KR20070026657A - 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 최대 가능성디코딩을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR20070026657A
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슈에메이 오우양
펜 씨. 라이
모니샤 고쉬
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

MIMO 시스템에 관한 간단하게 된 최대 가능성(ML) 디코딩(203)을 위한 시스템과 방법이 제공된다. 전 ML 디코딩은 CC 코딩된 MIMO 시스템에 관한 디코딩의 더 낮은 경계를 준다. 하지만, 계산 비용은 실제 시스템에서 구현되기에는 너무 높다. 많은 대안적인 방법이 디코딩을 위해 제안되었다. 그중, 가중치가 주어진 제로 강제(WZF)가 합리적인 계산 복잡도를 구비하지만, WZF 디코딩과 ML 디코딩에 관한 수 ㏈의 성능 차가 존재하는, 감당할 수 있는 성능을 줄 수 있는 방법이다. 본 발명은 감당할 수 있는 구현 복잡도를 구비한 WZF 디코딩에 비해 개선된 성능을 가지는 디코딩 시스템과 방법을 개시한다.

Description

다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 최대 가능성 디코딩을 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR MAXIMUM LIKELIHOOD DECODING IN MIMO WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS}
본 발명은 다수 입력 다수 출력(MIMO) 무선 통신 시스템에 관한 간단하게 된 최대 가능성(ML: Maximum Likelihood) 디코딩 방법을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
다수 입력 다수 출력(MIMO: Multiple in Multiple out)은 무선 네트워크 애플리케이션에서 점점 더 많은 관심을 얻고 있는데, 이는 비록 구현하는 것이 단일 안테나 통신 시스템에 관한 것보다 복잡하지만, MIMO가 단일 안테나 시스템보다 더 나은 주파수 효율을 제공하는 잠재력을 가지고 있기 때문이다.
구현 비용은, 하드웨어가 안테나의 개수가 증가함으로 인해 증가하는 것뿐만 아니라, 더 복잡한 디코딩과 연관된 비용 때문에 더 높다. 시스템이 다수의 입력을 가지면, 다수의 입력의 공동(joint) 검출이 최선이다. 하지만, 공동 검출은 계산상 복잡도가 매우 높아진다. 그러므로 대부분의 MIMO 디코딩은 최적이지는 않지만, 제로 포커싱(ZF: zero focusing)과 정연한 연속 방해 제거(OSIC: Ordered Successive Interference Cancellation)과 같은 계산상 감당할 수 있는 방법에 초점을 맞추며, 이는 본 명세서에 그 전문이 참조로 통합되어 있는 ISSSE 98, pp295-300에 Wolniansky, P. W. 등에 의해 실린 "V-BLAST: 풍부한 분산 무선 채널에 걸친 매우 높은 데이터 속도를 실현하기 위한 아키텍처"라는 제목의 논문에 기재되어 있다. 본 명세서에 그 전문이 참조로 통합되어 있는 GLOBECOM '99, Vol. 5, 1999, pp2395-2399에 Speth 등에 의해 실린 "다수 사용자 COFDM에 관한 복잡도가 낮은 이격된 주파수 MLSE"라는 제목의 논문은 최적의 ML 디코딩에 기초한 간단하게 된 디코딩을 제공한다. 하지만 주된 생각은 여전히 ZF이다. 그 차이는 Speth 등에 의해 제안된 방법이 비트 측정치에 가중치를 더하기 위해 채널 상태 정보를 사용하여, 가중치가 주어진 제로 강제(WZF: Weighted Zero Forcing) 디코딩이라 불리게 되었다는 점이다.
비록 WZF가 현재 그것의 간단함으로 인해 MIMO 디코딩에 관해 선택되고 있지만, 여전히 최적의 ML 디코딩과 WZF 사이에는 수 ㏈의 성능 차(gap)가 존재한다. 합리적인 구현 비용으로 그러한 성능 차를 제거하는 디코딩 방법을 찾기 위한 연구가 진행중이다.
그러므로, 기존의 WZF MIMO 디코딩을 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 필요성이 존재한다.
본 발명은 MIMO 무선 시스템에 관해 ZF보다는 전반적으로 상이한 디코딩 방법을 제공한다.
