KR20050053976A - 디지털 티브이의 채널 등화 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 주파수 영역에서의 디지털 티브이의 채널 등화 장치에 관한 것으로, 전송 채널의 임펄스 응답 추정치 을 ·

Description

디지털 티브이의 채널 등화 장치{Channel Equalizer in Digital TV}

본 발명은 디지털 TV 수신기의 주파수 영역에서의 채널 등화 장치에 관한 것이다.

통상, 디지털 통신 시스템에서는 송신단의 디지털 정보(음성, 데이터 혹은 영상)를 심볼로 매핑하고 각 심볼을 크기 혹은 위상에 비례하는 아날로그 신호로 변환시켜 전송 채널을 통해 수신단까지 전송하게 된다. 수신단에 도착한 신호는 다중 경로의 전송채널을 통과하면서 인접신호와의 간섭을 일으켜서 심하게 왜곡이 되어 있는 상태가 된다. 따라서 왜곡된 수신 신호로부터 원 신호를 복원해 내기 위해서는 채널의 보상을 위한 등화기의 채용이 필수적이다. 일반적으로 가장 많이 사용되는 채널 등화기로는 LMS 알고리즘을 이용한 결정 궤환 등화기(Decision Feedback Equalizer ; DFE)가 있다. 상기 DFE는 수신된 신호가 다중 경로 채널을 통하여 들어오는 경우 가장 에너지가 크게 들어오는 경로를 메인 경로로 삼고 나머지 경로들은 모두 반사경로를 통해 들어오는 인접신호 간섭(ISI) 혹은 고스트 신호(Ghost Signal)로 간주한 후 메인 경로를 통해 들어온 신호만을 위상과 크기를 보정하여 추출하고 나머지 경로를 통해서 들어오는 신호들은 제거를 하는 방식이다.

도 1은 시간 영역에서 동작하는 일반적인 결정 궤환 등화기의 구성을 나타내고 있다.

도 1의 동작을 간단히 살펴보면, 전단 필터(Feed forward Filter)(101)를 통하여 메인 경로보다 시간적으로 먼저 도착한 경로의 신호들 즉, 전 고스트(Pre-Ghost)의 영향을 제거하고 후단필터 혹은 궤환필터(Feedback Filter)(102)를 통하여 메인 경로보다 시간적으로 후에 도착한 경로의 신호들 즉, 후 고스트(Post-Ghost)의 영향을 제거하게 된다. 이때, 가산기(105)는 상기 전단 필터(101)의 출력과 궤환 필터(102)의 출력을 더하여 결정부(Decision Device)(103)로 출력하고, 상기 결정부(103)는 상기 가산기(105)의 출력 신호를 미리 설정한 기준값과 비교하여 상기 가산기(105)의 출력 신호를 거리가 가장 가까운 신호 레벨로 판정한다. 이때, 상기 결정부(103)의 출력은 궤환필터(102)와 제어부(104)로 피드백된다. 즉, 상기 궤환필터(102)의 입력은 가산기(105)의 출력이 아니고, 결정부(103)를 통과한 판정값이다.

따라서, 상기 결정부(103)에서 판정이 정확하게 내려진 경우, 등화기 출력 성분 속에 함께 담겨져 있는 잡음이 제거된 상태에서 궤환필터(102)의 입력으로 재 입력되기 때문에 잡음증폭 현상이 일어나지 않게 되어 일반적으로 선형 등화기에 비하여 우수한 성능을 낼 수 있으며 또한, 판정 오차가 작은 경우에는 최적 필터인 MLSE(Maximum Likelyhood Sequence Estimator)에 비등한 성능까지 낼 수 있다는 장점이 있다.

그러나, 채널 왜곡이 심한 경우 궤환필터(102)의 입력으로 들어가는 판정값에 판정 오차가 빈번히 존재하게 되고, 그 잘못 판정된 값이 궤환필터(102) 속에서 무한 루프를 돌면서 계속해서 등화기의 성능을 열화시키게 되는 오차진행상황(Error Propagation Situation)에 빠질 수가 있다. 또한 메인 경로가 막히고 반사 경로만을 통해서 수신된 신호만 존재하는 경우 혹은 다중 안테나를 통하여 동일 신호가 서로 다른 경로로 전송된 경우(Single Frequency Network ; SFN), 각 경로로 들어오는 에너지가 비슷한 상황이 발생하여 그 중 어느 신호를 메인으로 삼을 것인지 불분명하게 되는 경우가 있다. 즉, 시간영역 등화기에서 메인 경로와 반사경로의 위치가 수시로 바뀌는 경우 등화기의 성능 열화 현상이 발생하며, 이로 인해 프레임 동기가 흔들리면 등화기 후단에서 수행되는 채널 디코딩이 불가능하게 된다.

