KR20070038150A - 주파수 선택 채널들에서의 공간­시간 부호화 다중 입력 및다중 출력 확산 스펙트럼 시스템들에 대한 신규한 채널품질 표시자를 위한 방법 및 검출기 - Google Patents

주파수 선택 채널들에서의 공간­시간 부호화 다중 입력 및다중 출력 확산 스펙트럼 시스템들에 대한 신규한 채널품질 표시자를 위한 방법 및 검출기 Download PDF

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Abstract

역다중화된 패킷이 다중 스트림을 통해 송신되는 결합 부호화(JE) 확산 스펙트럼 통신 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 시스템에서, 2가지 버전의 단일 채널 품질 표시자(CQI), 즉 송신 및 수신 칩 벡터들 간의 일반화된 SNR 또는 속박된 상호 정보(CMI)가 개시되어 있다. 수신기에서, 상기 속박된 상호 정보(CMI)는 필터링이 부차적인 것이게끔 속박된다. 필터 뱅크는 결합 시퀀스 검출이 불필요하게끔 다중 경로 채널을 단일 경로 채널로 변환시키는 LMMSE 또는 MVDR 필터들인 것이 바람직하다. 그 대신에, 검출은 퍼-월시 코드 아키텍처에 의해 이루어지는데, 이 경우 복수 개의 월시-코드 전용 검출기들이 칩을 심벌들로 하향 주파수 변환시킨 후에 단일 채널 칩들로부터 비트들 또는 심벌들을 병렬로 검출한다. 링크-시스템 매핑은 개시된 CQI 또는 관련 정보가 상기 CQI로 나타나는 바와 같은 채널에 대한 부호화율 및/또는 변조를 채택하는 송신기로 복귀된다는 점에서 결합 부호화(JE) 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 시스템에 대해 상기 CQI를 사용하여 실현가능하다.

Description

주파수 선택 채널들에서의 공간­시간 부호화 다중 입력 및 다중 출력 확산 스펙트럼 시스템들에 대한 신규한 채널 품질 표시자를 위한 방법 및 검출기{Method and detector for a novel channel quality indicator for space­time encoded MIMO spread spectrum systems in frequency selective channels}
본 발명은 적어도 2개의 송신 및/또는 2개의 수신 안테나들을 사용하는 CDMA와 같은 공간-시간 부호화 확산 스펙트럼 통신 시스템들에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 수신기 필터가 그러한 시스템용으로 최적화될 수 있는 피드백 메커니즘에 관한 것이다.
다중 송신 및 다중 수신 안테나(다중 입력 및 다중 출력(multiple input/multiple output), 즉 MIMO) 시스템들은 무선 통신 시스템의 높은 스펙트럼 효율을 실현하기 위한 잠재력을 제공한다. 정보 이론 연구들로 확립된 점은 독립적인 평면 페이딩 채널 환경에서, 그러한 MIMO 시스템의 성능이 안테나의 수에 따라 선형적으로 증가한다는 것이다. 그 중 하나의 실제 MIMO 구성은 협대역 TDMA 시스템에 대하여 높은 스펙트럼 효율을 실현하는 BLAST(Bell Lab's Layered Space-Time) 시스템이다. MIMO 스킴들은 또한 WCDMA/HSDPA에서의 표준화용으로 고려되고 있으며, 가까운 장래에 또한 CDMA2000용으로 고려될 수 있는데, 이들 모두는 코드 분할 다중 접속(CDMA) 시스템들의 다운링크를 위한 것이다.
대각선 BLAST는 MIMO 채널이 레일리 페이딩(Rayleigh fading)이며 채널 매개변수들이 송신기 측에서가 아니라 수신기 측에서 알고 있음으로써, 개방 루프 접근방안이라고 생각한다. 대각선 BLAST의 더 간단한 구현예인 V-BLAST는 공간-시간에서의 어떤 특정 부호화 대신에 단일 데이터 스트림들의 간단한 역-다중화를 주장한다. V-BLAST에 대한 대응하는 수신기 아키텍처는 또한 더 간단하다. 일반적으로, 여러 BLAST 접근방안들은 (피드백 및 공간 채널 실현에 따라) 각각의 송신 안테나 또는 안테나 쌍을 통해 동일한 레이트로 송신하고, 부호화된 심벌들을 기반으로 한 간섭 제거가 차후에 수행되는 수신기에서 최소 평균 제곱 오차 선형 변환을 사용한다. 그러한 개방 루프 접근방안 때문에, V-BLAST는 다중 안테나를 통한 부호화된 패킷의 심벌들의 간단한 역-다중화를 사용한다.
MIMO 시스템 연구의 주요한 일면은 주파수 선택 채널에서 송신 신호들을 신뢰성 있게 복호화할 수 있는 수신기들을 설계하는 것이다. 단일 입력 및 단일 출력(single input, single output; SISO) CDMA 링크의 경우, 칩-레벨 등화는 주파수 선택 채널에서 수신기 성능을 개선하는 가능한 수단이다. 2가지 주요한 유형의 FIR 선형 등화가 존재하는데, 다시 말하면, 선형 최소 평균 제곱 오차(LMMSE) 또는 최소 분산 무왜곡 응답(MVDR) 중 어느 하나를 기반으로 하는 비-적응형 선형 등화, 및 적응형 선형 등화가 존재한다. 다른 한 변형예는 약간 높은 복잡성에서 LMMSE 접근 방안을 능가하는 것으로 보이는 재귀적 칼만 필터링 접근방안이다. 상기 CDMA 다운링크에 MIMO 구성을 적용하는 것은 수신기 설계에 대한 추가적인 도전을 나타 내는데, 그 이유는 상기 수신기가 신뢰성 있는 통신을 이루기 위해 칩간 간섭(ICI) 및 동일 채널 간섭(CCI)을 대처하여야 하기 때문이다. LMMSE 알고리즘 및 칼만 필터 알고리즘이 MIMO 시스템에 확장될 수 있는 것으로 보여 왔다.
더 양호한 수신기 설계를 통해 MIMO 송신의 성능을 개선하는 것과는 별도로, 그러한 향상된 수신기들의 연구로 MIMO 링크의 특징화가 더 잘 알게 된다. 그러한 특징화는 시스템 평가 시점에서 매우 중요하다. 특히, 셀룰러 시스템에서의 공중 인터페이스는 또한 이동국(MS)들로서 알려져 있는 단말기들 및 기지국(BS)들 간의 링크들로 이루어져 있다. 상기 공중 인터페이스의 성능은 이러한 링크들을 개별적으로 시뮬레이션함으로써 합격점을 받는다. 실제로는 이러한 링크들 각각의 비트 트루 시뮬레이션을 시스템 레벨 시뮬레이션에 내장하는 것이 불가능하다. 다행스럽게도, 프레임 및 패킷 오류들, 시그널링 오류들 등등과 같은 단지 한정된 정보량이 물리 계층으로부터 상위 계층들에 의해 요구된다. 따라서, 완전한 링크 시뮬레이션에 대한 변형예가 널리 사용되는데, 여기서 이러한 매개변수들은 개별적인 링크 시뮬레이션들에 의해 예측되는 바와 같은 통계적인 반응과 일치하면서 랜덤 방식으로 모델화될 수 있다. 이러한 링크 성능의 추상 프로세스는 링크-시스템 매핑( link -to-system mapping )으로서 알려져 있다. 이러한 매핑의 기능들 중 하나는 신호 대 잡음 비(SNR)와 같은 특정한 링크 품질 측정을 사용하여 기대될 수 있는 프레임 오류율(FER)을 추정하는 것이다.
그러한 링크-시스템 매핑 절차들은 SISO 링크들에 대해 압도적으로 연구되어 왔고 기존에 사용되어 왔다. MIMO 스킴들에 대한 링크-시스템 매핑의 설명을 용이 하게 하기 위해, 순방향 오류 정정 부호화를 통한 패킷 송신이라는 관점에 볼 때, MIMO 송신이 2가지 넓은 카테고리, 즉 결합 부호화(이하에서는 JE로 나타냄) 및 개별 부호화(SE)로 분류될 수 있다. JE 송신 모드에서, 명칭이 시사하고 있는 바와 같이, 단일 부호화 패킷은 역-다중화 이후에 다중 스트림을 통해 송신되지만, SE에서는, 각각의 스트림이 개별 부호화 패킷으로 이루어진다. 부호화된 VBLAST 및 그의 변형들과 아울러, 트렐리스 부호화 공간-시간 변조 스킴들은 상기 제1 카테고리에 속하고, PARC(Per Antenna Rate Control) 및 그의 변형들은 제2 카테고리에 속한다. SNR 대 FER 매핑 문제에 대한 접근방안은 채용되는 송신 스킴의 유형에 의존한다. 비록 준-정적(quasi-static) 채널 조건들 하에서도, SE 스킴들은 등화 이후에 각각의 스킴이 그 자체와 관련된 단일의 SNR을 알게 되기 때문에 FER에 대한 매핑이 SISO 경우에서와 같이 2차원의 문제이게끔 된다.
