KR20070010505A

KR20070010505A - 고정 노이즈 분산값을 사용하는 디코더 및 디코딩 방법

Info

Publication number: KR20070010505A
Application number: KR1020050065148A
Authority: KR
Inventors: 김용운
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2005-07-19
Filing date: 2005-07-19
Publication date: 2007-01-24
Also published as: JP2007028607A; US20070019752A1; KR100693833B1

Abstract

본 발명의 디코더는, 수신된 데이터의 디코딩을 위한 노이즈 분산값을 결정할 때 모든 수신데이터의 노이즈 분산값을 상기 수신 데이터를 각각 계산하여 결정하지 않고, 성좌도 정보에 따른 임의의 구간내의 임의의 점의 고정 노이즈 분산값을 노이즈 분산 테이블로 미리 결정하여 저장한다. 그리고 상기 수신 데이터의 성좌도 정보에 따른 해당 고정 노이즈 분산값을 출력하여 상기 수신 데이터의 디코딩 시 사용한다. 이와 같은 방법으로 상기 수신 데이터의 디코딩 시 부하를 감소 할 수 있다.

LDPC, 저밀도 패리티 검사, 성좌도, Constellation, 디코딩, 노이즈 분산값

Description

고정 노이즈 분산값을 사용하는 디코더 및 디코딩 방법{DECODER USING PREDETERMINED NOISE VARIANCE AND METHOD USING THE SAME}

도 1은 일반적인 통신시스템의 송신부, 채널, 그리고 수신부를 나타낸 블록 다이어그램을 나타낸다.

도 2은 는 본 발명의 일 실시예에 따른 직교 위상 편이 변조(QPSK)의 경우에 수신 데이터의 신호 대 노이즈비(Signal to Noise Rate: SNR)와 프레임 에러비(Frame Error Rate: FER)을 나타낸 그래프이다.

도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 각각의 성좌도(Constellation) 정보에 따른 노이즈 분산값 저장 테이블을 나타낸다.

도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정 노이즈 분산값을 이용한 디코더(100)의 블록 다이어그램을 나타낸다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고정 노이즈 분산값을 이용한 디코딩 방법을 보여주는 순서도이다.

도 6는 본 발명의 다른 실시예에 따른 직교 위상 편이 변조(QPSK)의 경우에 서로 다른 LDPC 코드에 대하여 수신 신호의 신호 대 노이즈비(Signal to Noise Rate: SNR)와 프레임 에러비(FER)을 나타낸 그래프이다.

도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 성좌도(Constellation) 정보와 채 널 상태 정보(Channel State Information)에 따른 고정 노이즈 분산값을 저장 하고 있는 노이즈 분산값 저장 테이블을 나타낸다.

도 8은 수신 노이즈 분산값을 구하기 위한 성좌도(Constellation) 다이어그램을 나타낸다.

도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 고정 노이즈 분산값을 이용한 디코더(200)의 블록 다이어그램을 나타낸다.

도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 고정 노이즈 분산값을 이용한 디코딩 방법을 보여주는 순서도를 나타낸다.

100, 200: 디코더 110, 210: 데이터 입력부

220 : 채널 상태 정보 판단부 120, 230: 노이즈 분산값 저장부

130, 240: LLR 산출부 140, 250: 디코딩부

본 발명은 채널 코딩 분야에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 저밀도 패리티 체크(LDPC)를 이용한 디코더에 관한 것이다.

일반적으로 비디오, 오디오, 텍스트와 같은 다양한 정보들은 “비트”라고 불리는 이진 데이터로 표현되고, 이진 데이터로 표현된 정보들은 저장 시스템에 저 장되거나 또는 통신 시스템을 통해 전송된다. 저장 또는 전송 과정 중에 “0”과 “1”로 표현된 정보에 “0”과 “1”이 뒤바뀌거나 “0"인지 ”1“인지 구별할 수 없는 에러가 발생할 수 있다. 일반적으로 신뢰성이 적은 채널에서 에러 발생을 줄이기 위하여 정보를 채널 코딩을 하고, 채널 코딩된 데이터를 전송한다.

도 1은 일반적인 통신시스템의 송신부, 채널, 그리고 수신부를 나타낸 블록 다이어그램이다. 도 1에 따르면 송신단과 수신단 사이에 유선, 무선, 또는 저장매체 (Storage media)와 같은 채널이 존재하며 이 채널의 노이즈(Noise)에 의하여 원하는 데이터를 원하는 바 대로 수신할 수가 없게 된다. 이를 극복하기 위해 보통 송신단에서 변조(Modulation) 이전에 채널 코딩(Channel Coding)을 통하여 원본 데이터(Source data)에 부가 데이터(Redundant data)를 추가하고, 수신단에서 이 부가 데이터를 이용하여 노이즈가 혼재되어 있는 수신 데이터에서 원하는 데이터를 채널 디코딩(Channel Decoding) 한다.