이러한 상황에 대하여는 더 이상 메인 신호와 반사경로 신호로 구분 짓는 것이 무의미해지게 되며 이 상황에 대해서는 DFE가 제대로 등화를 못해내기 때문에 심한 다중경로나 SFN 채널의 보상에는 적합하지 못하다.

한편, 상기 DFE 구조의 문제점을 해결하고자 채널 추정기와 잡음 예측기를 이용한 주파수 영역 채널 등화 장치가 제안된 바 있다.

도 2는 DTV 수신 신호가 거쳐오는 전송 채널(100)과 주파수 영역 채널 등화 장치의 블록 구성도로서, 전송 채널은 다중경로 채널(110)과 백색 잡음 w(n)이 더해지는 가산부(120)로 모델링 된다. 이러한 전송 채널을 통과한 신호는 주파수 영역 채널 등화기로 입력된다.

상기 주파수 영역 채널 등화부는 수신신호 y(n)로부터 전송 채널의 경로(임펄스 응답)를 추정하는 채널 추정기(200), 주파수 영역에서 상기 채널 추정기(200)에서 추정된 채널 임펄스 응답을 이용하여 상기 채널부(100)에서 출력되는 수신 신호의 채널 왜곡을 보상하는 채널 왜곡 보상부(300) 및 상기 채널 왜곡 보상부(300)의 출력으로부터 등화시 증폭된 잡음을 예측하여 상기 채널 왜곡 보상부(300)에서 출력되는 시간 영역 신호에 포함되어있는 증폭 잡음(Enhanced Noise)과 잔류 심볼 간섭 성분을 제거하는 잡음 제거부(400)로 구성된다.

상기 채널 왜곡 보상부(300)는 상기 채널부(100)를 통해 수신된 신호 y(n)를 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환하는 제 1 FFT(Fast Fourier Transform)부(310), 상기 채널 추정기(200)에서 추정된 채널 임펄스 응답 을 시간영역에서 주파수 영역으로 변환하는 제 2 FFT부(320), 상기 주파수 영역으로 변환된 채널 임펄스 응답의 역 값을 미리 테이블화하여 저장하고 있는 롬(330) 및 상기 제 1 FFT부(310)에서 출력된 주파수 영역 신호의 왜곡을 상기 롬(330)에서 출력된 신호를 이용하여 보정하는 곱셈기(340), 상기 곱셈기(340)에서 출력되는 주파수 영역 신호를 다시 시간 영역으로 역변환하는 IFFT부(350)로 구성된다.

상기 잡은 제거부(400)는 상기 채널 왜곡 보상부(300)의 출력으로부터 유색잡음만을 추출하여 등화시 증폭된 잡음을 예측하는 잡음 예측기(410), 상기 채널 왜곡 보상부(300)의 출력으로부터 상기 잡음 예측기(410)에서 예측된 잡음을 빼 잡음을 백색화시키는 감산기(420)로 구성된다.

그리고, 상기 채널 추정기(200)는 채널부(100)를 통해 수신된 데이터 y(n)을 입력으로 받아서 원신호 x(n)가 통과했을 것으로 보이는 이산 등가 채널(110)의 임펄스 응답 h(n)를 추정하여 채널의 유한한 임펄스 응답 추정치 을 출력한다.

이때, 시간 영역에서 동작하는 상기 채널 추정기(200)는 크게 데이터를 함께 사용하여 추정하는 부채널 정합(SRM : Sub-channel Response Matching) 방식과 훈련 신호만을 이용해서 추정하는 최소자승(LS : Least Square) 추정 방식으로 구분된다.

SRM 방식의 경우는 채널의 차수(혹은 임펄스 응답의 길이)를 정확히 알 수 있는 경우에만 추정이 제대로 이루어지므로 지상파 채널과 같이 채널의 특성이 시간적으로 변하는 상황에서는 적합하지 않은 방식이다.

한편, LS 방식을 이용한 채널 추정은 도 3과 같은 미지의 시스템 인지(Unknown System Identification)를 위한 파라메터(parameter) 추정 문제로 동일시되어진다. 여기서, x(n)는 미리 알 수 있는 신호로써 다음 수학식 1과 같이 L개의 유한한 시간 영역에서만 값이 존재한다고 가정한다.

여기서 t(n)은 훈련 신호이다. 또한 h(n)은 추정하고자 하는 이산 등가 채널 (Discrete Time Equivalent Channel)이라고 하며, y(n)은 h(n)을 통과하고 백색 잡음이 더해진 출력, 그리고 은 유한한 길이 N을 갖는 h(n)의 추정치로서 다음의 수학식 2와 같이 나타내어 질 수 있다고 하자.