그러한 문제는 2001년, 3세대 파트너쉽 프로젝트2(3GPP2)에서 실린 "1xEV-DV 평가 방법(1xEV-DV Evaluation Methodology)"에서 SISO 시스템들에 대해 해결되었다. 개별 부호화를 통한 MIMO 시스템에 대한 해결책들이 또한 적어도 3개의 다른 논문, 즉 2001년 10월 Proceedings of IEEE Vehicular Technology Fall Conference, 915-919면에 실린 "레이트 및 전력 피드백을 통한 VBLAST를 사용하는 고유 모드 BLAST 채널 성능의 접근(Approaching eigenmode BLAST channel capacity using VBLAST with rate and power feedback)"이라는 S. T. Chung, A. Lozano 및 H. Huang의 논문; 2001년 "3GPP에 대한 기고: RI-010879: PARAC를 통한 MIMO 처리량 증가(Contribution to 3GPP: RI-010879: Increasing MIMO Throughput with Per- Antenna Rate Control)"이라는 Lucent의 논문; 및 2004년 "3GPP에 대한 기고: RI-040290: 2개 이상의 수신 안테나에 대한 부속 그룹 레이트 제어를 통한 2중 공간 시간 송신 다이버시티(Double Space Time Transmit Diversity with Sub-Group Rate Control(DSTTD-SGRC) for 2 or More Receive Antennas)"이라는 Mitsubishi의 논문에 제안되었다.
이러한 해결책들은 JE MIMO 시스템에서 사용하기 위해 용이하게 채택될 수 없는데, 그 이유는 JE 스킴들에서, 패킷의 여러 부분이 다른 SNR들을 알게 되기 때문에 매핑이 잠재적으로 다차원 문제이기 때문이다. 본 발명자들은 주파수 선택 채널에서의 결합 공간-시간 부호화(JE) MIMO 스킴의 CQI에 대하여 종래 기술에서 어떠한 제안도 알고 있지 않다. 당업계에서 필요한 것은 결합 부호화를 사용하는 MIMO 시스템에서 무선 링크를 정확하게 특징화하는 채널 품질 표시자(CQI)이다. 그러한 CQI는 시스템 레벨 평가에서 링크 적응 및 링크-시스템 매핑에 대해 필수적이다. 그러한 CQI를 사용하는 수신기는 JE MIMO 통신 시스템들에 의해 제공되는 이론적인 성능 증가를 실현하는데 도움을 준다.
본 발명은 한 실시태양에서 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호를 검출하는 방법이다. 상기 방법은 N이 1보다 큰 정수일 경우에, N개의 수신 안테나로 다중 경로 채널을 통해 결합 부호화 신호를 수신하는 단계를 포함한다. N개의 수신 안테나 각각에 대하여, 수신된 신호는 상기 N개의 수신 안테나 각각에 대하여 안테나와 같은 칩 벡터를 분해하기 위해 칩 간격 내에서 샘플링된다. 이러한 안테나와 같은 칩 벡터들은 채널 품질 표시자(CQI)를 사용하여 하나의 블록으로 필터링된다. 상기 CQI는 상기 결합 부호화 신호가 수신된 다중 경로 채널을 기술한다. 부가적으로 상기 방법에서, 상기 필터링된 블록은 비트들 및 심벌들 중 하나로 하향 주파수 변환된다. 상기 방법에서 중요한 실시태양은 상기 결합 부호화 신호가 확산되는 각각의 확산 코드에 대하여, 상기 하향 주파수 변환된 비트들 또는 심벌들이 병렬로 검출되는 것이다. 이하에서 상세하게 설명되겠지만, 상기 CQI는 추정된 송신 칩 벡터 및 상기 수신된 칩과 같은 신호 벡터 블록 간의 속박된 상호 정보인 것이 바람직하다.
다른 한 실시태양에서, 본 발명은 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법이다. 이러한 방법에서, 신호는 칩 간격에서 적어도 2개의 수신 안테나를 통해 다중 경로 채널로부터 수신되고, 각각의 수신 안테나로부터 칩과 같은 신호 벡터를 획득하도록 상기 칩 간격 내에서 샘플링된다. 이러한 칩과 같은 신호 벡터들은 하나의 블록으로서 저장되고, 상기 다중 경로 채널은 칩과 같은 신호 벡터 블록을 사용하여 추정된다. 그러한 다중 경로 채널의 추정을 사용하여, 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록은 송신시 상기 신호를 확산하는데 사용된 확산 코드들에 대한 직교성을 복구하도록 필터링된다. 상기 필터링된 칩과 같은 신호 벡터 블록은 하향 주파수 변환, 디-스크램블링 및 역-확산되어 심벌 레벨 신호 벡터들의 병렬 출력들을 산출하며, 각각의 병렬 출력은 확산 코드에 대응한다. 상기 병렬 출력들 각각에 대하여, 비트들 또는 심벌들 중 하나가 하나의 확산 코드를 사용하여 공간적으로 검출된다.
여전히 다른 한 실시태양에서, 본 발명은 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하기 위한 방법이다. 상기 방법은 제1 및 제2 송수신기로 분할된다. 상기 제1 송수신기에서, 송신될 제1 신호가 제1 부호화율로 결합 부호화되고, 예를 들면 QPSK 또는 16-QAM과 같은 제1 변조를 통해 변조된다. 상기 결합 부호화 및 변조된 제1 신호는 적어도 하나의 송신 안테나로 확산 스펙트럼 다중 경로 무선 채널을 통해 송신된다. 제2 송수신기에서, 상기 결합 부호화 및 변조된 제1 신호는 상기 다중 경로 채널을 통해 적어도 2개의 수신 안테나로 수신되며, 상기 다중 경로 채널은 유효한 단일 경로 채널로 변환되고, 상기 유효한 단일 경로 채널을 특징화하는 단일 채널 품질 표시자(CQI)는 결정된다. 여전히 상기 제2 송수신기에서 그리고 상기 유효한 단일 경로 채널에서, 비트들 및 심벌들 중 하나는 병렬로 검출되고, 각각의 병렬 검출은 상기 제1 신호가 스펙트럼을 통해 확산되는 하나의 확산 코드에 따른다. 상기 제2 송수신기는 또한 상기 CQI 자체 또는 상기 CQI로부터 획득된 추정된 프레임 오류율인 것이 바람직한 피드백을 상기 CQI를 기반으로 하여 상기 제1 송수신기로 송신한다. 부가적으로 상기 방법에서 그리고 상기 제1 송수신기에서, 상기 피드백이 수신되고, 송신될 제2 신호는 결합 부호화 및 변조되며, 상기 결합 부호화 및 변조된 제2 신호는 상기 적어도 하나의 송신 안테나로 상기 확산 스펙트럼 다중 경로 무선 채널을 통해 송신된다. 이러한 방법의 한 실시태양은 상기 피드백에 응답하여 상기 제2 신호의 변조 및 부호화율 중 적어도 하나가 상기 제1 신호의 변조 및 부호화율 중 적어도 하나와 다르다.
본 발명의 다른 실시태양은 적어도 2개의 수신 안테나, 각각의 수신 안테나의 출력에 연결된 제1 입력 및 제2 입력을 지니는 선형 필터들의 필터 뱅크, 채널 추정기, 및 서로에 병렬로 연결된 복수 개의 결합 검출기를 지니는 수신기이다. 상기 필터 뱅크는 다중 채널의 부채널들을 통해 수신된 신호 벡터들을 단일 채널의 신호 벡터들로 등화하기 위한 것이다. 상기 채널 추정기는 각각의 수신 안테나의 출력에 연결된 입력 및 상기 필터 뱅크의 제2 입력에 연결된 출력을 지닌다. 상기 결합 검출기들 각각은 상기 필터 뱅크의 출력에 연결된 입력 및 복호기에 연결된 출력을 지니고, 각각의 결합 검출기는 하나의 확산 코드에 따라 비트들 또는 심벌들 중 하나를 검출하기 위한 것이다. 상기 수신기는 또한 각각이 상기 필터 뱅크 및 상기 복수 개의 결합 검출기 사이에 배치되는, 칩-심벌 하향 주파수 변환기, 디-스크램블러, 및 역-확산기를 지닌다.
