KR20070034084A

KR20070034084A - 신호 대 간섭비 추정 기법

Info

Publication number: KR20070034084A
Application number: KR1020077002691A
Authority: KR
Inventors: 기우세페 몬탈바노
Original assignee: 코닌클리즈케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
Priority date: 2004-07-19
Filing date: 2005-07-11
Publication date: 2007-03-27
Also published as: DE602005003835T2; US20080318530A1; DE602005003835D1; ATE381154T1; EP1771949A1; CN101023591A; US7941099B2; WO2006011078A1; EP1771949B1; JP2008507230A

Abstract

본 발명은 신호 대 간섭비(SIR)을 추정하는데 사용되는 추정된 전력 레벨이 필터링되어서 추정된 전력 추정치의 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화시키는 기법에 관한 것이다. 1차 무한 임펄스 응답(IIR) 필터가 사용되어 신호 전력 추정치와 잡음 전력 추정치 모두를 필터링한다. 선택에 따라, 평균 신호 전력과 평균 간섭 전력의 추정치는 Weiner 선형 예측 필터를 사용하여서 필터링된다. 이러한 SIR 추정치는 간섭과 페이딩이 모두 존재하는 전송 채널에서의 사용뿐 아니라 BPSK, QPSK 및 다른 변조 시스템에서의 사용에도 적합하다.

Description

신호 대 간섭비 추정 기법{SIR ESTIMATION TECHNIQUES}

본 발명은 통신 시스템 분야, 보다 구체적으로 향상된 신호 대 간섭비(signal-to-interference ratio, SIR) 측정값을 결정하기 위한 통신 장치에 관한 것이다.

무선 통신 시스템은 대개 송신기에서 최소한의 전송 전력을 사용하여 효과적인 통신을 제공하도록 구성된다. 감소된 전송 전력은 감소된 전력 소모와 그로 인해 증가된 배터리 수명을 제공한다. 감소된 전송 전력은 또한 송신기에서 감소된 간섭 레벨을 제공한다. 최적으로, 무선 통신 시스템의 각 송신기는 수신기에서 신뢰성 있는 통신을 제공하는 최소한의 전력 레벨에서 전송하도록 구성된다. 이 최소 전송 전력 레벨은 송신기와 수신기 사이의 경로에서의 손실뿐만 아니라, 수신된 신호에 부가되는 다른 소스들의 간섭의 양의 함수이다.

통신 시스템에서 전송 전력을 최적화하는 일반적인 기법은 피드백 루프(feedback loop)로, 수신기는 송신기에 신뢰성 있게 각 전송을 수신할 수 있는 자신의 능력을 통보하여 주며, 송신기는 자신의 전송 전력을 그에 맞춰서 조정한 다. 수신된 신호가 전송된 신호의 신뢰성 있는 디코딩을 달성하기에 충분하지 못한 레벨이라는 것을 수신기가 보고하면, 송신기는 자신의 전송 전력을 증가시킨다. 수신기가 신뢰성 있는 디코딩을 달성하기에 충분한 레벨 이상이라고 보고하면, 수신기가 전송 전력이 증가되어야 하는 지점인 불충분한 레벨에 도달했다고 보고할 때까지 송신기는 자신의 전송 전력을 감소시킨다. 결국, 전송 전력은 충분한 전력과 불충분한 전력 사이의 과도 지점으로 조정되어서, 신뢰성 있게 통신하기 위해 필요한 최소한의 전송 전력을 제공한다.

송수신 전력 제어 피드백 기법이 올바르게 동작하기 위해, 수신 시스템은 수신된 신호 강도의 충분량의 정확한 평가를 제공해야만 한다. 효과적으로 송신된 신호를 디코딩하는 수신기의 능력의 일반적인 측정값은 송수신 신호 강도(S) 대 전체 수신된 간섭/잡음 강도(I)의 비이며, 이 비는 통상적으로 신호 대 간섭비(SIR)라고 지칭된다. 통상적으로, SIR은 예를 들어, 송신기가 알려진 신호(예컨대 파일럿 심볼(pilot symbols))를 전송하는지 또는 알려지지 않은 신호(예컨대 데이터 심볼)를 전송하는지 여부 및/또는 간섭으로부터 송신된 신호를 구분해내는 기법에 따라서 다양한 기법들에 의해 추정된다.

