KR20060095597A - Apparatus and method for generating smart antenna beams in broadband wireless communication system - Google Patents
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Abstract
본 발명은 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성에 관한 것으로, 수신되는 프리앰블 신호를 이용해 각 부반송파에 대한 채널계수를 산출하며, 상기 프리앰블 신호 또는 파일럿 신호를 이용해 평균 잡음전력을 산출하여 출력하는 채널 및 잡음전력 산출기와, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 각 부반송파에 대한 채널계수 및 상기 평균 잡음전력을 이용해 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대한 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와, 상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 전체 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함한다. 이와 같은 본 발명은 톤(tone) 별로 수행하던 MMSE 연산을 서브대역(sub-band)별로 수행함으로써 연산량(복잡도)을 현저히 감소시킬 수 있는 이점이 있다.The present invention relates to a smart antenna beam forming in a broadband wireless communication system, and calculates a channel coefficient for each subcarrier using the received preamble signal, and calculates and outputs an average noise power using the preamble signal or a pilot signal; A noise power calculator and a representative for dividing an entire frequency band into a plurality of subbands, and calculating and outputting a representative beam coefficient for each of the plurality of subbands by using a channel coefficient for each subcarrier and the average noise power. A beam coefficient calculator and a linear interpolator for generating beam coefficients for all subcarriers by linear interpolation between a plurality of representative beam coefficients from the representative beam coefficient calculator. As such, the present invention has an advantage in that the amount of computation (complexity) can be significantly reduced by performing the MMSE operation performed for each tone by sub-band.
스마트 안테나, SDMA, 빔계수, MMSE, 선형 보간 Smart Antenna, SDMA, Beam Coefficient, MMSE, Linear Interpolation
Description
도 1은 통상적인 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 지원하는 셀룰러 시스템을 도시하는 도면.1 illustrates a cellular system that supports a conventional Space Division Multiple Access (SDMA) scheme.
도 2는 802.16 OFDMA 시스템의 하향링크 및 상향링크 프레임 구조를 도시하는 도면.2 illustrates a downlink and uplink frame structure of an 802.16 OFDMA system.
도 3은 매 톤(tone)마다 MMSE 연산을 수행하는 빔계수 산출 알고리즘을 개념적으로 도시하는 도면.FIG. 3 conceptually illustrates a beam coefficient calculation algorithm for performing MMSE operations every tone. FIG.
도 4는 본 발명에 따라 복수의 서브대역들로 분할되는 SDMA 전체 주파수 대역을 도시하는 도면.4 illustrates an SDMA full frequency band divided into a plurality of subbands in accordance with the present invention.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 사용하는 OFDM 통신시스템에서 수신기의 구성을 도시하는 도면.FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration of a receiver in an OFDM communication system using a space division multiple access (SDMA) scheme according to an embodiment of the present invention. FIG.
도 6은 도 5에서 설명된 대표 빔계수 산출기(519)의 상세 동작을 보여주는 도면.FIG. 6 is a diagram illustrating a detailed operation of the representative
도 7은 도 5에서 설명된 선형 보간기(529)의 상세 동작을 보여주는 도면.7 shows a detailed operation of the
도 8은 본 발명에 따른 빔계수 선형 보간 알고리즘의 개념을 보여주는 도면.8 illustrates a concept of a beam coefficient linear interpolation algorithm according to the present invention.
도 9는 본 발명(MMSE(per-Bin)과 종래기술(MMSE(per-Tone)의 성능을 비교한 그래프.Figure 9 is a graph comparing the performance of the present invention (MMSE (per-Bin) and the prior art (MMSE (per-Tone)).
본 발명은 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 안테나 빔 계수(beam weight) 계산에 따른 연산량을 줄이기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a smart antenna beam forming apparatus and method in a broadband wireless communication system, and more particularly, to an apparatus and method for reducing the amount of calculation according to antenna beam weight calculation.
통상적으로, 차세대 통신시스템인 4세대(4th Generation) 통신시스템에서는 약 100Mbps의 전송속도를 가지는 다양한 서비스 품질(QoS : Quality of Service)을 가지는 서비스들을 사용자들에게 제공하기 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 3세대(3rd Generation) 통신시스템은 일반적으로 비교적 열악한 채널 환경을 가지는 실외에서는 약 384Kbps의 전송속도를 지원하며, 비교적 양호한 채널 환경을 가지는 실내에서는 최대 2Mbps 정도의 전송속도를 지원한다.In general, in the 4th Generation communication system, which is the next generation communication system, active research is being conducted to provide users with services having various Quality of Service (QoS) having a transmission rate of about 100 Mbps. Currently, the 3rd Generation communication system generally supports a transmission rate of about 384 Kbps in the outdoor having a relatively poor channel environment, and a maximum transmission rate of about 2 Mbps in a room having a relatively good channel environment.
한편, 무선 근거리 통신 네트워크(LAN : Local Area Network) 시스템 및 무선 도시 지역 네트워크(MAN : Metropolitan Area Network) 시스템은 일반적으로 20Mbps ~ 50Mbps의 전송속도를 지원한다. 상기 무선 MAN 시스템은 그 서비스 영역(coverage)이 넓고, 고속의 전송 속도를 지원하기 때문에 고속 통신 서비스 지원에 는 적합하나, 사용자(Subscriber Station)의 이동성을 전혀 고려하지 않은 시스템이다. 따라서, 현재 4세대 통신시스템에서는 비교적 높은 전송속도를 보장하는 무선 LAN시스템 및 무선 MAN 시스템에 이동성(mobility)과 QoS를 보장하는 형태로 연구가 활발하게 진행되고 있다.Meanwhile, wireless local area network (LAN) systems and wireless metropolitan area network (MAN) systems generally support transmission rates of 20 Mbps to 50 Mbps. The wireless MAN system is suitable for high-speed communication service support because of its wide coverage and high-speed transmission, but it does not consider the mobility of a subscriber station at all. Therefore, in the 4th generation communication system, research is being actively conducted in the form of ensuring mobility and QoS in a wireless LAN system and a wireless MAN system that guarantee a relatively high transmission speed.