채널 코딩 알고리즘은 크게 블록 코드와 컨볼루션 코드로 나눌 수 있으며, 블록 코드에는 리드-솔로몬(Reed-Solomon) 코드, BCH(Bose Chaudhuri Hocquenghem) 코드, 블록 터보(Block Turbo) 코드, 저밀도 패리티 검사(LDPC; Low Density Parity Check) 코드 등이 알려져 있다.

이중 최근에 LDPC 코드는 매우 뛰어난 에러 정정 능력 때문에 많은 주목을 받아왔다. LDPC 코드는 일반적으로 패리티 체크 행렬로 정의되는 블록 코드의 하나이지만, 패리티 체크 행렬 내에 존재하는 “1”의 개수가 “0”의 개수에 비해 상당히 적다는 특징을 갖는다. LDPC 코드를 디코딩하기 위하여 수신단에서는 수신된 부호어(Codeword) r을 노이즈 분산값(Noise Variance) σ² 로 나누어 로그 우도비 (LLR; Log Likelihood Ratio)을 계산하여 LDPC 디코더의 입력값으로 한다. 즉 입력 로그 우도비는

과 같이 구하게 되며 매 수신되는 코드워드 마다 정확한 노이즈 분산값을 계산해야 원하는 디코딩 성능을 얻을 수 있다. 원하는 디코딩 성능을 얻기 위해서는 채널의 노이즈가 변할 때 마다 노이즈 분산값을 해당 채널 측정(Channel Estimation)을 통하여 변경해 주어야 한다.

따라서 본 발명의 일 목적은 성좌도 정보에 따라 미리 정해진 고정 노이즈 분산값을 이용하여 입력 로그 우도비(LLR)를 산출하는 디코더를 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 디코더에서 성좌도 정보에 따라 미리 정해진 고정 노이즈 분산값을 이용하여 입력 로그 우도비(LLR)를 산출하는 디코딩 방법을 제공하는 것이다.

이상의 목적들은 예시적인 것으로서 본 발명의 목적은 이상의 목적들에 한정되지 않는다.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위해서 본 발명의 디코더는, 데이터를 입력 받아 저장하는 데이터 입력부; 성좌도(constellation) 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 입력된 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 노이즈 분산값 판단부; 상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분 산값에 기초하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 LLR 산출부; 및 상기 로그 우도비를 이용하여 디코딩을 수행하는 디코딩부를 포함한다.

또한, 본 발명의 목적을 달성하기 위해서 본 발명의 디코더는 데이터를 수신하여 저장하는 데이터 입력부; 상기 데이터를 수신하여 채널상태정보를 추출하는 채널상태정보 판단부; 상기 추출된 채널상태정보와 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 노이즈 분산값 판단부; 상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분산값을 이용하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 LLR 산출부; 및, 상기 로그 우도비(LLR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코딩부를 포함한다.

또한, 본 발명의 목적을 달성하기 위해서 본 발명의 디코딩 방법은 데이터를 수신하는 단계; 성좌도(constellation) 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 입력된 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 단계; 상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분산값에 기초하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 단계; 및 상기 로그 우도비를 이용하여 디코딩을 수행하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 목적을 달성하기 위해서 본 발명의 디코딩 방법은 데이터를 수신하는 단계; 상기 데이터의 채널 상태 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 채널 상태 정보와 성좌도 정보별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 단계; 상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분산값을 이용하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 단계; 및 상기 로그 우도비(LLR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 단계를 포함한다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 직교 위상 편이 변조(QPSK)의 경우에 수신 데이터의 신호 대 노이즈비(Signal to Noise Rate : SNR)의 에러 폭포 구간 내 임의의 점에서 고정 노이즈 분산값을 구하는 방법을 예시적으로 보여주기 위한 도면이다.

송수신 시스템의 데이터 변/복조(Modulation/Demodulation) 방식에는 여러가지가 있다. 예를 들면 이진 위상 편이변조(Binary Phase Shift Keying : BPSK), 직교 위상 편이 변조(Quadrature Phase Shift Keying : QPSK), 16-직교 진폭 변조(Quadrature Amplitude Modulation : QAM), 64-직교 진폭 변조 등이 있다.