Ashwin Sampath과 Daniel R.Jeske는 "Analysis of Signal-to-Interference Ratio Estimation Methods for Wireless Communication Systems"(Proceedings of IEEEE ICC, 2001년) 및 "Signal-to-Interference Ratio Estimation Based on Decision Feedback"(Proceedings of IEEE VTC, 2001년 봄)에서 신호 대 잡음 간섭비를 추정하는 기법들을 개시하였다. 그러나, 이 개시된 기법들은 전송 채널에 대 해 BPSK 변조 방안, 그리고 부가 백색 가우스 잡음(an additive white Gaussian noise, AWGN) 모델을 가정한다. Sampath와 Jeske는 간섭 항의 추정에 대한 필터링 기법을 개시하였으며, 신호 전력의 추정은 장기 평활화 기법(long-term smoothing techniques)에는 적용되지 않음을 언급했다.

본 발명의 목적은 수신된 신호의 신호 대 간섭비(SIR)의 정확한 추정을 위한 방법과 시스템을 제공하는 것이다. 본 발명의 또 다른 목적은 필터링된 신호와 간섭 추정치에 기반하여 SIR을 추정하는 방법과 시스템을 제공하는 것이다.

이러한 목적 및 다른 목적들은 다양한 기법들을 사용하여 달성된다. 구체적으로 말하자면, 잡음/간섭 추정치를 필터링하여 추정된 잡음/신호 전력 추정치의 평균 제곱 오차(mean-square error, MSE)를 최소화한다. 1차 무한 임펄스 응답(infinite impulse response, IIR) 필터는 신호 전력 추정치와 잡음 전력 추정치 모두를 필터링하는데 사용된다. 최적으로, 평균 신호 전력과 평균 간섭 전력의 추정치는 Weiner 선형 예측 필터(Weiner linear prediction filter)를 사용하여 필터링된다. 이러한 SIR 추정치는 간섭과 페이딩이 모두 존재하는 채널 잡음 모델에 기반하며, BPSK, QPSK 및 다른 변조 시스템에서의 사용에 적합하다.

도 1은 본 발명에 따른 예시적인 송수신기를 도시한다.

도 2는 예시적인 UMTS 호환 전송 흐름을 도시한다.

도 3은 본 발명에 따른 SIR 추정기의 예시적인 블록 다이어그램을 도시한다.

도면에서, 동일한 참조 부호는 동일한 구성요소 또는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 구성요소를 가리킨다.

이해를 돕기 위해, 본 발명은 이후 UMTS 호환 트랜시버(100) 전형(paradigm of a UMTS-compatible transceiver)을 사용하여서 진술된다. 본 기술 분야에 공지된 바와 같이, UMTS 표준은 무선 통신에 대해 보편적으로 사용되는 표준이며, 자세한 내용은 예를 들면, 프랑스 발본느의 3세대 파트너쉽 프로젝트(3GPP)에 의해 출판된 "3GPP Technical Specifications, Release 99"에서 제공된다. 그러나 당업자는 본 명세서에 소개된 이론들은 실질적으로 특정 프로토콜이나 시스템과 무관함을 인지할 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 예시적인 트랜시버(100)를 도시한다. 이 트랜시버(100)는 일반적으로 "내부 수신기" 또는 "이퀄라이저"라고 지칭되는, 변조된 신호를 원격 장치(도시되지 않음)로부터 수신하며 복조된 신호를 일반적으로 "외부 수신기"라고 지칭되는 디코더(120)에 제공하도록 구성된 수신기(110)를 구비한다. 이 수신기(110)는 채널 등화(equalization)를 제공하며, 바람직하지 않은 전파 채널 효과(propagation-channel effect)를 보상하고, 간섭 효과를 완화시켜서, 디코더(120)의 성능이 최적화되도록 구성된다. 전술한 신호 대 간섭비 SIR은 이 채널 등화의 유효성의 측정값이며, 수신기(110)의 출력단에서의 원하는 신호의 신호 강도 대 간섭의 신호 강도의 비에 대응한다.

SIR 추정기(130)는 수신기(110)의 출력으로부터 SIR 추정치를 결정하도록 구성된다. 이 SIR의 주요한 용도는 원격 장치로부터 수신기(110)로의 전력을 제어하는 것이다. 이로 인해, SIR 추정기(130)의 출력은 추정된 SIR과 목표 SIR(145)을 비교하는 전력 피드백 제어기(140)로 공급된다. 목표 SIR은 통상적으로 디코더(120) 출력단에서 주어진 비트오류율(BER)을 달성하기 위해 필요한 최소 SIR로 정의된다. 이 비교에 기반하여, 전력 피드백 제어기(140)는 원격 장치로 인코더(180)와 송신기(190)를 경유하여 메세지를 전달하여, 필요하다면, 이 트랜시버(100)로의 후속 전송을 위한 원격 장치의 전력 출력을 증가 또는 감소시켜서 목표 SIR(145)를 달성한다. 선택에 따라, 원격 장치는 원격 장치에서 결정된 SIR에 기반하여, 유사한 메세지를 트랜시버(100)로 전달하여 송신기(190)의 전력 출력에 유사한 제어를 통해서 원격 장치에서의 목표 SIR을 달성한다.