본 발명의 시스템과 방법은, 공동 검출의 기준(norm) 2 계산을 수행하는 대신, 더 간단한 계산을 수행하는 최적의 ML 디코딩에 기초한다. 더 간단한 계산은 구현을 위해 더 감당할 수 있는 레벨에 요구된 곱셈의 개수를 감소시킨다.
시뮬레이션에 의하면, 간단하게 된 ML 디코딩 방법의 제 1 실시예의 성능은, WZF를 통해 10-의 패킷 에러 속도(PER: packet error rate) 레벨에 있어 2㏈의 이득을 제공한다.
시뮬레이션에 의하면, 간단하게 된 ML 디코딩 방법의 제 2 실시예의 성능은, 16/64의 직교 진폭 변조(QAM) 변조에 관해서는 WZF를 통해 10-2의 패킷 에러 속도 레벨에 있어 4㏈의 이득을 제공하고, 2진 위상 이동 키잉(BPSK: Binary Phase Shift Keying) 변조에 있어 8㏈의 이득을 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예가 적용될 다수 안테나 디바이스를 가지는 전형적인 무선 네트워크 아키텍처.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 수정된 다수의 안테나 무선 디바이스의 간략화된 블록도.
도 3은 2 ×2 MIMO 시스템 구조를 도시하는 도면.
도 4는 제 1 실시예에서의 BER과, PER 대 SNR 곡선을 도시하는 도면.
도 5는 제 2 실시예에서 상이한 변조에 관한 PER 대 SNR을 도시하는 도면.
당업자라면 다음 상세한 설명이 제한이 아닌 예시의 목적으로 제공되었음을 이해해야 한다. 당업자라면 본 발명의 정신과 첨부된 청구항의 범주 내에 많은 변형예가 존재한다는 것을 이해한다. 본 발명은 불명료하게 하지 않도록, 알려진 기능과 동작의 불필요한 세부 설명은 본 설명으로부터 삭제될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예가 적용될 대표적인 다수 안테나 무선 통신 네트워크(100)를 나타내는 것을 도시한다. 이러한 네트워크는 각각 간단하게 된 거리 계산을 사용하는 ML 디코딩을 수행하기 위해, 본 발명에 따라 수정된 복수의 무선 디바이스(101)를 포함한다. 본 발명의 원리에 따르면, 무선 디바이스(101)가 계산 비용면에서 효율적인 방식으로 ML 디코딩에 기초한 신호를 수신 및 디코딩하는 것을 가능하게 하는 간단하게 된 거리 계산 구조가 존재한다.
이제, 도 2를 참조하면 도 1에 도시된 WLAN(100) 내의 각 무선 디바이스(101)는 도 2에 예시된 아키텍처를 포함하는 시스템을 포함할 수 있다. 각 무선 디바이스(101)는 채널의 세트(102)를 통해 통신하는 수신기(201)에 결합된 복수의 안테나(205)를 포함할 수 있다. 디바이스(101) 각각은 또한 프로세서(202)와, 간단하게 된 거리 계산을 갖춘 최대 가능성 디코더를 포함한다. 이 프로세서는 수신기로부터 하나 이상의 심벌의 시퀀스를 포함하는 신호를 수신하고, 비트 측정치가 본 발명에 의한 간단하게 된 거리 계산을 가지는 ML 기술을 사용하여 계산된 역교직기(deinterleaver)와 비터비(Viterbi) 디코더(204)에 비트 측정치를 제공하도록 신호를 처리하게 구성된다.
본 발명은 이러한 관찰에 의한 거리 계산을 위한 시스템과 방법을 제공한다. 최적의 ML 디코딩에서, 다음 수학식이 비터비 디코더에 관한 비트 측정치를 계산하 기 위해 사용된다.
Figure 112006096966556-PCT00001
여기서 mp 1i와 mp 2i는 'p'(p∈{0, 1})가 될 송신된 심벌(s1, s2)에서의 비트(i)의 비트 측정치를 나타내고, C는 콘스텔레이션(constellation) 포인트 세트를 나타내며, Cp i는 비트(i)가 p와 같도록 한 콘스텔레이션 포인트의 서브세트이다. 이후 비트 측정치 쌍(m0 1i, m1 1i)(m0 2i, m1 2i)이 양 비트 스트림을 디코딩하기 위해, 대응하는 역교직기와 비터비 디코더에 보내진다. 본 발명의 제 1 실시예에서, 측정치 계산은
Figure 112006096966556-PCT00002
로 간단하게 되어, 10-2의 PER 레벨에 있어, WZF를 통해 2㏈의 이득을 제공하면서, 곱셈을 비교로 대체하여 계산 비용을 줄인다.