상기 도 2는 변조 방식이 직교 위상 편이 변조이고, 서로 다른 LDPC Code의 경우에 신호 대 노이즈비(SNR; Signal-to-Noise Ratio) 대비 프레임 에러비 (Frame Error Rate : FER)를 그린 그래프이다.

상기 도 2의 예에서, 신호 대 노이즈비가 2 데시벨(dB) 근처에서 직교 위상 편이 변조(QPSK)의 에러 폭포 (Error Waterfall) 현상이 일어난다. 즉, 2 데시벨 근처 구간에서 코드비가 1/2인 경우의 각 LDPC Code의 직교 위상 편이 변조가 모두 에러값이 0에 가깝게 되고, 1.7 데시벨 이하의 구간에서는 모두 에러값이 증가하게 된다. 즉, SNR이 2dB 이상인 구간이 에러 폭포 구간(Error Waterfall Region)이 된다.

이러한 특정 구간의 에러 폭포 현상은 직교 위상 편이 변조 방식뿐 아니라, 이진 위상 편이 변조, 직교 진폭 변조 방식을 사용하는 경우에도 마찬가지로 일어난다. 따라서 데이터 디코딩시 필요한 고정 노이즈 분산값(Noise Variance)

을 에러 폭포 구간 내의 임의의 점으로부터 구할 수 있다.

예를 들어 그림 2에서 LDPC Code 1의 경우 에러 폭포 구간내의 임의의 점 (P11)과, 또 다른 LDPC Code 2의 경우 에러 폭포 구간내의 임의의 점 (P12)는 모두 2 데시벨 정도 이므로 2 데시벨을 파워(Power)로 환산하여 역수를 취한 값 0.3155를 고정 노이즈 분산값으로 결정하여 노이즈 분산값 저장 테이블에 저장한다. 상기 노이즈 분산값 저장 테이블은 도 3에 상술 되어 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 각각의 성좌도(Constellation) 정보에 따른 노이즈 분산값 저장 테이블의 예를 나타낸다.

데이터의 송수신시 사용되는 성좌도 정보는 데이터의 변조 방식을 나타내며 이진 위상 편이변조(BPSK), 직교 위상 편이 변조(QPSK), 16-직교 진폭 변조(16-QAM), 64-직교 진폭 변조(64-QAM)등 변조 방식에 대한 정보를 담고 있다.

상기 도 3에 따르면, 각각의 성좌도 정보에 따라 고정 노이즈 분산값은 결정된다. 예를 들어 성좌도 정보가 이진 위상 편이 변조(BPSK)인 경우, 고정 노이즈 분산값 σ₁ ²은 신호 대 잡음비가 에러 폭포 구간내의 임의의 점인 -1 데시벨에서 0.6295로 결정될 수 있고, 직교 위상 편이 변조(QPSK)인 경우, 그림 2에서 상술한 바와 같이 σ₂ ²는 에러 폭포 구간내의 임의의 점인 2 데시벨에서 0.3155로 결정될 수 있고, 16-직교 진폭 변조(QAM)인 경우 σ₄ ²는 4.5데시벨에서 0.1774로 결정될 수 있고, 64-직교 진폭 변조인 경우 σ₆ ²는 7.5 데시벨에서 0.0889로 결정될 수 있다. 마찬가지로 128이나 256-직교 진폭 변조등 다른 변조 방식에 대해서도 동일하게 에러 폭포구간을 구해서 그 구간내의 임의의 신호 대 잡음비 포인트로부터 고정 노이즈 분산값을 계산하여 상기 저장 테이블에 저장한다. 또는, 상기 저장 테이블에는 각 성좌도 정보에 상응하는 변조 방식별로 미리 정해진 노이즈 분산값(σ²)에 대한 1/σ²가 저장될 수도 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 각각의 변조 방식별로 에러 폭포구간 내의 임의의 하나의 신호 대 잡음비에 상응하는 하나의 노이즈 분산값 σ²또는 1/σ²을 미리 구하여 룩업 테이블에 저장한다.

상기 저장 테이블을 이용한 디코더의 동작은 도 4에서 상술 된다.

도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정 노이즈 분산값을 이용한 디코더(100)의 블록 다이어그램 이다.

도 4에 따른 상기 디코더(100)는 데이터 입력부(110), 노이즈 분산값 판단부(120), LLR 산출부(130), 그리고 디코딩부(140)로 구성된다.