도 2는 기지국부터 사용자의 장비까지 전송되는(3GPP 기술 사양에서 각각 "노드 B" 와 "UE") 예시적인 UMTS 호환 전송 흐름을 도시한다. 통상적인 실시예에서 사용자의 장비 UE는 사용자의 이동전화에 해당한다. 도 2는 각각 데이터 비트(Data1 및 Data2)(210)와 제어 비트(TPC,TFCI 및 파일럿(220))를 포함하는 15개의 슬롯(250)을 포함하는 프레임 구조를 도시한다. 3GPP 사양은 수십 가지의 다른 포맷을 제공하고, 각 포맷은 프레임의 슬롯 내의 Data1, Data2, TPC, TFCI 및 파일럿 필드에 할당되는 비트 수를 특정한다. 3GPP 사양은 또한 각 슬롯 내의 파일럿 비트의 비트 형태를 정의한다. 그러므로 각 슬롯은 수신기에는 알려지지 않은 사전 정의된 수의 데이터 비트(N_D1 + N_D2), 3GPP 사양에 정의된 수신기에 알려지는 사전 정의된 수의 파일럿 비트(N_Pilot)를 포함한다. 도 1에서 수신기에 알려진 파일럿 심볼은 데이터 셋 PSym(135)으로 도시된다.

SIR 추정기(130)는 바람직하게는 세 개 이상의 SIR 추정치를 전송 흐름의 수신으로부터 결정하도록 구성된다.

알려진 전송 신호와 수신된 전송 신호의 차이의 특성에 기반한 연접 추정치(a coherent estimate),

알려지지 않은 전송 신호와 수신된 전송 신호의 특성에 기반한 비연접 추정치(a non-coherent estimate),

디코딩된(판정된) 아직 알려지지 않은 신호와 수신된 전송 신호 사이의 차이의 특성에 기반한 판정 피드백 추정치(a decision feedback estimate).

연접 추정치: 본 기술 분야에 공지된 바와 같이, 파일럿 신호와 같이 원 전송 신호가 수신기에 알려져 있다면, 쉽고/신뢰성 있게 수신된 간섭을 수신된 전송 신호로부터 구별해낼 수 있다. 효과적으로, 수신된 전송 신호와 알려진 전송 신호 사이의 차이의 분산(variance)은 간섭에 대응한다.

비연접 추정치: 전송 신호가 데이터가 수신기에 수신될 때에 알려지지 않았다면, 수신된 전송 신호와 간섭을 구분하는 것은 보다 어렵고 및/또는 신뢰성이 떨어지는데, 이는 수신된 신호와 관계된 분산의 일부분 이상이 전송된 데이터의 천 이(transition)에 대응하는 분산을 포함하기 때문이다.

판정 피드백 추정치: 전송된 데이터의 천이에 대응하는 분산의 영향을 감소시키기 위해, 도 1의 디코더(120)로부터 수신된 데이터의 디코딩된 값은 수신기(110)로 피드백될 수 있으며, 수신된 신호의 저장된/지연된 값과의 비교하기 위한 "알려진 것으로 가정된(assumed-known)" 전송 신호 값으로 사용되어서 이러한 알려진 것으로 가정된 값을 생성하는 수신된 신호에 존재하는 간섭을 결정한다. 즉, 수신된 전송 신호와 후속적으로 결정된 알려진 것으로 가정된 전송 신호 사이의 차이의 분산은 수신된 신호의 분산으로부터 추출되어 간섭에 대응하는 분산을 결정한다.

당업자라면 SIR을 추정하기 위한 다른 방안들이, 선험적으로 알려진 정보의 정도, 원하는 신호로부터 간섭을 구분하기 위해 사용하는 기법들뿐만 아니라 다른 요인들에 따라서 사용될 수 있다는 것을 인지할 것이다. 이해를 돕기 위해, 본 발명은 간섭을 구분해내고 그로부터 신호 대 간섭비, SIR을 각각 추정하기 위한 전술한 세 가지 기법들의 문맥에서 기술될 것이다.

일반적인 경우에, 도 1의 수신기(110)의 출력단에 수신된 신호는 다음과 같이 정의되는데,

s [ n ]은 원격 장치로부터의 정보 신호를 표시하며, α [ n ]은 원격 장치로부터 트랜시버(100)로 전달된 후의 정보 신호의 진폭을 표시하고,

은 간섭에 대응하는 수 신된 신호의 부분을 표시한다. 일반적으로, 평균 신호 대 간섭비, SIR은 다음과 같이 정의되며,

E{.}는 기대값 연산을 나타낸다.

