KR20060034224A - 다중안테나 시스템들을 위한 부분 가간섭성 컨스텔레이션들 - Google Patents

Abstract

수신기에서의 채널지식이 불완전할 때 다중입력/다중출력(MIMO) 통신시스템(20)을 위한 신호 컨스텔레이션(50)은, 함께 n차원 컨스텔레이션을 형성하는 점들의 적어도 두 개의 (n-1)차원 서브-컨스텔레이션들을 구비하며, 여기서 숫자 n은 실수(real) 차원들을 나타내고 n=2M이고 M은 송신안테나들(26)의 갯수이다. n차원 구 모양 컨스텔레이션(50)은 단일의 구(sphere) 또는 복수 개의 동심 부집합 구들을 정의할 수 있고, 부집합들 사이의 점들은 유클리드거리보다는 쿨백-라이블러(Kullback-leibler)거리에 의해 분리된다. 각 구는, 바람직하게는 평행 면들에 놓이는 동일한 숫자의 점들을 정의하는 대칭 쌍들에 배치되는 서브-컨스텔레이션들을 가져, 계산복잡도를 최소화하는 재귀적 구성(recursive construction)을 허용한다. 동심 레벨들의 갯수가 증가할 때 일단 최적 거리가 증가를 중단한다면, 적절한 컨스텔레이션은 검색을 중단함으로써 선택될 수 있다.

다중입력/다중출력, 컨스텔레이션, 불완전한 채널상태정보, 쿨백-라이블러 거리, 실수차원

Description

다중안테나 시스템들을 위한 부분 가간섭성 컨스텔레이션들{Partially coherent constellations for multiple-antenna systems}

본 발명은 대체로 수신기에서 불완전한 채널상태정보를 갖는 (부분적으로 가간섭성) 시스템들에 이용되는 신호 컨스텔레이션들을 위한 설계 규준들(criteria) 및 구성에 관한 것이다. 더 상세하게는, 본 발명은 조건부 분포들 간의 쿨백-라이블러(Kullback-leibler)거리에 기초한 다중안테나 벡터 컨스텔레이션들 및 설계 규준의 이용에 관한 것이다.

정지 및 이동 무선가입자들에 서비스하는 무선통신시스템들은 현재 폭 넓게 이용되고 있고 소비자들에게도 매우 대중화되어 있다. 다수의 시스템 레이아웃들과 통신프로토콜들이 이러한 무선통신시스템들에 커버리지를 제공하기 위해 개발되고 있다.

송신기기, 또는 송신유닛, (송신기)와 수신기기, 또는 수신유닛, (수신기) 사이의 무선통신채널들은 본래 가변적이다. 따라서, 그것들의 품질 매개변수들은 시간에 따라 변동한다. 순조로운 조건들 하에서, 무선채널들은 좋은 통신매개변수들, 예컨대, 큰 데이터용량, 높은 신호품질, 높은 스펙트럼 효율 및 처리율(throughput)을 발휘한다. 이러한 순조로운 조건들 하에서, 상당한 량의 데이터가 채널을 통해 신뢰성 있게 송신될 수 있다. 그러나, 채널이 시간에 따라 변하므로, 통신매개변수들 또한 변한다. 변경된 조건들 하에서, 이전의 데이터 속도들, 부호화기법들 및 데이터포맷들은 더 이상 가능하지 않을 것이다. 예를 들면, 채널 성능이 저하될 때, 송신된 데이터는 과도한 손상을 입어 통신매개변수들이 용인될 수 없게 한다. 예를 들어, 송신된 데이터는 과도한 비트에러율들 또는 패킷에러율들을 나타낼 수 있다. 채널의 성능 저하는 다수의 요인들 이를테면 채널에서의 일반 노이즈, 다중경로 페이딩(fading), 또는 가시경로(line-of-sight path)의 손실, 과도한 동일채널간섭(Co-Channel Interference; CCI), 및 다른 요인들 때문이다.

이동통신시스템들에서, 다양한 요인들이 신호의 열화 및 손상을 야기할 수 있다. 이러한 요인들은 특정 셀 내부 또는 근처에 있는 다른 셀룰러 사용자들로부터의 간섭을 포함한다. 신호 열화의 다른 원인은 수신된 신호의 진폭 및 위상이 시간에 따라 변하는 다중경로 페이딩(multipath fading)이다. 수신기에서의 채널상태정보는 통상 훈련시퀀스를 통해 얻어져 채널 열화를 상쇄한다. 그러나, 훈련시퀀스들은 대역폭이 요구될 때 비싼 산물(commodity)인데 이는 그것들이 전형적으로 통신시스템의 최종 사용자들에게 유용한 데이터를 전달하지 않는 순환형 송신오버헤드이기 때문이다. 훈련시퀀스들을 제약하거나 제거하는 것은 다른 사용들을 위해 대역폭을 자유롭게 한다.

레일리 플렛 페이딩(Rayleigh flat-fading) 환경에서 다중입력/다중출력(MIMO) 통신시스템의 용량은 단일 송신 및 단일 수신 안테나들을 이용하는 통신시스템에 비해 증가된다. 이것은 다중경로 통신이 데이터속도를 증가시키는데 활용될 수 있는 이점들을 제공하기 때문이다. 구체적으로는, 송신 및 수신 안테나들 사이의 다수의 부채널들을 위한 페이딩 계수들이 수신기에 알려져 있다는 것을 전제로 하여, 데이터용량은 적은 수의 송신 및 수신 안테나들과 함께 선형적으로 증가한다. 많은 심벌 간격들에 대해 페이딩 계수들이 거의 일정하게 유지되는 느린 페이딩 채널에서, 송신기는 페이딩 계수들을 수신기가 정확히 추정할 수 있게 하는 훈련신호들을 송신할 수 있다.

실용상, 훈련시퀀스의 필연적인 유한 길이 때문에, 채널 추정에 약간의 에러들이 항상 존재할 것이다. 주어진 데이터속도를 유지하기 위해, 더 신속히 페이딩하는 채널들은 훈련시퀀스들이 더 짧아지게 할 것이고, 모든 다른 매개변수들은 동일하게 될 것이다. 이것은 사용자에 의해 소망된 데이터가 훈련시퀀스를 가득 메워서, 채널 추정이 다소 덜 신뢰할 만한 것으로 되게 하기 때문이다. 다중송신 안테나들을 채용하면 추정할 부채널들이 더 많이 존재하므로, 동일한 추정 성능에 대해 더 긴 훈련시퀀스들을 요구함으로써 위의 문제를 만들어 낸다.

최적 코드들 및 신호 컨스텔레이션들의 설계 시의 전형적인 가정은 수신기에 채널매개변수들이 알려져 있다는 것이다. 이 가정은 다중송신 안테나들을 갖는 통신시스템들에 특히 적합하지 않다. 페이딩 계수들이 너무 빨리 바뀌어 긴 훈련기간을 허용하는 고속 페이딩 채널들의 경우, 또는 송신기로부터 수신기로 가능한 채널들의 모두를 정확히 훈련하는데 매우 긴 훈련채널들이 요구되는 MIMO 시스템들의 경우, 수신기에서 채널의 정확한 추정을 얻는 것은 항상 가능하지 않을 것이다. 채널상태의 거친 추정만이 수신기에서 이용가능한 위의 상황들에 대해, 현존하는 신 호 컨스텔레이션들(예컨대, PSK, QAM)과 다중안테나 기법들(예컨대, V-BLAST, 직교 송신 다이버시티(diversity))은 그것들이 수신기에서 완전한 채널상태정보를 가정하여 설계되었기 때문에 더 이상 최적이 아니다.

채널추정에러들(부분적으로 가간섭성 시스템들)의 존재로, 추정에러의 통계를 이용하여 설계된 신호 컨스텔레이션들은 수신기에서 완전한 채널상태정보에 대해 설계된 신호 컨스텔레이션들보다 더 바람직하다.

현재, 단일 안테나 시스템에 대한 수신기에서의 신뢰성 없는 채널추정의 경우에 PSK(phase shift key)신호 컨스텔레이션들이 때때로 이용되는데, PSK 컨스텔레이션들이 채널진폭 추정 시의 에러들에 민감하지 않기 때문이다. 그러나, PSK 컨스텔레이션들은 더 큰 신호집합들을 요구하는 고속 응용들에 대해 열악한 성능을 나타낸다. 다중 안테나 시스템의 경우, 기존의 컨스텔레이션들(PSK 또는 QAM)은 V-BLAST 또는 송신 다이버시티와 같은 일부 다중안테나 기법과 연계하여 때때로 이용된다. 그러나, 이러한 접근법들은 수신기에서의 완전한 채널상태정보를 가정하고, 이는 위에서 설명된 바와 같이 종종 유효하지 않은 가정이다. 기존의 컨스텔레이션들을 이용하는 MIMO 통신시스템들은 결과적으로 수 퍼센트 정도의 낮은 추정에러들의 존재 하에 심각한 성능저하를 겪게 된다.