여기서, 이며 N≤L이고 와는 각각 anti-causal과 causal 부분의 임펄스 응답의 길이를 나타낸다.

이 경우, 은 다음의 수학식 3과 같이 최대 L+N-1의 유한한 시간 영역에서만 값을 가진다.

따라서, 추정오차 의 자승합으로 표현된 가격 함수 J를 다음의 수학식 4와 같이 표현할 때

상기 가격함수 J를 최소화시키는 는 다음의 수학식 5와 같이 구해질 수 있다.

여기서, R은 x(n)의 자기 상관 행렬(auto correlation matrix)로써 i행 j열의 성분은 다음의 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.

그리고, p는 x(n)와 y(n)의 상호 상관 벡터(cross correlation vector)로써 i번째 성분은 다음의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.

상기 수학식 6에서 t(n)은 모두 알 수 있는 신호이므로 행렬 R은 그 성분이 모두 상수인 상수 행렬이 된다. 따라서 또한 상수 행렬이므로 p만을 구해서 와 상기 수학식 5처럼 행렬곱을 취해주면 바로 시스템의 임펄스 응답 추정치를 얻어낼 수 있다.

이러한 LS 방식은 단순 상관 방식(SRM)에 비해 훈련신호가 백색의 성질을 띠지 않고 있는 경우에도 정확한 채널의 추정이 가능하다. 즉, 훈련 시간을 검출하고 상기 훈련 시간 동안 채널을 거쳐 온 훈련신호와 수신단에서 알고 있는 훈련신호와의 상호 상관값(Cross Correlation Value) p를 구하고, 상기 훈련신호의 자기 상관행렬 R을 구한 후, 수신신호와 원 훈련신호의 상호 상관값인 p 속에 존재하는 자기 상관부분을 제거하도록 ·의 행렬 연산을 해 줌으로써 보다 정확한 채널을 추정할 수 있게 되는 것이다.

그러나, 상기 LS 방식은 훈련 신호가 백색인 경우는 자기 상환 행렬 R이 항등행렬이므로, 상기 단순 상관 방식(SCM)과 같은 결과를 내게 되는 단점이 있다. 또한, 상기 LS 방식은 단순 상관 방식에 비하여 복잡한 구현을 댓가로 보다 정확한 추정채널을 얻을 수는 있지만 채널 추정 영역이 넓어질 경우 데이터에 의한 영향은 단순 상관 방식과 마찬가지로 받게 된다는 단점을 가지고 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 평균 LS 추정 방식이 제로 포싱(Zero Forcing) 주파수 영역 채널 등화기에서 본 출원인에 의해 제안된 바 있다(출원번호 : 2002-45575호, 출원일 : 2002년 8월 1일).

상기 평균 LS 추정 방식은 LS 방식의 채널 추정값을 적절히 필터링 혹은 평균화를 해 줌으로써, 데이터에 의한 영향을 최소화시키는 방식이다. 예를 들어, 훈련시간을 검출하고, 상기 훈련시간 동안 채널을 통과한 훈련 신호와 수신기에서 미리 설정한 훈련신호와의 상호 상관값을 계산하고, 상기 상호 상관값 p와 훈련신호의 자기상관 행렬의 역행렬 을 행렬 곱한 후, 곱셈 결과(·)와 기 저장된 이전 프레임의 추정 채널의 임펄스 응답과의 평균값을 추정된 채널의 임펄스 응답으로 출력하는 것이다.

이처럼, ZF 채널 등화 장치는 매 훈련신호 구간에서 추정해 낸 채널 정보를 사용하여 다음 훈련신호 기간까지 등화를 해야 하기 때문에 정확한 채널 추정기를 필요로 한다.

한편, 훈련 신호를 이용해서 채널 추정을 하므로 훈련신호가 빈번히 들어오지 못하는 경우, 훈련신호와 훈련신호 사이의 기간에 채널이 급격하게 변하는 동적 채널에 대해서는 원활한 채널 보상이 이루어질 수 없다. 예를 들어, VSB 지상파 전송 시스템의 경우 1초에 41번 정도의 훈련신호가 들어오게 되므로 5Hz 이상의 속도로 변화하는 동적 채널의 경우 채널 등화기가 제대로 동작하지 못하게 된다.