잡음과 간섭의 합(noise-plus-interference)은 부가 백색 가우시안 잡음(AWGN)으로 모델링되었다고 가정하면, 시간 k에서의 SIR의 추정치는 다음과 같이 정의되며,

는 정보 신호의 진폭의 추정치를 표시하고, 이 값의 제곱은 신호 전력의 추정치를 표시하며, 그리고

는 잡음과 신호의 합의 전력(power of the noise plus interference)의 추정치를 표시한다.

제로 평균 백색 가우시안 간섭과 잡음의 합(zero-mean white Gaussian interference-plus-noise)을 가정하면, 추정치

는 예를 들어, 최대 우도(maximum likelihood) 또는 샘플 분산 추정기(sample variance estimators)에 의해 각각 다음과 같이 표현되며,

N은

를 결정하기 위해 사용되는 수신된 심볼의 개수이며, 예를 들어 후술하는 바와 같이 샘플 평균 추정기(sample-mean estimator)로 표현될 수 있다.

처리된 정보가 알려진 정보 신호, s를 포함한다면, 정보 신호의 평균 진폭의 추정치는 다음과 같이 표현되는데,

위 첨자 "*"는 복소켤레(complex conjugate)를 나타내며 아래 첨자 "coh"는 연접 추정치 SIR_coh를 제공하는 알려진 전송 신호를 표시한다. 제로 평균 백색 가우시안 간섭과 잡음의 합을 가정하면, 위의 추정기는 최대 우도 추정기임이 증명된다.

처리된 정보가 알려지지 않은 정보 심볼을 포함하고 있다면, 정보 신호의 평균 진폭의 추정치는 QPSK 심볼 콘스텔레이션(constellation)에서 다음과 같이 정의되는데,

아래 첨자 "incoh"는 비연접 추정치 SIR_incoh를 제공하는 알려지지 않은 전송 신호를 표시한다. 예를 들어 8-PSK와 같은 일정한 변조 심볼 콘스텔레이션에 대해서 유사한 접근으로부터 다음 수식을 유도할 수 있다.

처리된 정보가 "판정된", "예측된", "디코딩된" 또는 "알려진 것으로 가정된" 정보 신호

를 포함하면, 정보 신호의 평균 진폭의 추정은 다음과 같이 정 의되는데,

"df" 아래 첨자는 "판정-피드백"을 의미하며, 판정-피드백 SIR_df 추정치를 제공하는 알려지지 않은 전송 신호에 대응하는 디코딩된/예측된/판정된/알려진 것으로 가정된 심볼을 표시한다. 본 발명의 일 실시예에서, 당업자에게 공지되어 있듯이, 판정 피드백 메커니즘은 "판정된" 심볼

을 구축하는 단계, 경판정(hard decision) 추정치를 데이터 디코딩 전에 형성하는 단계를 포함한다. 이 접근법은 판정된 심볼

의 신뢰성의 감소를 대가로, 수신된 데이터 심볼의 디코딩에 의해 생기는 처리 지연과 복잡한 계산을 피할 수 있다는 점이 이점이다.

Sampath와 Jeske의 전술한 "Analysis of Signal-to-Interference Ratio Estimation Methods for Wireless Communication Systems"는 전송 채널에 부가 백색 가우시안 잡음(AWGN) 및 정적 페이딩 환경이라는 가정하에서, 추정치의 정확도를 향상시키기 위해 다음과 같이 간섭 전력 측정값의 지수 평활화를 기술한다.

는 슬롯 i에서 형식 (4)의 간섭과 잡음의 합의 전력 추정치를 의미하며,

와 i=2,3,...k에 대한

는 연접, 비연접, 판정 피드백 간섭 전력 추정치 각각을 의미한다.

하나의 슬롯으로부터 다음 슬롯까지 독립 채널 페이딩 구현을 가정하면, SIR 추정치는 쉽게 다음 수식을 적용하여 얻어지는데,

와

는 위의 수식 (5),(7),(8), 그리고 (9)에 정의된 연접, 비연접, 판정 피드백 항 각각에 해당하여 연접, 비연접, 그리고 판정 피드백 SIR 추정치 각각을 제공한다.

본 발명에 따라, 위에 기술된 모든 세 가지 추정기(estimator)의 추정 정확성은 신호 진폭과 간섭과 잡음의 합의 전력(interference-plus-noise power)의 연속적인 슬롯 추정치에 적절한 필터링을 통해서 향상될 수 있다. 아래 첨자 "coh", "incoh", 및 "df"는 본 명세서에 기술된 기법들은 각 모든 세 가지 추정기에 적용되기 때문에 이하에는 명시적으로 포함되지 않는다.