상기 무선 MAN 시스템의 물리채널(Physical channel)에 직교주파수분할다중(OFDM : Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식 및 직교주파수분할다중접속(OFDMA : Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식을 적용한 것이 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.16 시스템이다. 즉, 상기 IEEE 802.16 시스템은 다수의 부반송파(sub-carrier)들을 사용하여 물리채널 신호를 송신함으로써 고속 데이터 전송을 실현한다.The orthogonal frequency division multiple access (OFDM) scheme and the orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) scheme are applied to the physical channel of the wireless MAN system. Electronics Engineers) 802.16 system. In other words, the IEEE 802.16 system realizes high-speed data transmission by transmitting a physical channel signal using a plurality of subcarriers.
한편, 상기 IEEE 802.16 시스템에서는 AAS(Adaptive Antenna System : 적응 안테나 시스템)모드와 non-AAS 모드를 하나의 프레임 내에서 지원하기 위한 규격들이 마련되어 있다. 상기 AAS 모드를 시스템에 적용하는 이유는 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 셀 용량 증대이고, 둘째는 셀 커버리지 증가이다.Meanwhile, in the IEEE 802.16 system, standards for supporting an adaptive antenna system (AAS) mode and a non-AAS mode are provided in one frame. There are two main reasons for applying the AAS mode to the system. The first is an increase in cell capacity, and the second is an increase in cell coverage.
즉, 상기 적응 안테나 시스템(AAS)은 셀 커버리지(coverage) 영역을 어레이 안테나를 이용하여 지속적으로 탐지하여 가변하는 무선 채널 환경에 적응적으로 빔 패턴을 형성하는 시스템이다. 예를들어, 단말이 1개이며 간섭이 존재하지 않는 경우, 적응 안테나 시스템은 단말의 움직임을 따라가는 효과적인 안테나 패턴을 생성함으로써 단말의 움직임에 적응적으로 대응한다. 이 때 안테나 패턴은 단말 방향으로 언제나 최고의 이득을 보이는 패턴이 된다. 이러한 적응 안테나 시스템을 이용 하여 공간분할다중억세스(SDMA : Spatial Division Multiple Access) 시스템을 구현할 수 있다. 즉, N개의 단말들이 존재한다면 각각의 단말 방향으로 N개의 빔(Beam)들을 생성할 수 있다. That is, the adaptive antenna system (AAS) is a system that continuously detects a cell coverage area using an array antenna and adaptively forms a beam pattern in a variable wireless channel environment. For example, if there is only one terminal and there is no interference, the adaptive antenna system adaptively responds to the movement of the terminal by generating an effective antenna pattern that follows the movement of the terminal. At this time, the antenna pattern becomes a pattern which always shows the best gain in the terminal direction. Spatial Division Multiple Access (SDMA) systems can be implemented using such an adaptive antenna system. That is, if there are N terminals, N beams may be generated in each terminal direction.
도 1은 통상적인 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 지원하는 셀룰러 시스템을 도시하고 있다.FIG. 1 illustrates a cellular system supporting a conventional SDMA scheme.
도시된 바와 같이, 기지국(101)은 1번 빔(Beam)(102)으로 전송되는 1번 공간채널과 2번 빔(103)으로 전송되는 2번 공간채널을 형성하고 있다. 이때, 상기 1번 공간채널과 2번 공간채널은 동일한 주파수 및 시간 자원을 사용한다. 이와 같이, 하향링크에서 동일 자원을 사용하는 복수의 빔들을 형성하기 위해서는 상향링크 채널 정보를 필요로 한다. 따라서, 기존의 IEEE 802.16 OFDMA 시스템에서는 해당 빔(beam)에 대한 채널상태를 측정하기 위한 프리앰블 심볼을 하향링크와 상향링크에 추가하고 있다. As illustrated, the
도 2는 802.16 OFDMA 시스템의 하향링크 및 상향링크 프레임 구조를 도시하고 있다.2 illustrates a downlink and uplink frame structure of an 802.16 OFDMA system.
도시된 바와 같이, 각각의 하향링크 버스트와 상향링크 버스트의 앞에 AAS 프리앰블을 전송함을 알 수 있다. 기지국은 하향링크 빔 형성을 위해서 상향링크 AAS 프리앰블을 통해 채널을 추정하고 추정된 채널 정보를 이용하여 빔을 형성한다. 이때, 빔에 의해 형성된 공간 채널은 도 1에 도시된 바와 같이 서로 공간적으로 분리되어 있기 때문에, 동일한 주파수 및 시간 자원을 공유해도 서로 간섭이 크지 않다. 따라서, 공간 채널마다 시스템이 허용하는 주파수 및 시간 자원을 모두 활용할 수 있다. As shown, it can be seen that the AAS preamble is transmitted in front of each downlink burst and the uplink burst. The base station estimates a channel through an uplink AAS preamble and forms a beam using the estimated channel information for downlink beamforming. In this case, since the spatial channels formed by the beams are spatially separated from each other as shown in FIG. 1, even if they share the same frequency and time resources, the interference is not large. Therefore, every spatial channel can utilize all the frequency and time resources allowed by the system.
한편, 빔 형성을 위한 빔 계수(beam weight)는 각 부반송파에 대해, 각 송신 안테나에 대해 그리고 각 사용자에 대해 계산되어야 한다. 이하 종래기술에 따른 빔 형성(Beamforming) 알고리즘에 대해 살펴보기로 한다.On the other hand, beam weights for beam shaping should be calculated for each subcarrier, for each transmit antenna and for each user. Hereinafter, a beamforming algorithm according to the prior art will be described.