여전히 또 다른 실시태양에서, 본 발명은 부호기, 변조기, 확산기, 다수(M)개의 송신 안테나, 및 프로세서를 지니는 송신기이다. 상기 부호기는 하나의 칩에 걸친 적어도 하나의 심벌 집합으로 입력 신호를 결합 부호화하기 위한 것이다. 상기 변조기는 적어도 하나의 심벌 집합을 반송파로 변조하기 위한 것이다. 상기 확산기는 일련의 확산 코드들에 따라 적어도 하나의 심벌 집합을 확산하기 위해 상기 부호기의 출력에 연결된 입력 및 상기 변조기의 출력을 지닌다. 바람직하게는, 상기 부호기 및 변조기는 부호화 및 변조를 함께 수행하는 신호-공간 부호기로 결합되는데, 이 경우 상기 확산기는 상기 신호 공간 부호기의 출력에 연결된 입력을 지닌다. 상기 프로세서는 무선 피드백 채널에 연결된 입력 및 상기 부호기 및 상기 변조기 중 적어도 하나에 연결된 출력을 지닌다. 채널 품질 피드백에 응답하여, 상기 프로세서는 상기 부호기로 하여금 부호화율을 변경하게 하는 것과 상기 변조기로 하여금 변조를 변경하게 하는 것 중 적어도 하나를 수행하게 한다.
본 발명의 이들 및 다른 특징들, 실시태양들 및 이점들은 첨부도면들과 연관지어 고려된 이하의 설명을 참조하면 자명해질 것이다. 그러나, 여기서 이해하여야 할 점은 첨부도면들이 단지 예시를 위해서만 도안한 것이고 본 발명의 한정들에 대한 정의로서 도안한 것이 아니라는 것이다.
도 1은 M개의 안테나를 지니는 송신기 및 N개의 안테나를 지니는 수신기를 지니는 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 통신 시스템을 보여주는 블록 선도로서, 본 발명에 대한 종래 기술을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따라 검출되고 복호화되는 송신 신호를 보여주는 종래 기술의 블록 선도이다.
도 3a는 본 발명에 따른 수신기에 대한 블록 선도이다.
도 3b는 본 발명에 따른 송신기에 대한 블록 선도이다.
도 4는 V-BLAST-PARC MIMO 시스템들을 비교하는 기하학적인 구조에 대한 비트 처리량을 보여주는 그래프이다.
도 5는 일반화된 신호 대 잡음 비(SNR)에 대한 프레임 오류율을 보여주는 그래프이다.
도 6은 속박된 상호 정보에 대한 프레임 오류율을 보여주는 그래프이다.
본 발명은 주파수 선택 채널들에서의 공간-시간 결합 부호화 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) CDMA 시스템들에 대한 신규한 채널 품질 표시자(Channel Quality Indicator; CQI)에 관한 것이다. 일반적으로, 본 발명의 채널 품질 표시자(CQI)는 모든 스트림 중에서의 결합 심벌 검출이 차후에 수행되는 전단(front-end) 선형 필터로 이루어져 있는 소위 퍼-월시 코드 결합 검출 구조(per-Walsh code joint detection structure)를 기반으로 한다. 다중 경로 채널의 존재는 결합 부호화가 송신기에서 사용될 경우에 월시-유형 확산 코드들 간의 직교성(orthogonality)을 파괴하는데, 이는 RAKE 수신기에서 노이즈 플로어(noise floor)가 0.1보다 높은 프레임 오류율에 이르게 된다는 사실로 알 수 있다. 본원 명세서에서 언급된 전단 선형 필터들은 월시 코드들의 직교성을 복구하기 위해 그리고 결합 시퀀스 검출에 대한 필요성을 회피하기 위해 다중 경로 채널를 단일 경로 채널로 변환하도록 설계되어 있다. 이러한 필터들은 소위 속박된 상호 정보를 최대화하고, LMMSE 및 MVDR 등화기들은 이러한 부류의 필터들에 속한다. 일반화된 신호 대 잡음 비(generalized SNR; GSNR)의 개념과 마찬가지로, 속박된 상호 정보는 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 링크 품질을 기술하는 채널 품질 표시자(CQI) 측정을 제공한다.
채널 품질의 측정을 기반으로 한 경우에, 본 발명이 적용되며 가장 유리한 통신 시스템이 관련된다. 도 1에는 현재의 채널 품질 표시자(CQI) 및 이하의 논의에 대한 문맥에 적합한 종래 기술의 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 통신 시스템(20)에 대한 블록 선도가 도시되어 있다. 상기 통신 시스템(20)은 복수(M) 개의 송신 안테나(24)를 통해 복수(N) 개의 수신 안테나(28)를 지니는 수신기(26)로 전 송하는 송신기(22)를 포함한다. 다중 경로 채널(30)을 통해 전송이 이루어지는데, 여기서 소문자 첨자들(n,m)이 n번째 수신 안테나(24) 및 m번째 송신 안테나(26)을 언급하는 경우에 각각의 경로 또는 부채널이 hn ,m으로 나타나 있다. 논의를 용이하게 하기 위해, 송신기가 셀룰러 기지국에 내재하며 수신기가 셀룰러 이동전화와 같은 이동국에 내재하는 것으로 가정하기로 한다. 실제로는, 상기 기지국 및 이동국 각각은 서로 다른 시간 순간들에서 송신기 및 수신기 모두를 채용한다.
상기 송신기(22)에서, 일련의 정보 비트들(32)은 부호화 및 변조 블록(34) 내에 입력되고 상기 부호화 및 변조 블록(34)은 상기 정보 비트들을 부호화한 이후에 패킷들로 파싱(parsing)함으로써, 상기 시스템을 결합 부호화 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 시스템(20)으로 형성한다. 상기 부호화 및 변조 블록(34)은 M개의 확산 및 스크램블링(scrambling) 블록들(36)로 상기 패킷들에 대한 M개의 버전을 출력하는 직렬-병렬 변환기를 포함한다. 여기서 변조된 패킷들 또는 심벌 스트림들이 바람직하게는 상기 채널 부호화 및 변조 블록(34) 내에서 전송 이전에 역다중화된다는 점에 유념하는 것이 중요하다. 채널 부호화가 결합해서는 송신 안테나들(24)를 통해 이루어질 수도 있고 개별적으로는 서로 다른 송신 안테나들(24)용으로 이루어질 수도 있다.
상기 확산 및 스크램블링 블록들(36) 각각은 시간 및 주파수에 의해 정의된 여러 윈도우 중에서 상기 패킷들을 확산하는데 월시 코드와 같은 확산 코드(k)를 사용한다. 상기 확산 및 스크램블링 블록들(36) 각각은 상기 송신 안테나들(24) 중 하나에 출력하며, 상기 송신 안테나들(24) 각각은 복수 개의 부채널을 통해 패킷들 또는 심벌 스트림들을 전송한다. 예를 들면, 제1(m=1) 송신 안테나(24)는 부채널들(h1 ,1,h2 ,1,h3 ,1,...hN ,1)을 통해 각각의 패킷 또는 심벌 스트림을 전송한다. 그와 같은 것은 나머지 송신 안테나들 각각에 대하여 적용된다. 이 때문에, 동일한 패킷은 이러한 패킷이 전송되는 여러 부채널에 기인한 서로 다른 신호 대 잡음 비(SNR)에 직면하게 된다.
상기 수신기(26)에서, N개의 수신 안테나(28) 각각은 부채널들을 각각 통해 수신한다. 예를 들면, 제1(n=1) 수신 안테나(28)는 상기 M 개의 송신 안테나(24) 각각으로부터 부채널들(h1,1,h1,2,h1,3,...,h1,M)을 통해 수신한다. 나머지 수신 안테나(28)들도 마찬가지로 수신한다. 상기 수신 안테나(28)들의 출력은 검출 및 복호화 블록(38) 내에 수집된다.
시스템에서의 활동중인 사용자들의 수를
Figure 112007013840388-PCT00001
로 나타내고
Figure 112007013840388-PCT00002
이 활동중인 월시 코드들의 총 개수인 경우에 상기 활동중인 사용자들에게 할당된 월시 코드들(42)의 수를
Figure 112007013840388-PCT00003
로서 나타낸다고 하자. 일반성을 잃지 않으면, 확실한 설명은 제1 사용자(
Figure 112007013840388-PCT00004
)가 관심 있는 사용자이라고 가정할 수 있다. 도 2는 송신기(22)에서의 신호 모델을 보여주는 블록 선도인데, 이 경우, 도 1의 하나의 확산 및 스크램블링 블록(36)은 각각이
Figure 112007013840388-PCT00005
개의 확산 코드(42) 중 하나를 적용하는 일련의
Figure 112007013840388-PCT00006
개의 확산 블록(40), 및 상기 확산 심벌들이 m번째 송신 안테나(24)로부 터의 송신 이전에 스크램블링되는 스크램블링 블록(44)으로 분할된다. m번째 송신 안테나(24)에서의 신호 모델은 이하의 수학식 1과 같이 제공된다.