도 3은 본 발명에 따라서 필터링 구성요소(320-340)를 구비하는 SIR 추정기(300)를 도시한다. SIR 추정기(300)는 일반적인 수신기에서 연접, 비연접, 판정 피드백 추정기 각각에 대해서 일반적으로 모사될 수 있다. 이와 달리, 2004년 4월 8일에 Giuseppe Montalbano에 의해 출원되어 계류 중인 유럽 출원 04300186.6호 (대리인 관리번호 FR040039) "COMBINING SIGNAL-INTERFERENCE-RATIO(SIR) ESTIMATES FOR IMPROVED SIR ESTIMATION"에서는 현재의 통신 링크와 연관된 파라미터, 통신의 포맷과 우선 SIR 추정치에 기반하여, 연접, 비연접, 판정 피드백 중 하나의 선택을 통하여 복합(composite) SIR 추정치를 결정하는 방법에 대해서 기술한다. 본 발명과 함께 사용될 경우, SIR 추정기(300)는 필터링 구성요소를 선택된 추 정기로 연결하는 스위칭 메커니즘으로 구성될 수 있으며, 해당하는 필터 항의 변화는 선택된 추정기에 해당한다.

추정기(300)에서 신호와 간섭의 합의 시퀀스 r [ n ](signal-plus-interference sequence)는 평균 신호와 간섭의 합 신호 진폭

(average signal-plus-interference signal amplitudes)에 기반하여 신호 전력의 추정치를 결정하고 신호와 간섭의 합의 신호 진폭(signal-plus-interference signal amplitudes)의 분산

에 기반하여 간섭 전력의 추정치를 판단하는 통상의 SIR 추정기에 제공된다. 통상의 UMTS 호환 트랜시버에서,

와

의 추정치는 각 슬롯에 제공되고, 이하에서는 슬롯 평균 추정치라고 지칭한다.

상기에서 언급했듯이, 신호 전력은 신호 진폭의 제곱에 기반한다. 이 신호 진폭의 제곱은 필터링 전이나 후에 발생할 수 있다. 평균 신호 진폭

에 해당하는 필터링이나 추정된 신호 전력(즉, 평균 신호 진폭의 제곱)의 필터링의 선택에 대응하는, 선택적인 제곱 구성요소(315)는 도시되어 있고 이하에서 자세히 설명된다. 제곱 구성요소(315)가 구비되지 않는 경우에는, 상응하는 제곱 구성요소(315')가 필터 요소의 출력단에 사용되고, 이와 반대로, 제곱 구성요소(315)가 구비된 경우에는, 필터 요소의 출력단의 제곱 구성요소(315')는 구비되지 않는다.

본 발명의 특징에 따르면, 신호 진폭(즉, 구성요소 315 없이)의 추정치는 채널 통계치는 알려지거나 추정되었다는 가정하에 최적으로 필터링된다. 예를 들어, 이동 송신기 혹은 수신기의 속도에 따른 도플러 확산이 알려지거나 추정되었으면, 수신기는 슬롯 평균 신호 진폭

과 에너지 변화의 비율을 추정할 수 있다. 보다 구체적으로, 잡음과 간섭의 합의 2차 통계치가 알려지거나 추정되었으면, 계수 f(i) 와 최적 예측 필터를 통해서 i=1...k에 대한 이전 슬롯 별 신호 진폭 추정치

를 평활화함으로써 k 번째 슬롯의 신호 진폭

를 추정할 수 있고, 이 신호 진폭 추정치는 다음과 같이 주어지는데,

필터 계수 f ( i )는 추정치의 평균 제곱 오차

를 최소화하도록 선택된다. 계수 f ( i )에 의해 정의된 필터

는 일반적으로 선형 최소 평균 제곱 오차 필터로 알려져 있고, 다음과 같이 주어지는데,

는 슬롯 1부터 슬롯 k까지에 대응하는 신호 진폭 추정치의 벡터

의 자기상관(autocorrelation) 행렬을 표시하고,

는 k 번째 슬롯에 대해 평균한 참 신호 진폭

과 슬롯 1부터 슬롯 k까지에 각각 대응하는 신호 진폭 추정치의 벡터

의 상호상관 벡터(cross-correlation vector)를 의미하며, b 는 필터 이득을 고정하는 상수이고, 통상적으로 b 는 필터 이득이 1이 되도록 설정된다.

