KR20050016701A - 수신기에서의 불완전한 채널 상태 정보를 위한콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

수신기에서의 불완전한 채널 상태 정보를 위한콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법 및 장치

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KR20050016701A
KR20050016701A KR10-2004-7021656A KR20047021656A KR20050016701A KR 20050016701 A KR20050016701 A KR 20050016701A KR 20047021656 A KR20047021656 A KR 20047021656A KR 20050016701 A KR20050016701 A KR 20050016701A
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fading
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KR10-2004-7021656A
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보란모하마드자베르
사브하르왈아슈토쉬
아장베나암
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노키아 코포레이션
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    • H04L27/18—Phase-modulated carrier systems, i.e. using phase-shift keying
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    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
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    • H04B1/16—Circuits

Abstract

셀룰러 전화기와 같이 수신측에서 불완전한 채널 상태 정보를 가지는 통신 시스템들에서 신호 콘스텔레이션들을 구성하기 위한 설계 기준들을 이용하는 시스템 및 방법이 개시된다. 시스템 및 방법은 불완전한 페이딩 채널 상태 정보(600B) 지식을 전제하고, 콘스텔레이션(600E) 지점들의 진폭의 변화의 부가 정보를 공간-시간 신호 콘스텔레이션으로 인코딩하는데 채널 페이딩(600D)의 통계가 사용된다. 바람직한 실시예에서, 공간-시간 매트릭스 콘스텔레이션 및 설계 기준들은 조건 분산들 간의 쿨백-라이플러 거리에 기반한다.

Description

수신기에서의 불완전한 채널 상태 정보를 위한 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법 및 장치{Method and apparatus to establish constellations for imperfect channel state information at a receiver}
본 발명은 일반적으로 수신기에서의 불완전한 채널 상태 정보를 가지는 시스템 내에서 사용되기 위한 신호 콘스텔레이션을 위한 설계 기준 및 구성에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 조건 분포들 간의 쿨백-라이플러 거리에 기반하여 공간-시간 매트릭스 콘스텔레이션 및 설계 기준을 이용하는 기술에 관한 것이다.
유선 가입자 및 무선 가입자에게 서비스를 제공하는 무선 통신 시스템은 널리 사용되고 있으며, 소비자도 매우 많다. 이러한 무선 통신 시스템을 담당할 수 있도록 하기 위한 다양한 시스템 레이아웃 및 통신 프로토콜들이 개발되어 왔다.
송신 장치, 또는 송신 유선(송신기) 및 수신 장치, 또는 수신 유닛(수신기) 간의 무선 통신 채널은 성질상 가변적이다. 그러므로, 그들의 품질 파라미터들이 시간에 따라 변화된다. 바람직한 조건 하에서, 무선 채널들은 양호한 통신 파라미터를 제공하는데, 그 예를 들면 대용량의 데이터 전송 능력, 높은 신호 품질, 높은 스펙트럼 효율 및 전송률 등이 있다. 이러한 바람직한 조건에서는, 거대한 양의 데이터가 신뢰성 있게 무선 채널을 통해 전송될 수 있다. 그러나, 채널이 시간이 지남에 따라 변동됨에 따라서, 통신 파라미터들 역시 변화된다. 변경된 조건에서는, 이전의 데이터 전송률, 코딩 기술 및 데이터 포맷이 더 이상 적용될 수 있다. 예를 들어, 채널의 성능이 열화될 경우, 송신된 데이터는 심하게 왜곡되어 통신 파라미터에 의하여 수용될 수 없을 수 있다. 예를 들면, 송신된 데이터는 너무 높은 비트 에러율 또는 패킷 에러율을 가질 수도 있다. 채널의 열화 현상은 다양한 원인에 의해 발생될 수 있는데, 그 예를 들면 채널 내의 일반 노이즈, 다중 경로 페이딩(multi-path fading), 라인오브 사이트(line-of-sight) 경로의 손실, 과도한 상호-채널 간섭(CCI, Co-Channel Interference) 및 다른 원인들이 존재할 수 있다.
이동 통신 시스템에서, 다양한 원인들이 신호 열화 및 왜곡을 야기할 수 있다. 이러한 원인에는 동일하거나 인접한 특정 셀에 존재하는 다른 무선 통신 사용자로부터의 간섭 현상이 포함될 수 있다. 신호 열화의 다른 원인으로는 다중 경로 페이딩인데, 이것은 수신된 신호의 진폭 및 위상이 시간이 경과함에 따라 변화하는 것이다.
무선 통신 시스템에서, 수신기에서의 채널 상태 정보는 일반적으로 트레이닝 시퀀스(training sequence)를 거쳐서 획득된다. 트레이닝 주기를 길게 확보할 수 없도록 너무 고속으로 변화하는 페이딩 계수(fading coefficient)를 가지는 고속 페이딩 채널의 경우, 또는 송신기로부터 수신기로의 모든 가능한 채널들에 대한 정밀한 트레이닝을 하기에는 오랜 트레이닝 시퀀스가 요구되는 다중 안테나 시스템의 경우에는, 수신기에서 정밀한 채널의 예측치(estimate)를 획득하는 것이 언제나 가능한 것은 아니다. 이러한 경우에, 즉, 수신기 측에서는 채널 상태에 대한 대략적 예측치 만을 얻을 수 있는 경우에는, 수신기 측에서 완전한 채널 상태 정보를 가정하고 설계된 기존의 콘스텔레이션(constellation)은 더 이상 최적이 될 수 없다.
위상 천이 키(PSK, phase shift key) 콘스텔레이션은 채널 진폭의 예측치의 오류에 대해 민감하지 않은 것으로서, 수신기에 신뢰성 없는 채널 설계치가 이용될 경우에 일반적으로 사용된다. 그러나, 더 큰 신호 집합을 요구하는 고속 어플리케이션들의 경우, 위상 천이 키(PSK) 콘스텔레이션이 성능이 낮으며, 사용되기 적합하지 않다.
그러므로, 종래 기술에서 절실히 요구되는 것은, 채널 예측 에러가 존재할 경우에, 수용 가능한 에러율 성능을 원하는 데이터 전송률에서 제공할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 수신기 유닛을 도시한다.