Figure 112007013840388-PCT00007
상기 수학식 1 중,
Figure 112007013840388-PCT00008
는 시스템의 확산 이득이며,
Figure 112007013840388-PCT00009
,
Figure 112007013840388-PCT00010
,
Figure 112007013840388-PCT00011
Figure 112007013840388-PCT00012
는 칩에 대한 인덱스들이고, 심벌은 각각 송신 안테나(24) 및 확산 코드(42)이다.
비록 1xEV-DV와 같은 실제 시스템들이 데이터 및 음성 트래픽에 대한 서로 다른 확산 이득을 사용한다고 하더라도, 이러한 설명은 표기를 간결하게 하기 위해 고정 확산 이득을 취하는데, 가변 확산 이득에 대한 적응들은 논리적으로 추정된다. 여기서 유념할 점은 정의로
Figure 112007013840388-PCT00013
이라는 것인데, 여기서
Figure 112007013840388-PCT00014
는 최고 한도 연산(ceiling operation)을 나타낸다. 기지국 스크램블링 코드는
Figure 112007013840388-PCT00015
로 표시되고 확산 코드(
Figure 112007013840388-PCT00016
)에 할당된 전력(power)은
Figure 112007013840388-PCT00017
로 표시된다(이 경우는 간결성을 위해 주어진 월시 코드(
Figure 112007013840388-PCT00018
)에 대해, 진폭들이 모든 송신 안테나(24)에 대해 동일하며 송신 안테나(24)에 걸린 균일하지 않은 전력들을 지니는 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 시스템들에 대한 확장이 논리적으로 추정된다고 가정하기로 한 경우이다). 항(
Figure 112007013840388-PCT00019
)은
Figure 112007013840388-PCT00020
번째 월시 코드를 통해
Figure 112007013840388-PCT00021
번째 송신 안테나(24)에서 송신된
Figure 112007013840388-PCT00022
번째 심벌을 나타내고, 항(
Figure 112007013840388-PCT00023
)은
Figure 112007013840388-PCT00024
번째 월시 코드(
Figure 112007013840388-PCT00025
)이다. 여기서 유념할 점은 동일 집합의 월시 코드들(
Figure 112007013840388-PCT00026
)이 모든 송신 안테나(24)에 걸쳐 사용되는 것으로 절대적으로 이러한 모델이 취한다는 것이다.
송신된 신호들은
Figure 112007013840388-PCT00027
로 표시된 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 다중 경로 페이딩 채널(30)을 통해 전파하는데, 여기서 각각의 매트릭스는 차원(
Figure 112007013840388-PCT00028
)을 지니는데, 이 경우
Figure 112007013840388-PCT00029
는 칩당 샘플들의 수를 나타낸다. 따라서, 수신 안테나(28)의 신호 모델은
Figure 112007013840388-PCT00030
번째 칩 간격에 대해 모든 수신 안테나에 걸쳐 수신된 샘플들을 축적한 후에 다음과 같은 수학식 2로 제공된다.
Figure 112007013840388-PCT00031
여기서
Figure 112007013840388-PCT00032
가 길이(
Figure 112007013840388-PCT00033
)를 지니고, 각각의 작은 벡터(
Figure 112007013840388-PCT00034
)가
Figure 112007013840388-PCT00035
번째 칩 간격 내의 모든 임시 샘플들을 포함한다는 것이다. 한편,
Figure 112007013840388-PCT00036
은 채널 메모리 길이고,
Figure 112007013840388-PCT00037
는 시간(
Figure 112007013840388-PCT00038
)에서의 송신 칩 벡터이며
Figure 112007013840388-PCT00039
Figure 112007013840388-PCT00040
를 지니는
Figure 112007013840388-PCT00041
차원의 백색 가우스 잡음 벡터이다. 여기서 유념할 점은
Figure 112007013840388-PCT00042
이 잡음 분산(noise variance)이며
Figure 112007013840388-PCT00043
가 크기(
Figure 112007013840388-PCT00044
)의 항등 매트릭스이라는 것이다.
더욱이, 수신기의 선형 필터들에 관한 논의를 용이하게 하기 위해
Figure 112007013840388-PCT00045
개의 작은 수신 벡터들의 블록을 축적하기로 하자(
Figure 112007013840388-PCT00046
의 표기는 필터들이 인과 측 및 비인과 측 모두에 대해
Figure 112007013840388-PCT00047
개의 탭들로 중심이 결정된다는 것을 시사한다).
Figure 112007013840388-PCT00048
상기 수학식 3에서,
Figure 112007013840388-PCT00049
는 LMMSE 등화 필터의 길이이며,
Figure 112007013840388-PCT00050
이며, 여기서 상기 매트릭스들의 차원들이 매트릭스 정의의 우측 괄호에 제공되어 있다. 상기 표기를 더 직관적이게 하기 위해, 첨자들이 "블록(block)" 레벨로 되어 있다. 예를 들면,
Figure 112007013840388-PCT00051
는 블록들(
Figure 112007013840388-PCT00052
)을 포함하는 벡터인데, 여기서 각각의 블록은 크기(
Figure 112007013840388-PCT00053
)의 벡터이다. 송신된 칩 벡터(
Figure 112007013840388-PCT00054
)는 공분산 매트릭스가
Figure 112007013840388-PCT00055
로 제공되는 제로 평균, 백색 랜덤 벡터들이라고 가정되어 있다.
Figure 112007013840388-PCT00056
와 같은 부가적인 표기는 장래의 사용을 위해 정의되어 있는데, 이 경우
Figure 112007013840388-PCT00057
Figure 112007013840388-PCT00058
에서의 요소들을 제외한
Figure 112007013840388-PCT00059
의 모든 요소를 포함하는
Figure 112007013840388-PCT00060
의 서브-매트릭스를 나타낸다.
이러한 표기를 사용하여, 수학식 3의 신호 모델을 다시 표기하면 이하의 수 학식 4와 같다.
Figure 112007013840388-PCT00061
상기 식 중, 서브-매트릭스(
Figure 112007013840388-PCT00062
)는 위에 언급된 바와 같다. 더군다나, 수신된 신호(
Figure 112007013840388-PCT00063
)의 공분산 매트릭스는
Figure 112007013840388-PCT00064
로서 정의되고 관련 매트릭스는
Figure 112007013840388-PCT00065
로서 정의된다.
결합 공간-시간 부호화 신호들을 검출하기 위한 종래 기술의 한가지 접근방안은 1976년 2월 IEEE Transactions on Communications, vol. COM-24, 276-284면에 실린 "다중 채널 송신 시스템들을 위한 최대 공산 수신기(Maximum-Likelihood Receiver for Multiple Channel Transmission Systems)"라는 W. V. Etten의 논문에서 언급된 벡터 비터비 알고리즘(Vector Viterbi Algorithm; VVA) 및 최적의 검출기이다. 상기 벡터 비터비 알고리즘(VVA)은 결합해서 길이 블록(
Figure 112007013840388-PCT00066
) 내에서 수신된 신호의 조건부 밀도를 최대화함으로써
Figure 112007013840388-PCT00067
,
Figure 112007013840388-PCT00068
Figure 112007013840388-PCT00069
의 모든 값들에 대해 심벌들(
Figure 112007013840388-PCT00070
)의 수집을 검출한다.
Figure 112007013840388-PCT00071
상기 수학식 5에서,
Figure 112007013840388-PCT00072
는 블록의 전체 신호이며,
Figure 112007013840388-PCT00073
Figure 112007013840388-PCT00074
에 대한 최적의 해이고
Figure 112007013840388-PCT00075
의 조건부 밀도 함수는
Figure 112007013840388-PCT00076
로 표시된다.