먼저, m번째 센서(또는 안테나)로 수신된 k번째 톤(tone)에 대한 신호를 나타내면 하기 수학식 1과 같다.First, the signal for the k-th tone received by the m-th sensor (or antenna) is represented by
여기서, U는 동일 주파수에 할당된 사용자의 수를 나타내고, M은 어레이 안테나를 구성하는 개별 안테나의 수를 나타내며, Hu,m(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 대한 채널 계수(channel coefficient 또는 channel signature)를 나타내고, su(fk)는 u번째 사용자의 k번째 톤에 실린 데이터 신호를 나타내며, zm(fk)는 m번째 안테나에서의 k번째 톤에 대한 잡음(thermal noise)을 나타낸다.Where U denotes the number of users assigned to the same frequency, M denotes the number of individual antennas constituting the array antenna, and H u, m (f k ) denotes the k-th of the u-th user received by the m-th antenna. Represents the channel coefficient (channel coefficient or channel signature) for the tone, s u (f k ) represents the data signal carried on the k-th tone of the u-th user, and z m (f k ) is the k-th at the m-th antenna Represents the thermal noise for a tone.
상기 수학식 1에서 사용자의 수 U가 1일 경우, 수신신호 Ym(fk)는 non-SDMA 모드에서의 수신신호가 될 수 있고, SDMA 운용에서 동일 대역을 사용하는 사용자의 수가 1인 경우의 수신신호가 될 수 있다.In the
한편, M개의 안테나들을 통해 수신되는 수신신호의 벡터는 하기 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.Meanwhile, the vector of the received signal received through the M antennas may be represented by
여기서, Ym(fk)는 m번째 안테나에 수신된 k번째 톤에 대한 신호를 나타내고, Hm,u(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 대한 채널 계수(channel signature)를 나타내며, su(fk)는 u번째 사용자의 k번째 톤에 실린 데이터 신호(data signal)를 나타낸다.Where Y m (f k ) represents a signal for the k th tone received at the m th antenna, and H m, u (f k ) represents the channel coefficient for the k th tone of the u th user received at the m th antenna (channel signature), s u (fk) represents the data signal on the k-th tone of the u-th user.
잘 알려진 바와 같이, OFDMA-SDMA 검출(detection)의 최적 솔루션(optimum solution)은 ML(Maximum Likelihood) 알고리즘이다. 그러나, 계산 복잡도(computational complexity)가 너무 크기 때문에 구현이 사실상 불가능하다. 그래서, 준최적(sub-optimum) 알고리즘으로 알려진 MMSE(Minimum Mean Squared Error) 알고리즘을 사용하고 있다. 상기 MMSE 알고리즘에 대해 살펴보면 다음과 같다.As is well known, the optimal solution of OFDMA-SDMA detection is the Maximum Likelihood (ML) algorithm. However, the computational complexity is so large that implementation is virtually impossible. Therefore, we use a minimum mean squared error (MMSE) algorithm known as a sub-optimum algorithm. The MMSE algorithm is as follows.
먼저, u번째 사용자에 대해 어레이 결합(array combining)을 수행하는 경우, 수신 SDMA 신호는 하기 수학식 3과 같다.First, when array combining is performed on a u-th user, a received SDMA signal is expressed by
여기서, Wu,m(fk)는 m번째 안테나에 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 적용된 빔계수(beam weight)를 나타낸다.Here, W u, m (f k ) represents a beam weight applied to the k th tone of the u th user received by the m th antenna.
한편, 모든 사용자들에 대해 어레이 결합(또는 안테나 결합)을 수행하는 경우, 수신 SDMA 벡터는 하기 수학식 4와 같다.On the other hand, when performing array combining (or antenna combining) for all users, the received SDMA vector is expressed by
여기서, Wu,m(fk)는 m번째 안테나에 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 적용된 빔계수를 나타낸다.Here, W u, m (f k ) represents the beam coefficient applied to the k-th tone of the u-th user received by the m-th antenna.
상기 수학식 4에서 정의한 OFDMA-SDMA 필터 매트릭스 W(fk)의 u번째 열(column)은 u번째 사용자에 대한 SDMA 필터에 해당한다. 한편, 상기 채널 계수 매트릭스 H(fk)는 AAS 프리앰블(preamble)로부터 추정된 채널값 을 사용한다.The u-th column of the OFDMA-SDMA filter matrix W (f k ) defined in
이때, 상기 어레이 결합(antennal combining)에 적용된 MMSE 빔계수 매트릭스(weighting matrix)는 하기 수학식 5와 같이 산출된다.In this case, the MMSE beaming matrix applied to the array combining is calculated as shown in Equation 5 below.
여기서, H(fk)는 k번째 톤에 대한 MㅧU 채널 계수 매트릭스(channel signature matrix)로, 상기 수학식 2에 나타낸 바와 같다. 는 허미시안(Hermitian) 매트릭스 연산을 나타내며, 는 평균 잡음전력(noise variation)을 나타내고, I는 M×M 항등 행렬(identity matrix)을 나타내며, 은 역(inverse) 매트릭스 연산을 나타낸다.Here, H (f k ) is the M ㅧ U channel signature matrix for the k th tone, as shown in
상술한 바와 같이, 종래기술에 따르면, 매 톤(부반송파)마다 MMSE 연산을 수행한다. 도 3은 매 톤(tone)마다 MMSE 연산을 수행하는 빔계수 산출 알고리즘을 개념적으로 도시한 것이다. 상기 수학식 5는 모든 안테나들에 대한 fk번째 톤의 빔계수들을 산출하기 위한 것으로, 전체 864×M(M 안테나 개수)개의 톤들에 대한 빔계수들을 산출하기 위해서는 864번의 MMSE 연산을 수행해야 한다. 이 경우, 864번의 직접 매트릭스 역(DMI : direct matrix inverse) 연산이 요구된다. 알려진 바와 같이, M×M 매트릭스를 DMI 연산하기 위해서 의 연산량이 필요하다. 즉, 종래기술은 어레이 사이즈가 증가할수록 빔계수 산출 연산량은 급수적으로 증가하는 문제점이 있다. 따라서, 상기 수학식 5에 따른 빔계수 산출 연산량을 줄이기 위한 방안이 요구되고 있다.As described above, according to the prior art, an MMSE operation is performed for every tone (subcarrier). 3 conceptually illustrates a beam coefficient calculation algorithm for performing an MMSE operation for every tone. Equation 5 is for calculating beam coefficients of the f k th tones for all antennas, and in order to calculate beam coefficients for all 864 x M (number of M antennas) tones, it is necessary to perform 864 MMSE operations. . In this case, 864 direct matrix inverse (DMI) operations are required. As is known, to DMI the M × M matrix The amount of computation is required. That is, the prior art has a problem in that the calculation coefficient of the beam coefficient increases in number as the array size increases. Accordingly, a method for reducing the beam coefficient calculation amount according to Equation 5 is required.