이 기술분야에서 필요한 것은 다중송신 및/또는 다중수신 안테나들을 이용하는 통신시스템의 독특한 난제에 대해 맞춤된 새로운 유형의 신호 컨스텔레이션이다. 이러한 컨스텔레이션 시스템은 짧은 훈련시퀀스를 필요로 하거나 훈련시퀀스를 필요로 하지 않을 것이나, 여전히 수신기에서 불완전한 채널상태지식에도 불구하고 받아들일만한 에러율들을 제공할 것이다. 이상적으로는, 이 기술분야에서의 진보는 이러한 신호 컨스텔레이션을 설계하기 위한 기법에 의해 최상으로 충족되어 쉽사리 더욱 정교하게 된다.

본 발명은 채널추정 시의 에러들을 고려하여 최적으로 설계되어 전술한 문제들을 해결하는 다중안테나 벡터 컨스텔레이션들의 이용을 서술한다.

본 발명은 수신기가 채널매개변수들의 불완전한 추정만을 가질 때 MIMO시스템에 이용되는 컨스텔레이션들을 위한 설계 기법들을 서술한다. 이러한 컨스텔레이션들은 기존의 컨스텔레이션들 및 MIMO기법들을 넘어서는 상당한 성능 개선을 보인다. 또한 부분적으로 가간섭성 컨스텔레이션들의 부집합들로서 이용될 수 있을 구 모양 컨스텔레이션들을 위한 재귀형 설계기법이 보이고 있다.

본 발명의 컨스텔레이션들은 페이딩 및 추정 에러의 통계를 활용하여 MIMO시스템들을 위한 컨스텔레이션들을 결합하여 설계한다. 그것들은 부분적으로 가간섭성 시나리오들에 대해 도출된 설계 메트릭(metric)을 이용한다(수신기가 채널의 완전한 지식을 가질 때에만 최적인 기존의 유클리드 설계 메트릭을 이용하는 것에 대비됨). 그 결과, 그것들은 수 퍼센트 정도의 채널추정에러들의 존재 시에 기존의 기법들을 넘어서는 실질적인 성능상의 이득들을 제공한다.

본 발명의 일 양태에 따라 다중입력/다중출력(MIMO) 통신시스템에서 사용하기 위한 n차원 시공간(space-time)신호 컨스텔레이션이 제공된다. n개 차원들은 복소차원(complex)과는 대조적인 실수차원(real)이다. 컨스텔레이션 시스템은 전자, 광학, 및/또는 전기광학 저장매체 내 또는 상에 구현될 수 있다. 이 컨스텔레이션은 복수 개의 컨스텔레이션 점들을 구비한다. 각 점은 적어도 두 개의 (n-1)차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 배치되고 n = 2M이고 M은 1보다 큰 정수이다. 바람직하게는, M은 n차원 신호 컨스텔레이션에 의해 복호화되는 신호를 송신하는데 이용되는 송신안테나들의 수이다.

서브-컨스텔레이션들은 바람직하게는 적어도 한 쌍의 서브-컨스텔레이션들을 포함다. 예를 들어 이 쌍의 서브-컨스텔레이션들을 A 및 B라고 지정하면, 본 발명은 바람직하게는 A 및 B의 각각이 동일한 수의 점들(x)을 정의하고, A 및 B 둘 다는 컨스텔레이션의 원점을 중심으로 서로에 대해 대칭적으로 배치되는 것을 제공한다. 어떤 경우들에서, 컨스텔레이션 시스템은 점들(y)의 최대 수를 정의하나 위의 A 및 B처럼 쌍이 되지는 않는 다른 서브-컨스텔레이션(즉, 임의의 다른 서브-컨스텔레이션 이상)을 구비할 수도 있다. 바람직하게는, 각 서브-컨스텔레이션은 다른 서브-컨스텔레이션들에 의해 정의되는 모든 다른 면들에 평행한 면을 정의한다.

부가적으로, 복수 개의 점들은 K개 부집합들 간에 분산될 수 있고, 이 경우 서브-컨스텔레이션들의 위의 특성은 동일한 부집합 내의 서브-컨스텔레이션들에 대해 유지된다. K는 1보다 큰 정수이고, 바람직하게는 부집합들은 동심형(concentric) 구들을 정의한다. 부집합들이 존재하는 경우, 인접 부집합들의 점들 간의 최근(nearest)거리는 바람직하게는 극대화된 최소 쿨백-라이블러 거리이다.

본 발명의 다른 양태에 따라 MIMO 통신시스템의 수신기를 위한 심벌검출방법이 제공된다. 이 방법은 M개 송신안테나들로부터 다중경로 신호를 수신하는 단계를 포함하며, 여기서 M은 1보다 큰 정수이다. 수신된 신호로부터, 데이터샘플들이 얻어진다. 그러면 데이터샘플들은 n차원 실수신호 컨스텔레이션의 적어도 하나에 고정되며 n = 2M이다. 바람직하게는, 신호 컨스텔레이션은 위에서 서술한 바와 같다.

위의 방법의 바람직한 실시예에서, 데이터샘플을 점들에 맞추는 것은, 데이터 샘플이 컨스텔레이션 점에 일치할 때까지, 데이터샘플을 부집합들 내의 서브-컨스텔레이션들의 점들과 재귀적으로 비교함으로써 달성된다. 일단 컨스텔레이션 점 및 데이터샘플 간의 거리가 이전의 컨스텔레이션 점 및 데이터샘플 간의 거리에 비해 발산한다면 데이터샘플은 매치(match)된다고 여겨질 수 있다. 어떤 실시예들에서, 하나를 넘는 신호 컨스텔레이션들을 저장하고, 정보를 송신하는데 이용되었던 송신안테나들의 수(M)의 수신기 결정에 기초하여 또는 수신된 신호의 신호전력 대 노이즈전력의 비(ratio)에 기초하여 어느 신호 컨스텔레이션이 사용될지를 선택하는 것이 유익할 수 있다.

본 발명의 다른 양태는 예를 들면 이동국, 기지국, 수신기 심벌검출기, 및 심벌변조기의 일부와 같은 무선통신시스템 네트워크요소이다. 이 네트워크요소는 복수 개의 점들을 정의하는 적어도 하나의 n차원 신호 컨스텔레이션의 디지털 표현을 저장하기 위한 수단을 구비한다. 다시, n차원들은 실수차원들이고, n=2M이며, M은 1보다 큰 정수이다. 복수 개의 점들 중의 각각의 모든 점은 점들로 된 적어도 두 개의 (n-1)차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 놓인다. 서브-컨스텔레이션들은, 각 서브-컨스텔레이션이 동일한 수의 x개 점들을 정의하고 컨스텔레이션의 기하중심 또는 원점에 대해 대칭적으로 배치된 적어도 한 쌍의 서브-컨스텔레이션들을 구비할 수 있다.

위의 어느 것에서나, 컨스텔레이션은 물리체(physical body) 또는 기하체(geometric body)로서 저장되는 것을 필요로 하지 않고, 그보다는 바람직하게는 위에서 그리고 여기서 추가로 설명되는 바처럼 배치되는 점들의 알고리즘 또는 수학적 표현으로서 저장된다.

이러한 가르침들의 전술한 및 다른 양태들은 첨부 도면들에 관련하여 읽힐 때 바람직한 실시예들의 다음의 상세한 설명에서 더 명백하게 될 것이고, 그 도면들에서,

도 1은 본 발명의 컨스텔레이션을 채용하는 다중 송신 안테나들을 갖는 무선통신시스템의 블록도이다.

도 2a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 3레벨, 3차원 구 모양 컨스텔레이션의 도면이다.

도 2b는 도 2a와는 유사하나 두 개의 동심 구들 또는 부집합의 컨스텔레이션 점들을 보이는 도면이다.

도 3은 4b/s/㎐, M=N=2 및 σ_E ² = 0.0의 수 개의 컨스텔레이션들에 대한 심벌에러율을 비교하는 그래프이다.

도 4는 도 3과 유사하나 σ_E ² = 0.01인 경우의 그래프이다.

도 5는 도 3과 유사하나 σ_E ² = 0.05인 경우의 그래프이다.