또한, ·의 연산을 수행해야 하므로 연산량이 크고 하드웨어 복잡도가 높다. 즉, 프레임 동기만을 이용하여 채널을 추정한다면 약 25ms 간격으로 한번의 채널 추정과정을 실시하므로 실제 시간 대비 연산량이 높지 않아 구현이 가능하지만, 실제 동적 채널에서 동작하기에는 채널 추정값의 갱신 속도가 너무 느리고 갱신 속도를 더 높이기에는 연산량이 너무 커서 물리적으로 구현하기 힘든 단점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로 주파수 영역에서의 채널 등화시 채널 추정된 값의 영향을 최소화하므로써 추정채널 오차가 존재하는 상황에서도 일관된 등화 성능을 낼 수 있는 디지털 티브이의 채널 등화장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 훈련신호와 훈련신호 사이의 기간에 채널이 급격하게 변하는 동적 채널의 상황에서도 원활한 채널 보상 성능을 낼 수 있는 디지털 티브이의 채널 등화 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 복잡한 · 연산을 직접 수행하지 않으므로써 연산량 및 하드웨어의 복잡도를 줄일 수 있는 디지털 티브이의 채널 등화 장치를 제공하는데 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 디지털 티브이의 채널 등화 장치는 채널을 통과한 디지털 TV 수신 신호로부터 원 신호를 복원하기 위한 채널 등화 장치에 있어서, 컨쥬게이트 그레디언트 방법을 이용한 반복 연산을 통해 수신 신호와 수신 신호 판별값으로부터 전송 채널의 임펄스 응답을 추정하는 채널 추정부와, 상기 수신 신호와 추정된 임펄스 응답을 각각 주파수 영역으로 변환한 후 주파수 영역에서 추정된 채널 임펄스 응답을 이용하여 수신 신호의 채널 왜곡을 보상하고 다시 시간 영역으로 변환하는 채널 왜곡 보상부와, 상기 채널 왜곡 보상부의 출력으로부터 등화시 증폭된 잡음을 예측하여 상기 채널 왜곡 보상부에 출력되는 시간 영역 신호에 포함되어 있는 증폭 잡음을 제거하는 잡음 제거부와, 상기 잡음 제거부에서 출력된 신호들로부터 잡음 제거부 출력신호의 판별값을 상기 채널 추정부로 출력하는 최대 가능도 시퀀스 추정부로 구성됨을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 채널 추정부는 전송 채널의 임펄스 응답의 추정치를 x로 설정하고, 다음 수식을 이용하여 x값을 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.

x_(i+1)=x_(i)+d_(i)

여기서, d_(i)는 x_(i)에서 x_(i+1)로의 탐색 벡터

는 x_(i)와 x_(i+1) 사이의 거리

바람직하게, 상기 채널 추정부는 등화기 수신 신호와 그 수신 신호의 판별값의 상호 상관 벡터 p와 수신 신호 판별값의 자기 상관 행렬(auto correlation matrix) R을 이용하여 x_(i)에서 x_(i+1)로의 탐색 벡터 을 산출하고, 상기 R과 를 이용하여 x_(i)와 x_(i+1) 사이의 거리 를 산출하도록 구성됨을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 x_(i)에서 x_(i+1)로의 탐색 벡터 는 다음 수학식들을 이용한 반복 연산을 통해 산출하는 것을 특징으로 한다.

여기서,

는 채널 임펄스 응답 초기 설정치

바람직하게, 상기 x_(i)와 x_(i+1) 사이의 거리 는 다음 수학식들을 이용한 반복 연산을 통해 산출하는 것을 특징으로 한다.

==

여기서,

`

는 채널 임펄스 응답 초기 설정치

바람직하게, 상기 최대 가능도 시퀀스 추정부는 과거로부터 현재까지 잡음 제거부에서 출력된 신호들 을 이용해서 의 판별값 를 출력하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 목적, 특징 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성과 그 작용을 설명하며, 도면에 도시되고 또 이것에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 적어도 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 상기한 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.

본 발명에서는 · 연산을 직접 수행하지 않고 컨쥬게이트 -그레디언트(Conjugate-gradient) 방법을 이용한 반복 연산에 의해 ·에 해당하는 임펄스 응답 추정치 을 구하고자 한다.

상기 컨쥬게이트-그레디언트(Conjugate-gradient) 방법은 컨쥬게트- 디렉션(Conjugate-direction) 방법으로부터 파생되었다.

상기 컨쥬게이트-디렉션 방법은 Jonathan Richard Shewchuk에 의한 "An introduction to the conjugate gradient method without the agonizing pain" 명칭의 August 4, 1994년도 문헌에 나타나 있다.

컨쥬게이트-디렉션 방법에 대해서 간단하게 설명하면 다음과 같다.

도 4는 컨쥬게이트-디렉션 방법의 개념을 설명하기 위한 도면이다.