따라서, 본 발명의 목적은 스마트 안테나를 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 안테나 빔 계수 산출에 따른 연산량을 줄이기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide an apparatus and method for reducing the amount of calculation according to antenna beam coefficient calculation in a broadband wireless communication system using a smart antenna.
본 발명의 다른 목적은 복수의 공간채널들을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 안테나 빔 계수 산출에 따른 연산량을 줄이기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for reducing the amount of calculation according to antenna beam coefficient calculation in a broadband wireless communication system supporting a plurality of spatial channels.
본 발명의 또 다른 목적은 복수의 공간채널들을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 서브대역별로 대표 빔계수를 산출하고, 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들은 선형 보간을 통해 산출하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.It is still another object of the present invention to provide an apparatus and method for calculating a representative beam coefficient for each subband in a broadband wireless communication system supporting a plurality of spatial channels and calculating the beam coefficients for the remaining subcarriers through linear interpolation. have.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제1견지에 따르면, 적어도 하나의 공간채널을 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치는, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대해 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와, 상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 전체 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to a first aspect of the present invention for achieving the above object, in the broadband wireless communication system using at least one spatial channel, the smart antenna beam forming apparatus, divides the entire frequency band into a plurality of subbands, A representative beam coefficient calculator for calculating and outputting a representative beam coefficient for each of the subbands of?, And linearly interpolating between a plurality of representative beam coefficients from the representative beam coefficient calculator to beam for all subcarriers And a linear interpolator for generating the coefficients.
본 발명의 제2견지에 따르면, 적어도 하나의 공간채널(spatial channel)을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치는, 수신되는 프리앰블 신호를 이용해 각 부반송파에 대한 채널계수를 산출하며, 상기 프리앰블 신 호 또는 파일럿 신호를 이용해 평균 잡음전력을 산출하여 출력하는 채널 및 잡음전력 산출기와, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 각 부반송파에 대한 채널계수 및 상기 평균 잡음전력을 이용해 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대한 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와, 상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 전체 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to a second aspect of the present invention, in a broadband wireless communication system supporting at least one spatial channel, the smart antenna beamforming apparatus calculates a channel coefficient for each subcarrier by using a received preamble signal. A channel and noise power calculator for calculating and outputting an average noise power using a preamble signal or a pilot signal, and dividing an entire frequency band into a plurality of subbands, and using the channel coefficient and the average noise power for each subcarrier. A representative beam coefficient calculator for calculating and outputting a representative beam coefficient for each of the plurality of subbands, and linear interpolation between the plurality of representative beam coefficients from the representative beam coefficient calculator to all subcarriers It characterized in that it comprises a linear interpolator for generating the beam coefficients for.
본 발명의 제3견지에 따르면, 적어도 하나의 공간채널을 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 방법은, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대해 대표 빔계수를 산출하는 과정과, 상기 산출된 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 전체 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.According to a third aspect of the present invention, in a wideband wireless communication system using at least one spatial channel, the smart antenna beam forming method divides an entire frequency band into a plurality of subbands and assigns each of the plurality of subbands. And a step of generating beam coefficients for all subcarriers by linear interpolation between the calculated plurality of representative beam coefficients.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In describing the present invention, if it is determined that the detailed description of the related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
이하 본 발명은 복수의 공간채널들을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 서브대역별로 대표 빔계수를 산출하고, 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들은 선형 보간을 통해 산출하기 위한 방안에 대해 살펴보기로 한다. 이 경우, 서브대역당 한번의 DMI(Direct matrix inverse)연산이 필요하기 때문에 빔 계수 산출에 따른 연산량을 현저히 줄일 수 있다.Hereinafter, a method for calculating a representative beam coefficient for each subband in a broadband wireless communication system supporting a plurality of spatial channels and calculating the beam coefficients for the remaining subcarriers through linear interpolation will be described. In this case, since one direct matrix inverse (DMI) operation is required per subband, the computation amount due to beam coefficient calculation can be significantly reduced.
그러면, 이하 빔계수 산출에 따른 연산량을 줄이기 위한 알고리즘에 대해 구체적으로 살펴보기로 한다.Next, the algorithm for reducing the amount of calculation according to the beam coefficient calculation will be described in detail.
도 4는 본 발명에 따라 복수의 서브대역들로 분할되는 SDMA 전체 주파수 대역을 도시한 것이다.4 illustrates an SDMA total frequency band divided into a plurality of subbands according to the present invention.