본 발명의 제 2 실시예에서, 측정치 계산은
Figure 112006096966556-PCT00003
로 간단하게 되어, 16/64의 QAM 변조에 있어 WZF를 통해 10-2의 패킷 에러 속도 레벨의 경우 4㏈의 이득을 제공하고, BPSK 변조에 있어 8㏈의 이득을 제공하면서, 곱셈을 덧셈으로 대체하여 계산 비용을 줄인다.
최적의 단일 입력 단일 출력( SISO : Single Input single Output) 코딩된 직교 주파수 분할 다중화( COFED : Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템 디코딩
직교 주파수 분할 다중화(OFDM)의 기본 원리는, 다수의 서브-캐리어를 통해 동시에 송신되는 다수의 더 낮은 속도 스트림으로 고속의 데이터 스트림을 분할하는 것이다. 심벌 지속 시간은 더 낮은 속도의 병렬 서브 캐리어들에 관해서는 증가하기 때문에, 다수 경로 지연 확산에 의해 야기된 상대적인 시간 분산량은 감소한다. 모든 OFDM 심벌에 가드 구간(guard interval)을 도입함으로써, 인터심벌(intersymbol) 간섭은 거의 완전히 제거된다.
단일 캐리어 시스템에서는, 시간 분산(time-dipersive) 채널{주파수 선택적인 페이딩(fading) 채널}이 시스템내로 채널 메모리를 가져오므로, 공동 최대 가능 성 등화와 디코딩은 높은 계산 비용으로 인해 현실적이지 않게 된다. 일반적인 실시는 먼저 채널을 등화하기 위한 표준으로서 최소 평균-제곱 에러(MMSE)를 사용하는 것이다. 이후, 등화된 신호가 추가 디코딩을 위해 최대 가능성 검출기로 보내진다. 이것이 하위-최적(sub-optimal) 시스템이다. COFDM 시스템에서는, 시스템이 각각의 서브-캐이러로 하여금 편평한 페이딩 채널을 거치게 하도록 설계되므로, 실제 최대 가능성 등화 및 디코딩은 감당할 수 있는 계산상 비용을 가지고 구현될 수 있다.
COFDM 시스템에 기초한 IEEE 802.11a의 통상적인 송수신기의 아키텍처는, 그 전문이 참조로 본 명세서에 통합되어 있는 IEEE 표준 802.11a, 199에 있는 파트 11인, 무선 LAN 매체 접근 제어(MAC)와 물리 층(PHY) 명세(specification), 5㎓ 대역에서의 고속 물리 층에서 발견될 수 있다. 이러한 송수신기에서는, 그레이(Gray) 맵핑과 결합된 비트 방식의 인터리빙이 사용된다. 비트 인터리빙된 코딩된 변조(BICM)로 불리는 이러한 기술은, 비교 가능한 복잡성을 가지는 TCM보다 래이레이(Rayleigh) 페이딩 채널을 통해 상당히 더 놓은 성능을 제공한다. 주파수 도메인에서의 수신된 신호는
rk = hksk + nk
와 같이 표현될 수 있고, 여기서
hk는 채널 주파수 응답이고,
sk는 송신된 신호이며,
nk는 k번째 서브 캐리어에서 분산(σ2 N)을 갖는 복합 백색 가우시안 잡음이다.
BICM은 조건부 확률의 로그인
P(rk|bki)
에 비례하는 측정치를 사용하는 표준 소프트(soft)-입력 비터비 디코더를 거친 기반의 ML 디코딩을 허용하고, 여기서
Figure 112006096966556-PCT00004
이며, bk,i는 서브 캐리어(k) 상에서 송신되는 심벌에서의 비트(i)이고,
cp i는 비트(i)가 p와 같게 한 콘스텔레이션 포인트들의 서브세트이며, p는 0 또는 1이다.