결합 부호화 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 시스템에서 벡터 비터비 알고리즘(VVA) 알고리즘의 복잡성을 평가하기 위해, 잠시 동안 변조 크기(
Figure 112007013840388-PCT00077
)가 모든 송신 안테나(24)에 걸쳐 동일하다고 가정하기로 한다. 더군다나, 여기서 유념할 점은 대부분의 실제 시스템들에 대해 채널 길이가 확산 이득보다 작은데, 다시 말하면,
Figure 112007013840388-PCT00078
인데, 이것이 의미하는 것은 비록 채널간 간섭(interchannel interference; ICI) 메모리 길이가
Figure 112007013840388-PCT00079
이지만, 심벌간 간섭(intersymbol interference; ISI) 메모리 길이가 단지
Figure 112007013840388-PCT00080
일 뿐이라는 것을 의미한다. 이러한 가정들을 통해, 유클리디안 거리(Euclidean Distance; ED) 계산들의 횟수로 측정되는 이러한 알고리즘의 복잡성은 =
Figure 112007013840388-PCT00081
인데, 이 경우
Figure 112007013840388-PCT00082
는 유클리디안 거리 계산을 나타낸다. 여기서 유념할 점은 본 발명자들이 단지 원하는 사용자의 제1
Figure 112007013840388-PCT00083
월시 코드들을 통해 수행되는 심벌들에만 관심을 지니고 있지만, 신호 모델의 특성이 결합해서 모든
Figure 112007013840388-PCT00084
개의 월시 코드들에 적용될 벡터 비터비 알고리즘을 필요로 한다는 것이다. 2002년 2월 IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 20, 264-274면에 실린 "다운-링크 TD-CDMA 시스템들을 위한 감소 상태의 최대 공산 다중 사용자 검출(Reduced-State Maximum-Likelihood Multiuser Detection for Down-Link TD-CDMA Systems)"이라는 N. Benvenuto, R. Sandre 및 G. Sostrato의 논문에 서 언급되고 또한 2002년 Proceedings of Asilomar Conference에 실린 "EDGE 시스템들에 대한 감소 상태 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 시퀀스 추정(Reduced-state MIMO sequence estimation for EDGE systems)"이라는 J. Zhang, H. Berg, A. Sayeed 및 B. VanVeen의 논문에서도 언급된 바와 같은 집합 분할 기반 부차적 해결방안을 사용하여 약간 복잡성을 감소시킨 후일지라도, 상기 벡터 비터비 알고리즘(VVA)의 검출 복잡성이 엄청나게 높다. 이러한 문제에서 벡터 비터비 알고리즘을 적용하는 다른 결점들은 a) 모든
Figure 112007013840388-PCT00085
개의 활동중인 월시 코드들을 알아야 한다는 비실제적인 가정, 및 b) 실제 CDMA 시스템들에서 다중-레이트 시그널링을 처리하는데 있어서의 부가적인 어려움을 포함한다. 예를 들면, CDMA Ix EV-DV 시스템은 64 또는 128의 확산 이득을 지니는 음성 트래픽 및 32의 확산 이득을 지니는 데이터 트래픽의 동시적인 송신을 허용한다.
최적의 결합 벡터 비터비 알고리즘(VVA) 시퀀스 검출 방법과 관련된 문제들을 회피하기 위해, 본 발명은 도 3a에 예시된 바와 같은 소위 퍼 월시 코드 결합 검출 구조를 지니는 부차적인 수신기들의 부류에 초점을 맞춘 것이다. 도 3a는 본 발명에 따른 수신기(48)의 블록 선도이다. 복수(M) 개의 적어도 2개의 수신 안테나(28)는 다중 경로 채널을 통해 신호를 수신한다. 각각의 수신 안테나(28)로부터 수신된 신호는 위에서 언급된 바와 같이 칩 간격당
Figure 112007013840388-PCT00086
배로 샘플링되며, 각각의 수신 안테나(28)로부터의 샘플들은 수학식 2에서 전반적으로 보여준 바와 같이 그리고 더 구체적으로 기술하면 수학식 3에서 중심이 결정된 필터 탭들에 대해 축적 및 저장된다. 도 3에는 복조 및 샘플링 블록들이 도시되어 있지 않지만, 상기 수신 안테나(28) 및 도시된 전단 필터 뱅크(52) 사이에 배치된다.
단일 칩 간격에 내재하는 신호 샘플들은 선형 필터 뱅크(52) 내에 입력되고 추정된 채널(56)을 상기 필터 뱅크(52)에 다시 제공하는 채널 추정기(54)에 입력되는 칩과 같은 신호 벡터들(50)의 블록으로 어셈블링된다. 상기 수신기(48)의 바람직한 실시예에서, (크기(
Figure 112007013840388-PCT00087
)의) 선형 필터 뱅크(52;
Figure 112007013840388-PCT00088
)는 특정한 최적의 방식으로 다중 경로 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 채널을 유효한 단일 경로 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 채널로 변환시킨다. 이는 다중 경로 채널의 채널들을 등화하는 것으로 언급되며 결과적으로 필터 뱅크 출력(58)이 된다.
Figure 112007013840388-PCT00089
상기 수학식 6 중,
Figure 112007013840388-PCT00090
매트릭스(
Figure 112007013840388-PCT00091
)는 유효한 사후-필터링 단일-탭 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 채널을 나타내고,
Figure 112007013840388-PCT00092
Figure 112007013840388-PCT00093
사후-필터링 간섭 + 잡음이다. 더군다나,
Figure 112007013840388-PCT00094
가 스크램블링 코드이고
Figure 112007013840388-PCT00095
가 심벌 인덱스라는 것을 상기해 보기로 하자.
매트릭스(
Figure 112007013840388-PCT00096
)는
Figure 112007013840388-PCT00097
번째 심벌 간격 동안 스크램블링 동작을 나타내는 대각선 매트릭스로서 정의된다. 이러한 명명을 통해, 복합 블록(60)은 칩 벡터들(
Figure 112007013840388-PCT00098
)의 수집에 관한 칩-심벌 하향 주파수 변환, 디-스크램블링 및 역확산을 수행하고 상기 복합 블록(60)의 심벌-레벨 신호 벡터들(
Figure 112007013840388-PCT00099
)은 이하의 수학식 7과 같이 표기될 수 있다.
Figure 112007013840388-PCT00100
상기 수학식 7 중에서,
Figure 112007013840388-PCT00101
이고
Figure 112007013840388-PCT00102
Figure 112007013840388-PCT00103
번째 심벌 간격 동안
Figure 112007013840388-PCT00104
번째 월시 코드에 관해 수행되는 송신된 심벌 벡터이며
Figure 112007013840388-PCT00105
이다. 여기서 유념할 점은 a) 상기 월시 코드들이 정규 직교(ortho-normal)한다는 사실, 즉
Figure 112007013840388-PCT00106
이라는 사실 및 b) 상기 스크램블링 코드가 의사적으로 랜덤하다는 사실, 즉
Figure 112007013840388-PCT00107
이 기대값 연산을 나타내고
Figure 112007013840388-PCT00108
이 복소 연산을 나타내는 경우에
Figure 112007013840388-PCT00109
이라는 사실을 절대적으로 수학식 7이 사용한다는 것이다. 복합 블록(60)의 출력들(62)은 병렬 관계에 있으며, 각각의 출력은 하나의 사용자(예컨대, 위에서 언급된 바와 같이
Figure 112007013840388-PCT00110
)에 대응하는 수신기에 대한 하나의 확산 코드(
Figure 112007013840388-PCT00111
)에 대하여 고유하다. 이는 모든
Figure 112007013840388-PCT00112
개의 확산 코드들을 사용하는 위에서 언급된 벡터 비터비 알고리즘(VVA) 접근방안에 비교해 보면 복잡성 감소이다.
남아있는 모든 것은 심벌 레벨 신호 벡터들(
Figure 112007013840388-PCT00113
)로부터 복호기에 대한 소프트 비트(soft bit)들을 생성하는 것이다. 각각의 심벌-레벨 벡터(62)가
Figure 112007013840388-PCT00114
번째 사용자에 대하여 단지 하나의 확산 코드에 상관하기 때문에, 복수 개의
Figure 112007013840388-PCT00115
월시 코드 결합 검출기(
Figure 112007013840388-PCT00116
)는 자신들에 입력되는 심벌 벡터들(62)로부터 비트들을 검출한다. 이들은 일반적으로 상기 복호기(66)의 변화에 따른 소프트 결정 비트들로서 출력된다. 여기서 유념할 점은 비-2진 채널 코드가 사용될 경우에, 상기 소프트 심벌들이 소프트 비트들 대신에 상기 복호기에 통과되어야 한다는 것이다. 그러나, 이러한 설명에서는 2진 채널 코드가 설명을 용이하게 하기 위해 취해진 것이다.
Figure 112007013840388-PCT00117
가 각각의 심벌에 매핑되는 비트들의 개수라고 하고
Figure 112007013840388-PCT00118
이 심벌(
Figure 112007013840388-PCT00119
)에 매핑되는 비트들이라고 하자.