도 4에서 ·즉, 정확한 채널 임펄스 응답 추정치 에 해당하는 지점이 x이고, 알고리즘의 시작점으로 설정된 초기값이 x₍₀₎이다.

예를 들어, ·값이 2차원 공간에 존재한다고 가정하면 한 번에 직교축의 각 방향으로 정확히 필요한 만큼만 움직인다면 두 스텝만에 x₍₀₎에서 x에 도달할 수 있다.

각 스텝에서는 다음과 같은 연산을 반복적으로 수행한다.

이때, d_(i)는 x_(i)에서 x_(i+1)로의 탐색 벡터를 나타내며 는 x_(i)와 x_(i+1) 사이의 거리를 나타낸다.

i+1번째 스텝에서 x와 x_(i+1)의 오차 백터를 e_(i+1)라 할 때, 도 4에서 알 수 있듯이 e_(i+1)와 d_(i)는 서로 직교하게 되므로 다음 수학식 9와 같이 표현할 수 있다.

그리고, 도 4에 따르면,

x+e_(i)=x_(i) ---(1)

x+e_(i+1)=x_(i+1) ---(2)

임으로,

(2)식에서 (1)식을 빼고 수학식 9을 대입하면 다음 수학식 10의 결과를 얻을 수 있다.

e_(i+1) = e_(i) + (x_(i+1) - x_(i)) = e_(i) + α _(i)d_(i)

상기 수학식 10을 수학식 9에 대입하면

(e_(i) + α_(i)d_(i))=0이 된다.

따라서, 는 다음 수학식 11과 같이 구해질 수 있다.

가 된다.

또한, 도 4에서 x₍₁₎로부터 x로 가는 방향탐색벡터 d₍₁₎의 방향은 e₍₁₎의 반대 방향이므로 d₍₁₎과 d₍₀₎와는 서로 수직이다. 마찬가지로 다른 방향 벡터들도 서로 수직임을 알 수 있다.

즉, 다음 수학식 12와 같은 조건을 만족한다.

앞서 설명한 방법을 이용하기 위해서는 정확한 채널 추정값인 x를 알아야 하지만, 실제 구하고자 하는 미지의 값이 x이기 때문에 위의 방법은 사용할 수 없다.

따라서, 실제로 컨쥬게이트-디렉션 방법을 사용할 때는 d₍₁₎과 d₍₀₎의 교차점이 d₍₀₎ 방향벡터 상에서 수학식 13으로 정의되는 가격함수를 최소화 하는 지점이란 사실을 이용한다.

여기서 R은 채널 등화기 출력신호 판별값(이후에 설명하겠지만 MLS 추정기의 출력 신호에 해당)의 자기상관 행렬이다. 수학식 13을 x_(i+1)에 대해서 미분하면 가 되고, 이 값이 0이 될 때 수학식 13의 값이 최소화 된다. 수학식 13을 최소화하는 x_(i+1)값은 ·이고 이 값은 구하고자 하는 채널의 임펄스 응답이다.따라서 수학식 13을 최소화하는 값을 구하면 구하고자 하는 임펄스 응답을 구할 수 있다. 이로부터 수학식 13을 최소화 하는 값이 결국 구하고자 하는 값임을 알 수 있다. 수학식 13에 수학식 8을 대입하고 이를에 대해서 미분한 값, 즉 이 될 때에 수학식 13의 가격함수값이 최소화 된다. 앞의 미분값을 사슬법칙에 의해서 치환하면 다음 수학식 14와 같다.

또한 수학식 13의 정의에 의해서 의 관계가 성립한다. 는 결국 x_(i+1)에서 수학식 13의 가격함수가 가장 급격하게 증가하는 방향을 나타낸다. 그러면 의 반대방향은 수학식 13의 가격함수가 가장 급격하게 감소하는 방향이 되고 이 방향을 유수(residue),로 정의하여 이 정의를 수학식 14에 대입하면 다음의 수학식 15의 관계가 성립한다.

또한 r_(i)의 정의와 수식(1)로부터 다음의 수학식 16의 관계가 성립한다.

수학식 16을 수학식 15에 대입하면 다음의 수학식 17과 같은 관계식을 얻을 수 있다.

수학식 17에 를 대입하여 정리하면, α_(i)은 다음 수학식 18과 같이 구해질 수 있다.

여기서, p는 채널 등화기 수신 신호와 채널 등화기 수신신호 예측치의 상호 상관 벡터이다.

방향 벡터 는 임의의 선형적으로 독립인 벡터의 집합 U ={}으로부터 컨쥬게이트 Gram-schmidt 과정(conjugate Gram-schmidt process)를 이용해서 다음 수학식 19와 같이 구할 수 있다.