수학식 2에 따라 소프트 비트를 결정하는 것은 여전히 매우 복잡하다. 수학식 2의 최대 항에 대해서만 공통 간략화가 고려되고, 이는 그 전문이 본 명세서에 참조로 통합되어 있는 GLOBECOM '99, Vol. 5, 1999, pp2395-2399에 Speth, M과 Senst, A. 및 Meyr, H에 의해 실린 "다수 사용자 COFDM에 관한 복잡도가 낮은 공간 주파수 MLSE"라는 제목의 논문을 참조하라. 그러므로, 최대 가능성 시퀀스 추정은
Figure 112006096966556-PCT00005
과 같은 측정치가 비터비 디코더에 보내질 것을 요구한다. 64 QAM 경우에 있어서는, '1' 또는 '0'이 되는 비트에 관한 비트 측정치를 얻기 위해, 32개의 거리인
||rk - hka||2
를 계산할 필요가 있고, 여기서 a는 상이한 콘스텔레이션 포인트들이며, 이들 거리의 최소값을 찾기 위해서는 비트(i)는 '1' 또는 '0'이다.
OFDM 시스템 디코딩에 의한 최적(Optimal) 2
IEEE 802.11a 54 Mbps 모드의 OFDM 시스템에 기초한 2 ×MIMO 시스템의 도면이 도 3에 도시되어 있다. 무선 채널은
Figure 112006096966556-PCT00006
와 같이 정의되고, 여기서 Hij는 서브 캐리어(k) 상에서 안테나(j)를 수신하기 위한 송신기 안테나(i)로부터의 채널을 나타낸다. 각 서브 캐리어의 동작이 동일하므로, 공간을 절약하기 위해 첨자(k)는 다음 논의에서는 생략된다. 일반성을 잃지 않기 위해, 4개의 채널이 독립적인 래이레이 페이딩 채널이라고 가정한다. 수신된 신호는
Figure 112006096966556-PCT00007
와 같이 표현될 수 있다.
SISO 시스템에 관한 ML 검출과 유사하게, 각각의 수신된 신호 쌍인 r1, r2에 있어서, 심벌(S1, S2)에서의 비트에 관한 측정 기준을 찾기 위해, 다음 수학식
Figure 112006096966556-PCT00008
이 만족되어야 하고, 여기서 mp 1i와 mp 2i는 'p'(p∈{0, 1})가 될 송신된 심벌(s1, s2)에서의 비트(i)의 비트 측정치를 나타내고, C는 전체 형(constellation) 포인트 세트를 나타내며, Cp i는 비트(i)가 p와 같도록 한 형 포인트의 서브세트이다. 이후 비트 측정치 쌍(m0 1i, m1 1i)(m0 2i, m1 2i)이 양 비트 스트림을 디코딩하기 위해, 대응하는 역교직기와 비터비 디코더에 보내진다.
가중치가 주어진 ZF 디코딩
간단하게 하기 위해, 오직 2 ×2 MIMO 분석이 상세히 주어진다. 동일한 원리가 n ×n MIMO 시스템에 의해 즉시 사용될 수 있다. 행렬 형태로 된 수학식 4에서 의 수신된 신호는
r = Hs + n
를 초래하고, ZF 필터를 사용해서는 송신된 신호의 추정이
Figure 112006096966556-PCT00009
이 되고, MMSE 필터를 사용해서는 송신된 신호의 추정이
Figure 112006096966556-PCT00010
이 된다.
추정 에러(ZF에 대해서만, MMSE 분석이 추가적인 잡음 분산 항목을 구비한 동일한 원리를 따르게 된다)는,
Figure 112006096966556-PCT00011
이 되고, 여기서 분산은
Figure 112006096966556-PCT00012
이 된다.
그러므로 다차원 복합 공동 확률 분포는
Figure 112006096966556-PCT00013
이 된다.
Rε는 대각 행렬이 아니므로, 비트 측정치 계산은 이들 2개의 심벌 검출을 위해 분리될 수 없다. 계산은 간단하게 하기 위해, 상관되지 않은 정규 분포가 수학식 11의 구성 성분에 관해 가정된다. 이후 비트 측정치가
Figure 112006096966556-PCT00014
와 같이 계산될 수 있고, 여기서 mp 1i와 mp 2i는 'p'(p∈{0, 1})가 될 송신된 심벌(s1, s2)에서의 비트(i)의 비트 측정치를 나타내고, Cp i는 비트(i)가 p와 같도록 한 콘스텔레이션 포인트의 서브세트이다. 이후 비트 측정치 쌍(m0 1i, m1 1i)(m0 2i, m1 2i)이 양 비트 스트림을 디코딩하기 위해, 대응하는 역교직기와 비터비 디코더에 보내진다.