출력 소프트 비트들은 잘 알려져 있는 로그 우도 비(log-likelihood ratio; LLR)로서 이하의 수학식 8과 같이 제공된다.
Figure 112007013840388-PCT00120
상기 수학식 8 중에서,
Figure 112007013840388-PCT00121
이고,
Figure 112007013840388-PCT00122
이며,
Figure 112007013840388-PCT00123
이다. 여기서 유념할 점은 집합(
Figure 112007013840388-PCT00124
)이
Figure 112007013840388-PCT00125
Figure 112007013840388-PCT00126
Figure 112007013840388-PCT00127
이게끔 하는 모든
Figure 112007013840388-PCT00128
Figure 112007013840388-PCT00129
으로서 정의되고,
Figure 112007013840388-PCT00130
도 마찬가지로 정의된다. 상기 퍼-월시 코드 결합 검출 접근 방안은 최적의 벡터 비터비 알고리즘(VVA) 시퀀스 검출과 비교해 보면 2중의 복잡성 감소 이점을 제공한다. 첫째로, 사용자는 단지 그 자신의 월시 코드들(코드들(1 내지
Figure 112007013840388-PCT00131
))을 통해 수행되는 심벌들을 검출할 필요만이 있으며, 둘째로 수학식 7에서의 유효한 채널이 저장 능력이 없고 결합 검출이 단지 공간 차원에서만 이루어진다. 상기 퍼-월시 코드 결합 검출의 복잡성은
Figure 112007013840388-PCT00132
에 의해 제공되는데, 이는 벡터 비터비 알고리즘(VVA)의
Figure 112007013840388-PCT00133
으로부터의 극적인 감소이다.
상기 퍼-월시 코드 결합 검출의 구조에 대한 설명은 전단 선형 필터(
Figure 112007013840388-PCT00134
)의 지식을 이용한 것이다. 이하에서는 전단 선형 필터 및 상기 전단 선형 필터를 어떻게 최적화해야 하는지가 설명될 것이다. 상호 정보는 최적의 전단 선형 필터(
Figure 112007013840388-PCT00135
)를 획득함에 있어서의 최적성의 측정으로서 사용되고, 여기에 알게 되는 점은 그러한 해가 선형 최소 평균 제곱 오차(minimum mean square error; LMMSE) 또는 최소 분산 무왜곡 응답(minimum variance distortionless response; MVDR) 해들과 일치한다는 것이다. 이러한 해들은 또한 링크-시스템 매핑을 위해 직관적으로 만족하는 채널 품질 표시자(Channel Quality Indicator; CQI)들을 제공한다.
위에서 언급된 필터(
Figure 112007013840388-PCT00136
)는 송신 및 수신 칩 벡터들(
Figure 112007013840388-PCT00137
,
Figure 112007013840388-PCT00138
) 간의 최대 상호 정보를 제공하는데, 여기서
Figure 112007013840388-PCT00139
Figure 112007013840388-PCT00140
에 관한 자신의 종속성을 나타내기 위해
Figure 112007013840388-PCT00141
로서 다시 표기된다.
Figure 112007013840388-PCT00142
이 폐쇄 형태의 해를 획득하기 위해 가우스 분포를 따른다고 가정하면, 문제는 실제로 이러한 상호 정보의 (가우스) 상한을 최대화하 는 것이다.
일반원리:
Figure 112007013840388-PCT00143
가 가우스 분포를 따른다고 가정하면, 조건부 상호 정보(
Figure 112007013840388-PCT00144
)는 (첨자(
Figure 112007013840388-PCT00145
)가 최대 성능을 나타내는 경우) 임의의
Figure 112007013840388-PCT00146
가역 매트릭스(
Figure 112007013840388-PCT00147
)에 대하여
Figure 112007013840388-PCT00148
에 의해 최대화된다.
증명:
Figure 112007013840388-PCT00149
가 가우스 분포를 따르기 때문에,
Figure 112007013840388-PCT00150
또한 가우스 분포를 따른다. 이러한 상호 정보는,
Figure 112007013840388-PCT00151
이다. 상기 최적의 필터(
Figure 112007013840388-PCT00152
)는 이하의 수학식 9를 풀므로써 구해질 수 있다.
Figure 112007013840388-PCT00153
상기 수학식 9 중,
Figure 112007013840388-PCT00154
은 크기(
Figure 112007013840388-PCT00155
)의 항등 매트릭스이다. 만일
Figure 112007013840388-PCT00156
Figure 112007013840388-PCT00157
매트릭스일 경우에 수학식 9의 직접적인 최적화는 어렵다. (1991년 Wiley Interscience에 의해 출판된) "정보 이론의 요소들( Elements of Information Theory )"이라는 T. M. Cover 및 J. A. Thomas의 논문에서 언급된 데이터 처리 렘마(Data Processing Lemma)는 상호 정보(
Figure 112007013840388-PCT00158
)에 관한 상한을 제공하고, 그리고 나서 상기 상한이 획득될 수 있다는 것을 보여주는데 사용된 다. 이를 위해, 여기서 유념할 점은
Figure 112007013840388-PCT00159
이기 때문에,
Figure 112007013840388-PCT00160
가 채널(
Figure 112007013840388-PCT00161
)의 지식에 관해 조건부가 되는 마르코프 체인(Markov chain)을 형성한다는 것이다.
그러므로, 상기 데이터 처리 렘마에 의해, 이하의 수학식 10과 같은 부등식은,
Figure 112007013840388-PCT00162
임의의 필터(
Figure 112007013840388-PCT00163
)에 대해 적용된다. 신호 모델(
Figure 112007013840388-PCT00164
)로부터, 이하의 수학식 11이 성립한다는 것을 알 수 있을 것이다.
Figure 112007013840388-PCT00165
상기 수학식 11에서 마지막 수학식은 항등식(
Figure 112007013840388-PCT00166
)의 결과이다. 수학식 9 및 11로부터, 이러한 상한이 임의의 가역 매트릭스(
Figure 112007013840388-PCT00167
), 다시 말하면,
Figure 112007013840388-PCT00168
에 대하여
Figure 112007013840388-PCT00169
라고 놓음으로써 구해지는 것으로 입증될 수 있다.
위에서 언급된 일반원리는 필터(
Figure 112007013840388-PCT00170
)가 정보 손실이 없다는 것을 의미하는 것이 아니다. 실제로, 여기서 알 수 있는 점은 다중 경로로부터 단일 경로로 채널(
Figure 112007013840388-PCT00171
)을 변환시킴으로써, 필터(
Figure 112007013840388-PCT00172
)가 항상 손실이 많다는 것이다. 이는 복구된 상호 정보가
Figure 112007013840388-PCT00173
가 간섭으로서 간주되는 것이 아니라 신호로서 간주되는 경우에 채널(
Figure 112007013840388-PCT00174
의 전반적인 상호 정보보다 항상 작은
Figure 112007013840388-PCT00175
(이 경우
Figure 112007013840388-PCT00176
에 관한 조건은 표기의 간략성을 위해 제거됨)이기 때문이다. 그러므로, 상기 일반원리는 다중 경로-(다중 사용자 결합 시퀀스 검출을 회피하는데 필요한) 단일 경로 채널 변환을 수행하는 손실이 많은 필터의 부류 중에서, 상기 해(
Figure 112007013840388-PCT00177
)가 원하는 최선의 해라는 것을 의미한다. 이러한 개시를 위해, 이러한 감소된 상호 정보(
Figure 112007013840388-PCT00178
)는 또한 속박된 상호 정보( Constrained Mutual Information )로 언급된다.
다중 경로 채널을 단일 경로 채널로 변환하는 개념은 대부분 LMMSE 또는 MVDR 알고리즘들을 사용하는 CDMA 다운링크의 칩-레벨 등화로서 더 잘 알려져 있다.
Figure 112007013840388-PCT00179
의 오차 벡터 및 오차 공분산 매트릭스(
Figure 112007013840388-PCT00180
)를 정의하면, 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) LMMSE 칩-레벨 등화기(
Figure 112007013840388-PCT00181
)는 이하의 문제에 대한 해이다.
Figure 112007013840388-PCT00182
상기 수학식 12의 최적의 해는
Figure 112007013840388-PCT00183
로 제공된다.
추정된 칩 벡터로서
Figure 112007013840388-PCT00184
를 정의하면, 이러한 추정이 치우치게 됨을 알 수 있는데, 그 이유는
Figure 112007013840388-PCT00185
가 되기 때문이다. 치우치지 않게 되는 추정은 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) MVDR 문제를 대신에 풀므로써 구해질 수 있다.