---(3)

---(4)

---(5)

그리고, 가격 함수의 미분값으로 정의되는 유수(residue), 는 다음과 수학식 20의 관계를 만족시킨다.

---(6)

---(7)

---(8)

상기 수학식 20의 식 (8)에서 유수의 집합 의 원소 r_i가 서로 독립인 성질을 갖고 있음을 알 수 있다. 따라서 상기 수학식 19의 식(5)에서 임의의 서로 독립인 벡터의 집합 U 대신 유수 r의 집합 U_r을 사용할 수 있다. 이 때 상기와 같은 방법을 컨쥬게이트-디렉션(conjugate direction) 방법의 특수한 형태로서 컨쥬게이트-그레디언트(conjugate gradient) 방법이라고 하며 수학식 19는 다음의 수학식 21과 같이 표현된다.

한편, 수학식 20의 식 (7)과 의 내적을 취하면, 다음 수학식 22가 얻어진다.

---(9)

---(10)

상기 수학식 22의 식(10)에 상기 수학식 20의 식(8)을 대입하면, 수학식 23이 얻어진다.

그러므로, 는 상기 수학식 19의 식(5)에 의해 다음 수학식 24와 같이 표현된다.

이때,를 로 표시하고, 상기 수학식 18을 적용하면 는 다음 수학식 25와 같이 구해질 수 있다.

그리고, 상기 수학식 25에 수학식 20의 식(6)을 적용하면, 는 다음 수학식 26과 같이 구해질 수 있다.

또한 수학식 10과 수학식 16으로부터 다음의 수학식 27과 같이 유수(residue) r을 반복연산으로 구할 수 있다.

마지막으로 방향탐색벡터 d_(i)는 수학식 28과 같이 반복연산에 의해 구할 수 있다.

위와 같은 반복연산에 의해 방향탐색벡터 d_(i)를 갱신하고, 그 값을 이용해서 x_(i)값을 갱신해 나가면 결국 x_(i)는 ·값으로 수렴하게 된다.

도 5는 본 발명에 따른 디지털 티브이의 채널 등화 장치를 나타낸 블록 구성도로, 채널을 통과하면서 백색잡음이 가해진 채널 등화기 수신 신호 y(n)와 잡음 제거기 출력의 판별값, 를 이용하여 컨쥬게이트-그레디언트(Conjugate-Gradient) 방법에 의한 반복연산에 통해 방향탐색벡터를 갱신하고 방향탐색벡터를 이용하여 전송 채널의 경로(채널 임펄스 응답, )를 추정하는 컨쥬게이트-그레디언트(CG) 채널 추정기(510)와, 주파수 영역에서 상기 CG 채널 추정기(501)에서 추정된 채널 임펄스 응답 을 이용하여 수신 신호의 채널 왜곡을 보상하는 채널 왜곡 보상부(520)와, 상기 채널 왜곡 보상부(520)의 출력으로부터 등화시 증폭된 잡음을 예측하여 상기 채널 왜곡 보상부(520)에서 출력되는 시간 영역 신호에 포함되어 있는 증폭 잡음(Enhanced Noise)과 잔류 심볼 간섭 성분을 제거하는 잡음 제거부(530)와, 이전에 잡음 제거부(530)에서 출력된 신호들로부터 상기 수신 신호 예측치 를 생성하는 최대 가능도 시퀀스(Maximum-likelihood-Sequence : MLS) 추정기(540)로 구성된다.

상기 채널 왜곡 보상부(520)는 채널 등화기에 수신되는 실제 수신 신호 y(n)를 시간영역에서 주파수 영역으로 변환하는 제 1 FFT부(521), 상기 CG 채널 추정기(510)에서 추정된 채널 임펄스 응답 을 시간영역에서 주파수 영역으로 변환하는 제 2 FFT부(522), 상기 주파수 영역으로 변환된 채널 임펄스 응답의 역 값을 미리 테이블화하여 저장하고 있는 롬(523), 상기 제 1 FFT부(521)에서 출력된 주파수 영역 신호의 왜곡을 상기 롬(523)에서 출력된 신호를 이용하여 보정하는 곱셈기(524) 및 상기 곱셈기(524)에서 출력되는 주파수 영역 신호를 다시 시간 영역으로 역변환하는 IFFT부(525)로 구성된다.

상기 잡음 제거부(530)는 상기 채널 왜곡 보상부(520)의 출력으로부터 유색 잡음만을 추출하여 등화시 증폭된 잡음을 예측하는 잡음 예측기(531), 상기 채널 왜곡 보상부(520)의 출력으로부터 상기 잡음 예측기(530)에서 예측된 잡음을 빼 잡음을 백색화시키는 감산기(532)로 구성된다.