상기 디코더(100)에 수신된 수신 데이터(r)은 송신단에서 송신한 데이터와 전송 중 첨가된 채널 노이즈(Channel Noise)를 포함하고 있으며, 상기 데이터 입력부(110)에 저장된다.

한편 상기 노이즈 분산값 판단부(120)는 데이터의 송수신을 위해 사용되는 다양한 변조(Modulation) 방식에 따른 성좌도 (Constellation) 정보를 수신한다. 상기 성좌도 정보는 이진 위상 편이변조(BPSK), 직교 위상 편이 변조(QPSK), 16-직교 진폭 변조(16-QAM), 64-직교 진폭 변조(64-QAM)등과 같이 변조 방식에 대한 정보를 담고 있다.

상기 노이즈 분산값 판단부(120)은 도 3에서 상술한 방법으로 노이즈 분산값 저장 테이블을 저장하고 있으며, 상기 성좌도 정보에 따라 해당 노이즈 분산값을 선택하여 출력한다. 예를 들어 성좌도 정보가 직교 위상 편이 변조(QPSK)일 때 도 3에서 상술 된 노이즈 분산값 저장 테이블 내의 해당 고정 노이즈 분산값 σ₂ ²이 선택되어, 0.3155가 고정 노이즈 분산값으로 출력된다.

상기 LLR 산출부(130)는 상기 데이터 입력부(110)로부터 수신 데이터(r)를 수신하고, 상기 노이즈 분산값 판단부(120)로부터 노이즈 분산값(σ²)을 수신하여,

을 구하고 그 결과값, 즉, 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 출력한다. LLR 산출부(130)는 수신 데이터(r)를 노이즈 분산값(σ²)로 나누는 나눗셈 연산을 수행하여 LLR을 산출할 수 있다. 또는, LLR 산출부(130)는 각 변조 방식별로 미 리 정해진 노이즈 분산값(σ²)의 1/σ²을 미리 저장한 후, 수신 데이터(r)를 1/σ²에 곱하는 곱셈 연산을 수행하여 LLR을 산출할 수도 있다.

상기 디코딩부(140)는 상기 로그 우도비를 수신하여 디코딩을 수행한다.

도 5에 따른 디코딩 방법은 수신 데이터(r)을 수신하여 저장한다 (S110). 한편, 송/수신기 간에 결정된 성좌도 정보를 수신하여 상기 성좌도 정보에 따른 노이즈 분산값 σ²을 산출한다(S120). 또는 노이즈 분산값(σ²)의 1/σ²을 산출할 수도 있다.

상기 성좌도 정보는 이진 위상 편이변조(BPSK), 직교 위상 편이 변조(QPSK), 16-직교 진폭 변조(16-QAM), 64-직교 진폭 변조(64-QAM)등과 같이 변조 방식에 대한 정보를 담고 있다. 도 3에서 상술한 바와 같이 각각의 변조 방식에 따른 에러 폭포 구간내의 임의의 점에서 고정 노이즈 분산값 σ²또는 1/σ²을 미리 계산하여 테이블로 저장하고 있다가, 상기 성좌도 정보가 수신되면 그에 해당하는 노이즈 분산값 σ² 또는 1/σ²을 선택하여 출력한다.

이후 저장된 수신데이터(r)와 노이즈 분산값 σ²을 이용하여

을 산출한다(S130). 수신 데이터(r)를 노이즈 분산값(σ²)로 나누는 나눗셈 연산을 수행하여 LLR을 산출할 수 있고, 또는, 수신 데이터(r)를 1/σ²과 곱하여 LLR을 산출할 수도 있다.

상기 결과값

, 즉 로그 우도비(Log Likelihood Ratio : LLR)를 이용하여 데이터 디코딩을 수행한다(S140).

도 6는 본 발명의 다른 실시예로서 직교 위상 편이 변조(QPSK)의 경우에 서로 다른 LDPC 코드에 대하여 수신 신호의 신호 대 노이즈비(Signal to Noise Rate: SNR)를 임의의 구간으로 구분하고, 구분된 구간 내에서 노이즈 분산값 결정하는 예를 설명하기 위한 그래프이다.

송수신 시스템의 데이터 변/복조(Modulation/Demodulation) 방식에는 여러 가지가 있다. 예를 들면 이진 위상 편이변조(Binary Phase Shift Keying: BPSK), 직교 위상 편이 변조(Quadrature Phase Shift Keying : QPSK), 16-직교 진폭 변조(Quadrature Amplitude Modulation : QAM), 64-직교 진폭 변조 등이 있다.