Figure 112007013840388-PCT00186
상기 수학식 13의 해는
Figure 112007013840388-PCT00187
이다. 상기 MVDR 해는 2001년 2월 IEEE Transactions on Communications, vol. 49, 213-218면에 실린 "다중 입력 및 다중 출력 ISI 채널들에 대한 FIR 채널-단축 등화기들(FIR Channel-Shortening Equalizers for MIMO ISI Channels)"이라는 N. Al-Dhahir의 논문에 언급된 소위 FIR 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 채널-단축 필터의 특정 경우이라고 추정된다.
이하의 추론은 LMMSE 및 MVDR 해들이 실제로 상호 정보를 최대화하는 것을 보여준다. 이러한 결과는 간단한 LMMSE 또는 MVDR 필터가 가장 양호하게 이루어질 수 있으면서, 이러한 필터들에서 공간 차원으로 결합 검출이 수행될 수 있다는 것을 보여준다.
추론: LMMSE MVDR 등화기 해들(
Figure 112007013840388-PCT00188
,
Figure 112007013840388-PCT00189
)이 상호 정보를 최대화한다.
증명: 상기 추론은 상기 일반원리를 설정 및 적용함으로써
Figure 112007013840388-PCT00190
에 대해 자명해진다. 반면에, (1990년 Addison Wesley에 의해 출판된) "통계적 신호 처리: 검출, 추정 및 시계열 분석(Statical Signal Processing: Detection and Time Series Analysis)"이라는 L. Scharf의 논문에 언급된 최대 역 렘마의 도움으로,
Figure 112007013840388-PCT00191
이 이하의 수학식 14와 같이 다시 표기될 수 있다.
Figure 112007013840388-PCT00192
그리고,
Figure 112007013840388-PCT00193
라고 놓으면 상기 증명이 이루어진다.
CQI, 또는 예측 프레임 오류율과 같은 상기 CQI로부터 획득된 다른 어떤 정보는 도 3b에서 블록 선도로 도시된 송신기(70)와 같은 송신기에 대한 피드백으로서 도 3a의 수신기에 의해 송신될 수 있다. 상기 송신기(70)는 적어도 공간, 시간 및 주파수에 대한 토우(tow)에 걸쳐 부호화하는 결합 부호기(72)에서 제1 부호화 비율로 제1 입력 신호(또는 제1 집합의 정보 비트들)를 부호화한다. 변조기(74)는 상기 부호화된 신호를 제1 변조로서 간주될 수 있는 메모리(76)에 저장된 16-QAM과 같은 반송파 파형으로 매핑한다. 상기 메모리는 이하에서 언급되겠지만 상기 송신기가 자신의 변조 스킴을 다중 경로 채널에 채택할 수 있게끔 적어도 2개의 서로 다른 변조들을 저장한다. 바람직하게는, 상기 부호기(72) 및 변조기(74)는 부호화 및 변조가 연속적이라기보다는 오히려 함께 수행되는 도 1의 부호화 및 변조 블록(34)과 같은 양자 모두의 기능을 수행하는 신호 공간 부호기 내에 조합된다. 그리고나서, 상기 부호화 및 변조된 신호는 이용가능한 스펙트럼 중에서 확산되고 이전에 상세하게 언급된 월시-유형 확산 코드들(80)을 사용하여 확산기 블록(78)에서 스크램블링된다. 상기 확산 및 스크램블링된 신호는 이어서 라우터(82)에 의해 M(M=2로 도시됨)개의 송신 안테나(84) 사이로 분할되고, 다중 경로 채널을 통해 송신된다. 상기 라우터(82)는 최대 성능으로 주어진 채널 품질을 위해 상기 송신 안테나(84) 사이로 패킷들을 분할하는 워터-필링 알고리즘(water-filling algorithm)을 사용할 수 있다. 그러한 채널 품질은 이하에서 바로 언급될 피드백(86)에서 제공될 수 있다.
본 발명에 의하면, 상기 송신기(70)는 피드백(86)을 사용하여 특히 다중 경로 채널을 통해 송신된 제1 신호의 수신자로부터 수신되는 피드백(86)을 기반으로 하여 변조, 부호화율, 또는 양자 모두를 변경시킴으로써 채널 품질 표시자(CQI)로 표시되는 바와 같은 채널에 장래의 송신들을 채택한다. 2가지 다양한 CQI가 이하에서 상세하게 설명될 것이다. 상기 피드백(86)은 다중 경로 채널 자체, 부채널, 전용 피드백 채널 등등을 통해 상기 송신기(70)에 이르게 될 수 있지만, 본 발명은 특정한 피드백 경로에 한정되지 않는다. 상기 피드백(86)은 CQI 자체를 필요로 하 지 않지만, 상기 CQI를 기반으로 한 프레임 오류율의 추정, 상기 송신기(70)가 부호화율 및/또는 변조를 변경시키도록 하는 명령어, 또는 상기 CQI로부터 획득된 어느 중간의 성능 지수일 수 있다. 어느 경우든, 상기 피드백(86)은 도 3a의 수신기와 같은 피드백을 송신하는 수신기에서 계산된다.
상기 송신기 내의 프로세서(88)는 상기 피드백(86)을 수신하고, 그에 응답하여, 상기 부호기(72)로 하여금 부호화율을 변경하게 할 수 있으며, 상기 변조기(74)로 하여금 변조를 변경하게 할 수 있고, 상기 부호기(72)로 하여금 부호화율을 변경하게 하며 상기 변조기(74)로 하여금 변조를 변경하게 할 수 있음으로써, 제2 신호가 제1 신호 다음에 다중 경로 채널을 통해 송신되게 한다. 부호화율 및 변조는 하기 표 2에서와 같이 변경될 수 있으며, 패킷 크기는 하기 표 3에서와 같은 적응 부호화율 및 변조 스킴과 일치하도록 변경될 수 있는데, 각각의 적응은 다중 경로 채널을 나타내는 CQI를 기반으로 한다. 상기 송신기(70) 및 상기 수신기(48)가 각각 전반적인 통신 시스템에서 송신 및 수신하기 때문에, 위에서 언급된 송신기(70)는 제1 송수신기로서 간주될 수 있고 위에서 언급된 수신기(48)는 무선 다중 경로 통신 시스템에서 제2 송수신기로서 간주될 수 있다.
결합 공간-시간 부호화를 포함하는 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 송신 스킴들에 대해, FER(SNR) 곡선은 잘 정의되어 있지 않은데, 그 이유는 각각의 수신 안테나(28)가 서로 다른 SNR을 고려하기 때문이다. 원칙적으로 다차원 매핑 FER(SNR1, - - -, SNRM)이 항상 정의될 수 있지만, 이러한 것은, 가능하다면, 각각의 링크 매 핑에 필요한 대량의 정보에 기인하여 실제로 바람직하지 않다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 2가지 변형적인 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 링크 매핑 방법들이 제안되어 있다. 명백한 점으로는, 상기 문제를 해결하기 위한 열쇠가 상기 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 링크를 완전히 특징화하는 단일의 채널 품질 표시자(CQI)를 찾아내는 것이다. 그것을 수행하는 한가지 방법은 소위 일반화된 SNR(GSNR)을 사용하는 것이다.
Figure 112007013840388-PCT00194
상기 수학식 15 중에서,
Figure 112007013840388-PCT00195
는 상기 수학식 12에서 정의되어 있으며
Figure 112007013840388-PCT00196
는 칩-레벨 SNR(
Figure 112007013840388-PCT00197
의 SNR)을 심벌-레벨 SNR(
Figure 112007013840388-PCT00198
의 SNR)로 변환시키는 스칼라 인자이다. 대개 실제의 경우에, 심벌 진폭들(
Figure 112007013840388-PCT00199
)은 동일한 사용자에 속하는 그러한 월시 코드들에 대하여 동일하다. 다시 말하면,
Figure 112007013840388-PCT00200
이고, 결과적으로는
Figure 112007013840388-PCT00201
이다. 따라서, 링크-시스템 매핑은 단일 차원의 매핑 FER(GFER)로 다시 감소된다.
변형적인 접근방안은 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 링크를 특징화하는 단일의 CQI로서 위에서 상세하게 언급된 속박된 상호 정보를 사용하는 것이다. 여기서 중요한 점은 변조 및 부호화가 직접 칩 신호(
Figure 112007013840388-PCT00202
)에 적용된다는 가정으로 상기 속박 된 상호 정보(
Figure 112007013840388-PCT00203
)가 구해진다는 것을 인식하는 것이다. 실제 CDMA 시스템에서 상기 변조 및 부호화가 항상 심벌 신호들(
Figure 112007013840388-PCT00204
) 상에 항상 적용되기 때문에, 심벌 레벨 상호 정보(
Figure 112007013840388-PCT00205
)를 상기 링크의 CQI로서 사용하는 것이 더 양호하다. 그러나, 일단 전단 필터(
Figure 112007013840388-PCT00206
)가 도 3에 고정될 경우에는, 하기의 수학식 16이 성립하는 것을 간단하게 알 수 있다.