일반적으로 송신기에서 보낸 신호는 바로 수신기에 전달되지 않고 건물이나 차량, 산과 같은 지형지물에 부딪치고 반사되면서 왜곡되어 수신기에 전달되는데 등화기는 이러한 왜곡을 보상해 주기 위한 일종의 필터이다. 반대로, 이러한 왜곡에 의해 신호가 잘못 판별되는 경우에 이를 바로 잡아주는 순방향 오류 정정 부호( Forward Error Correction Code)가 있다. 이 방법은 송신될 수 있는 시퀀스의 종류를 한정해서 밀 정해진 시퀀스 외의 시퀀스가 수신되면 판별 오류가 발생한 것으로 보고 정해진 시퀀스들 중에서 수신된 시퀀스와 가장 가까운 시퀀스가 원래 보낸 시퀀스라고 판단하여 그 시퀀스로 오류값을 정정해 주는 방법이다.

상기 MLS 추정기(540)는 순방향 오류 정정 부호를 이용하여 이전부터 현재까지 잡음 제거부(530)에서 출력된 신호들 {x(n), x(n-1),...,x(n-D)}로부터 잡음 제거기 출력신호 x(n-D)의 판별값, 를 판별하는 역할을 한다.

이때, 추정기에 x(n)이 입력되었을 때 의 판별값이 출력되므로 입력과 출력간에 D 만큼의 시간 지연이 발생하지만 여러 개의 신호를 관찰하여 수신 시퀀스에 오류가 발생하더라도 보정이 가능하므로 단순히 하나의 신호만을 보고 판별을 내리는 판별기보다 판별값의 신뢰도가 증가하게 된다.

CG 채널 추정기(510)는 컨쥬게이트-그레디언트(Conjugate-gradient) 방법을 이용하여 상기 MLS 추정기(540)에서 출력되는 잡음제거기 출력의 판별값 와 채널 등화기 수신 신호 y(n)로부터 임펄스 응답 추정치 을 생성하는데, 그 과정은 다음과 같다.

상술한 바와 같이, 컨쥬게이트-그레디언트 방법은 임펄스 응답 추정치 을 미지수 x_(i)로 설정하고, 상기 수학식 8과 같이 반복 연산에 의해 x_(i)를 최적의 값 x로 근접시키는 과정이다.

이에, 상기 CG 채널 추정기(510)는 우선, 상기 MLS 추정기(540)를 통해 판별된 잡음 제거기 출력신호 와 채널 등화기 수신신호 y(n)을 상기 수학식 7에 대입하여 등화기 수신 신호와 판별된 신호의 상호 상관 벡터 p을 산출한다. 이 때 수신신호 y(n)은 송신 신호 x(n)이 전송 채널(도 2의 110)을 통과하고 백색 잡음 w(n)이 더해진(도 2의 120) 신호이다.

한편, 상기 수학식 6을 이용하여 판별된 수신 신호 의 자기 상관 행렬(auto correlation matrix) R을 알 수 있으므로, p와 R을 상기 수학식 21에 대입하여 을 산출한다.

한편, 을 수학식 18에 대입하여 를 산출하고, 수학식 8을 통해 을 구할 수 있다. 또한 수학식 27로부터 유수 을 구할 수 있고 이를 수학식 26에 대입하여 을 구하고 이를 수학식 28에 대입하면 방향 벡터 을 얻을 수 있다. 이상의 연산을 반복하면 와 d_(i)를 구할 수 있다.

이상의 과정을 통해 구한 와 d_(i)로부터 수학식 8을 통해 임펄스 응답 추정치 을 산출할 수 있게 된다. 이에, CG 채널 추정기(510)는 산출한 임펄스 응답 추정치 을 채널 왜곡 보상부(520)에 출력한다.

이와 같이 CG 채널 추정기(510)는 출력 신호를 판별할 때 MLS 추정기(540)를 이용하여 판별하므로써 프레임 동기 구간이 아닌 데이터 구간에서도 신뢰도가 높은 판별값을 얻을 수 있다. 따라서 데이터 구간에서도 지속적으로 신뢰도가 높은 자기상관행렬 R과 교차상관행렬 p을 갱신할 수 있으므로 기존의 프레임 동기 구간만을 이용한 방식보다 빠른 등화기 계수 갱신이 가능하다.