상기 도 6는 변조 방식이 직교 위상 편이 변조(QPSK)이고, 여러가지 LDPC Code를 사용하는 경우, 신호 대 노이즈비 대비 프레임 에러비 (Frame Error Rate: FER)를 그린 그래프이다.

상기 도 6에서는 수신 신호의 신호 대 잡음비를 하나 이상의 임의의 구간으로 나누고, 각각의 구간내의 임의의 점에서 노이즈 분산값을 구하는 방식으로 고정 노이즈 분산값의 오류를 줄일 수 있다.

예를 들면 상기 도 6과 같이 직교 편이 위상 변조에서 LDPC Code 1,2,3에서, 코드비와 상관없이 임의의 신호 대 잡음비 구간 0~1.6 데시벨을 구간 0으로, 1.6~1.8 데시벨을 구간 1로, 그리고 1.8 데시벨 이상을 구간 2로 설정한다.

이러한 임의의 구간 설정은 변조방식이나 채널의 환경에 따라 하나, 두 개 또는 4개 이상으로 설정 할 수 있다. 그리고 각각의 구간에서 임의의 점, 즉, 구간 0에서 1.5 데시벨인 점 (P21), 구간 1에서 1.7 데시벨인 점(P22), 그리고 구간 3에서 2 데시벨인 점(P23)에서의 데시벨을 파워(Power)로 환산하여 역수를 취하여 고정 노이즈 분산값을 구한다.

마찬가지로 각각의 변조 방식에 따라, 수신신호의 신호 대 잡음비를 임의로 구분하고, 구분된 구간 내에 임의의 점에서 고정 노이즈 분산값을 구하여 노이즈 분산값 저장 테이블에 저장한다.

예를 들어 16-직교 진폭 변조는 0~3 데시벨을 구간 0로, 3~4 데시벨을 구간 1로, 4데시벨 이상을 구간 2으로 구분하여 각각의 구간내의 임의의 점에서 고정 노이즈 분산값을 구하여 노이즈 분산값 테이블에 저장한다.

도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 성좌도(Constellation) 정보와 채널 상태 정보(CSI; Channel State Information)에 따른 고정 노이즈 분산값을 저장 하고 있는 노이즈 분산값 저장 테이블의 예를 나타낸다.

상기 채널 상태 정보는 수신단에서 수신 데이터의 신호 대 잡음비를 측정하여 판단한다. 예를 들어 상술한 도 6을 참조하면, 직교 위상 편이 변조의 경우에는 데이터의 신호 대 잡음비가 0~1.6 데시벨 사이 인 경우(구간 0), 1.6~1.8 데시벨 사이 인 경우 (구간 1), 그리고 1.8 데시벨 이상인 경우(구간 2) 채널 상태 정보는 각각 CSI0, CSI1, CSI2로 판단된다. 또한, 16-직교 진폭 변조인 경우에는 데이터의 신호 대 잡음비가 0~3 데시벨(구간 0), 3~4 데시벨(구간 1), 4데시벨 이상(구간 3) 인 경우 채널 상태 정보는 마찬가지로 각각 CSI0, CSI1, CSI2로 판단된다.

따라서 수신될 데이터의 성좌도 정보와 채널 상태 정보에 따라, 수신기는 미리 상기 도 7과 같은 노이즈 분산값 저장 테이블을 저장한다. 그리고 수신된 데이터의 채널 상태 정보를 판단하고 성좌도 정보를 입력 받아 상기 수신된 데이터의 고정 노이즈 분산값 σ² 또는 1/σ²을 노이즈 분산값 테이블로부터 출력한다. 예를 들어, 수신 데이터의 채널 상태 정보를 판단한 결과 채널 상태 정보가 CSI1이고, 수신 데이터의 성좌도 정보가 직교 위상 편이 변조라면 고정 노이즈 분산값 σ₂₂ ²또는 1/σ₂₂ ²가 출력된다.

도 8을 참조하면, So는 성좌도 포인트(constellation point)를 나타내고, ri는 수신된 신호를 나타낸다.

수신된 신호의 노이즈 분산값은 다음의 수학식 1로 구해질 수 있다.

(N은 노이즈 분산값을 구하는데 사용할 데이터 샘플의 개수)

예를 들어, 채널 상태 정보(CSI)는 신호 대 잡음비 구간을 SNR 1.8dB를 기준으로 2개 구간으로 나눌 경우, 다음의 수학식 2 및 수학식 3에 의해서 결정할 수 있다.