도 6은 도 3과 유사하나 σ_E ² = 0.10인 경우의 그래프이다.

도 7은 8b/s/㎐, M=N=2 및 σ_E ² = 0.0의 수 개의 컨스텔레이션들에 대한 심벌에러율을 비교하는 그래프이다.

도 8은 도 7과 유사하나 σ_E ² = 0.10인 경우의 그래프이다.

발명자들은 조건부 분포들 사이의 쿨백-라이블러(KL) 거리에 기초하는 부분적으로 가간섭성 신호 컨스텔레이션들에 관한 설계 규준을 언급하고 있다. 수 개의 단일 송신안테나 컨스텔레이션들은 본 발명자들에 의해 설계되었고 기존의 컨스텔레이션들에 비해 더 나은 성능을 가짐을 보이고 있다. 이러한 것들은 여기에 참조로써 통합된 M.J. Borran, A. Sabharwal 및 B. Aazhang가 "CONSTELLATIONS FOR IMPERFECT CHANNEL STATE INFORMATION AT THE RECEIVER"란 제목으로 일리노이주, 몬티셀로에서의 the Proceedings of the 40th Annual Allerton Conference on Communications, Control, and Computing에 개재한 논문에 기재되어 있다.

최적으로 설계된 시공간 매트릭스 컨스텔레이션은 채널 추정 시에 에러들을 고려하여 불완전한 채널상태정보가 존재하여도 수신기 성능을 개선한다. 채널은 전형적으로 송신지점 및 수신지점 간에 전기신호들을 송신하기 위한 RF 또는 음성 채 널이다. 채널들은 종종 그것들이 점유하는 스펙트럼의 량(대역폭)의 견지에서 측정된다. 컨스텔레이션들은 예를 들면 디지털 시스템을 위한 신호상태들의 그래픽 표현들이다. 선택된 위상-진폭 쌍들은 컨스텔레이션 점들이라고 한다. 본 발명의 컨스텔레이션들은 송신신호들의 진폭들에 있는 부가적인 정보를 부호화하는 페이딩의 통계를 활용한다(컨스텔레이션 점들의 모두가 동일한 진폭을 가지는 PSK 컨스텔레이션들에 대조됨). 이는 컨스텔레이션에서의 부가적인 점들(더 높은 비율)이 주어진 피크 전력을 가지는 것을 가능케 한다. 본 발명의 가르침들에 따라, 그리고 주어진 신호 대 노이즈 비 및 추정 변동의 존재를 가정하면, 소망된 크기의 다레벨 컨스텔레이션은 조건부 분포들 사이의 쿨백-라이블러(KL) 거리에 기초한 설계 규준들을 이용하여 설계된다.

신호가 수신될 때, 그것은 정보를 검출하기 위해 복조되어야 한다. 그러나, 무선 경로를 통해 전송된 신호는 다양한 방법으로 왜곡될 수 있고, 따라서 변조 검출을 복잡하게 한다. 신호손상 현상은 예컨대 노이즈와 심벌간 간섭(ISI)을 포함한다. 신호왜곡 현상 역시 무선접속의 신호가 각종 장애물들, 이를테면 빌딩들 및 지형상의 요철들로부터 반사될 때 나타난다. 이 경우, 수신기에서 검출된 신호는 복수 개의 전파(propagation)경로들의 합이다. 각 전파경로는 길이가 다르고, 신호들은 다른 시점(시간 점)들에 도착한다. 즉, 지연이 변화한다. 더구나, 차량의 이동은 속도에 관련하여 주파수 변차(deviation)들을 야기하고, 이 변차들은 도플러 주파수들이라고 불린다.

이용될 수 있는 한 유형의 변조는 π/4-DQPSK(π/4-shifted Differential Quaternary Phase Shift Keying modulation)이다. 이 변조방법은 8개의 위상상태들을 포함하나 위상시프트들은 4개만 존재한다. 허용된 위상시프트들(심벌들)은 +/- π/4와 +/- 3π/4이다. 실용상, π/4-DQPSK 컨스텔레이션은 두 개의 4점 컨스텔레이션들 간에 심벌 간격으로 변화한다. 이상적이지 않은 채널은 컨스텔레이션 점들이 시프트되게 할 것이다.

전형적인 무선경로에서는 송신된 신호들이 특정 시간지연을 각각 갖는 복수 개의 전파경로들을 따라 수신기에 도착한다. 채널 특성들도 시간의 함수로서 변화한다. 예를 들면, 무선경로에서 반사되고 지연된 빔들은 심벌간 간섭(ISI)을 야기한다. 채널의 주파수응답 또는 임펄스응답은 필터의 탭 계수들이 무선채널을 모델링하는 이산시간필터 채널 추정기(estimator)를 사용하여 추정될 수 있다. 이러한 채널추정기는 무선채널의 상태를 기술하는데 이용되고, 일반적으로는 무선채널의 복소 임펄스응답의 기술(description)을 추정하고 유지하기 위한 메커니즘이라고 불린다.

도 1은 본 발명과 함께 사용될 수 있고 송신기(22) 및 수신기(24)를 구비한 통신시스템(20)을 보인다. 통상, 각 유닛(22, 24)은 송수신기이나 간이화를 위해 여기서는 별개로 논의된다. 송신기(22)는 신호처리기(프로세서; 23)를 구비하며 이 신호처리기는 본 발명에 따른 컨스텔레이션을 저장하기 위한 메모리(25)에 연결된다. 송신기(22)는 M개의 송신안테나들을 구비하며, M=3인 것으로 보이고 있다. 수신기는 N개의 수신안테나들을 구비하며 N=1인 것으로 보이고 있다. 정수 N 또는 M 중의 적어도 하나는 1보다 커서 MIMO 통신시스템을 구성한다. 수신기(22)는 셀룰러 전화기의 전형적인 부분이고, 신호 컨스텔레이션들을 룩업테이블들, 알고리즘들, 또는 그것들의 조합들로서 저장하기 위한 충분한 메모리를 전화기 핸드셋에 가지거나, 또는 베이스유닛 위치와 같은 송신기 위치에 저장되어 있는 또는 일반적으로 무선네트워크를 통해 접근가능한 임의의 메모리에 저장되어 있는 신호 컨스텔레이션들을 검색할 수 있다. 수신기(22)는 많은 셀룰러 전화기 응용들에서 이용될 수 있고 하나의 제한적인 예는 cdma2000 셀룰러 전화기 시스템(또는 그것의 발전의 산물들)이다. 수신 시, 신호는 송신안테나(26)로부터 채널(30)을 통해 수신안테나(28)에 수신되고 주파수 구성요소들 이를테면 복조기(미도시)는 그 신호를 처리한다. 그러면 샘플들이 A/D변환기(미도시)에 의해 중간주파수신호로부터 얻어진다. 이 샘플들은 동기화 모듈, 또는 부(unit)(32)에 인가된다. 동기화모듈(32)은 얻어진 샘플들을 검색하여 프레임 구조에 관련한 훈련시퀀스를 찾고 그것을 이용하여 샘플링순간, 즉 샘플 흐름에서의 모든 심벌들의 위치들을 정확히 결정한다. 동기화모듈(32)은 또한 A/D변환기에 도착하는 신호를 최적 레벨로 유지하기 위해 수신기의 무선주파수 구성요소들을 제어한다. 동기화모듈(32)은 프레임을 채널검출 모듈 또는 부(34)에 인가한다.

정보가 무선채널(30)로 전송될 때, 송신하려는 신호는 변조되어야 한다. 변조는 신호를 무선주파수로 송신될 수 있는 형태로 변환한다. 변조방법에는 효율이, 예를 들어, 가능한 한 좁은 주파수대역을 이용하여 가능한 한 많은 정보를 전송할 수 있는지가 고려될 수 있다. 사용 목적에 따라, 다른 특징들이 강조될 수도 있다. 변조는 인접 채널들에 가능한 한 적은 간섭을 일으키게 한다. 채널검출모듈(34)은 메모리(36)를 구비하거나 적절히 연결된다.