간단하게 된 ML 디코딩
ZF 디코딩은 채널 행렬이 나쁘게 조건이 설정되는 경우, 잡음을 증대시킨다는 문제점을 가진다. 가중치가 주어진 ZF는, 나쁘게 조건이 설정된 채널로부터 계 산된 비트 측정치에 낮은 가중치를 줌으로써, 이러한 문제를 부분적으로 해결한다. 이러한 접근을 사용하여, 비터비 디코더는 일부 매우 에러가 있는 비트 측정치에 의해 방해를 받지 않는다. 이는 이러한 에러가 있는 비트 측정치를 거의 0으로 설정하기 위해 시퀀스에 구멍을 뚫는 것(puncturing)과 유사하다. 다음 디코더는, 이들 비트 주위의 일부 믿을 수 있는 비트 정보를 사용하여, 이들 비트를 회복시키려고 시도한다.
본 발명에서는, ML 디코딩과 동일한 기본 원리를 가지는 디코딩 방법이 사용된다. 유일한 차이는 ML 기준의 거리 계산을 덜 계산 집약적인(computaionally intensive) 근사 거리 계산으로 대체한다는 점이다. 이후 비트 측정치는 다음과 같이 간단하게 된다.
(1) 제 1 실시예
Figure 112006096966556-PCT00015
WZF를 통해 10-2의 패킷 에러 속도 레벨에 있어 2㏈의 이득을 제공하면서, 곱셈을 비교로 대체함으로써, 계산 비용을 감소시킨다.
한 패킷으로 송신된 모든 비트에 관한 비트 측정치를 찾기 위해, 간단하게 된 ML 디코딩에 관해 필요한 곱셈의 개수는 4*M이고, 여기서 M은 콘스텔레이션 순서이며, 채널이 하나의 OFDM 패킷에 관해 준-정적인(quasi-static) 상태로 유지된다고 가정한다. WZF 방법에 있어서는, 한 패킷에 관해 필요한 곱셈은 8*N*K가 되고, 여기서 N은 하나의 OFDM 심벌에서의 데이터 서브-캐리어의 개수이며, K는 하나의 패킷에서의 OFDM 심벌의 개수이다.
단지 일 예로서, SML, WZF 및 ML 디코더에 관한 곱셈의 개수는 다음과 같이 계산된다.
a. 한 패킷은
(i) 1000 바이트와,
(2) 하나의 OFDM 심벌에서 96개의 데이터 서브-캐리어를 포함하고,
b. 제 1 실시예의 2 ×2 MIMO 시스템을 사용하여 데이터를 송신하기 위해, 64QAM이 사용된다.
전체 패킷에 있어서는,
a. SML이 4*64*96 = 24567개의 복합 곱셈을 요구하고,
b. WZF는 6*96+8*96*10=8256개의 복합 곱셈을 요구하며,
c. 최적의 ML 디코딩은 4*64*96+96*10*2+64*64*96*10*2=7890816개의 복합 곱셈을 요구한다.
단일 비트에 있어서는,
a. SML이 약 24567/(1000*8)~=3개인 복합 곱셈을 요구하고,
b. WZF는 약 8256/(1000*8)'=1개의 복합 곱셈을 요구하며,
c. 최적의 ML 디코딩은 약 7890816/(1000*8)~=986개의 복합 곱셈을 요구한다.
대조에 의해, 제 1 실시예에서, 최소 거리에 관한 검색을 위한 비교의 개수는
a. SML에 관해서는 64*64=4096,
b. WZF에 관해서는 64*2=128 및
c. 최적의 ML 디코딩에 관해서는 64*64=4096이 된다.
제 1 실시예는 SML과 WZR에 비해 간단하게 된 ML 디코딩 방법의 성능을 측정하기 위해 시뮬레이션되었다. 도 4에 PER 대 SNR 곡선으로 나타난 그 결과가 도시되어 있다. 시뮬레이션 파라미터는 표 1에 열거되어 있다.