예를 들어, 채널 상태 정보(CSI)는 신호 대 잡음비 구간을 SNR 1.5dB 미만, SNR 1.5dB 이상 1.8dB 미만, SNR 1.8dB 이상으로 3개 구간으로 나눌 경우, 다음의 수학식 4, 수학식 5 및 수학식 6에 의해서 결정할 수 있다.

도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 고정 노이즈 분산값을 이용한 디코더(200)의 블록 다이어그램이다.

도 9를 참조하면, 상기 디코더(200)는 데이터 입력부(210), 채널 상태 정보 판단부(220), 노이즈 분산값 판단부(230), LLR 산출부(240), 그리고 디코딩부(250)로 구성된다.

상기 디코더(200)에 수신된 수신데이터(r)는 송신단에서 송신한 데이터와 전송 중 첨가된 채널 노이즈(Channel Noise)를 포함하고 있으며, 상기 데이터 입력부(210)에 저장된다. 예를 들어, 상기 데이터 입력부(210)는 버퍼로 구현될 수 있다.

상기 채널 상태 정보 판단부(220)는 상기 데이터 입력부(210)로부터 상기 수신 데이터(r)를 입력 받아 채널 상태 정보를 추출한다. 예를 들어 상술한 도 6을 참조하면, 직교 위상 편이 변조의 경우에는 데이터의 신호 대 잡음비가 0~1.6 데시벨 사이 인 경우(구간 0), 1.6~1.8 데시벨 사이 인 경우 (구간 1), 그리고 1.8 데시벨 이상인 경우(구간 2) 채널 상태 정보는 각각 CSI0, CSI1, CSI2로 판단된다. 또한, 예를 들어, 16-직교 진폭 변조인 경우에는 데이터의 신호 대 잡음비가 0~3 데시벨(구간 0), 3~4 데시벨(구간 1), 4데시벨 이상(구간 3) 인 경우 채널 상태 정보는 마찬가지로 각각 CSI0, CSI1, CSI2로 판단된다.

이와 같이 추출된 채널 상태 정보는 상기 노이즈 분산값 판단부(230)로 출력 된다. 상기 노이즈 분산값 판단부(230)는 도 7에서 상술한 방법으로 고정 노이즈 분산값을 저장하고 있는 노이즈 분산 테이블(미도시)을 포함하며, 상기 수신 데이터(r)의 채널 상태 정보와 성좌도 정보를 이용하여 상기 노이즈 분산 테이블(미도시)로부터 고정 노이즈 분산값을 선택하여 출력한다.

예를 들어 상술한 도 7을 참조하여 성좌도 정보가 직교 위상 편이 변조(QPSK) 이고, 수신 데이터(r)가 2 데시벨의 신호 대 잡음비(SNR)일 때 상기 채널 상태 정보 판단부(220)은 상기 수신 데이터의 채널 상태 정보를 CSI2로 판단하여 출력하고, 상기 노이즈 분산값 판단부는 상기 채널 상태 정보 CSI2와 상기 성좌도 정보 QPSK를 수신하여 상기 노이즈 분산값 테이블(미도시)로부터 고정 노이즈 분산값 σ₂₂ ²또는 1/σ₂₂ ²를 선택하여 출력한다.

상기 데이터 입력부(210)로부터 상기 수신 데이터(r)를 수신하고, 상기 노이즈 분산값 판단부(230)로부터 판단된 노이즈 분산값(σ²또는 1/σ²)을 수신하여, 상기 LLR 산출부(240)는

을 구하고 그 결과값, 즉, 로그 우도비(Log Likelihood Ratio : LLR)을 출력한다. 상기 디코딩부(250)는 상기 로그 우도비를 수신하여 디코딩을 수행한다.

도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 고정 노이즈 분산값을 이용한 디코딩 방법을 보여주는 순서도이다.

도 10을 참조하면, 상기 디코딩 방법은 수신 데이터(r)을 수신하여 저장한다 (S210). 상기 수신 데이터의 채널 상태 정보를 판단한다(S220). 예를 들어 상술한 도 6을 참조하면, 직교 위상 편이 변조의 경우에는 데이터의 신호 대 잡음비가 0~1.6 데시벨 사이 인 경우(구간 0), 1.6~1.8 데시벨 사이 인 경우 (구간 1), 그리고 1.8 데시벨 이상인 경우(구간 2) 채널 상태 정보는 각각 CSI0, CSI1, CSI2로 판단된다. 또한, 16-직교 진폭 변조인 경우에는 데이터의 신호 대 잡음비가 0~3 데시벨(구간 0), 3~4 데시벨(구간 1), 4데시벨 이상(구간 3) 인 경우 채널 상태 정보는 마찬가지로 각각 CSI0, CSI1, CSI2로 판단된다.