도 2a 내지 도 2d는 상이한 값의 에 대한 10의 평균 전력(average power)을 가지는 8-지점 콘스텔레이션을 도시한다.
도 3a 내지 도 3d는 상이한 값의 에 대한 10의 평균 전력(average power)을 가지는 16-지점 콘스텔레이션을 도시한다.
도 4는 8-지점 콘스텔레이션을 위한 심벌 에러율을 도시하는 그래프이다.
도 5는 16-지점 콘스텔레이션을 위한 심벌 에러율을 도시하는 그래프이다.
도 6은 수신기 일부의 상위 계층 블록도를 나타내는 도면으로서, 이 상위 계층 부분은 본 발명에 따라 동작하는 심벌 검출 블록을 포함한다.
도 7a는 송신기의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 7b는 수신기의 동작을 도시하는 흐름도이다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예는 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 방법은 페이딩 채널 상태 정보에 대한 불완전한 지식을 가정한다. 채널 페이딩의 통계가 부가 정보를 콘스텔레이션 지점들의 진폭의 변화에 따라 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션으로 인코딩 하는데 사용된다. 본 발명에 따른 방법은 조건 분포들 사이에 쿨백-라이플러 거리에 대한 함수로서 콘스텔레이션 지점들 간의 거리를 결정한다.
본 발명의 다른 실시예는 수신 신호에 대한 함수로서 데이터 샘플을 획득하는 단계 및 채널 페이딩 정보를 획득하는 단계를 포함하는 심벌 검출 방법에 관한 것이다. 본 방법에 따라 발생된 콘스텔레이션에 따라서, 데이터 샘플들 및 채널 페이딩 정보로부터 심벌이 결정된다.
본 발명의 또 다른 실시예는 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따른 장치는 페이딩 채널 상태 정보에 대한 불완전한 지식을 가정하는 수단 및 채널 페이딩의 통계를 사용하여 부가 정보를 콘스텔레이션 지점들의 진폭의 변화에 따라 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션으로 인코딩하는 수단, 및 조건 분포들 사이에 쿨백-라이플러 거리에 대한 함수로서 콘스텔레이션 지점들 간의 거리를 결정하기 위한 수단을 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예는 전술된 바와 같은 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램으로서, 전자 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
본 발명의 또 다른 실시예는 전술된 바와 같은 방법을 저장하는 네트워킹된 장치 또는 구성 요소에 관한 것이다. 또한, 다른 실시예는 본 발명에 따른 방법 및 장치에 의하여 발생된 심벌 콘스텔레이션에 따라 동작하는 이동 통신 시스템 송신기 및 수신기에 대한 것이다.
설명을 개시하면서, 관련 기술 분야의 진보는 채널 예측값에 존재하는 에러를 고려하여 최적 설계된 공간-시간 매트릭스 콘스텔레이션을 이용함으로써 이루어졌으며, 그리하여 수신기 측에서의 불완전한 채널 페이딩 정보가 존재할 경우에 수신기의 성능을 향상시킨다는 점을 유의한다. 채널은 단일 경로이거나 또는 (더욱 전형적으로는), 다중-경로일 수 있고, RF 또는 보이스일 수 있으며, 전송 지점 및 수신 지점 간에 전기적 신호들을 송신한다. 채널들은 그들이 점유하는 스펙트럼(대역폭)의 관점에서 측정되곤 한다. 콘스텔레이션이란, 예를 들면 디지털 시스템의 신호 상태에 대한 그래픽적인 표현을 말한다. 선택된 위상-진폭 쌍이 콘스텔레이션 지점들이라고 불린다. 본 발명의 콘스텔레이션은 페이딩의 통계를 이용함으로써 송신 신호들의 진폭 내에 부가 정보를 인코딩 하는데, 이것은 모든 콘스텔레이션 지점들이 동일한 진폭을 가지게 되는 위상 천이 키(PSK) 콘스텔레이션의 경우와는 대조되는 것이다. 이와 같이 부가 정보를 인코딩함으로써, 주어진 첨두 전력에서 콘스텔레이션(고속) 내의 추가적인 지점들이 존재하도록 허용한다. 본 발명의 교시에 따르면, 주어진 신호-대-잡음 비 및 예측치 변이가 존재한다고 가정하면, 조건 분포들 간의 쿨백-라이플러(Kullback-Leibler, KL) 거리에 기반한 설계 기준을 이용함으로써 원하는 크기의 다중-레벨 콘스텔레이션이 설계된다.
신호가 수신될 때, 신호 내에 포함된 정보를 검출하기 위하여 신호는 복조되어야 한다. 그러나, 무선 경로를 통하여 전달된 신호는 다양한 원인에 의하여 왜곡될 수 있으며, 그러므로 변조 검출이 복잡해 진다. 신호를 열화시키는 현상에는 잡음 및 상호-심벌 간섭(ISI, inter-symbol interference)이 포함된다. 또한, 신호를 왜곡시키는 현상은 무선 연결 상의 신호가 다양한 장애물에 의하여 반사될 경우에 증가되는데, 이러한 장애물의 예를 들면, 빌딩 및 지역의 불규칙성 등이 있다. 이러한 현상이 발생되면, 수신기 측에서 검출된 신호는 복수 개의 전파 경로(propagation paths)들의 합이 된다. 각 전송 경로는 그 길이에 있어서 차이가 나며, 신호들은 서로 다른 시각에서 수신기 측에 도착된다. 즉, 신호 도착간에 지연이 다양하게 변화된다. 뿐만 아니라, 차량을 이동시키면 속도에 따라 주파수 변이(deviation)가 발생되는데, 이러한 변이를 도플러 주파수(Doppler frequencies)라고 부른다.
사용될 수 있는 변조 방법의 한 타입에는 π/4-천이 차분 사분 위상 천이 키잉 변조(π/4-DQPSK, π/4-shifted Differential Quaternary Phase Shift Keying modulation)가 있다. 이러한 변조 방법은 8개의 위상 상태들을 및 4개 뿐인 위상 천이들을 가진다. 허용되는 위상 천이들(심벌들)은 +/-π/4 및 +/-3π/4들이다. 실무상, π/4-DQPSK 콘스텔레이션은 두 개의 4-지점 콘스텔레이션들 간의 심벌의 간격에서 변화된다. 채널이 이상적이지 않으면, 콘스텔레이션 지점들이 천이 되게 된다.