이와 달리, 구성요소(315')를 사용하지 않고 구성요소(315)를 사용함으로써, 슬롯 평균 신호 전력 추정치의 선형 최소 평균 제곱 오차 필터링(linear minimun- mean square error filtering)은 신호 전력 추정치의 평균 제곱 오차,

를 최소화하기 위해서 직접 수행된다. 이 문제를 푸는 필터 계수는 수식 (14)에서 벡터

를 벡터

로 치환하고, 추정되어야 할

를

로 치환함으로써 쉽게 찾아낼 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, AWGN 채널 모델을 가정하여 Sampath et al이 제안한 전술한 지수 평활화는 계수 g ( i )를 가지는 최적 선형 예측 필터로 다음과 같이 대체되며,

계수 g ( i )는 평균 제곱 오차 추정치

를 최소화하도록 선택된다. 필터

는 계수 g ( i )에 의해 정의되고, 위의 신호 전력 필터와 같이 다음으로 주어지며,

는 슬롯 1부터 슬롯 k까지에 대응하는 간섭과 잡음의 합의 전력 추정치의 벡터

의 자기상관 행렬을 표시한다.

은 k 번째 슬롯에 대해 평균한 참 간섭과 잡음의 합의 전력 추정치

와 슬롯 1부터 슬롯 k까지에 각각 대응하는 간섭과 잡음의 합의 전력 추정치의 벡터

의 상호상관 벡터를 의미하고, d 는 필터 이득을 고정하는 상수이며, 일반적으로 d 는 필터 이득이 1이 되도록 설정된다.

디바이더(divider) 구성요소(350)는 필터링된 신호 전력 추정치를 필터링된 간섭 전력 추정치로 나누어서 본 발명의 필터링된 SIR 추정치를 결정한다. 전술한 바와 같이, 상기 기술한 필터링은 연접, 비연접, 판정 피드백 슬롯 평균 SIR 추정치 각각에 대응하는 필터링된 SIR 추정치를 제공하는데 적용될 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에서, 종래의 이동 평균 FIR Wiener 선형 예측 필터(a moving average FIR Wiener linear prediction filter)는 슬롯 1부터 슬롯 k까지를 관찰하는 대신, 슬롯 0부터 슬롯 k-1까지를 관찰하는 것을 고려함으로써 수식 (12)와 (14)를 구현하는데 사용된다. 수식 (12)와 (14)를 구현하는데 다른 기법들 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 당업자는 자동회귀(autoregressive) IIR Wiener 필터가 사용될 수 있음을 인지할 것이며, 이 Wiener 필터링은 오직 과거, 오직 미래, 또는 과거와 미래의 측정 모두가 필터링 연산에 고려될 시에 순방향, 역방향, 또는 순-역방향 선형 예측을 수행하는데 적용될 수 있다.

최적 필터 계수 f ( i )와 g ( i )의 유도는, 신호 진폭 추정치

와 i=1...k에 대해 간섭과 잡음의 합의 전력 추정치

의 관찰에 기반하여 또는 신호 진폭의 통계치를 특정하는 파라미터와 간섭과 잡음의 합의 항의 추정치에 기반하여 적응 형식으로 수행될 수 있다. 추가적으로, 최적 필터 계수 f ( i )와 g ( i )는, 예를 들어, 수식 (12)와 (14)에 의해 표현된 행렬과 벡터 연산의 구조의 효율적인 사용을 통해 서 복잡한 계산을 줄이고 최적 필터 계수의 재귀적 연속 적응/트랙킹을 허용하는,당업자에게 잘 알려진, 최소 평균 제곱(least-mean-square) 또는 재귀적 최소 평균 적응 알고리즘 기법(recursive least squares adaptive algorithm techniques)을 사용하는 표준 회귀 "적응" 필터링 기법에 기반하여 추정된다(예로서, S.S.Haykin의 Adaptive filter theory, Englewood-cliffs, NJ(Prentice Hall, 1995년) 및 S.M.Kay의 Fundamentals of statistical signal processing estimation theory, Englewood-cliffs, NJ(Prentice Hall, 1993년) 참조). 필터 계수를 추정하기 위해 한번에 고정된 수의 측정값을 사용하는 비재귀적 적응 방식에 비하여, 재귀적 적응 기법은 시간에 따라서 연속적인 측정값/관찰의 수를 증가시켜서 필터 계수 추정의 정확성을 향상시킨다. 이와 달리, 동일한 적응 기법을 사용하여 신호 진폭의 통계치와 간섭과 잡음의 합(noise-plus-interference)의 항을 특징 지우는 파라미터를 추정할 수 있고, 이 추정치를 바탕으로 다음 단계의 최적 필터 계수를 계산할 수 있다.