검출모듈(34)은 적어도 하나의 적응형 채널추정 모듈 또는 부(38(a)...(n))에 연결되고 여기서 n은 적당한 정수이다. 채널추정기들(38)은 동기화모듈(32)로부터의 입력을 관련된 배선(40)을 통해 각각 수신한다. 배선(40)은 전형적으로는 전선들이거나, 데이터를 송신하는데 적합하게 된 무선송신수단이다. 검출모듈(34)은 입력들로서, 채널추정기들(38)로부터의 출력들을 관련된 배선(42)을 통해 수신한다. 검출모듈(34)은 정보를 관련된 배선들(44)을 통해 추정모듈들(38)에 출력한다. 배선들(42 및 44)은 여기서 설명된 배선(40)과 유사하다. 검출모듈(34)은 알고리즘 또는 저장된 프로그램을 활용하여 수신된 신호를 복조하고 복조된 신호를 하나 이상의 시공간 매트릭스 신호 컨스텔레이션들과 비교하는데, 이 신호 컨스텔레이션들은 통상 메모리(36)에 룩업테이블, 알고리즘, 또는 그것들의 조합으로서 저장되고, 바람직하게는 이동전화기 핸드셋(또는 셀룰러전화기 등의 이동국이라고도 함)에 저장되거나, 아니면 대안으로 송신기(22)에, 기지국에, 또는 무선네트워크를 통해 접근가능한 임의의 다른 위치에 저장된다. 논리적 채널(30)은 프레이밍부(46)로부터 형성된다.

수신기(22)의 일반적인 구조의 일 예는 본 발명의 이해를 용이하게 하기 위해 설명되어 있다. 하지만, 수신기(22)의 구조는 수신기의 채널등화기/검출기를 지향하고 있는 본 발명으로부터 벗어나지 않으면서도 변경될 수 있다.

본 발명에 의해 실현되는 성능 이득은 송신 및/또는 수신 안테나들(26, 28)의 수가 증가할수록 더 실질적이 된다는 점에 주의해야 한다. 성능상의 현저한 개 선 역시 개량된 신호 컨스텔레이션들이 외부에러정정코드와 연계하여 이용될 때 달성된다. 예를 들면, 외부코드(outer code)는 시간에 걸쳐 수 개의 신호 메트릭들을 부호화하도록 설계된 블록 또는 트렐리스 코드일 수 있다. 외부코드를 쿨백-라이블러(KL) 거리에 기초하여 설계함으로써, 부호화된 블록들 사이의 최소거리는 더 증가될 수 있어, 에러율 성능의 개선을 이끌어 낼 수 있다.

설계 규준은 매우 일반적인 경우의 매트릭스 컨스텔레이션들(수 개의 심벌 간격들에 걸쳐 MIMO 시스템들과 함께 사용됨)에 대해 도출된다. 그러므로, 부가적인 성능 개선은 채널이 수 개의 심벌 간격들에 대해 일정하게, 또는 거의 일정하게 유지될 때 얻어진다.

본 발명은 예를 들면 다중안테나 시스템을 이용하는 레일리 플랫 페이딩 환경에서의 디지털 통신에 적용된다. 레일리 페이딩은 레일리 PDF를 갖는 독립 다중경로 신호들에 의해 유발되는 유형의 신호 페이딩이다.

본 발명의 매개변수들을 설정하기 위해, 송신기(22)는 채널계수들을 알지 못하고 수신기(24)는 얼마간의 공지된 추정 변동을 갖는 채널계수들의 추정만을 가진다고 가정한다. 조건부 분포들 사이의 쿨백-라이블러(KL) 거리를 성능 규준으로서 활용함으로써, 컨스텔레이션 점들 사이의 최소 KL거리의 극대화에 기초하여 설계 규준이 도출될 수 있다.

T개 심볼주기들의 가간섭성 간격(coherence interval)을 갖는 레일리 플랫 페이딩 채널(30)에서 M개의 송신안테나들(26)과 N개의 수신안테나들(28)을 갖는 통신시스템(20)은 다음 수학식 1의 복소 기저대역 표기를 이용하여 모델링된다.

여기서 S는 전력구속(power constraint)

를 가지는 송신된 신호들의 T×M 매트릭스이며, s_tm들은 신호 매트릭스(S)의 원소들이며, X는 수신된 신호들의 T×N 매트릭스이며, H는 페이딩 계수들의 M×N 매트릭스이고, W는 부가되는 수신된 노이즈의 T×N 매트릭스이다. H 및 W의 원소들은 분포 CN(0,1)로부터의 통계적으로 독립하고 동일하게 분포된 순환형 복소 가우스 무작위 변수들이라고 가정된다. 또한

이고 여기서

는 수신기에 알려진 것이나

는 아니라고 가정된다. 게다가,

는 CN(0, σ²)으로부터의 i.i.d. 원소들을 가지고

(이것은 예를 들면 선형 최소평균자승오차 추정기 또는 LMMSE 추정기에 의해 얻어질 수 있음)과는 통계적으로 독립하다고 가정된다.

위의 가정들로, 수신된 신호의 조건부 확률밀도는 다음과 같이 쓸 수 있다:

크기 L의 신호집합

을 가정하고,

이라 정의하면, 이 시스템을 위한 최우(maximum likelihood; ML)추정기는 다음의 형태를 가진다:

위의 수학식 2를 이용하면, 신호점들(S_i 및 S_j)간에 기대된 쿨백-라이블러(KL) 거리는 이전의 통합된 논문에서 다음과 같이 도출되어 있다:

위의 KL거리를 성능 규준으로서 채택하면, 신호집합 설계는 다음의 최적화 문제로서 형식화될 수 있다:

여기서

은 S_l을 송신하는데 이용되는 총 전력이다. 수신기 안테나들(28)의 수인 N의 실제 값이 수학식 5의 극대화에 영향을 주지 않으므로, 최적 신호 집합은 N = 1로 가정하여 설계될 수 있다.

고정된 스펙트럼 효율에 대해, 컨스텔레이션 크기는 T에 대해 지수적으로 증 가한다. 예를 들면, T=5로 4b/s/㎐의 스펙트럼효율을 달성하기 위해서는, 2²⁰ = 1,048,576개의 점들로 된 컨스텔레이션을 설계하는 것이 필요하다. 송신기(22) 및 수신기(24)의 다중 안테나들(26, 28)에 있어서는, 충분히 큰 스펙트럼효율이 기대되어, 다중 심벌간격들에 대한 컨스텔레이션 설계를 더욱 어렵게 하고 그것들의 복호화 복잡도가 터무니없이 커지게 한다. 이런 이유로, 다음의 논의는 T=1인 경우로 컨스텔레이션들을 제한하지만, 개념들 및 수학식들은 더 높은 T를 갖는 경우들로 확장될 수 있다. 이 가정에 수반되는 하나의 중요한 요소는 각각의 송신된 매트릭스가 단위 랭크를 가지고, 따라서 어떠한 송신다이버시티 이득도 제공하지 않을 것이라는 것이다. 그러므로, 채널추정에러들이 없을 시, 어느 송신다이버시티 체계라도 양호한 성능을 보일 것이라고 예측된다. 그러나, 채널추정에러들이 존재하는 경우에 대해 아래에서 설명된 바와 같이, 설명된 컨스텔레이션들의 성능은 비교가능한 계산복잡도를 갖는 송신다이버시티 체계들보다 상당히 양호할 수 있다.

T=1을 가정하면, 각 S_l은 복소 행 벡터일 수 있다. 수학식 4에서의 기대된 KL거리를 위한 표현은 다음처럼 환산된다:

항등식

을 이용하면,

와 같이 된다.

수학식 8로부터, 두 개의 컨스텔레이션 점들(벡터들)이 동일한 노름(norm)을 가진다면(즉, 원점을 중심으로 하는 동일한 M차원 복소 구 상에 놓인다면) 처음의 세 항들은 소거되고 그것들 간의 KL거리는 유클리드거리의 단조함수가 될 것이다. 그러므로, 정 전력(constant power) 컨스텔레이션들(즉, 점들 모두가 원점에 중심을 둔 동일한 구 상에 놓이는 컨스텔레이션들)만을 고려하면, 설계규준은, 수신기에서의 완전한 채널상태정보(CSI)의 경우와 유사하게, 컨스텔레이션 점들 사이의 최소 유클리드거리를 극대화한다. 이 경우의 설계 문제는 M차원 복소 구(또는 2M차원 실수 구)의 표면상의 점들을 패킹하는 문제로 환산된다.