송신된 신호가 수신기에 복수 개의 전파 경로들을 거쳐서 도달하는 현상은 무선 경로에서는 전형적인 일인데, 이때 각 전파 경로는 특정 시간 지연을 가지게 되고, 채널 특성(channel property) 역시 시간의 함수로서 변화된다. 예를 들어, 무선 경로 상에서 반사되고 지연된 빔들은 소위 말하는 상호-심벌 간섭(ISI)을 야기한다. 채널의 주파수 응답 또는 임펄스 응답은 이산-시간 필터 채널 예측기(discrete-timed filter channel estimator)를 이용함으로써 예측될 수 있는데, 이 예측기의 필터 탭 계수들이 그 무선 채널을 모델링한다. 이러한 채널 예측기는 무선 채널의 상태를 기술하기 위하여 사용되며, 일반적으로 무선 채널의 복소 임펄스 응답의 기술자(description)를 예측하고 유지하기 위한 메커니즘을 나타낸다.
도 1은 본 발명과 함께 사용될 수 있는 수신기(100)를 도시한다. 도 1에 도시된 수신기(100)는 전형적으로는 셀룰러 전화기의 구성 요소인데, 이 셀룰러 전화기는 전화기 핸드셋 내에 룩업 테이블의 형태로서 신호 콘스텔레이션들을 저장하기 충분한 메모리를 포함하고, 또는 송신기 지점(베이스 유닛 지점과 같은)에서 저장된 신호 콘스텔레이션을 회복(retrieve)할 수 있고, 또는 일반적으로 무선 네트워크를 통하여 접근 가능한 모든 메모리에 저장된 정보를 독출할 수도 있다. 수신기(100)는 다수의 셀룰러 전화기 어플리케이션에서 사용될 수 있다. 본 발명을 한정하지 않는 한 예시로는 cdma2000 셀룰러 시스템 또는 이것으로부터 발전된 시스템이 있을 수 있다. 수신측에서, 신호는 송신기로부터 안테나(101)로 수신되고, 무선-주파수부(미도시)가 그 신호를 처리한다. 그러면, 중간-주파수 신호로부터 A/D 변환기(미도시)를 통하여 샘플들이 획득된다. 샘플들은 동기화 모듈, 또는 동기화 모듈(104)로 인가된다. 동기화 모듈(104)은 프레임 구조(frame structure)에 관련된 트레이닝 시퀀스를 위한 획득된 샘플들을 검색하고 그것을 이용하여 샘플링 모멘트(sampling moment)를 정확하게 결정한다. 샘플링 모멘트란 샘플 플로우 내의 모든 심벌들의 지점들(locations)이다. 또한, 동기화 모듈(104)은 수신기의 무선 주파수부를 제어하여 AND 변환기에 도달하는 신호를 최적 레벨로 유지한다. AND 컨버터는 도시되지 않았다. 동기화 모듈(104)은 프레임을 채널 검출 모듈, 또는 채널 검출 유닛(108)에 인가한다.
정보가 무선 채널 상에서 전달될 때, 송신될 신호는 변조를 거쳐야 한다. 변조는 신호를 무선 주파수에서 송신될 수 있는 형태로 변환한다. 변조 방법은, 그 방법이 가능한한 많은 정보를 좁은 주파수 대역을 통해서 전달할 수 있도록 동작할수록 효율적이라고 평가된다. 사용 목적에 따라서, 다른 특징들 역시 강조될 수 있다. 또한, 변조는 인접 채널들 간에 간섭을 야기하는 현상을 최대한 방지해야 한다. 채널 검출 모듈(108)은 메모리(109)를 포함하거나, 메모리(109)에 적절하게 연결된다. 검출기 모듈(108)은 송신된 심벌들을 페이딩 채널 상태 정보에 대한 가정된 불완전한 지식에 대한 함수로서 검출하는 알고리즘을 이용한다.
검출기 모듈(108)은 적어도 하나의 적응 채널 예측기(adaptive channel estimator) 모듈 또는 적응 채널 예측기 유닛(110(a) 내지 110(n))에 연결된다. 채널 예측기(110)는 동기화 모듈(104)로부터의 신호를 관련된 상호연결자(interconnector)(106(a) 내지 106(n))를 통하여 각각 수신한다. 상호 연결자(106)는 전형적으로는 전선이거나, 데이터를 송신할 수 있도록 적응된 무선 송신 수단들이다. 검출기 모듈(108)은 입력으로서, 일반적으로 예측기(110)로부터의 출력을 관련된 상호 연결자들(112(a) 내지 112(n))을 통하여 각각 수신한다. 검출기 모듈(108)은 정보를 관련된 상호 연결자들(114(a) 내지 114(n))을 통하여 각각 출력한다. 상호 연결자(112)(114)들은 전술된 바와 같이 전형적으로는 전선이거나, 데이터를 송신할 수 있도록 적응된 무선 송신 수단들이다. 검출기 모듈(108)은 알고리즘 또는 저장된 프로그램을 이용하여 수신된 신호를 복조하고, 복조된 신호를 하나 또는 그 이상의 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션들과 비교하는데, 이것들은 전형적으로는 룩업 테이블과 같은 메모리로서, 이동 전화기 핸드셋(셀룰러 전화기와 같이 이동국이라고 불릴 수도 있다), 송신기, 기지국 또는 무선 네트워크를 통해 접근 가능한 지점에 존재하는 메모리에 저장된다. 논리적 채널(120)이 프레임부(framing unit, 118)로부터 형성된다.
수신기의 일반적 구조에 대한 예시는 본 발명의 이해를 돕기 위하여 기술되었다. 그러나, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 수신기의 구조는 변경될 수 있으며, 본 발명은 수신기의 채널 이퀄라이저/검출기에 관련된다.