최소 평균 제곱 오류 필터의 계산과 관련된 높은 복잡성 때문에, 당업자는 보다 발견적인 기저에 기반하여 최적 필터 특성에의 근사를 사용하여 실시예를 단순화하는 것을 인지할 것이다. 많은 응용에서, 예를 들어, 간섭과 잡음의 합의 항은 적어도 고 확산 요인(high spreading factor)에서는 제로 평균 AWGN으로 잘 근사화되고, 수식 (9)로 표현되는 간단한 지수 필터가 사용될 수 있다. 최적 필터링에 대한 근사화에 의해 초래되는 저하는 대부분의 경우에 상당히 받아들일 수 있다. 이와 달리, 수식 (12)과 같이 주어지는 최적 접근을 사용하여 신호 진폭과 전 력의 추정하는 것은 전체 SIR 추정 정확성에 상당한 향상을 가져오는데, 이는 신호 진폭과 전력이 이동 속도 및 해당하는 도플러 확산에 매우 의존하기 때문이다.

당업자에 의해 또한 인지될 수 있는 것처럼, 서브 최적 필터가 수식 (12)에 의해 표현되는 최적 필터를 근사화하는데 사용되어, 신호 전력 추정치 필터링의 계산의 복잡성을 줄일 수 있다. 예를 들어, 신호 구성요소와 관계된 최대 도플러 확산만 추정될 수 있다면, 활성화 필터 대역의 대역을 신호 도플러 대역에 맞추도록 조절하여서, 수식 (9)형태의 지수 필터를 신호 진폭 추정에 대해 알맞게 구성할 수 있다.

전술한 내용은 단지 본 발명의 이론을 예시할 뿐이다. 당업자라면 본 명세서에 명시적으로 기술되거나 보여지지 않았더라도, 본 발명의 이론을 구현하고 후술하는 청구항의 사상과 범주에 속하는 다양한 구성을 고안할 수 있을 것임을 인지하여야 한다.

후술할 청구항의 해석하는데 있어서 다음 사항들이 이해되어야 한다.

a)"포함한다"라는 용어는 주어진 청구항에 기술되어 있는 구성요소나 동작 이외의 다른 구성요소나 동작의 존재를 배제하지 않는다.

b)구성요소 앞에 있는 "하나" 또는 "하나의"라는 단어는 그 구성요소의 복수의 존재를 배제하지 않는다.

c)청구항에 있는 참조 부호는 그들의 범위를 제한하지 않는다.

d)다양한 "수단"이 동일한 아이템, 하드웨어, 소프트웨어 구현 구조 또는 기능에 의해 표현될 수 있다.

e)개시된 구성요소 각각은 하드웨어 부분(예컨대, 분산 및 집적 전기 회로를 구비), 소프트웨어 부분(예컨대, 컴퓨터 프로그래밍) 및 그들의 조합을 포함할 수 있다.

f)하드웨어 부분은 아날로그 또는 디지털 부분 중 하나 또는 모두를 포함할 수 있다.

g)기술된 장치 또는 그 부분은 특별히 달리 언급되지 않는 한 함께 조합되거나 추가적인 부분으로 분리될 수 있으며,

h)특별히 지적되지 않으면 동작의 특정 순서는 요구되지 않는다.

Claims

신호 대 간섭비를 추정하는 방법에 있어서,

평균 신호 전력
의 추정치를 결정하는 단계,

평균 간섭 전력
의 추정치를 결정하는 단계,

평균 신호 전력
의 추정치를 평균 간섭 전력
의 추정치로 나누어서 신호 대 간섭비(SIR)의 추정치를 얻는 단계를 포함하되,

하나 이상의 평균 신호 전력
과 평균 간섭 전력
의 추정치는 일련의 순차적인 추정치
의 필터링된 평균에 기반하며, 상기 일련의 순차적인 추정치는 상기 일련의 순차적인 추정치 각각에 적용되는 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))을 구비하고,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은 상기 순차적인 추정치
와 관계된 제곱 평균 오차를 실질적으로 최소화하도록 결정되는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은 실질적으로 이동 평균 FIR Wiener 선형 예측 필터(a moving average FIR Wiener linear prediction filter)의 항에 대응하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은 실질적으로 자동회귀 IIR Wienter 필터(an autoregressive IIR Wiener filter)의 항에 대응하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 평균 간섭 전력
의 추정치는 일련의 간섭 전력 추정치
의 필터링된 평균에 기반하며,

상기 간섭 전력 추정치
은 신호와 간섭의 합의 진폭
(signal-plus-interference amplitudes)의 분산에 대응하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 평균 신호 전력
의 추정치는 일련의 신호 진폭 추정치
의 필터링된 평균값의 제곱에 기반하며,