도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 SDMA 전체 대역은 G개의 서브대역들로 분할되고, 각 서브밴드는 K개의 톤들로 구성된다. 이때, 각 그룹(또는 서브대역)을 구성하는 톤들의 개수 K는 채널 코히런스 대역(channel coherence bandwidth)을 고려하여 결정된다. 예를들어, 데이터 버스트 채널을 구성하는 주파수 대역이 연속적인 AMC 빈(bin)들 또는 PUSC(Partial Usage of SubCarrier) 타일(tile)들로 구성되는 경우, 상기 서브대역은 AMC 빈(또는 PUSC 타일)단위로 결정할수 있다. 이하 설명은 서브대역을 AMC 빈(bin) 단위로 정의한 경우를 예를들어 살펴보기로 한다.As shown, the entire SDMA band according to the present invention is divided into G subbands, each subband consisting of K tones. In this case, the number K of tones constituting each group (or subband) is determined in consideration of the channel coherence bandwidth. For example, if the frequency band constituting the data burst channel consists of consecutive AMC bins or Partial Usage of SubCarrier (PUSC) tiles, the subband may be an AMC bin (or PUSC tile). Can be determined in units. In the following description, a case where the subband is defined in units of AMC bins will be described as an example.
먼저, 빈(또는 타일)별 MMSE 솔루션(solution)의 비용함수(cost function)를 나타내면 하기 수학식 6과 같다.First, the cost function of the MMSE solution for each bin (or tile) is represented by Equation 6 below.
여기서, 는 기대 값(expectation value)을 나타내고, k0는 해당 빈의 시작을 지정하기 위한 부반송파 인덱스를 나타내며, 는 빈(bin)내 k번째 톤에 대한 인덱스를 나타내고, K는 빈(bin)을 구성하는 톤의 개수를 나타낸다. 한편, 와 는 수학식 2에서 설명한 바와 같으며, 는 상기 수학식 4에서 설명한 바와 같다. here, Represents an expectation value, k 0 represents a subcarrier index to specify the start of the bin, Denotes the index of the k-th tone in the bin, and K denotes the number of tones constituting the bin. Meanwhile, Wow Is as described in
상기 수학식 6에서 정의된 비용함수에 대한 솔루션은 하기 수학식 7과 같다. 즉, 각 빈(bin)에 대한 대표 빔계수 매트릭스를 산출하기 위한 솔루션은 하기 수학식 7과 같다. The solution to the cost function defined in Equation 6 is shown in Equation 7 below. That is, a solution for calculating the representative beam coefficient matrix for each bin is shown in Equation 7 below.
여기서, k0는 해당 빈의 시작을 지정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타내고, 는 빈(타일) 내 k번째 톤에 대한 인덱스를 나타내며, K는 빈을 구성하는 톤들의 개수를 나타내고, Hm,n(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 대한 채널계수(channel signature)를 나타낸다.Where k 0 represents a subcarrier offset for specifying the start of the bin, Is the index of the kth tone in the bin (tile), K is the number of tones that make up the bin, and H m, n (f k ) is the kth tone of the uth user received by the mth antenna. It represents the channel signature for.
한편, 상기 수학식 7을 통해 각 빈(bin)에 대한 대표 빔계수가 산출되면, 선형 보간을 통해 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 산출한다. 이와 같이, 서브대역별로 대표 빔계수를 산출하고, 선형보간을 통해 나머지 빔계수들을 산출하기 위한 시스템 구성 및 그 동작을 살펴보면 다음과 같다.Meanwhile, when the representative beam coefficient for each bin is calculated through Equation 7, beam coefficients for the remaining subcarriers are calculated through linear interpolation. As described above, a system configuration and operation of calculating a representative beam coefficient for each subband and calculating the remaining beam coefficients through linear interpolation are as follows.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 사용하는 OFDM 통신시스템에서 수신기의 구성을 도시하고 있다.FIG. 5 illustrates a configuration of a receiver in an OFDM communication system using a space division multiple access (SDMA) scheme according to an embodiment of the present invention.
도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 수신기는, 복수의 안테나(501-1 내지 503-M)들로 구성되는 어레이 안테나, 복수의 FFT연산기들(503-1 내지 503-M), 부반송파 디매핑기(505), 채널 및 잡음전력 추정기(507), 어레이 결합기(509), 복조기(511) 및 복호기(513)를 포함하여 구성된다. 여기서, 상기 어레이 결합기(509)는 대표 빔계수 산출기(519), 선형 보간기(529) 및 빔형성기(539)를 포함하여 구성된다.As shown, the receiver according to the present invention includes an array antenna consisting of a plurality of antennas 501-1 through 503-M, a plurality of FFT operators 503-1 through 503-M, and a subcarrier demapping machine. 505, a channel and
도 5를 참조하면, 도시하지는 않았지만 제1안테나(501-1)를 통해 수신된 신호는 기저대역 샘플데이터로 변환되어 제1 FFT연산기(503-1)로 입력된다. 마찬가지로, 제M안테나(501-M)를 통해 수신된 신호는 기저대역 샘플데이터로 변환되어 제M FFT연산기(503-M)로 입력된다. 상기 제1 FFT연산기(503-1) 내지 상기 제M FFT연산기(503-M)는 각각 입력되는 시간영역의 샘플데이터를 고속 푸리에 변환(FFT : Fast Fourier Transform)하여 출력한다. 즉, 상기 FFT연산기들(503-1 내지 503-m)은 수 신된 신호를 각 부반송파의 값으로 복조하여 출력한다. Referring to FIG. 5, although not shown, a signal received through the first antenna 501-1 is converted into baseband sample data and input to the first FFT operator 503-1. Similarly, the signal received through the M-th antenna 501 -M is converted into baseband sample data and input to the M-FFT operator 503 -M. The first FFT operator 503-1 to the M th FFT operator 503 -M respectively output the sample data of the input time domain by performing Fast Fourier Transform (FFT). That is, the FFT operators 503-1 to 503-m demodulate the received signal to the value of each subcarrier and output the demodulated signal.