본 발명에 의하여 구현되는 성능 향상은, 수신 안테나의 개수가 증가될수록 더욱 현저해지며, 이것은 본 발명이 업링크 통신(이동국으로부터 기지국으로의 통신)에 특히 유용하다는 것을 암시한다. 그러나, 본 발명의 교시는 다운링크 방향으로, 즉, 이동국 내에 탑재되었을 경우에도 현저한 성능 향상을 제공한다. 또한, 개선된 신호 콘스텔레이션들이 외부 에러 정정 코드(error correcting code)와 함께 사용될 경우 추가적인 성능 향상이 가능하다는 점도 유의해야 한다. 예를 들어, 외부의 코드는 수 개의 신호 매트릭스들을 시간에 따라 인코딩하도록 설계된 블록 또는 트렐리스 코드(trellis code)일 수 있다. 쿨백-라이플러 거리 기준에 기반하여 외부 코드를 설계함으로써, 코딩된 블록들 간의 최소 거리가 더 증가될 수 있으므로, 에러율 성능(error rate performance)이 개선될 수 있다.
다양한 매트릭스 콘스텔레이션들의 다양한 케이스(가 수 개의 심벌 간격들 상에서 다중 송신 안테나들과 함께 사용되도록 하기 위하여)를 위하여 설계 기준이 유도된다. 그러므로, 수 개의 심벌 간격들 동안에 채널이 일정하게 유지되거나, 거의 일정하게 유지되는 동안에, 및/또는 다중 송신 안테나가 사용될 수 있을 경우에 추가적인 성능 향상이 가능하다.
본 발명은 디지털 통신에 적용될 수 있는데, 예를 들어, 다중 안테나 시스템을 이용한 라이레이 평활 페이딩 환경(Rayleigh flat fading environment)에 적용될 수 있다. 라이레이 페이딩은 라이레이 PDF를 가지는 독립된 다중 경로 신호들에 의하여 야기되는 신호 페이딩의 한 타입이다.
본 발명의 파라미터들을 설정하기 위하여, 송신기는 채널 계수들을 알지 못하며, 수신기는 몇 가지 공지된 예측 변이와 함께 채널 계수들의 예측치만을 알고 있다고 가정한다. 성능 기준으로서의 조건 분산들(conditional distributions) 간의 쿨백-라이플러 거리를 이용함으로써, 콘스텔레이션 지점들 간의 최소 쿨백-라이플러 거리를 최대화하는데 기반하여 설계 기준이 유지될 수 있다. 예를 들어, 콘스텔레이션들은 전술된 기준을 가지는 단일 송신 안테나 시스템을 위하여 설계될 수 있고, 신규하게 유도된 콘스텔레이션들은 기존의 콘스텔레이션보다 성능에 있어서 현저한 향상을 제공할 수 있다.
예를 들어, M 개의 송신 안테나 및 N 개의 수신 안테나가 T 개의 심벌 주기들에 해당하는 코히어런스 간격을 가지는 블록 라이레이 평활 페이딩 채널 내의 통신 시스템에 존재한다고 가정한다. 즉, T 개의 연속적인 심벌들의 블록들 동안에는 페이딩 계수들이 일정하게 유지되고, 각 블록의 끝에서는 신규한 독립 값으로 변경된다고 가정한다. 그러면, 수학식 1과 같은 복소 기저대역 표시가 사용될 수 있다.
X=SH+W
수학식 1에서, S는 전력 조건 을 가지는 송신된 신호들의 TxM 매트릭스이고, s tm 들은 신호 매트릭스 S의 원소들이고, X는 수신 신호들의 TxN 매트릭스이고, H는 페이딩 계수들의 MxN 매트릭스이고, W는 부가 수신된 잡음의 TxN 매트릭스이다. H 및 W의 원소들은 분포 CN(0,1)로부터의, 통계적으로 독립적이고 이상 분포를 가지는 원형 복소 가우시안 랜덤 변수(complex Gaussian random variables)들이다. 또한, H=+의 조건이 만족된다고 가정되는데, 는 수신기에 알려지지만 은 알려지지 않는다고 가정된다. 은 CN(0, )으로부터의 i.i.d 원소들이고, 으로부터 통계적으로 독립이라고 가정될 수 있다. 은 되는 예를 들어 LMMSE 예측기를 이용함으로써 획득될 수 있다.
상기와 같은 파라미터들을 가지고, 수신된 신호의 조건 확률 밀도(conditional probility density)는 다음 수학식 2와 같이 기술될 수 있다.
여기서, L의 크기를 가지는 신호 집합 {S i } L i = 1을 가정하고, 를 정의하면, 이 시스템의 최대 확률(ML, Maximum Likelihood) 검출기는 다음 수학식 3과 같은 형태를 갖는다.
만일 L=2라면, S l 의 ML 검출 내의 에러 확률(S 1 이 송신되었을 경우 S2를 검출)은 다음 수학식 4를 이용하여 표현된다.
L>2 의 경우라면, 수학식 4가 더 이상 정확하지 않다 하더라도, 수학식 4는 여전히 쌍 단위(pairwise)의 에러 확률의 근사치로서 사용될 수 있다. ML 검출기의 평균 에러 확률은 신호 집합들에 대한 쌍 단위의 에러 확률들의 평균을 구함으로써 획득되는데, 이것은 일반적으로 가장 큰 항, 즉 주어진 신호 집합에 대한 수학식 4의 값 중 최대값에 의하여 좌우된다. 그러므로, 적어도 몇 가지의 다른 콘스텔레이션/코드 설계 기술에서와 같이, 신호 집합 중 수학식 4의 최대치가 성능 기준으로서 사용될 수 있으며, 최적 콘스텔레이션들은 이러한 성능 기준을 주어진 크기를 가지는 모든 가능한 콘스텔레이션들에 대해서 최소화함으로써 식별될 수 있다. 안타깝게도, 수학식 4의 일반적이고 정확한 표현식, 또는 심지어는 체르노프 경계(Chernoff bound)는 유도가능하지 않은 것으로 보인다. 그러므로, 스타인의 정리(Stein's lemma)를 이용하여, 분포들(쌍 단위의 에러 확률의 지수 감소율(rate of exponential decay)의 상위 경계치) 간의 쿨백-라이플러 거리가 대신 성능 기준으로서 사용된다. 정보의 KL 양(쿨백-라이플러 양)은, 주어진 데이터로부터 정확한 확률 분포를 예측할 때의 이상적인 분포 및 실제 분포 간의 거리를 측정하는 하나의 공지된 기준치이다.