판단된 상기 채널 상태 정보와 송/수신기 간에 결정된 성좌도 정보를 수신하여 상기 성좌도 정보에 따른 노이즈 분산값 σ²또는 1/σ²을 구한다(S230). 상기 성좌도 정보는 이진 위상 편이변조(BPSK), 직교 위상 편이 변조(QPSK), 16-직교 진폭 변조(16-QAM), 64-직교 진폭 변조(64-QAM)등과 같이 변조 방식에 대한 정보를 담고 있다. 도 7에서 상술한 바와 같이 각각의 성좌도 정보와 임의의 채널 상태 정보에 따른 고정 노이즈 분산값 σ²또는 1/σ²을 미리 계산하여 테이블에 저장하고 있다가, 상기 수신 데이터의 상기 채널 상태 정보와 상기 성좌도 정보가 수신되면 그에 해당하는 고정 노이즈 분산값 σ²또는 1/σ²을 선택하여 출력한다. 그리고 저장된 수신데이터와 선택된 노이즈 분산값 σ²또는 1/σ²으로

을 구한다(S240). 수신 데이터(r)를 노이즈 분산값(σ²)로 나누는 나눗셈 연산을 수행하여 LLR을 산출 할 수 있고, 또는, 수신 데이터(r)를 1/σ²과 곱하여 LLR을 산출할 수도 있다. 상기 결과값인 로그 우도비(Log Likelihood Ratio : LLR)를 이용하여 데이터 디코딩을 수행한다(S250).

예시적인 바람직한 실시예들을 이용하여 본 발명을 설명하였지만, 본 발명의 범위는 개시된 실시예들에 한정되지 않는다는 것이 잘 이해될 것이다. 오히려, 본 발명의 범위에는 다양한 변형 예들 및 그 유사한 구성들이 모두 포함될 수 있도록 하려는 것이다. 따라서, 청구범위는 그러한 변형 예들 및 그 유사한 구성들 모두를 포함하는 것으로 가능한 폭넓게 해석되어야 한다.

이와 같은 본 발명에 의하면, 본 발명의 디코더 및 디코딩 방법은 성좌도(constellation) 정보 별로 미리 정해진 적어도 하나의 고정 노이즈 분산값에 기초하여 입력된 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값에 기초하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출한다. 따라서, 매 수신되는 데이터 코드마다 노이즈 분산값을 계산하지 않고도 원하는 디코딩 성능을 얻을 수 있다.

또한, 본 발명의 디코더 및 디코딩 방법은 채널상태정보를 추출하여 상기 추출된 채널 상태 정보와 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값에 기초하여 로그 우도비(LLR)을 산출한다. 따라서, 매 수신되는 데이터 코드마다 채널 측정(Channel Estimation)을 통하여 채널의 노이즈가 변동에 따른 노이즈 분산값을 변경하지 않고도 고정 노이즈 분산값의 오류를 줄일 수 있으며, 매 수신되는 데이터 코드마다 노이즈 분산값을 계산하지 않고도 원하는 디코딩 성능을 얻을 수 있다.

Claims

데이터를 입력 받아 저장하는 데이터 입력부;

성좌도(constellation) 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 입력된 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 노이즈 분산값 판단부;

상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분산값에 기초하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 LLR 산출부; 및

상기 로그 우도비를 이용하여 디코딩을 수행하는 디코딩부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디코더.
제1항에 있어서, 상기 성좌도 정보별로 하나의 고정 노이즈 분산값이 미리 정해지는 것을 특징으로 하는 디코더.
제2항에 있어서, 상기 고정 노이즈 분산값은 상기 성좌도 정보에 상응하는 변조 방식의 신호 대 노이즈비(SNR) 대비 프레임 에러비 (FER)의 그래프에서 상기 신호대 노이즈비(SNR)가 소정의 임계값 이상인 에러 폭포 구간(Error Waterfall Region) 내의 임의의 값에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 디코더.
제3항에 있어서, 상기 성좌도 정보 및 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고 정 노이즈 분산값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코더.
제3항에 있어서, 상기 성좌도 정보 및 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값의 역수값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코더.
제4항에 있어서, 상기 노이즈 분산값 판단부는 상기 룩업 테이블을 포함하는 것을 특징으로 하는 디코더.
제1항에 있어서, 상기 LLR 산출부는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값으로 나누어 상기 로그 우도비(LLR)을 산출하는 것을 특징으로 하는 디코더.
제1항에 있어서, 상기 LLR 산출부는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값의 역수와 곱하여 상기 로그 우도비(LLR)을 산출하는 것을 특징으로 하는 디코더.
데이터를 수신하여 저장하는 데이터 입력부;