부반송파 디매핑기(505)는 상기 FFT연산기들(503-1 내지 503m)로부터의 부반송파 값들중 데이터가 실린 부반송파 값들은 어레이 결합기(509)로 출력하고, 프리앰블(preamble) 및 파일럿이 실린 부반송파 값들은 채널 및 잡음전력 추정기(507)로 출력한다. 도면은 각 FFT연산기에 대응하여 전체 1024개의 부반송파들중 실제 데이터가 실린 864개의 부반송파 값들이 어레이 결합기(509)로 제공되는 것을 예를들어 도시하고 있다. 이때, 상기 어레이 결합기(509)로 입력되는 수신신호 Y(fk)를 수식으로 나타내면 상기 수학식 2와 같다. 상기 수학식 2에서 Y1(fk)는 제1안테나(501-1)를 통해 수신된 신호를 나타내고, YM(fk)는 제M 안테나(501-M)를 통해 수신된 신호를 나타낸다.The subcarrier demapper 505 outputs the subcarrier values carrying data among the subcarrier values from the FFT operators 503-1 to 503m to the
상기 채널 및 잡음전력 추정기(507)는 상기 부반송파 디매핑기(505)로부터의 프리앰블 신호(프리앰블 부반송파 값들)를 이용해 채널계수(H(fk))를 산출하여 어레이 결합기(509) 및 복조기(511)로 제공한다. 여기서, 상기 채널계수(H(fk))는 상기 수학식 7에 나타난 바와 같다. 또한, 상기 채널 및 잡음전력 추정기(507)는 상기 프리앰블 신호 혹은 상기 파일럿 신호를 이용해 잡음전력()을 산출하여 상기 어레이 결합기(509) 및 상기 복조기(511)로 제공한다.The channel and
상기 어레이 결합기(509)는 서브대역(빈 또는 타일)별 대표 빔계수(Wg)를 산출하고, 상기 산출된 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 전체 부반송파들에 대한 빔계수들을 산출한다. 그리고, 상기 산출된 빔계수들과 상기 부반송파 디매핑기(505)로부터의 수신 신호 Y(fk)를 이용해서 사용자 신호 를 추출한다. The
좀더 자세히 살펴보면, 대표 빔계수 산출기(529)는 각 부반송파에 대한 채널계수(H(fk))와 잡음전력()을 이용해 서브대역별 대표 빔계수(Wg)를 산출하여 출력한다. 여기서, 상기 서브대역별 대표 빔계수 산출 알고리즘은 상술한 수학식 7과 같다. 상기 대표 빔계수 산출기(519)의 동작은 후술되는 도 6의 참조와 함께 상세히 살펴보기로 한다. In more detail, the representative
선형 보간기(529)는 상기 대표 빔계수 산출기(519)로부터의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간하여 각 부반송파에 대한 빔계수 W(fk)를 산출하여 출력한다. 이때, 선형 보간이 불가능한 영역에 대해서는 상수 보간(constant interpolation)을 수행한다. 상기 선형 보간기(529)의 동작은 후술되는 도 7 및 도 8의 참조와 함께 상세히 살펴보기로 한다.The
빔형성기(539)는 상기 부반송파 디매핑기(505)로부터 입력되는 수신신호 Y(fk)와 상기 선형 보간기(529)로부터의 각 부반송파에 대한 빔계수 W(fk)를 이용해 어레이 결합하여 SDMA 필터링된 사용자 신호를 획득한다. 상기 사용자 신호 를 획득하기 위한 알고리즘은 상기 수학식 4와 같고, 이렇게 획득된 사용 자 신호 는 복조기(511)로 제공된다.The
상기 복조기(511)는 상기 어레이 결합기(509)로부터의 사용자 신호 를 상기 채널 및 잡음전력추정기(507)로부터의 채널계수 및 잡음전력을 이용해 복조(demodulation)하여 출력한다. 복호기(513)는 상기 복조기(511)로부터의 복조심볼(또는 LLR(Log likelihood Ratio)값)들을 복호(decoding)하여 정보 비트열(bit stream)을 출력한다.The
만일, SDMA 사용자의 수가 2명이라면, 상기 어레이 결합기(509)에서 출력되는 사용자 신호는 2개가 되고, 이후 복조기(511) 및 복호기(513)는 각각의 사용자 신호에 대하여 복조 및 복호를 수행한다. If the number of SDMA users is two, the number of user signals output from the
도 6은 도 5에서 설명된 대표 빔계수 산출기(519)의 상세 동작을 보여준다.6 illustrates a detailed operation of the representative
도 6을 참조하면, 먼저 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 601단계에서 각 톤(부반송파)의 채널계수 매트릭스 H(fk)와 평균 잡음전력()을 입력한다. 상기 채널계수 매트릭스 H(fk)와 상기 평균 잡음전력()는 상기 채널 및 잡음전력 추정기(507)로부터 입력된다.Referring to FIG. 6, the representative
그리고, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 603단계에서 각 톤의 채널계수 매트릭스의 허미시안(Hermitian) 매트릭스를 산출한다. 이후, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 605단계에서 대응되는 채널계수 매트릭스와 허미시안 매트릭스를 곱한후 서브대역별로 합산한다.In
그리고, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 607단계에서 상기 서브대역별 합산 매트릭스와 노이즈 성분 매트릭스를 가산하고, 상기 가산된 매트릭스의 역 매트릭스(inverse matrix)를 산출한다. 여기서, 상기 노이즈 성분 매트릭스는 상기 수학식 7에 나타난 바와 같이, 빈(bin)을 구성하는 톤들의 개수(K), 상기 잡음전력() 및 항등행렬(I)을 곱해서 산출된다. 한편, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 609단계에서 상기 입력된 채널계수 매트릭스들을 서브대역별로 합산한다. In
이후, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 611단계에서 대응되는 상기 역 매트릭스와 서브대역별 채널계수 합산 매트릭스를 곱하여 서브대역별 대표 빔계수 매트릭스 Wg(Wgroup-MMSE) 산출한다. 이렇게 계산된 대표 빔계수 매트릭스들을 이용해 선형 보간 방식으로 각 톤의 채널계수 매트릭스를 산출한다.In
도 7은 도 5에서 설명된 선형 보간기(529)의 상세 동작을 보여준다.FIG. 7 shows the detailed operation of the
도 7을 참조하면, 먼저 선형 보간기(529)는 701단계에서 서브대역 인덱스 g 값을 '1'로 초기화한다. 그리고 상기 선형 보간기(529)는 703단계에서 상기 서브대역 인덱스 g 값이 미리 정해진 서브대역 개수 G보다 작은지를 검사한다. 상기 서브대역 인덱스 g 값이 상기 서브대역 개수 G보다 작으면, 상기 선형 보간기(529)는 705단계로 진행하고, 그렇지 않으면 본 알고리즘을 종료한다.Referring to FIG. 7, in