상기와 같이 본 발명의 디지털 티브이의 채널 등화 장치는 기존의 LS 방법을 이용한 채널 추정기와는 달리 ·를 계산할 때 를 직접 계산하지 않고 반복 연산에 의해 임펄스 응답 추정치 을 산출하기 때문에 구현시 하드웨어의 복잡도를 줄일 수 있다.

한편, MLS 추정기를 이용하므로써 프레임동기 구간뿐만 아니라 데이터 구간에서도 신뢰도가 높은 판별값을 얻을 수 있으므로 데이터 구간에서도 자기상관행렬 R과 교차상관 행렬 p값을 산출 할 수 있다. 그 결과, 기존의 프레임 동기만을 이용하는 주파수 영역 ZF 등화기에 비해 등화기 계수를 더 빠르게 갱신할 수 있고 동적 채널에서의 등화기의 성능을 향상시킬 수 있다.

이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술 사상을 이탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.

따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시예에 기재된 내용으로 한정하는 것이 아니라 특허 청구범위에 의해서 정해져야 한다.

도 1은 시간 영역에서 동작하는 일반적인 결정 궤환 등화기의 구성도

도 2는 주파수 영역 채널 등화 장치의 블록 구성도

도 3은 미지의 시스템 인지 모델의 구성도

도 4는 컨쥬게이트-디렉션 방법의 개념을 설명하기 위한 도면

도 5는 본 발명에 따른 디지털 티브이의 채널 등화 장치를 나타낸 블록 구성도

**도면의 주요 부분에 대한 부호 설명**

510 : CG 채널 추정기 520 : 채널 왜곡 보상부

530 : 잡음 제거부 540 : MLS 추정기

Claims (6)

1. 채널을 통과한 디지털 TV 수신 신호로부터 원 신호를 복원하기 위한 채널 등화 장치에 있어서,

   컨쥬게이트 그레디언트 방법을 이용한 반복 연산을 통해 수신 신호와 수신 신호 판별값으로부터 전송 채널의 임펄스 응답을 추정하는 채널 추정부;

   상기 수신 신호와 추정된 임펄스 응답을 각각 주파수 영역으로 변환한 후 주파수 영역에서 추정된 채널 임펄스 응답을 이용하여 수신 신호의 채널 왜곡을 보상하고 다시 시간 영역으로 변환하는 채널 왜곡 보상부;

   상기 채널 왜곡 보상부의 출력으로부터 등화시 증폭된 잡음을 예측하여 상기 채널 왜곡 보상부에 출력되는 시간 영역 신호에 포함되어 있는 증폭 잡음을 제거하는 잡음 제거부; 그리고,

   상기 잡음 제거부에서 출력된 신호들로부터 잡음 제거부 출력신호의 판별값을 상기 채널 추정부로 출력하는 최대 가능도 시퀀스 추정부로 구성됨을 특징으로 하는 디지털 티브이의 채널 등화 장치.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 채널 추정부는

   전송 채널의 임펄스 응답의 추정치를 x로 설정하고, 다음 수식을 이용하여 x값을 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 디지털 티브이의 채널 등화 장치.

   x_(i+1)=x_(i)+d_(i)

   여기서, d_(i)는 x_(i)에서 x_(i+1)로의 탐색 벡터

   는 x_(i)와 x_(i+1) 사이의 거리
3. 제 2항에 있어서,

   상기 채널 추정부는

   등화기 수신 신호와 그 수신 신호의 판별값의 상호 상관 벡터 p와 수신 신호 판별값의 자기 상관 행렬(auto correlation matrix) R을 이용하여 x_(i)에서 x_(i+1)로의 탐색 벡터 을 산출하고, 상기 R과 를 이용하여 x_(i)와 x_(i+1) 사이의 거리 를 산출하도록 구성됨을 특징으로 하는 디지털 티브이의 채널 등화 장치.
4. 제 3항에 있어서,

   상기 x_(i)에서 x_(i+1)로의 탐색 벡터 는

   다음 수학식들을 이용한 반복 연산을 통해 산출하는 것을 특징으로 하는 디지털 티브이의 채널 등화 장치.

   여기서,

   는 채널 임펄스 응답 초기 설정치
5. 제 3항에 있어서,

   상기 x_(i)와 x_(i+1) 사이의 거리 는

   다음 수학식들을 이용한 반복 연산을 통해 산출하는 것을 특징으로 하는 디지털 티브이의 채널 등화 장치.

   ==

   여기서,

   는 채널 임펄스 응답 초기 설정치
6. 제 1항에 있어서,

   상기 최대 가능도 시퀀스 추정부는

   과거로부터 현재까지 잡음 제거부에서 출력된 신호들 을 이용해서 의 판별값 를 출력하는 것을 특징으로 하는 디지털 티브이의 채널 등화 장치.