그러면, 가장 큰 최소 쿨백-라이플러 거리를 가지는 신호 집합들을 검색함으로써 최적 콘스텔레이션들이 획득될 수 있다.
수학식 2를 이용하면, p i 및 p j 간의 쿨백-라이플러 거리거리는 다음 수학식 5에서와 같이 연산될 수 있다.
=0인 경우와 =1인 두 가지 극단적인 경우에서, 수학식 5는 코히어런트 및 비-코히어런트 공간-시간 코드들을 위한 기존의 성능 기준들로 간략화된다. 코히어런트 공간-시간 코드는 다중-레벨 신호 콘스텔레이션이 =0인 조건, 즉, 완전한 채널 상태(위상 및 진폭) 정보가 수신기 측에 알려져 있다는 것으로 가정된 조건을 위하여 설계된다. 반면에, 비-코히어런트 공간-시간 코드는 다중-레벨 신호 콘스텔레이션이 =1인 조건, 즉, 채널 상태 정보가 전혀 수신기 측에 알려져 있지 않다는 것으로 가정된 조건을 위하여 설계된다. =0인 경우(완전한 채널 상태 정보가 수신기에 알려진 코히어런트 통신의 경우), 수학식 5는 다음 수학식 6으로 간략화된다.
수학식 6은 V. Tarokh, N. Seshadri, 및 A.R. Calderbank에 의한 "고속 데이터 속도의 무선 통신을 위한 공간-시간 코드들: 성능 기준 및 코드 구성", IEEE Transactions on Information Theory, vol.44, no.2, pp. 744-765, March 1998에서 제공된 성능 기준으로서 코히어런트 공간-시간 코드들과 동일하게 되며, 그 결과로 랭크(rank) 및 디터미넌트(determinant) 설계 기준들이 나타난다. 랭크 및 디터미넌트 설계 기준들은 수신기 측에서 완전한 채널 상태 정보를 가진 시스템들을 위한 공간-시간 코드들을 설계하기 위하여 사용된다. =1이 만족되는 경우, 즉, 수신측에 채널 상태 정보가 전혀 알려지지 않은 비-코히어런트 통신의 경우, 수학식 5는 다음 수학식 7로 간략화된다.
수학식 7은 M.J. Borran, A. Sabharwal, B. Aazhang, 및 D.H. Johnson, "비-코히어런트 공간-시간 콘스텔레이션에 관하여", Proceedings of the IEEE International Symposium on Information Theory, July 2002에서 비-코히어런트 공간-시간 코드에 대하여 제공되는 성능 기준과 동일하다. 의 중간값들에 대해서는, 성능 기준은 두 의 극단적 값들의 조합에 대항되며, 이는 최적 설계를 위해서는 두 개의 극단적 성능 기준들 모두로부터의 기여분을 고려해야 개선된 성능을 얻을 수 있다는 사실을 반영하는 것이다.
성능 기준으로서 쿨백-라이플러 거리를 채택함으로써, 신호 집합 설계는 다음 수학식 8과 같은 최적화 문제에 의하여 공식화된다.
min D(p i ||p j )을 최대화하는 문제,
여기서
수학식 8에서, 는 S i 를 송신하는데 사용된 전체 전력이다. N의 실제값들이 수학식 8의 최대화 과정에 영향을 미치지 않기 때문에, 최적 신호 집합들을 설계할 때 언제나 N=1이라고 가정할 수 있다.
본 발명의 설계 기술 및 이에 따른 콘스텔레이션 구조 내의 채널 예측 에러의 영향을 예시하기 위하여, 단일 송신 안테나 시스템이 고속 페이딩 환경에서 동작하는 간단한 경우를 고려하는 것이 도움이 된다. 이와 같은 간단한 경우에, M=1 이고 T=1이며, 따라서 각 S i 는 단순히 복소 스칼라 값이다. 그러면, 수학식 5에 있는 쿨백-라이플러 거리의 표현식은 다음 수학식 9와 같이 된다.
다중 레벨 유니터리(unitary) 콘스텔레이션의 개념을 이용하면(이 경우에는 원형이다), 동심원들 상의 지점들을 포함하는 콘스텔레이션들이 고려되고, 최적화 문제는 동심원의 개수, 각 원의 반지름, 및 각 동심원 상의 콘스텔레이션 지점들의 개수 등을 찾아냄으로써 해결된다. 결과적으로 얻어지는 콘스텔레이션의 실제 최소 쿨백-라이플러 거리는 이러한 접근법에 의하여 보장되는 것과 동일하거나 이보다 크다는 것이 증명될 수 있는데, 반면에 단순화된 최적화 문제의 파라미터 개수는 완전한 문제 해결 방법에 비하여 훨씬 감소된다.
도 2a 내지 도 2d는 M=1, T=1, P av =10, 및 상이한 값들에 대한 8의 크기를 가지는 최적 콘스텔레이션들을 도시한다. 도시된 콘스텔레이션들은 전형적으로는 이동 핸드셋 유닛, 송신기 유닛, 기지국 유닛 또는 무선 네트워크를 통해 접근될 수 있는 메모리 지점들에 저장된다.
도 2a는 수직축(210) 및 수평축(212) 상에 도시된 신호 콘스텔레이션(200)을 도시한다. 콘스텔레이션 지점들(214, 216, 218, 220, 222, 224, 226 및 228)은 어떤 8-PSK 콘스텔레이션을 위한 위상 및 진폭을 나타낸다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 지점들(214, 218,222, 226)은 각각 한 축 상에 위치된다. 지점(220)은 제1 사분면에 위치되고, 지점(226)은 제2 사분면에 위치되고, 지점(228)은 제3 사분면에 위치되고, 지점(224)은 제4 사분면에 위치된다.