이후, 상기 선형 보간기(529)는 상기 705단계에서 (g+1)번째 서브대역의 대 표 빔계수 매트릭스(Wg+1)와 g번째 서브대역의 대표 빔계수 매트릭스(Wg)의 차이(??)를 산출한다. 상기 차이를 산출한후, 상기 선형 보간기(529)는 707단계에서 변수 k 값을 '1'로 초기화한다. Then, the
그리고, 상기 선형 보간기(529)는 709단계로 진행하여 변수 k 값이 미리 정해진 부반송파 개수 K(서브대역내 구성되는 톤들의 개수로 정해짐)보다 작은지를 검사한다. 상기 변수 k 값이 상기 K보다 작으면, 상기 선형 보간기(529)는 711단계로 진행하고, 그렇지 않으면 715단계로 진행하여 상기 서브대역 인덱스 g값을 '1'만큼 증가한후 상기 703단계로 되돌아간다.The
이후, 상기 선형 보간기(529)는 상기 711단계에서 번째 부반송파에 대한 빔계수 매트릭스을 하기 수학식 8과 같이 산출한다. Then, the
여기서, k0는 부반송파 오프셋 인덱스를 나타내는 것으로, 해당 서브대역의 중심에 해당하는 부반송파 인덱스로 결정한다.Here, k 0 represents a subcarrier offset index and is determined as a subcarrier index corresponding to the center of the corresponding subband.
상기와 같이, 번째 부반송파에 대한 빔계수 매트릭스를 산출한후, 상기 선형 보간기(529)는 713단계로 진행하여 상기 변수 k 값을 '1'만큼 증가한후 상기 709단계로 되돌아간다.As above, After calculating the beam coefficient matrix for the first subcarrier, the
도 8은 본 발명에 따른 빔계수 선형 보간 알고리즘의 개념을 보여준다.8 shows a concept of a beam coefficient linear interpolation algorithm according to the present invention.
도 8을 참조하면, 각 빈(bin)의 중심 부반송파에 대한 빔계수(weight coefficient)들은 상기 수학식 7을 통해 산출된 서브대역별 대표 빔계수를 나타낸다. 도시된 바와 같이, 1번째 빈의 대표 빔계수와 2번째 빈의 대표 빔계수를 이용해 상기 1번째 빈의 중심과 상기 2번째 빈의 중심 사이에 위치하는 부반송파들의 각각에 대한 빔계수를 선형 보간 방식으로 산출한다. 마찬가지로, 2번째 빈의 대표 빔계수와 3번째 빈의 대표 빔계수를 이용해 상기 2번째 빈의 중심과 상기 3번째 빈의 중심 사이에 위치하는 부반송파들의 각각에 대한 빔계수를 선형 보간 방식으로 산출한다. 이렇게, 4번째 빈의 중심과 5번째 빈의 중심 사이에 위치하는 부반송파들에 대한 빔계수들을 산출한후, 나머지 선형 보간이 불가능한 영역에 대해 상수 보간(constant interpolation)을 수행함으로써, 전체 SDMA 대역(bandwidth)에 대한 빔계수들을 획득한다. 이런 경우, 빔계수를 산출하기 위해 필요한 DMI(Direct matrix Inverse) 연산(operation)이 서브대역(또는 빈)별로 한번만 수행되기 때문에, 연산량을 현저히 줄일수 있다.Referring to FIG. 8, the beam coefficients for the center subcarriers of each bin represent representative beam coefficients for each subband calculated through Equation (7). As shown, a linear interpolation scheme for beam coefficients for each of the subcarriers located between the center of the first bin and the center of the second bin using the representative beam coefficient of the first bin and the representative beam coefficient of the second bin. Calculate as Similarly, a beam coefficient for each of the subcarriers located between the center of the second bin and the center of the third bin is calculated using the linear beam coefficient of the second bin and the representative beam coefficient of the third bin by linear interpolation. . Thus, after calculating the beam coefficients for the subcarriers located between the center of the fourth bin and the center of the fifth bin, constant interpolation is performed on the region where the remaining linear interpolation is impossible, so that the entire SDMA band ( Obtain beam coefficients for bandwidth). In this case, since the direct matrix inverse (DMI) operation required to calculate the beam coefficient is performed only once per subband (or bin), the amount of computation can be significantly reduced.
한편, 상술한 빔계수 선형 보간 알고리즘을 수식으로 정리하면 하기 수학식 9와 같다.Meanwhile, the beam coefficient linear interpolation algorithm described above may be summarized as Equation 9 below.
여기서, G는 서브대역의 개수를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 톤들의 개수를 나타내며, k0는 선형보간의 시작점을 결정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타낸다. 앞서 설명된 바와 같이, 상기 k0는 해당 g번째 서브대역(빈)의 중심 부반송파 인덱스로 결정된다.Here, G represents the number of subbands, K represents the number of tones constituting the subband, and k 0 represents a subcarrier offset for determining the starting point of linear interpolation. As described above, k 0 is determined as the center subcarrier index of the corresponding g th subband (empty).