Figure 112006096966556-PCT00016
도 4로부터, RS 코드가 없는 10-2의 PER 레벨에서 WZF에 걸쳐, SML의 약 2㏈의 이득이 존재하는 것이 명백하다. 만약 RS 코드가 효율적이라면, 성능 이득이 더 크게 되는데, 이는 도 4로부터 28㏈ 후 PER이 0이라는 것을 알 수 있기 때문이다.
(2) 제 2 실시예
Figure 112006096966556-PCT00017
간략하게 된 ML 디코딩은, 하나의 서브-캐리어로 송신된 모든 비트에 관해, 비트 측정치를 찾기 위해, 4*M개의 복합 곱셈을 요구하고, 여기서 M은 콘스텔레이션 순서이다. WZF 방법에 있어서는, 한 서브-캐리어에 관해 필요한 곱셈은 어떠한 변조 구조가 사용될지라도 8이다. 단지 일예로서, SML, WZF 및 ML 디코더에 관한 곱셈의 개수가 비교된다. 한 패킷이 1000개의 정보 바이트를 포함하고, 한 OFDM 심벌에 96개의 데이터 서브-캐리어를 포함한다고 가정하면, 64QAM이 데이터를 송신하기 위해 사용되고, 본 발명에 의한 2 ×2 MIMO 시스템과 비교된다. 한 패킷은 주어진 OFDM과 변조 파라미터에 관해 약 10개의 OFDM 심벌을 포함한다.
한 패킷을 디코딩하기 위해서는,
SML은 4*64*96=24576개의 복합 곱셈을 요구하고,
WZF는 약 6*96+8*96*10=8256개의 복합 곱셈을 요구하며,
최적의 ML 디코딩은 약 4*64*96+64*64*96*10*2=7888896을 요구한다.
단일 비트에 있어서는,
SML은 약 24576/(1000*8)~=3개의 복합 곱셈을 요구하고,
WZF는 8256/(1000*8)~=1개의 곱셈을 요구하며,
최적의 ML은 7888896/(1000*8)~=986개의 곱셈을 요구한다.
최소 거리를 찾기 위해서,
SML은 64*64=4096개의 덧셈을 요구하고,
WZF는 약 64*2=128개의 덧셈을 요구하며,
최적의 ML은 64*64=4096개의 덧셈을 요구한다.
제 2 실시예는, SML과 WZR에 비해 간략화된 ML 디코딩 방법에 관한 성능을 결정하기 위해 시뮬레이션되었다. 상이한 변조 구조에 관해 PER 대 SNR 곡선으로 나타난 결과가 도 5a 내지 도 5c에 도시되어 있다. 시뮬레이션 파라미터는 표 2에 열거되어 있다.
Figure 112006096966556-PCT00018
*데이터 속도는 RS 코드가 없이 계산된다. RS 코드가 고려되면, 대응하는 데이터 속도는 RS 코드 속도에 따라 감소되어야 한다.
이제 도 5a 내지 도 5c를 참조하면, RS 코드 없이, 16QAM과 64QAM 변조에 관해서는 WZF를 통해 10-2의 PER 레벨에서 약 8㏈의 이득이 존재하고, BPSK 변조에 관해서는 약 8㏈의 이득이 존재하는 것을 알 수 있다.
본 발명에 따른 MIMO 시스템과 방법은, 본 발명에서의 디코딩 방법이 임의의 11n 디코더에서 사용될 수 있으므로, IEEE 802.11n 표준에 따른 시스템과 방법에서 사용될 수 있다. 하지만 일반적인 디코딩 시스템과 방법이 제공되므로 본 발명의 적용은 11n 디바이스로만 제한되지 않는다. 즉, 본 발명의 시스템과 방법은 임의의 콘볼루션(convolutional) 코딩된 BICM MIMO 시스템에 관해 사용될 수 있고, 2 ×2 MIMO와 같은 작은 개수의 안테나를 가지는 무선 시스템에 특히 좋다. 본 발명의 시스템과 방법이, 간단하게 된 ML 디코딩 방법을 포함하므로, ML 디코딩을 사용하는 임의의 통신 시스템은 시스템 구현을 위해 계산 비용을 감소시키기 위해 본 발명을 이용할 수 있다.