도 2b는 은 0.0이고 dmin 이 2.2624인 경우의 8-지점 콘스텔레이션을 위한 신호 콘스텔레이션(202)을 도시한다(dmin 은 아무 단위도 갖지 않는 절대값이다). 콘스텔레이션은 수평축(234) 및 수직축(236) 상에 도시되며, 콘스텔레이션 지점들(240, 242, 244, 246, 248, 250, 252)을 포함한다.
도 2c는 은 0.2 이고 dmin 이 1.3318인 경우의 8-지점 콘스텔레이션을 위한 신호 콘스텔레이션(204)을 도시한다. 콘스텔레이션은 수평축(258) 및 수직축(256) 상에 도시된다. 콘스텔레이션 지점들(268, 270, 272, 274, 276, 278)은 제1 신호 구조(262)를 형성한다. 콘스텔레이션 지점들(264 및 266)이 제2 신호 구조(260)를 형성한다. 신호 구조(260)는 신호 구조(262)에 비하여 더 원점에 가까우며, 신호 구조들(260 및 262)은 실질적으로 동심원들이다.
도 2d는 은 0.5 이고 dmin 이 0.8518인 경우의 8-지점 콘스텔레이션을 위한 신호 콘스텔레이션(206)을 도시한다. 콘스텔레이션은 수평축(280) 및 수직축(282) 상에 도시된다. 콘스텔레이션 지점들(288, 290, 294)은 신호 구조(286)를 형성한다. 콘스텔레이션 지점들(291, 292, 296, 298)이 신호 구조(284)를 형성한다. 지점(297)은 원점에 위치된다. 신호 구조들(224 및 286)은 실질적으로 동심원들이다.
도 3a 내지 도 3d는 M=1, T=1, P av =10, 및 상이한 값들에 대한 16의 크기를 가지는 최적 콘스텔레이션들을 도시한다.
도 3a는 수직축(306) 및 수평축(304) 상에 도시된 16-QAM 신호 콘스텔레이션(302)을 도시한다. 콘스텔레이션 지점들(314, 315, 316, 318)은 제1 사분면에 위치된다. 콘스텔레이션 지점들(306, 308, 310, 312)은 제2 사분면에 위치된다. 콘스텔레이션 지점들(328, 330, 332, 334)은 제3 사분면에 위치되고, 콘스텔레이션 지점들(320, 322, 324, 326)은 제4 사분면에 위치된다.
도 3b는 은 0.0이고 dmin 이 1.5841 인 경우의 16-지점 콘스텔레이션(336)을 도시한다. 도 3b는 콘스텔레이션 지점들(344, 346, 356, 362, 363)을 포함하는 제1 콘스텔레이션 구조(338)를 포함한다. 제2 콘스텔레이션 구조(340)는 콘스텔레이션 지점들(342, 348, 350, 352, 354, 358, 360, 364, 366, 368, 370)을 포함한다. 콘스텔레이션 구조(338)는 콘스텔레이션 구조(340) 보다 원점에 가깝다.
도 3c는 은 0.2 이고 dmin 이 0.8857인 경우의 16-지점 콘스텔레이션(372)을 도시한다. 도 3c는 콘스텔레이션 지점들(380, 382, 390, 392, 393, 398)을 포함하는 제1 콘스텔레이션 구조(376)를 도시한다. 제2 콘스텔레이션 구조(374)는 콘스텔레이션 지점들(378, 384, 386, 388, 391, 394, 395, 396, 397)을 포함한다. 콘스텔레이션 구조(376)는 콘스텔레이션 구조(374) 보다 원점에 가깝다. 콘스텔레이션 구조(376, 374)들은 실질적으로 동심원이다.
도 3d는 은 0.5 이고 dmin 이 0.5437인 경우의 16-지점 콘스텔레이션(389)을 도시한다. 제1 콘스텔레이션 구조(307)는 콘스텔레이션 지점들(303, 313, 325, 327)을 포함한다. 제2 콘스텔레이션 구조(305)는 콘스텔레이션 지점들(311, 315, 321, 323, 335, 337)을 포함한다. 제3 콘스텔레이션 구조(301)는 콘스텔레이션 지점들(309, 317, 319, 329, 331, 333)을 포함한다. 제1 콘스텔레이션 구조(307)가 가장 원점에 가까우며, 원점 주위에서 실질적으로 원형 형상을 형성한다. 콘스텔레이션 구조(305, 301)들은 도 3d에 도시된 바와 같이 동심원들을 형성한다.
도 4는 M=1, T=1, SNR=10dB, 및 =0.5인 경우의 크기 8을 가지는 콘스텔레이션들을 위한 심벌 에러율(symbol error rate)을 도시한다. =0.5에서의 8-지점 콘스텔레이션들의 심벌 에러율 성능은 상이한 N 값들에 대하여 연산된다. 그래프 400은 N의 크기는 수평축(402)에서 표시되고, 심벌 에러 확률의 크기는 수직축(404)에서 도시됨을 나타낸다. 선분(406)은 PSK 콘스텔레이션의 값들을 나타내고, 선분(408)은 코히어런트 콘스텔레이션을 위한 값들을 나타내며, 선분(410)은 최적 콘스텔레이션을 위한 값들을 나타낸다.
도 5는 M=1, T=1, SNR=10dB, 및 =0.5인 경우의 크기 16을 가지는 콘스텔레이션들을 위한 심벌 에러율(symbol error rate)을 도시한다. =0.5에서의 16-지점 콘스텔레이션들의 심벌 에러율 성능은 상이한 N 값들에 대하여 연산된다. 그래프 500은 N의 크기는 수평축(502)에서 표시되고, 심벌 에러 확률의 크기는 수직축(504)에서 도시됨을 나타낸다. 선분(508)은 QAM 콘스텔레이션의 값들을 나타내고, 선분(506)은 코히어런트 콘스텔레이션을 위한 값들을 나타내며, 선분(510)은 최적 콘스텔레이션을 위한 값들을 나타낸다.