상기 신호 진폭 추정치
는 신호와 간섭의 합의 진폭
의 평균에 대응하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 평균 신호 전력
의 추정치는 일련의 신호 전력 추정치
의 필터링된 평균에 기반하며,

상기 신호 전력 추정치
는 신호와 간섭의 합의 진폭
의 평균값의 제곱에 대응하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 평균 신호 전력
의 추정치는 필터 항
이 실질적으로 평균 제곱 오차를 최소화하는 필터링된 평균에 기반하며,

상기 평균 간섭 전력
의 추정치는 지수 평활화(exponential smoothing)에 기반하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은
에 대응하고

은 상기 순차적 추정치
의 k의 벡터
의 자기상관(autocorrelation) 행렬을 나타내며,

은 k 번째 순차적 추정치에 대해 평균한 참 추정치
와 상기 벡터
의 상호상관 벡터(cross-correlation vector)를 나타내고,

b 는 필터 이득을 결정하는 상수(real constant)를 나타내는

방법.
제 1 항에 있어서,

재귀적 적응 필터링 기법을 사용하여 상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))을 추정하는 단계를 더 포함하는

방법.
제 1 항에 있어서,

적응 필터링 기법을 사용하여 상기 순차적 추정치
를 특징짓는 파라미터를 추정하고,

상기 파라미터에 기반하여 상기 필터링 항 ( f ( i ) , g ( i ))을 결정하는

방법.
SIR 추정기(300)에 있어서,

일련의 신호 진폭 추정치
를 제공하도록 구성된 제 1 추정기(310),

일련의 간섭 전력 추정치
를 제공하도록 구성된 제 2 추정기(380),

상기 일련의 신호 진폭 추정치
각각에 적용된 필터 항 ( f ( i ))에 기반하여, 상기 일련의 신호 진폭 추정치
에 대응하는 평균 신호 전력
의 추정치를 제공하도록 구성된 제 1 필터(320,330,340),

상기 일련의 간섭 전력 추정치
에 대응하는 평균 간섭 전력
의 추정치를 제공하도록 구성된 제 2 필터,

신호 대 간섭비(SIR)의 추정치로서 평균 신호 전력
과 평균 간섭 전력
의 비율을 제공하도록 구성된 디바이더(divider)를 포함하되,

상기 필터 항 ( f ( i ))은 상기 신호 진폭 추정치
와 관련된 평균 제곱 오차를 실질적으로 최소화하도록 결정되는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 제 2 필터는 상기 일련의 간섭 전력 추정치
에 적용된 필터 항 ( g ( i ))에 기반하여, 상기 평균 간섭 전력
의 추정치를 제공하도록 구성되고,

상기 필터 항 ( g ( i ))은 상기 간섭 전력 추정치
와 관련된 평균 제곱 오차를 실질적으로 최소화하도록 결정되는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 제 2 필터는 상기 일련의 간섭 전력 추정치
의 지수 평활화에 기반하여 상기 평균 간섭 전력
의 추정치를 제공하도록 구성되는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

제곱 구성요소(315, 315')를 더 포함하되,

상기 제곱 구성요소는

상기 평균 신호 전력
의 추정치를 제공하는 상기 제 1 필터(320,330,340)의 출력의 제곱,

상기 일련의 신호 진폭 추정치
에 대응하는 일련의 신호 전력 추정치
를 제공하는 상기 제 1 필터(320,330,340)의 입력의 제곱

중 하나를 제공하도록 구성되는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은 실질적으로 이동 평균 FIR Wiener 선형 예측 필터의 항에 대응하는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은 실질적으로 자기회귀 IIR Wiener 필터의 항에 대응하는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 제 1 추정기(310)는 입력 신호와 간섭의 합의 진폭
의 평균에 기반하여 상기 신호 진폭 추정치
를 제공하는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 제 2 추정기(380)는 입력 신호와 간섭의 합의 진폭
의 분산에 기반하여 상기 간섭 전력 추정치
를 제공하는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은

에 대응하고

은 상기 순차적 추정치
의 k의 벡터
의 자기상관 행렬을 나타내며,

은 k 번째 순차적 추정치에 대해 평균한 참 추정치
와 상기 벡터
의 상호상관 벡터를 나타내고,

b 는 필터 이득을 결정하는 상수를 나타내는

SIR 추정기.
제 11 항에 있어서,

상기 필터 항 ( f ( i ) , g ( i ))은 재귀적 적응 필터링 기법(recursive adaptive filtering techniques)에 기반하는

SIR 추정기.