본 발명의 시스템과 방법에 따른 디코더는, 최대 가능성 디코더 ML에 의해 제공된 한 레벨의 에러 성능에 근사하는 한 레벨의 에러 성능을 제공한다.
비록 본 발명의 바람직한 실시예가 예시되고 설명되었지만, 당업자라면 본 명세서에 설명된 바와 같은 수퍼프레임(superframe)이 예시적이고, 본 발명의 실제 범주를 벗어나지 않으면서, 다양한 변경과 수정이 이루어질 수 있으며, 등가물들이 요소를 대체할 수 있음을 이해할 것이다. 또한 본 발명의 중심 범주를 벗어나지 않으면서, 특별한 상황으로 본 발명의 가르침을 적응시키기 위해, 많은 수정이 이루어졌다. 그러므로 본 발명은 본 발명을 실행하기 위해 예측된 최상의 모드로서 개시된 특별한 실시예에 제한되지 않지만, 본 발명은 첨부된 청구항의 범주 내에 있는 모든 실시예를 포함하는 것으로 의도된다.
전술한 바와 같이, 본 발명은 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에 관한 간단하게 된 최대 가능성 디코딩 분야에 이용 가능하다.

Claims (18)

  1. 다수 입력 다수 출력(MIMO: multiple in multiple out) 무선 통신 시스템(10)에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법으로서,
    각각 적어도 하나의 심벌을 포함하는 적어도 한 쌍의 비트 스트림을 수신하는 단계(201)와,
    감소된 계산상 비용을 가지는 간단하게 된 비트 측정치 계산을 이용하는 최적의 최대 가능성 ML 디코더에 의해 수신된 적어도 한 쌍의 비트 스트림을 디코딩하는 단계(203)를
    포함하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 간단하게 된 비트 측정치 계산은 적어도 하나의 곱셈을 비교 연산으로 대체하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 디코딩 단계는 다음 수학식
    Figure 112006096966556-PCT00019
    으로 상기 간단하게 된 비트 측정치를 계산하는 단계(203)를 더 포함하고, 여기서 mp 1i와 mp 2i는 'p'(p∈{0, 1})가 될 송신된 심벌(s1, s2)에서의 비트(i)의 비트 측정치를 나타내고,
    C는 전체 콘스텔레이션 포인트 세트를 나타내며, Cp i는 비트(i)가 p와 같도록 한 콘스텔레이션(constellation) 포인트의 서브세트이고,
    비트 스트림을 디코딩하기 위해, 계산된 비트 측정치 쌍(m0 1i, m1 1i)(m0 2i, m1 2i)을 대응하는 역교직기(deinterleaver)와 비터비(Veterbi) 디코더에 보내는 단계(204)를 더 포함하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 디코딩 단계(203)는 최대 가능성(ML) 디코더에 의해 제공된 한 레벨의 에러 성능에 근사하는 한 레벨의 에러 성능을 제공하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 에러 성능 레벨은 10-2의 패킷 에러 속도 레벨에 관해 가중치가 주어진 제로 강제(zero forcing) WZF을 통해 2㏈의 이득인, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 간단하게 된 비트 측정치 계산은, 적어도 하나의 곱셈을 덧셈 연산으로 대체하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  7. 제 6항에 있어서, 디코딩 단계는 다음 수학식
    Figure 112006096966556-PCT00020
    으로 간단하게 된 비트 측정치를 계산하는 단계(203)를 더 포함하고, 여기서 mp 1i와 mp 2i는 'p'(p∈{0, 1})가 될 수신된 심벌(s1, s2)에서의 비트(i)의 비트 측정 치를 나타내며, C는 전체 콘스텔레이션 포인트 세트를 나타내고, Cp i는 비트(i)가 p와 같도록 한 콘스텔레이션 포인트의 서브세트이고,
    비트 스트림을 디코딩하기 위해, 계산된 비트 측정치 쌍(m0 1i, m1 1i)(m0 2i, m1 2i)을 대응하는 역교직기(deinterleaver)와 비터비(Veterbi) 디코더에 보내는 단계(204)를 더 포함하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  8. 제 7항에 있어서, 디코딩 단계(203)는 최대 가능성(ML) 디코더에 의해 제공된 한 에러 성능 레벨에 근사하는 한 에러 성능 레벨을 제공하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  9. 제 7항에 있어서, 상기 에러 성능 레벨은, 16/64 직교 진폭 변조(QAM)에 있어서는 10-2의 패킷 에러 속도 레벨에 관해 가중치가 주어진 제로 강제 WZF을 통해 4㏈의 이득이고, 2진 위상 시프트 키잉(BPSK) 변조에 관해서는 8㏈의 이득인, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하는 방법.
