 전송된 데이터의 기대값을 기초로 한 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 임계함수를 적용하는 단계는 제곱 전송된 데이터의 기대값과 상기 중간 임펄스 응답에서 엔트리의 지표 k를 기초로 한 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    제곱 전송된 데이터의 기대값과 상기 중간 임펄스 응답에서 엔트리의 지표 k를 기초로 한 임계함수를 적용하는 단계는 하기의 식에 따른 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법:
    위 식에서, σd 2은 모든 전송 데이터에 대한 분산이고, C는 상수이며, E(～n2[k])는 제곱 전송된 데이터의 기대값이고, N(k)는 아래와 같이 주어지며;
    여기서, Lchan은 채널의 길이이고, Lcorr은 상기 채널을 통해 수신된 신호와 기준 사이의 상관관계 길이이며, P는 기지의 훈련열의 길이에 대응하는 상수이다.
  9. 제 8 항에 있어서,
    P는 728을 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상수 C는 기준에서 데이터와 관련되는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    P는 728을 포함하고, 상기 기준은 기지의 훈련열을 포함하는 채널 임펄스 응답 측정방법.
  12. 복수의 다중경로 스파이크와 채널 전체를 통한 위치에서 복수의 비결정적 잡음을 포함하는, 채널의 중간 임펄스 응답을 측정하는 단계;
    상기 채널의 최종 임펄스 응답을 제공하기 위해 상기 채널의 적어도 일부에 걸쳐 상기 중간 임펄스 응답에 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계;
    상기 최종 임펄스 응답으로부터 탭 웨이트를 결정하는 단계; 및
    상기 탭 웨이트를 등화기에 적용하는 단계를 포함하고,
    상기 가변레벨의 임계함수는 잡음 성분에 따른 채널내의 위치에서 가변레벨의 임계함수 미만의 값을 갖는 채널의 잡음 성분을 제거하는 작용을 하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 가변레벨의 임계함수를 상기 중간의 임펄스 응답에 적용하는 단계는
    각각의 다중경로 스파이크에 응답하여 중간 임계함수를 형성하는 단계; 및
    상기 가변레벨의 임계함수를 형성하기 위해 상기 중간 임계함수를 조합하는 단계를 포함하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 중간 임펄스 응답의 측정은 많은 항들(terms)을 갖는 상관관계를 생성하기 위해 채널을 통해 수신된 신호와 기준을 상관시키는 단계를 포함하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 가변레벨의 임계함수의 적용단계는 상기 상관관계에서 항 수와 선형관계를 가지고 데이터와 제곱근 관계를 갖는 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 가변레벨의 임계함수를 중간의 임펄스 응답에 적용하는 단계는
    각각의 다중경로 스파이크들에 응답하여 중간의 임계함수를 형성하는 단계; 및
    상기 가변레벨의 임계함수를 형성하기 위해 상기 중간 임계함수를 조합하는 단계를 포함하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계는 제곱 전송된 데이터의 기대값을 기초로 하여 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계는 제곱 전송된 데이터의 기대값과 상기 중간 임펄스 응답에서 엔트리의 지표 k를 기초로 하여 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    제곱 전송된 데이터의 기대값과 상기 중간 임펄스 응답에서 엔트리의 지표 k를 기초로 하여 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계는 하기의 식에 따른 가변레벨의 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 등화기의 탭 웨이터 조절방법:
    위 식에서, σd 2은 모든 전송된 데이터에 대한 분산이고, C는 상수이며, E(～n2[k])는 제곱 전송된 데이터의 기대값이고, N(k)는 아래와 같이 주어지며;
    여기서, Lchan은 채널의 길이이고, Lcorr은 상기 채널을 통해 수신된 신호와 기준 사이의 상관관계 길이이며, P는 기지의 훈련열의 길이에 대응하는 상수이다.
  20. 제 19 항에 있어서,
    P는 728을 포함하는 채널의 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  21. 제 19 항에 있어서,
    상수 C는 기준에서 데이터와 관련되는 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    P는 728을 포함하고, 상기 기준은 기지의 훈련열인 등화기의 탭 웨이터 조절방법.
  23. 대응하는 상관관계 지표 k에서 복수의 다중경로 스파이크들과 복수의 데이터와 관련된 잡음 성분들을 포함하는, 전송 채널의 채널 임펄스 응답을 측정하기 위해 기지의 기준과 수신된 신호를 상관시키는 단계; 및
    상관관계 지표 k 중 대응하는 하나의 지표에서 임계함수 미만의 값을 갖는 각각의 데이터와 관련된 잡음 성분을 제거하기 위해, k에 따른 가변레벨을 갖는, 임계함수를 상기 채널 임펄스 응답에 적용하는 단계를 포함하는 방법.
  24. 제 23 항에 있어서,
    임계함수를 적용하는 단계는 상기 데이터와 관련된 잡음 성분의 제곱의 기대값을 기초로 하여 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 방법.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 임계함수를 적용하는 단계는 상기 데이터와 관련된 잡음 성분의 제곱의 기대값과 지표 k를 기초로 하여 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 데이터와 관련된 잡음 성분의 제곱의 기대값과 지표 k를 기초로 하여 임계함수를 적용하는 단계는 하기 식에 따른 임계함수를 적용하는 단계를 포함하는 방법:
    위 식에서, σd 2은 모든 전송 데이터와 관련된 잡음에 대한 분산이고, C는 상수이며, E(～n2[k])는 데이터와 관련된 잡음 성분에 대한 제곱의 기대값이고, N(k)는 아래와 같이 주어지며;
    여기서, Lchan은 채널의 길이이고, Lcorr은 상관관계의 길이이며, P는 기지의 훈련열의 길이에 대응하는 상수이다.
  27. 제 26 항에 있어서,
    P는 728을 포함하는 방법.
  28. 제 26 항에 있어서,
    상수 C는 기준에서 데이터와 관련되는 방법.
  29. 제 28 항에 있어서,
    P는 728을 포함하고, 상기 기준은 기지의 훈련열인 방법.
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