결과가 도 4 및 도 5에 도시되는데, 여기서 코히어런트라고 함은 =0 에 대하여 설계된 다중 레벨 원형 콘스텔레이션들을 의미한다. 최적 콘스텔레이션들의 최소 쿨백-라이플러 거리가 더 크기 때문에, 심벌 에러율의 N에 대한 지수적 감소율은 종래의 콘스텔레이션들에 비하여 더 크다. 또한, =0.5 인 경우에, 16QAM 콘스텔레이션이 코히어런트 통신을 위해 설계된 다중 레벨 원형 콘스텔레이션에 비교할 때 더 나은 성능을 보인다는 점에 주목하면 흥미롭다. 그 이유는, 16QAM을 다중 레벨 원형 콘스텔레이션으로서 고려하면, 사실은 단지 2 레벨만을 가지는 코히어런트 콘스텔레이션에 비교할 때 3 레벨 콘스텔레이션이기 때문이다. 이것은, =0.5에서의 코히어런트 콘스텔레이션(2 레벨을 가지는)이 여전히 8PSK(1 레벨만을 가지는) 보다 나은 성능을 제공하는 8-지점 콘스텔레이션들에는 해당되지 않는 것이다.
도 6은 심벌 검출기 블록(600)을 포함하는 수신기부의 하이 레벨 블록도를 도시한다. 심벌 검출기 블록(600)으로의 입력은 수신된 신호(600A), 채널 예측치(600B), SNR(600C), 전술된 수학식 2에 따른 예측 에러의 통계(600D)(의 지식), 및 본 발명에 따라 사전에 구성되어 페이딩 프로세스의 및 채널 예측 에러의 통계를 이용하는 페이딩 채널에 기반하여 진폭 인코딩된 정보를 포함하는 콘스텔레이션(600E)을 포함한다. 심벌 검출기 블록(600)의 출력은 검출된 심벌들(600F)의 신호열이다. 도 6에서, 콘스텔레이션 입력(600E)은 n 개의 저장된 콘스텔레이션 집합들 중 선택된 하나일 수 있는데, 여기서 n은 전형적으로는 3내지 4의 SNR 범위들을 나타내는 약 3 내지 약 4의 범위 내의 값을 가질 수 있다. 각 콘스텔레이션 집합은 수 개 또는 수백 개의 지점들을 가질 수 있다.
도 7a는 송신 방법의 흐름도를 도시한다. 블록(700)에서 비트열이 입력되고, 블록(702)에서는 현재 SNR에 기반하여 콘스텔레이션 지점이 선택되고, 블록(704)에서는 선택된 콘스텔레이션 지점에 따라 반송파가 위상 및 주파수 변조되고, 입력된 비트들에 상응하는 심벌이 송신된다. 현재 SNR은 전력 제어 하부-시스템의 동작에 기반하여 송신기에 알려지도록 처리될 수 있고, 그 취지는 궤환 전력 제어 채널(feedback power control channel)을 통하여 수신기에 의하여 표시될 수 있다.
도 7b는 수신 방법의 흐름도를 도시한다. 블록(706)에서 심벌이 도 7a에 도시된 송신기로부터 수신되고, 블록(708)에서 콘스텔레이션이 적어도 하나의 현재 SNR에 기반하여 선택되고, 블록(710)에서 선택된 콘스텔레이션에 기반하여 바람직하게는 최대 근사(ML, Maximum Likelihood) 복조법에 의하여 반송파가 복조되고, 수신된 심벌들이 코딩되거나 코딩되지 않았는지에 기반하여 하드 심벌(hard symbols)들 또는 소프트 비트(soft bits)들이 출력된다.
본 발명에 사용되는 콘스텔레이션은, 예를 들어 송신기 유닛 및/또는 수신기 유닛 내의 룩업 테이블의 형태로 구현될 수 있다. 최대 근사 디코딩(검출)이 "하부 집합 디코딩 내의 지점(point in subset decoding)" 및 "하부 집합 디코딩(subset " 의 두 가지 스테이지에서 실현될 수 있는데, 이것은 트렐리스 코딩된 변조 기술과 유사하다. 즉, 수신된 신호가 주어지면, 우선 각 하부-집합에 대하여 최적 지점(최대의 근사도를 가지는 지점, 즉, 수신된 신호와 가장 가까운 지점)이 수신된 신호의 위상을 연산하고 그것을 양자화(하부집합 디코딩 내의 지점)함으로써 얻어진다. 그러면, 상이한 하부-집합 내의 최적 지점들의 근사도가 서로에 대하여 비교되어 최적 근사도(하부-집합 디코딩)를 가지는 지점을 결정한다.
본 발명은 발명의 이해를 돕기 위하여 일반적 구조를 가지는 수신기 및 송신기에 관련하여 설명되었다. 그러나, 수신기 및/또는 송신기의 구조는, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 변화될 수 있다. 더 나아가, 수신기는 모든 적합한 채널 예측 기술을 이용할 수 있다는 점이 이해되어야 한다.
더 나아가, 도 7a에 의한 송신기에 의하여 송신된 데이터를 수신하는 통신 시스템 장치에서, 수신기는 종래의 코히어런트 복조(코히어런트 검출기)를 채택할 수 있으며, 이 경우에도 성능을 향상된다는 점이 이해되어야 한다. 또는, 수신기는 수학식 2에 의하여 알려진 근사도 함수에 따라 최적 복조기를 이용할 수도 있다.
비록 출원인은 출원인이 예견한 가능한 실시예들 모두를 설명하려고 하였으나, 여전히 예견가능하지 않거나 실질적이지 않은 실시예들의 수정이 가능하며, 이것들은 개시된 바와 같은 실시예들과 동등하다고 판단되어야 한다.