  10. 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치로서,
    각각 적어도 하나의 심벌을 포함하는 적어도 한 쌍의 비트 스트림을 수신하도록 동작 가능한 수신기(201)과,
    최대 가능성 디코더가 계산 비용이 감소된 간단하게 된 비트 측정치 계산을 이용할 때, 수신된 적어도 한 쌍의 비트 스트림에 관한 디코딩 연산을 구현하도록 구성된 디코더(203)를
    포함하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  11. 제 10항에 있어서, 간단하게 된 비트 측정치 계산을 적어도 하나의 곱셈을 비교 연산으로 대체하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 장치는 디코더(203)에 동작 가능하게 결합된 적어도 하나의 역교직기와 비터비 디코더를 더 포함하고, 상기 디코더(203)는 또한
    a. 다음 수학식
    Figure 112006096966556-PCT00021
    을 이용하여 간단하게 된 비트 측정치를 계산하고, 여기서 mp 1i와 mp 2i는 'p'(p∈{0, 1})가 될 수신된 심벌(s1, s2)에서의 비트(i)의 비트 측정치를 나타내고,
    C는 전체 콘스텔레이션 포인트 세트를 나타내며, Cp i는 비트(i)가 p와 같도록 한 콘스텔레이션 포인트의 서브세트이고,
    b. 비트 스트림을 디코딩하기 위해, 계산된 비트 측정치 쌍(m0 1i, m1 1i)(m0 2i, m1 2i)을 상기 적어도 하나의 역직교기와 비터비 디코더(204)의 대응하는 역교직기와 비터비 디코더에 보내도록 구성되는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 디코더(203)는 최대 가능성(ML) 디코더에 의해 제공 된 한 에러 성능 레벨에 근사하는 한 에러 성능 레벨을 제공하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 에러 성능 레벨은, 10-2의 패킷 에러 속도(PER) 레벨에 관해 가중치가 주어진 제로 강제 WZF을 통해 2㏈의 이득인, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  15. 제 10항에 있어서, 상기 간단하게 된 비트 측정치 계산은, 적어도 하나의 곱셈을 덧셈 연산으로 대체하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  16. 제 15항에 있어서, 상기 장치는 디코더(203)에 동작 가능하게 결합된 적어도 하나의 역교직기와 비터비 디코더(204)를 더 포함하고, 상기 디코더(203)는 또한
    a. 다음 수학식
    Figure 112006096966556-PCT00022
    을 이용하여 간단하게 된 비트 측정치를 계산하고, 여기서 mp 1i와 mp 2i는 'p'(p∈{0, 1})가 될 수신된 심벌(s1, s2)에서의 비트(i)의 비트 측정치를 나타내고,
    C는 전체 콘스텔레이션 포인트 세트를 나타내며, Cp i는 비트(i)가 p와 같도록 한 콘스텔레이션 포인트의 서브세트이고,
    b. 비트 스트림을 디코딩하기 위해, 계산된 비트 측정치 쌍(m0 1i, m1 1i)(m0 2i, m1 2i)을 상기 적어도 하나의 역직교기와 비터비 디코더(204)의 대응하는 역교직기와 비터비 디코더에 보내도록 구성되는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 디코더(203)는 최대 가능성(ML) 디코더에 의해 제공된 한 에러 성능 레벨에 근사하는 한 에러 성능 레벨을 제공하는, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
  18. 제 17항에 있어서, 상기 에러 성능 레벨은, 16/64 직교 진폭 변조(QAM)에 있어서는 10-2의 패킷 에러 속도 레벨에 관해 가중치가 주어진 제로 강제 WZF을 통해 4㏈의 이득이고, 2진 위상 시프트 키잉(BPSK) 변조에 관해서는 8㏈의 이득인, 다수 입력 다수 출력 무선 통신 시스템에서 수신된 신호를 디코딩하기 위한 장치.
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