반면에, 두 점들이 다른 구들에 놓인다면, 두 점들 사이의 극대화된 최소KL거리는 그 점들이 원점을 통과하는 선상에 놓일 때 발생될 수 있고 두 구들의 반경들에 의해 결정될 수 있다. 이것은, 컨스텔레이션을 반경(r₁, ..., r_k)을 가지며 l₁, ..., l_k 점들을 담고 있는 동심 M차원 복소 구들(C₁, ..., C_k)의 부집합들로 각 각 구획하고 부집합내 및 부집합간 거리들을

및

로 정의한다면, 컨스텔레이션 점들 사이의 극대화된 최소KL거리는 부집합간 및 부집합내 KL거리들의 극대화된 최소 이상이 될 것임을 의미한다. 동일 구의 표면에 있는 신호 점들은 부집합내 점들(intra-subset points)이다. 일 예는 도 2a의 임의의 두 신호 점들이다. 서로 다른 동심 구들의 표면에 놓인 신호 점들은 부집합간 점들(inter-subset points)이다. 일 예가 되는 부집합간 점들은 도 2b의 원형 신호점 및 삼각형 신호점이다. 수학식 9에서,

와

는 S_i 및 S_j의 실수 및 허수 부들을 각각 연접(concatenation)함으로써 구성된 다음의 실수벡터들이고:

는 두 2M차원 실수벡터들 사이의 각도를 나타낸다.

그러므로, 수학식 5의 (계산적으로 복잡한) 원본의 최적화를 푸는 대신, 다음의 단순화된 맥시밈(maximim) 문제는 평균전력 P를 갖는 1×M 벡터들의 근사최적(close-to-optimal) L점 다레벨 컨스텔레이션을 찾는 것이고:

여기서, 일반화의 손실 없이, r₁ < r₂ < ... < r_k라고 가정된다.

수학식 12에서, K와 l₁, ..., l_k는 이산변수들이고, r₁, ..., r_k는 연속변수들이다. 특정 구속들을 만족하는 임의의 고정된 값 K와 l₁, ..., l_k에 대해, 수학식 12는 r₁, ..., r_k에 걸친 연속 최적화로 환산되고 이것은 수치적으로 풀이될 수 있다. K가 수학식 12에서 1부터 L까지의 범위로 허용되는 경우에도, 실용적인 해는 K에 대해 모든 가능한 값을 구할 필요는 없다. K=1로부터 시작하여, K의 값을 매번 1씩 증가시키면, 해의 최적의 최소거리가 증가하는 것을 일단 중단한다면 검색이 중단할 수 있다. 더욱이, 부집합내 거리가 r_k의 증가함수이므로, 최적의 컨스텔레이션 역시 가외의(extra) 구속 l₁ < l₂ < ...< l_k를 만족한다. 이 가외의 구속은 검색의 영역을 추가로 제한하는데 이용될 수 있다.

위에서 언급된 바와 같이, 각 부집합에 대한 설계 문제는 M차원 복소 (2M차원 실수) 구의 표면에 대한 패킹 문제와 등가이다. 그러나, 최대 패킹 해의 설계 및 복호화 복잡도들이 통상 높으므로, MIMO통신시스템을 위한 더 구조화된 해는 계통적 설계 및 낮은 복잡도의 복호화 알고리즘들을 가지는 구 모양 컨스텔레이션들을 위한 재귀형 구조이다.

초기 사항으로서, Sn(L)을 L점 재귀구조식 n차원 실수 구 모양 컨스텔레이션이라고 한다. n=2로부터 시작하면,

이다. n > 2에 대해, 컨스텔레이션은 다수의 (n-1)차원 재귀형 서브-컨스텔레이션들을 n차원 컨스텔레이션의 위도들로서 이용함으로써 구성된다. n=3인 경우에 대한 그 절차의 일 예는 다음과 같이 상술된다.

도 2a는 32점 3차원 컨스텔레이션(50)을 보인다. 도 2a와 도 2b는 여기에서 설명되는 재귀형 구성방법을 더 잘 설명하기 위해 제시되어 있다. 예시로서 여기서 도출된 실제적인 신호 컨스텔레이션들(그 성능 곡선들은 도 3~8에서 재현되고 아래에서 설명됨)은 4차원(실수차원)인데 그것들이 두 개의 송신안테나들(M=2)을 갖는 MIMO시스템을 반영하고 각 송신안테나는 두 개의 실수차원들에 등가인 하나의 복소차원을 요구하기 때문이다. 위에서 상술된 바와 같이, 컨스텔레이션들은 임의의 정수 M에 대해 설계될 수 있고, 결과적으로 2M실수차원 컨스텔레이션(M복소차원 컨스텔레이션)이 된다.

도 2a의 컨스텔레이션(50)은 각각이 평면상에서 컨스텔레이션(50)의 표면 둘 레의 원을 따라 배치된 3개의 서브-컨스텔레이션들(52, 54, 56)을 정의한다. 컨스텔레이션(50)의 극(pole)들에 가장 가까이 있는 서브-컨스텔레이션들(52, 54[S₂(9)])은 각각이 9개의 이산점들을 정의하고 여기서 이산은 공통적인 점들은 없다는 것을 의미한다. 컨스텔레이션(50)의 균분원(equator)을 따르는 더 큰 서브-컨스텔레이션(54[S₂(14)])은 14개의 점들을 정의한다. 모든 서브-컨스텔레이션들은 모든 다른 서브-컨스텔레이션들에 대하여 이산적이다.

고립된 서브-컨스텔레이션의 점들 이를테면 서브-컨스텔레이션(52)의 점들(52a 및 52b) 사이의 최소각도는 서브-컨스텔레이션(52)의 기하중심(53)에 대한 β로써 표시된다. 그러나, 서브-컨스텔레이션(52)이 도 2a에서와 같이 다레벨 컨스텔레이션(50)의 하나의 레벨로서 이용될 때, 컨스텔레이션 점들(32a, 32b) 사이의 유효각도는 더 이상 β가 아니다. 컨스텔레이션(50)의 원점(58)에 대해, 서브-컨스텔레이션(52, 54, 56)의 점들 사이(즉, 하나의 레벨 상의 점들 사이)의 유효최소각도(α)는 다음의 수학식에 의해 주어지고:

여기서 θ는 도 2a에 보인 서브-컨스텔레이션의 위도이다.

도 2b는 각 구가 전체 컨스텔레이션(60)의 부집합이 되는 K=2인 동심 구들의 표면들을 따라 신호점들을 갖는 컨스텔레이션(60)을 묘사한다. 내부 구 또는 내부 부집합(62)은 C₁이라 하고 그 표면상의 각 점은 내부 부집합(62)의 3개의 서브-컨스텔레이션들(64, 66, 68) 중의 하나 내에 있다. 내부 부집합(62)의 서브-컨스텔레이션들(64, 66, 68)의 각각은 원점(58)으로부터의 거리(r₁)에서 P=3인 위도들 또는 레벨들 중의 하나를 따라 이격된 원으로서 그려져 있다. 마찬가지로, 외부 구 또는 외부 부집합(70)은 C₂라고 하고 그 표면상의 각 점 역시 외부 부집합(70)의 3개의 서브-컨스텔레이션들(72, 74, 76) 중의 하나 내에 놓인다. 외부 부집합(70)의 서브-컨스텔레이션들(72, 74, 76)의 각각은 원점(58)으로부터의 거리(r₂)에서 P=3인 위도들 또는 레벨들 중의 하나를 따라 이격된 삼각형으로서 그려져 있다. 외부 구(C₂)(외부 부집합 70)의 중앙 서브-컨스텔레이션(74)은 명료함을 위해 점선으로 보이고 있고 내부 구(C₁)(내부 부집합 62)를 통해서는 안 보인다.

P개 레벨들(서브-컨스텔레이션들)의 구 모양 컨스텔레이션( 또는 다중 구형 컨스텔레이션의 구 모양 부집합들 중의 하나)를 가정하면, 레벨내 및 레벨간 거리들(즉, 동일 서브-컨스텔레이션의 점들 사이의 거리와 다른 서브-컨스텔레이션들의 점들 사이의 거리)은

와

에 의해 정의되고, 여기서 α_p는 p번째 서브-컨스텔레이션의 유효 최소레벨내 각도이고, θ_p와 θ_p'은 각각 서브-컨스텔레이션들(p 및 p')의 위도들이다. 도 2a는 하나의 서브-컨스텔레이션(52)의 두 개의 인접한 점들(52a, 52b) 사이의 각도(α)와 두 점들(52z, 56z) 사이의 각도(θ)를 그래프로 보이고 있다.