Claims (26)

  1. 공간-시간 신호 콘스텔레이션(constellation)을 수립하기 위한 방법에 있어서,
    페이딩 채널(fading channel) 상태 정보의 불완전한 지식을 가정하는 단계 및
    채널 페이딩의 통계를 이용하여 부가 정보를 콘스텔레이션 지점들(constellation points)의 진폭 변이들로서의 공간-시간 신호 콘스텔레이션에 인코딩하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 콘스텔레이션을 구성하기 위한 설계 기준은 조건 분포들(conditional distributions) 간의 쿨백-라이플러 거리(Kullback-Leibler distance)인 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    복수 개의 신호 대 잡음비 범위들에 기반하여 복수 개의 공간-시간 콘스텔레이션을 수립하는 단계들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 신호 콘스텔레이션을 기술하는 정보를 룩업 테이블에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 신호 콘스텔레이션을 기술하는 정보를 송신 위치의 룩업 테이블에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 신호 콘스텔레이션을 기술하는 정보를 수신 위치의 룩업 테이블에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    콘스텔레이션 데이터에 따라 송신 신호의 진폭을 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    단일 송신 안테나 시스템을 위한 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 발생하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    특정의 최소 쿨백-라이플러 거리를 가지는 하나 또는 그 이상의 신호 콘스텔레이션 지점들을 식별하는 단계 및
    상기 식별 단계의 함수로서 신호 콘스텔레이션을 발생하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    특정의 첨두 진폭을 가지는 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션 내의 추가 지점들을 수립하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 방법.
  11. 수신 신호의 함수로서의 데이터 샘플을 획득하는 단계;
    채널 페이딩 정보를 획득하는 단계 및
    상기 데이터 샘플 및 상기 채널 페이딩 정보로부터 신호 콘스텔레이션을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심벌 검출 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 신호 콘스텔레이션은,
    신호 콘스텔레이션 지점들을 포함하고, 상기 신호 콘스텔레이션 지점들 간의 거리는,
    신호 콘스텔레이션 지점들 간의 쿨백-라이플러 거리의 함수인 것을 특징으로 하는 심벌 검출 방법.
  13. 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한, 컴퓨터에 의하여 독출 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
    페이딩 채널(fading channel) 상태 정보의 불완전한 지식에 대한 가정에 응답하여, 채널 페이딩의 통계를 이용하여 부가 정보를 콘스텔레이션 지점들의 진폭 변이들로서의 공간-시간 신호 콘스텔레이션에 인코딩하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 심벌 검출 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    조건 분포들(conditional distributions) 간의 쿨백-라이플러 거리의 함수로서의 상기 콘스텔레이션 지점들 간의 거리를 결정하기 위한 프로그램 코드를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심벌 검출 방법.
  15. 전자 기록 매체로서,
    페이딩 채널 상태 정보의 불완전한 지식을 가정하는 단계 및
    채널 페이딩의 통계를 이용하여 부가 정보를 콘스텔레이션 지점들의 진폭 변이들로서의 공간-시간 신호 콘스텔레이션에 인코딩하는 단계에 의하여 발생된 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 저장하는 전자 기록 매체.
  16. 제15항에 있어서, 저장된 신호 콘스텔레이션은,
    조건 분포들(conditional distributions) 간의 쿨백-라이플러 거리의 함수로서의 상기 콘스텔레이션 지점들 간의 거리를 결정하는 단계에 의하여 발생되는 것을 특징으로 하는 전자 기록 매체.
  17. 페이딩 채널 상태 정보의 불완전한 지식을 가정하고, 채널 페이딩의 통계를 이용하여 부가 정보를 콘스텔레이션 지점들의 진폭 변이들로서의 공간-시간 신호 콘스텔레이션에 인코딩함으로써 구성된 적어도 하나의 신호 콘스텔레이션의 디지털 표현(representation)을 저장하기 위한 저장 수단을 포함하는 무선 통신 시스템 네트워크 구성 요소로서, 콘스텔레이션 지점들 간의 거리는 조건 분포들(conditional distributions) 간의 쿨백-라이플러 거리의 함수로서 결정되는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템 네트워크 구성 요소.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 네트워크 구성 요소는 기지국 부문을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템 네트워크 구성 요소.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 네트워크 구성 요소는 이동국 부문을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템 네트워크 구성 요소.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 네트워크 구성 요소는 수신기 심벌 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템 네트워크 구성 요소.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 네트워크 구성 요소는 송신기 심벌 변조부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 시스템 네트워크 구성 요소.
  22. 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 장치에 있어서,
    페이딩 채널(fading channel) 상태 정보의 불완전한 지식을 가정하기 위한 수단 및
    채널 페이딩의 통계를 이용하여 부가 정보를 콘스텔레이션 지점들의 진폭 변이들로서의 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션에 인코딩하기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    조건 분포들 간의 쿨백-라이플러 거리의 함수로서의 콘스텔레이션 지점들 간의 거리를 결정하기 위한 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공간-시간 신호 콘스텔레이션을 수립하기 위한 장치.
  24. 쿨백-라이플러 거리 기준에 기반하고 수신기 채널 예측기(channel estimator)의 비정밀성을 고려하여 설계된 공간-시간 매트릭스 신호 콘스텔레이션을 이용하여 데이터를 송신하기 위한 통신 시스템 장치.
  25. 제24항에 따른 송신기에 의하여 송신된 데이터를 수신하기 위한 통신 시스템 장치로서, 코히어런트 복조(coherent demodulation)를 이용하는 수신기를 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 시스템 장치.
  26. 제24항에 따른 송신기에 의하여 송신된 데이터를 수신하기 위한 통신 시스템 장치로서,
    의 수학식에 의한 확률 함수(likelihood function)에 따른 최적 복조기를 사용하는 수신기를 포함하며,
    상기 통신 시스템은 T 개의 심벌 주기들에 해당하는 코히어런스 구간(coherence interval)을 가지는 라이레이 평활 페이딩 채널(Rayleigh flat fading channel) 내에 M 개의 송신 안테나 및 N 개의 수신 안테나를 포함하고,
    X=SH+W 이며,
    S는 전력 조건 을 가지는 송신 신호들의 TxM 매트릭스이고, stm 은 신호 매트릭스 S의 원소들이고, X는 수신 신호들의 TxN 매트릭스이고, H는 페이딩 계수들의 MxN 매트릭스이고, W는 부가 수신된 잡음의 TxN 매트릭스이고,
    H 및 W는 분포 CN(0,1)로부터의, 통계적으로 독립적이고 이상 분포를 가지는 원형 복소 가우시안 랜덤 변수(complex Gaussian random variables)들이고, H=+을 만족하고, 는 수신기에 알려지지만 은 알려지지 않는다고 가정되는 것을 특징으로 하는 통신 시스템 장치.
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