이상 살펴본 바와 같이. MMSE-SDMA 필터링 매트릭스(빔계수 매트릭스)를 산출함에 있어서, 종래기술(수학식 5)은 각 톤(부반송파)당 하나의 역행렬(DMI : Direct Matrix Inverse)연산이 요구되나, 본 발명(수학식 7)은 각 서브대역(빈 혹은 타일)당 하나의 역행렬 연산이 필요하기 때문에, 계산량(복잡도)을 현저히 감소시킬수 있다. 특히, 어레이 안테나(array antenna)의 사이즈가 증가할수록 본 발명에 따른 계산량은 지수적으로 감소된다. As we have seen above. In calculating the MMSE-SDMA filtering matrix (beam coefficient matrix), the prior art (Equation 5) requires one indirect matrix (DMI) operation for each tone (subcarrier), but the present invention (Equation 7) ) Requires one inverse matrix operation per subband (bin or tile), which can significantly reduce the computational complexity. In particular, as the size of the array antenna increases, the calculation amount according to the present invention decreases exponentially.
여기서, 본 발명에 따른 계산량과 종래기술의 계산량을 구체적으로 비교해보면 하기 표 1과 같다.Here, when comparing the calculation amount according to the present invention and the calculation amount of the prior art in detail as shown in Table 1.
U : 동일 주파수를 사용하는 SDMA 사용자의 수U: the number of SDMA users using the same frequency
M : 스마트 안테나 어레이 사이즈M: Smart Antenna Array Size
Ntone : 부반송파중 트래픽 데이터가 할당된 톤들의 수N tone : Number of tones to which traffic data is allocated in subcarriers
G : 서브대역의 수G: number of subbands
K : 서브대역을 구성하는 톤들의 수K: number of tones constituting subband
Pr : 실수 곱셈 연산의 수P r : Number of real multiplication operations
Ar : 실수 덧셈 연산의 수A r : number of real addition operations
Dr : 실수 나눗셈 연산의 수 D r : Number of real division operations
상기 <표 1>은 Ntone= 864, M=4, U=2, K=9, G=96일 때, 종래기술(MMSE) 및 본 발명(Group-MMSE)의 각각에 대해 1초간 필요한 연산량을 비교한 것이다. DSP(Digital Processor) 복잡도는 ADSP-TS201 칩(chip)을 기준으로 산출한 것이다.Table 1 shows the amount of computation required for 1 second for each of the prior art (MMSE) and the present invention (Group-MMSE) when N tone = 864, M = 4, U = 2, K = 9, and G = 96. Is a comparison. DSP (Digital Processor) complexity is calculated based on the ADSP-TS201 chip.
상기 <표 1>에서 보여지는 바와 같이, 본 발명에 따른 방식을 사용할 경우, DSP 사이클(cycle) 측면의 복잡도가 대략 1/6로 감소함을 알 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 방식은 성능 저하를 동반하지 않는 이점이 있다.As shown in Table 1, it can be seen that when using the method according to the present invention, the complexity of the DSP cycle aspect is reduced to approximately 1/6. In particular, the scheme according to the invention has the advantage of not accompanied by performance degradation.
도 9는 본 발명(MMSE(per-Bin)과 종래기술(MMSE(per-Tone)의 성능을 비교한 그래프이다. Wibro 업링크 스마트 안테나의 모의 실험(simulation) 결과로, Urban Macro 채널 환경에서 기지국이 4개의 안테나들로 신호를 수신하는 경우, QPSK, R=1/2를 사용하였을 때의 실험 결과를 나타낸 것이다.9 is a graph comparing the performance of the present invention (MMSE (per-Bin) and the prior art (MMSE (per-Tone)). As a result of the simulation of the Wibro uplink smart antenna, the base station in the Urban Macro channel environment In case of receiving signals with these four antennas, the experimental results when QPSK and R = 1/2 are shown.
도시된 바와 같이, 링크 성능을 FER(Frame Error Rate) 관점에서 비교했을 때, MMSE, MMSE-SIC(successive interference cancellation) 모두 per-tone 알고리즘(종래기술) 성능과 per-bin 알고리즘(본 발명) 성능이 거의 일치함을 알수 있다. 즉, 본 발명은 성능 저하를 동반하지 않으면서도 복잡도를 현저히 줄일수 있는 알고리즘이라 할수 있다. As shown, the performance of both per-tone algorithm (prior art) and per-bin algorithm (invention) performance of MMSE and successive interference cancellation (MMSE-SIC) when link performance is compared in terms of frame error rate (FER) This almost coincides. In other words, the present invention can be referred to as an algorithm that can significantly reduce the complexity without accompanying performance degradation.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Meanwhile, in the detailed description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the scope of the following claims, but also by those equivalent to the scope of the claims.
상술한 바와 같이, 본 발명은 스마트 안테나 기능을 지원하는 OFDM(A) 시스템에서 톤(tone) 별로 수행하던 MMSE 연산을 서브대역(sub-band)별로 수행함으로써 연산량(복잡도)을 현저히 감소시킬 수 있다. 특히, 본 발명은 복잡도를 줄이면서도 성능 저하를 동반하지 않는 이점이 있다.As described above, the present invention can significantly reduce the amount of computation (complexity) by performing the MMSE operation performed for each tone in sub-bands in the OFDM (A) system supporting the smart antenna function. . In particular, the present invention has the advantage of reducing the complexity but does not accompany performance degradation.
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KR100831177B1 (en) | 2005-10-08 | 2008-05-21 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for transmitting in smart antenna communication systems |
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Publication number | Publication date |
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KR101088089B1 (en) | 2011-11-29 |
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