위의 접근법과 마찬가지로, 최적화 문제는, 컨스텔레이션 점들의 모든 쌍들 사이의 최소거리를 극대화하는 대신, 최소의 레벨내 및 레벨간 거리들을 극대화하는 것만으로 단순화된다. 다음의 최적화 문제는 그 해를 제공하고:

여기서 l_p는 p번째 레벨 또는 p번째 서브-컨스텔레이션에서의 점들의 수를 나타낸다. 위의 최적화와 마찬가지로, 여기서 P와 l₁, ..., l_p는 이산변수들이고, θ₁, ..., θ_p는 연속변수들이다. 지정된 구속들을 만족하는 P와 l₁, ..., l_p의 주어진 선택에 대해, θ₁, ..., θ_p의 최적값들은 연속 최적화 문제를 수치적으로 풀이함으로써 발견된다. P에 대해 가능한 값들의 모두가 시도될 필요는 없다. P=1로부터 시작하고 P의 값을 매번 1씩 증가시키면, 위의 최적화들로부터 얻어진 최적의 최소거 리가 일단 증가를 중단한다면 검색은 중단될 수 있다. 또한 l₁, ..., l_p의 최적값들은 다음의 가외의 구속을 만족한다는 것을 보일 수 있다:

이 가외의 구속은 검색영역을 추가로 한정하는데 이용될 수 있다.

N > 3인 경우에 대해, S₂ 컨스텔레이션들 대신 S_{n -1} 컨스텔레이션들이 서브-컨스텔레이션들로서 이용되고 컨스텔레이션들의 구 모양 부집합들(도 2b의 64, 70)은 있다고해도 재귀적으로 구성된다는 차이를 가지고서, 위에서 설명된 것과 동일한 절차가 이용된다.

시뮬레이션들이 4와 8 b/s/㎐의 두 개의 다른 스펙트럼효율들을 가지고서 수행되었다. 부분적으로 가간섭성의 컨스텔레이션들은 2×2(2개의 송신 및 2개의 수신 안테나) 시스템을 위해 설계되었고, 채널추정변동의 다른 값들(1%, 5% 및 10%)이 구해졌다. 위의 가르침들에 따라 설계된 부분적으로 가간섭성 컨스텔레이션들의 성능은 다른 공지의 컨스텔레이션들에 대해 선도(plot)로서 그려졌다. 구체적으로는, 두 개의 QPSK 또는 16QAM 컨스텔레이션들이 두 개의 송신안테나들에 대해 이용되었고(4와 8 b/s/㎐의 스펙트럼 효율들이 각각 생김) 기준곡선들로서 그려졌다. 이것들은 V-BLAST 체계(참조: G. J. Foschini, LAYERED SPACE-TIME ARCHITECTURE FOR WIRELESS COMMUNICATION IN A FADIING ENVIRONMENT WHEN USING MULTIPLE ANTENNAS, Bell Labs Tech. J., vol. 1, no. 2, pp.41-59, 1996)와 유사하나, VBLAST체계에서 제안된 바와 같은 선형 또는 연속형 수신기는 아니고 최적(ML)검출기가 공정한 비교를 위해 여기서 생성된 결과들에 대해 이용되었다는 차이를 가진다. 이러한 결과들은 도 3 내지 도 6에서는 "PSK"로서 그리고 도 7 및 도 8에서는 QAM으로서 선도로 그려져 있다.

제안된 체계들을 송신 다이버시티 체계(scheme)와 비교하기 위해, S. M. Alamouti의 직교 송신 다이버시티 체계(참조: A SIMPLE TRANSMIT DIVERSITY TECHNIQUE FOR WIRELESS COMMUNICATIONS, IEEE Journal on Selected Areas of Communications , vol. 16, no. 8, pp. 1451-1458, Oct., 1998) 역시 고려되었다. 이 다이버시티 체계는 위에서 설명된 것과 유사한 복호화 복잡도를 가지고, 16QAM 및 256QAM 컨스텔레이션들(4와 8 b/s/㎐)을 갖는 2×2 시스템에 대한 그것의 성능은 시뮬레이션을 통해 평가되었다. 이러한 결과들은 도 3~8에서 "Alamouti-QAM"으로서 그려졌고 줄여서 Alamouti체계라고 한다.

도 3-4는 4b/s/㎐와 0%(도 3) 및 1%(도 4)의 추정변동들의 경우에 대한 심벌에러율 곡선들을 보인다. 추정에러가 없으면(도 3), QPSK와 최적의 2-안테나 컨스텔레이션들이 거의 동일한 성능을 가진다. 송신 다이버시티의 위수(order)가 높기 때문에, 높은 SNR에서, 이 경우의 Alamouti체계는 QPSK 및 최적의 2-안테나 컨스텔레이션들 둘 다에 비해 나은 성능을 보인다.

1% 추정변동(도 4)에서는, 본 발명에 따른 새로운 컨스텔레이션들이 15㏈보다 큰 SNR값들에 대해 일관되게 더 나은 성능을 보이기 시작한다. Alamouti체계는 높은 SNR에서 성능 열화를 겪게 되고, 30㏈ 부근에서 새로운 컨스텔레이션들의 곡 선을 가로지른다.

도 5와 도 6은 4b/s/㎐와 추정변동 5%(도 5) 및 10%(도 6)의 경우에 대한 심벌에러율 곡선들을 보인다. 본 발명의 새로운 컨스텔레이션들을 이용한 성능 개선은 이 경우들에 실질적이다. Alamouti체계는 채널추정에러 때문에 심각한 성능 열화를 겪고, 그 성능은 어떠한 송신 다이버시티도 없는 기존의 QPSK 컨스텔레이션들보다도 더 나빠진다.

도 7과 도 8은 8b/s/㎐와 0%(도 7) 및 1%(도 8)의 추정변동들의 경우에 대한 심벌에러율 곡선들을 보인다. 추정에러가 없으면(도 7), 16QAM과 최적 2-안테나 컨스텔레이션들은 거의 동일한 성능을 가진다. Alamouti체계는 송신 다이버시티가 더 크다는 이점(도 7에서 더 큰 기울기로 표시됨)을 가지지만, 그것은 23㏈ 정도까지의 SNR값들에 대한 부호화 이점이 더 작기 때문에 기존의 16QAM 컨스텔레이션들보다 성능이 나빠진다.

1% 추정변동(도 8)에서는, 본 발명의 새로운 컨스텔레이션들이 16QAM 컨스텔레이션들에 비해 상당한 성능 개선을 보인다. Alamouti체계는 심각한 성능 열화를 겪고 약 3×10^-1의 오차마루(error floor)에 도달한다.

검출기(34)를 구비한 도 1의 수신기(24)에 대해 다시 고려한다. 검출기(34)에 대한 입력들은 수신된 신호, 채널추정기들(38a, ..., 38n)로부터의 채널추정값, 및 어쩌면 신호 대 노이즈 비(SNR, 디지털신호들에 대해 통상 E_b/N₀), 편차(σ_E ²)와 같은 추정에러의 일부 통계치, 그리고 페이딩 처리 및 채널추정에러의 통계를 활용 하는 페이딩채널에 기초한 진폭부호화된 정보를 포함하는 본 발명에 따라 앞서 구성된 도 2a 또는 도 2b의 그것과 같은 신호 컨스텔레이션(50, 60)을 포함한다. 검출기(34)의 출력은 검출된 심볼들의 스트림이다. 컨스텔레이션 입력은 x개의 저장된 컨스텔레이션들 중의 하나로부터 선택될 수 있고, 여기서 x는 3~4 SNR 범위를 나타내는 약 3개 내지 약 4개의 범위 내의 값(전형적임)을 가질 수 있다. 각 컨스텔레이션은 수 개 내지 수백 개의 점들을 포함할 수 있다.

도 1의 송신기(22)는 입력되는 비트스트림을 취하며, x개의 저장된 컨스텔레이션들의 그룹으로부터 현재의 SNR에 기초하여 컨스텔레이션을 선택하며, 입력비트들을 선택된 컨스텔레이션의 점들로 변환하고, 그 캐리어를 선택된 컨스텔레이션 점에 따라서 위상과 진폭 변조한다. 입력된 비트들에 대응하는 심벌은 채널들(30)을 통해 송신된다. 현재의 SNR은 전력제어 서브-시스템의 동작에 기초하여 송신기(22)에 알려질 수 있고, 피드백 전력제어 채널을 통해 수신기(24)에 의해 표시될 수 있다. 신호 컨스텔레이션은 수신된 신호를 송신하는데 이용된 송신안테나들의 수(M)에 기초하여 선택될 수도 있다. 숫자 M은, 수신기 내부의 수신된 메시지의 특성들의 신호처리에 의해, 또는 이 기술분야에서 알려진 다른 수단에 의해, 수신된 메시지 내의 헤더에 의해 결정될 수 있다. 수신기는 SNR의 각종 값들과 함께 사용하기 위한 특정 컨스텔레이션을 지향하는 미리 프로그램된 로직에 기초하여, 또는 수신된 신호의 특성이나 품질에 수 개의 복호화 옵션들 중의 하나를 일치시키기 위해 이 기술분야에서 알려진 다른 수단에 의해 적당한 컨스텔레이션을 선택할 수 있다.