상기 데이터를 수신하여 채널상태정보를 추출하는 채널상태정보 판단부;

상기 추출된 채널상태정보와 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 노이즈 분산값 판단부;

상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분산값을 이용하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 LLR 산출부; 및,

상기 로그 우도비(LLR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 디코딩부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디코더.
제9항에 있어서, 상기 성좌도 정보에 대해 상기 추출된 채널상태정보에 따라 적어도 3개의 고정 노이즈 분산값이 미리 정해지는 것을 특징으로 하는 디코더.
제10항에 있어서, 상기 고정된 노이즈 분산값은 상기 성좌도 정보에 상응하는 변조 방식의 신호 대 노이즈비(SNR) 대비 프레임 에러비 (FER)의 그래프에서 상기 추출된 채널상태정보에 따라 상기 신호 대 노이즈비(SNR)를 적어도 하나의 구간으로 나누고, 상기 각각의 구간내의 임의의 값에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 디코더.
제9항에 있어서, 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코더.
제9항에 있어서, 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값의 역수값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코더.
제12항에 있어서, 상기 노이즈 분산값 판단부는 상기 룩업 테이블을 포함하는 것을 특징으로 하는 디코더.
제9항에 있어서, 상기 LLR 산출부는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값으로 나누어 상기 로그 우도비(LLR)을 산출하는 것을 특징으로 하는 디코더.
제9항에 있어서, 상기 LLR 산출부는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값의 역수와 곱하여 상기 로그 우도비(LLR)을 산출하는 것을 특징으로 하는 디코더.
데이터를 수신하는 단계;

성좌도(constellation) 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값에 기초하여 입력된 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 단계;

상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분산값에 기초하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 단계; 및

상기 로그 우도비를 이용하여 디코딩을 수행하는 단계를 포함한 디코딩 방법.
제17항에 있어서, 상기 고정 노이즈 분산값은 상기 성좌도 정보에 상응하는 변조 방식의 신호 대 노이즈비(SNR) 대비 프레임 에러비 (FER)의 그래프에서 상기 신호대 노이즈비(SNR)가 소정의 임계값 이상인 에러 폭포 구간(Error Waterfall Region) 내의 임의의 값에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제17항에 있어서, 상기 성좌도 정보 및 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제17항에 있어서, 상기 성좌도 정보 및 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값의 역수값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제17항에 있어서, 상기 로그 우도비(LLR)는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값으로 나누어 산출되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제17항에 있어서, 상기 로그 우도비(LLR)는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값의 역수와 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
데이터를 수신하는 단계;

상기 데이터의 채널 상태 정보를 추출하는 단계;

상기 추출된 채널 상태 정보와 성좌도 정보별로 미리 정해진 고정 노이즈 분 산값에 기초하여 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보에 상응하는 고정 노이즈 분산값을 선택하는 단계;

상기 데이터와 상기 선택된 고정 노이즈 분산값을 이용하여 로그 우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)을 산출하는 단계; 및

상기 로그 우도비(LLR)을 이용하여 디코딩을 수행하는 단계를 포함한 디코딩 방법.
제23항에 있어서, 상기 성좌도 정보에 대해 상기 추출된 채널상태정보에 따라 적어도 3개의 고정 노이즈 분산값이 미리 정해지는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제24항에 있어서, 상기 고정된 노이즈 분산값은 상기 성좌도 정보에 상응하는 변조 방식의 신호 대 노이즈비(SNR) 대비 프레임 에러비 (FER)의 그래프에서 상기 추출된 채널상태정보에 따라 상기 신호 대 노이즈비(SNR)를 적어도 하나의 구간으로 나누고, 상기 각각의 구간내의 임의의 값에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제23항에 있어서, 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제23항에 있어서, 상기 추출된 채널상태정보와 상기 성좌도 정보 별로 미리 정해진 고정 노이즈 분산값의 역수값은 룩업 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제23항에 있어서, 상기 로그 우도비(LLR)는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값으로 나누어 산출되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.
제23항에 있어서, 상기 로그 우도비(LLR)는 상기 데이터를 상기 선택된 고정 노이즈 분산값의 역수와 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 디코딩 방법.