수신기(24)에서, 송신기(22)로부터 심벌이 수신되며, x개의 저장된 컨스텔레이션들의 그룹으로부터 적어도 현재의 SNR에 기초하여 컨스텔레이션이 선택되고, 선택된 컨스텔레이션에 기초하여 바람직하게는 최우(ML)복조에 의해 캐리어가 복조된다. 수신된 심벌들이 부호화된 것인지 부호화되지 않은 것인지에 따라 하드 심볼들 또는 소프트 비트들이 출력된다.

본 발명에서 이용되는 컨스텔레이션들은 예를 들면 송신부(22) 및/또는 수신부(24)에서 룩업테이블들로서 구현될 수 있다. 심벌 복호화(검출)는, 트렐리스 부호화된 변조체계와 유사하게, "서브-컨스텔레이션의 점들의 복호화"와 "서브-컨스텔레이션 복호화"의 두 단계로 행해질 수 있다. 즉, 수신된 신호가 주어지면, 각 서브-컨스텔레이션 내의 가장 큰 우도(likelihood)를 갖는 점(즉, 수신된 신호에 가장 가까운 점)이 먼저 발견된다(서브-컨스텔레이션의 점 복호화). 다음에, 다른 서브-컨스텔레이션들에서의 최선의 점들의 우도들이 서로 비교되어 가장 큰 우도를 갖는 점이 결정된다(서브-컨스텔레이션 복호화). 하나를 넘는 구 모양 부집합들을 정의하는 컨스텔레이션들에 대해, 위의 2단계 복호화는 각각의 구 모양 부집합에 대해 반복될 수 있어, 3단계 복호화처리가 된다.

따라서 MIMO시스템을 이용하는 레일리 플랫 패이딩 환경에서의 디지털 통신의 경우, 부분적인(불완전한) 채널상태정보가 수신기에서 이용가능할 때, 분포들 사이의 쿨백-라이블러 거리에 기초한 부분적으로 가간섭성의 컨스텔레이션 설계는 기존의 컨스텔레이션들을 넘어서는 상당한 성능 이득들과 필적하는 복잡도를 갖는 송신 다이버시티를 달성하는 것으로 보이고 있다.

여기에 사용된 것처럼, 활 모양의 표면은 3차원곡면, 이를테면 구, 달걀, 안장 면 등이다. 비 구형(non-spherical) 컨스텔레이션들( 또는 컨스텔레이션들의 부집합들)이 여기에서의 가르침들로부터 도출될 수 있지만, 구 모양 구조를 보존하면 동일한 구 모양 부집합의 점들 사이의 KL거리(수학식 9에서 제시됨)가 점들 사이의 유클리드거리들의 단조함수가 되는 것이 허용되어, 컨스텔레이션 설계가 전체 컨스텔레이션의 구 모양 부집합의 반경과는 독립적으로 되게 한다. 이와 같이, 각 구 모양 부집합이 다른 수의 컨스텔레이션 점들을 정의하는 각종 구 모양 부집합들의 점들은 반경에 무관하게 설계될 수 있다(예를 들면, r=1 이용). 이러한 부집합들은 이를테면 룩엡테이블들의 형태로 저장될 수 있고, 현재의 송신 또는 수신에 대한 특정 SNR을 반영하여 액세스, 어셈블 및 스케일 될 수 있다. 동심 부집합들과 각 부집합의 서브-컨스텔레이션들은 레벨들(서브-컨스텔레이션들)의 수, 각 레벨에서의 점들의 수, 및 각 레벨의 반경을 최적화함으로써 어셈블된다. 부집합들이 구 모양인 한, 최적화 문제는 여기에 설명된 바처럼 크게 단순화된다.

단일 구 모양 부집합 내의 점들 간의 극대화된 최소KL거리가 구 모양 컨스텔레이션에 대한 극대화된 최소 유클리드거리로 환산되기는 하지만, 부집합들이 구 모양이던지 및/또는 동심형이던지 간에, 다른 부집합들의 점들 사이의 거리는 여전히 극대화된 최소KL거리이다. 수학식 10은 이러한 점들 사이의 KL거리를 최적화하는데 이용될 수 있다. 수학적으로, 본 발명에 따른 컨스텔레이션들에는 물리적 구조가 부여될 필요가 없고, 구 모양 다이어그램들은 설명을 명료하게 하고 최적화를 단순화하기 위한 것이다. 그러나, 구조는 계산복잡도를 크게 단순화하고, 여기에서 설명된 다레벨, 다중 구 모양(multi-spherical) 재귀 구조는 컨스텔레이션 최적화의 복잡도를 극도로 감소시킨다.

현재의 바람직한 실시예들의 맥락에서 설명되었지만, 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자들은 앞서의 실시예들에 대한 각종 변형들 및 개조들이 만들어질 수 있고 모든 그러한 변형들 및 개조들은 본 발명의 범위 내에 있다는 것을 잘 이해할 것이다. 여기의 예들은 예시적인 것이지 총망라한 것이 아님을 밝혀둔다. 여기서 이용된 바처럼, n차원 실수 컨스텔레이션이란 용어는 n실수차원들에서의 컨스텔레이션을 언급하는 것으로, 복소 차원들과는 대조된다.

Claims (40)

1. 다중입력/다중출력(MIMO)통신시스템에서 사용하기 위한 것으로 저장매체에 구현되는 시공간신호 컨스텔레이션에 있어서,

   n개의 실수차원들 중에 배치된 복수 개의 컨스텔레이션 점들로서, 각각의 상기 점이 적어도 두 개의 (n-1)실수차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 놓이며, n=2M이고 M은 1보다 큰 정수인, 복수 개의 컨스텔레이션 점들을 포함하는 시공간신호 컨스텔레이션.
2. 제1항에 있어서, M은 MIMO시스템에서의 송신안테나들의 갯수와 동일한, 시공간신호 컨스텔레이션.
3. 제1항에 있어서, M = 2인, 시공간신호 컨스텔레이션.
4. 제1항에 있어서, 각 서브-컨스텔레이션은 (n-1)차원 면을 정의하고, 상기 면들은 서로 평행하게 놓이는, 시공간신호 컨스텔레이션.
5. 제1항에 있어서, 복수 개의 점들이 활 모양 표면 부근에 배치되고 복수 개의 서브-컨스텔레이션들은 X개 점들을 각각 정의하는 적어도 한 쌍의 서브-컨스텔레이션들을 포함하며, X개 점들을 정의하는 각각의 상기 서브-컨스텔레이션은 컨스텔레 이션의 원점이 상기 쌍에 의해 정의된 대칭축을 따라 놓이도록 배치된, 시공간신호 컨스텔레이션.
6. 제5항에 있어서, 복수 개의 서브-컨스텔레이션들은 컨스텔레이션의 원점에 대해 대칭적으로 배치된 y개 점들을 정의하는 부가적인 서브-컨스텔레이션을 더 포함하고, 적어도 y개 점들을 가지는 다른 서브-컨스텔레이션은 존재하지 않는, 시공간신호 컨스텔레이션.
7. 제1항에 있어서, 복수 개의 점들은 K개 부집합들 중에 배치되며, 각 부집합의 점들은 n개 실수차원들 중에 배치되고 부집합의 각 점은 적어도 두 개의 (n-1)차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 놓이고 K는 1보다 큰 정수인, 시공간신호 컨스텔레이션.
8. 제7항에 있어서, 부집합들 각각은 닫힌 활 모양 표면을 정의하는, 시공간신호 컨스텔레이션.
9. 제8항에 있어서, 닫힌 활 모양 표면은 구(sphere)를 정의하는, 시공간신호 컨스텔레이션.
10. 제9항에 있어서, 구들은 동심형상인, 시공간신호 컨스텔레이션.
11. 제7항에 있어서, 인접한 부집합들의 점들 사이의 가장 가까운 거리는 극대화된 최소 쿨백-라이블러 거리에 의해 정의되는, 시공간신호 컨스텔레이션.
12. 제1항에 있어서, 광저장매체, 전자저장매체, 광전기저장매체, 및 자기저장매체 중의 적어도 하나에 구현된, 시공간신호 컨스텔레이션.
13. MIMO통신시스템의 수신기를 위한 심벌검출방법에 있어서,

    M개 송신안테나들로부터의 다경로 신호를 수신하는 단계로서, M은 1보다 큰 정수인 단계;

    수신된 다경로 신호의 함수로서 데이터샘플을 얻는 단계; 및

    n차원 실수신호 컨스텔레이션의 적어도 하나의 점에 데이터샘플을 맞추는 단계로서, n=2M인 단계를 포함하는, 심벌검출방법.
14. 제13항에 있어서, 신호 컨스텔레이션은 K개 부집합들 중에 배치된 복수 개의 점들로 구성되며, 부집합의 각 점은 적어도 두 개의 (n-1)실수차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 배치되고, 하나의 부집합의 점 및 인접한 부집합의 점 사이의 최소거리는 극대화된 최소 쿨백-라이블러 거리에 의해 정의되며 K는 적어도 1인 정수인, 심벌검출방법.
15. 제14항에 있어서, 각 부집합은 닫힌 활 모양 표면을 정의하는, 심벌검출방법.
16. 제15항에 있어서, 각 닫힌 활 모양 표면은 구이고 추가로 각 서브-컨스텔레이션은 원을 정의하는, 심벌검출방법.
17. 제14항에 있어서, K개 부집합들 중의 적어도 하나의 부집합의 적어도 두 개의 서브-컨스텔레이션들은 X개 점들을 정의하는 적어도 한 쌍의 서브-컨스텔레이션들을 포함하며, X개 점들을 정의하는 각각의 상기 서브-컨스텔레이션은 상기 쌍에 의해 정의된 대칭축에 컨스텔레이션의 원점이 놓이도록 배치된, 심벌검출방법.
18. 제17항에 있어서, K개 부집합들 중의 적어도 하나는 컨스텔레이션의 원점에 대해 대칭적으로 배치된 y개 점들을 정의하는 부가적인 서브-컨스텔레이션을 더 포함하며, 적어도 y개의 점들을 갖는 다른 서브-컨스텔레이션은 존재하지 않는, 심벌검출방법.
19. 제17항에 있어서, 부집합들의 각각은 X개 점들을 정의하는 서브-컨스텔레이션들의 상기 쌍을 포함하는, 심벌검출방법.
20. 제14항에 있어서, 점들에 데이터샘플을 맞추는 단계는, 데이터샘플이 컨스텔 레이션 점에 일치할 때까지 부집합의 서브-컨스텔레이션의 점들을 데이터샘플과 재귀적으로 비교하는 단계를 포함하는, 심벌검출방법.
21. 제14항에 있어서, 데이터샘플을 맞추는 단계는, 결정된 수(M)의 송신안테나들에 기초하여 적어도 두 개의 저장된 신호 컨스텔레이션들 중에서 n차원 실수신호 컨스텔레이션을 선택하는 단계를 포함하며, 적어도 두 개의 저장된 신호 컨스텔레이션들 중의 하나는 n=2M개의 실수 차원들을 정의하고 적어도 두 개의 저장된 신호 컨스텔레이션들 중의 다른 하나는 2(M+1)개 및 2(M-1)개 실수차원들 중의 하나를 정의하는, 심벌검출방법.
22. 제14항에 있어서, 데이터샘플들을 맞추는 단계는, 신호 대 노이즈 비, 비트에너지 대 노이즈전력 스펙트럼밀도 비, 및 심벌에너지 대 노이즈전력스펙트럼밀도 비 중의 하나를 결정하는 단계, 및 결정된 비에 기초하여 n차원 실수신호 컨스텔레이션을 선택하는 단계를 포함하는, 심벌검출방법.
23. 복수 개의 점들을 정의하는 적어도 하나의 n차원 실수신호 컨스텔레이션의 디지털 표현을 저장하기 위한 저장수단을 포함하며, 각각의 모든 상기 점은 적어도 두 개의 (n-1)차원 실수 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 놓이며, n=2M이고 M은 1보다 큰 정수인, 무선통신시스템 네트워크요소.
24. 제23항에 있어서, 상기 네트워크요소는 이동국, 기지국, 수신기 심벌검출기, 및 심벌변조기 중의 적어도 하나를 포함하는, 무선통신시스템 네트워크요소.
25. 제23항에 있어서, 각각의 서브-컨스텔레이션은 (n-1)차원 면을 정의하고, 상기 면들은 서로 평행하게 놓인, 무선통신시스템 네트워크요소.
26. 제23항에 있어서, 적어도 두 개의 서브-컨스텔레이션들은 각 서브-컨스텔레이션이 x개 점들을 정의하는 적어도 한 쌍의 서브-컨스텔레이션들을 포함하며, x개 점들을 정의하는 각각의 상기 서브-컨스텔레이션은 상기 쌍에 의해 정의된 대칭축을 따라 컨스텔레이션의 원점이 놓이도록 배치된, 무선통신시스템 네트워크요소.
27. 제23항에 있어서, 복수 개의 점들은 각각이 n개의 실수 차원들을 정의하는 K개 부집합들 중에 배치되고, 부집합의 각 점은 적어도 두 개의 (n-1)차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 놓이며, K는 1보다 큰 정수인, 무선통신시스템 네트워크요소.
28. 제27에 있어서, 부집합들 각각은 닫힌 활 모양 표면을 정의하는, 무선통신시스템 네트워크요소.
29. 제28에 있어서, 닫힌 활 모양 표면은 구를 정의하는, 무선통신시스템 네트워 크요소.
30. 제29에 있어서, 구들은 동심형인 무선통신시스템 네트워크요소.
31. 제27에 있어서, 인접한 부집합들의 점들 사이의 최근거리는 극대화된 최소 쿨백-라이블러 거리에 의해 정의되는, 무선통신시스템 네트워크요소.
32. 제23항에 있어서,

    복수 개의 점들을 정의하는 2(M+1)차원 실수신호 컨스텔레이션의 디지털표현을 저장하기 위한 수단으로서, 각각의 모든 상기 점은 적어도 두 개의 (2M+1)-1차원 실수 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 놓이는, 수단;

    노이즈를 포함하는 신호를 수신하기 위한 수신기;

    신호전력 대 노이즈전력의 비를 결정하기 위한 수단; 및

    이 비에 기초하여 신호 컨스텔레이션들 중의 하나를 선택하기 위한 수단을 더 포함하는, 무선통신시스템 네트워크요소.
33. 제1항에 있어서, 신호 컨스텔레이션의 모든 점들과 신호 컨스텔레이션의 하나를 제외한 모든 점들 중 어느 한쪽은 복수 개의 점들 내에 있는, 시공간신호 컨스텔레이션.
34. 제13항에 있어서, 상기 점은 복수 개의 컨스텔레이션 점들 중의 하나이고, 상기 복수개의 점들의 각각은 적어도 두 개의 n-1실수차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나 내에 놓이는, 심벌검출방법.
35. 제34항에 있어서, 신호 컨스텔레이션의 모든 점들과 신호 컨스텔레이션의 하나를 제외한 모든 점들 중 어느 한쪽은 복수 개의 점들 내에 있는, 심벌검출방법.
36. 제23항에 있어서, 신호 컨스텔레이션의 모든 점들과 신호 컨스텔레이션의 하를 제외한 모든 점들 중 어느 한쪽은 복수 개 점들 내에 있는, 무선통신시스템.
37. 다중경로 채널을 통해 M개의 송신안테나들로부터 무선신호를 수신하기 위한 수단;

    수신된 다중경로 신호의 함수로서 데이터샘플을 얻기 위한 수단; 및

    n차원 실수신호 컨스텔레이션의 적어도 하나의 점에 데이터샘플을 맞추기 위한 수단으로서, n=2M인, 수단을 포함하는, 수신기.
38. 제37항에 있어서, 신호 컨스텔레이션은, 각 점이 상기 컨스텔레이션들의 적어도 두 개의 (n-1)실수차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나에 배치된 복수 개의 점들로 구성된, 수신기.
39. 제37항에 있어서, 신호 컨스텔레이션은 제1점과 나머지 점들로 이루어진 복수 개의 점들로 구성되고, 나머지 점들의 각각은 상기 컨스텔레이션들의 적어도 두 개의 (n-1)실수차원 서브-컨스텔레이션들 중의 하나에서만 그 하나에 배치된 복수 개의 점들로 구성된, 수신기.
40. 제37항에 있어서, 수신하기 위한 수단은 적어도 하나의 수신안테나를 포함하며, 얻기 위한 수단은 디지털샘플러를 포함하고, 맞추기 위한 수단은 디지털처리기를 포함하는, 수신기.

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