Figure 112007013840388-PCT00207
그러므로, 단일 차원의 매핑에 대한 변형적인 선택은
Figure 112007013840388-PCT00208
이고 이 경우 CQI는 사용자에게 할당된
Figure 112007013840388-PCT00209
개의 월시 코드들을 통한 평균 상호 정보이다. 여기서 유념할 점은 조건(
Figure 112007013840388-PCT00210
)이 반드시 필요하지 않다는 것이다.
칩 및 심벌 상호 정보 간의 차이점은 도 3a에서의 필터 블록(
Figure 112007013840388-PCT00211
) 및 차후의 블록(하향 주파수 변환 등등)이 복합 필터 블록 내에 조합된 다음에 이러한 복합 필터를 직접 최적화할 수 있다는 것을 시사한다. 그러나, 더 면밀히 검토하면 그렇게 하는 것은 문제점에 관한 많은 추가적인 해결방안을 나타내지 않으면서 표기 복잡성을 상당히 증가시키는 것임을 알 수 있다. 그러므로, 본 발명자들은 이러한 개시 내용에서 막연히 정의된 칩-레벨 상호 정보를 유지하도록 선택하고 있다. 상기 칩-심벌 상호 정보는 당업계에 알려져 있는 칩-심벌 레벨 등화 문제와 유사하다.
위에서 언급된 알고리즘들 및 개념들은 CDMA2000 1xEV-DV 표준에 따르는 실제 링크-레벨 시뮬레이터에서 평가되었다. 시뮬레이션 결과들은 2가지 부분으로 제공된다. 제1 부분으로는 링크 적응이 존재할 경우 부호화된 VBLAST 및 PARC 시스템들의 성능을 비교함으로써 공간-시간 결합 부호화 시스템들을 위한 링크 적응 프로세스를 구동시키는데 있어서의 CQI 측정으로서의 속박된 상호 정보의 유용성이 증명된다. 제2 부분으로서는, 부호화된 VBLAST 스킴이 송신기에서 사용된다고 가정하면, 링크-시스템 매핑이라는 의미에서 볼 때 수학식 15 및 16을 참조하여 위에서 논의된 2개의 CQI 측정들의 유효성이 나타난다. 여기서 유념할 점은 비록 이러한 개시내용이 부호화된 VBLST 및 PARC 스킴들에 초점이 맞춰져 있지만, 본원 명세서에서 언급된 알고리즘들 및 개념들이 다른 더 복잡한 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 송신 스킴들에 확장될 수 있다는 것이다.
이하의 표 1에는 사용된 시뮬레이션 매개변수들이 기재되어 있다. 부호화된 VBLAST 스킴은 링크 적응이 존재할 때 속박된 상호 정보(
Figure 112007013840388-PCT00212
)를 CQI로서의 유용성을 증명하는데 사용된다.
Figure 112007013840388-PCT00213
비교를 위해, PARC 스킴의 성능은 또한 송신기의 신호들이 개별적으로 부호화되는 부분에서 나타나 있다. PARC 스킴은 종래 기술이 저장 능력이 없는 채널을 위한 성능 획득이라는 것을 보여주었던 연속 복호화 구조를 취한다. 이러한 결과들은 다중 경로 채널에서 연속 복호화가 위에서 상세하게 언급된 속박된 상호 정보를 획득하는 것으로 나타나는 경우에 주파수 선택 채널에 이르기까지 확장된다. 여기서 유념할 점은 PARC 스킴에서,
Figure 112007013840388-PCT00214
와 같은 결합 CQI가 적합하지 않다는 것인데, 그 이유는 각각의 안테나가 개별적으로 부호화되기 때문이다.
링크 적응을 통한 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 스킴들의 성능을 증명하기 위해, 각각의 패킷 송신의 매개변수들은 4개의 집합의 매개변수들로 이루어져 있으며 각각의 집합은 변조 및 부호화 스킴(MCS)으로서 알려져 있는 표 2로부터 획득된다. 표 2는 3GPP TSG-RAN에 실린 "UTRA에서의 다중 입력 다중 출력에 대한 초안 문서, 기고 RL-040366(Contribution RL-040366, Draft Document for Multiple-Input Multiple Output in UTRA)"이라는 논문에서 사용된 5-레벨 표의 부분집합이다. 이러한 스펙트럼 효율들을 개략적으로 이루기 위해, 표 3에서 보여준 매개변수 집합이 1xEV-DV 패킷 데이터 채널이라는 관점에서 사용된다. 여기서 유념할 점은 표 3에서의 이 같은 유효한 부호화율에 이르기 위해, 각각의 PARC 패킷이 5㎳(4 슬롯)에 걸쳐 송신되지만 각각의 부호화된 VBLAST 패킷이 2.5㎳(2 슬롯)에 걸쳐 송신된다는 것이다. 도 4에는 부호화된 VBLAST 및 PARC 간의 처리량 비교가 도시되어 있다.
Figure 112007013840388-PCT00215
Figure 112007013840388-PCT00216
여기서 유념할 점은 트래픽(
Figure 112007013840388-PCT00217
)이 고정되어 있고 기하학적인 구조에 변화가 허용되는 것을 제외하고 시뮬레이션 매개변수들 대부분이 표 1에 기재된 시뮬레이션 매개변수들과 동일하다는 것이다. 물론, MCS가 또한 링크 적응에 기인하여 이러한 경우 변수이다. 어떠한 지연도 없는 완전한 피드백은 링크 적응을 위해 취해진 것이다. 다시 말하면, 송신기는 모든 프레임의 종료시 MCS를 동시에 변경한다. 그러한 결과들이 보여주는 것은 부호화된 VBLAST의 성능이 이러한 시뮬레이션들에서 PARC의 성능보다 약간 뛰어나다는 것이다. 특정 집합의 2가지 성능을 달성하기 위해, PARC 스킴이 2가지 작은 패킷 크기를 사용하면서, 부호화된 VBLAST 스킴이 단일의 큰 패킷 크기를 사용한다. 도 4에 나타낸 이득은 큰 패킷 크기에 기인한 터보 코드에서 인터리버의 크기가 증가함에 기인한 것일 수 있다. 반면에, PARC는 이러한 시뮬레이션에서 완전히 채용되지 않는 링크 적용에 대하여 보다 큰 유연성을 지니는데, 이 경우 단지 작은 집합의 MCS 스킴들이 사용된다. 상기 링크 적응에 있어서의 보다 큰 정교성은 서로 다른 결과들이 나오게 할 수 있다.
링크-시스템 매핑을 위해, 컴퓨터 시뮬레이션들은 부호화된 VBLAST 스킴을 매핑하기 위한 FER ( CQI ) 곡선들을 구하는데 사용된다. 특히, 위에서 상세하게 언급된 2가지 채널 메트릭, 즉 GSNR 및 속박된 상호 정보(
Figure 112007013840388-PCT00218
)가 도 5 및 도 6에서 이용되고 있다. 이러한 2가지 메트릭들은 다차원 매핑 방법들이 회피될 수 있도록 단일의 CQI에 의한 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 링크의 특징화를 허용한다.
상기 시뮬레이션들에서, 공간 채널 모델(SCM)이 취해져 있으며 어번 마크로(Urban Macro) 시나리오가 구현되며, 그 각각은 2003년 4월 3GPP-3GPP2 SCM AHG에 실린 "3SCM-132:공간 채널 모델 텍스트 기술(3SC-132: Spatial Channel Model Text Description)에서 규정된 바와 같다. SCM에서, 채널 지연 프로필은 각각의 실현을 위해 서로 다른 다중 경로 채널 프로필을 가지는 랜덤 벡터이다. 이러한 랜덤 벡터의 독립 실현들 중 10가지 독립 실현이 사용된다.
위에서 언급된 바와 같은 퍼-월시 결합 검출 알고리즘이 수행되는 LMMSE 수신기가 채용된다. 상기 링크의 매개변수들이 (기하학적인 구조가 도 5 및 도 6에 제공된 시뮬레이션들에서 영(0)으로 설정되는 것을 제외하고는) 표 1에 예시되어 있다. 도 5에는 GSNR의 순시값의 함수에 따른 FER이 나타나 있지만, 도 6에는 속박된 상호 정보에 대한 유사한 선도가 제공되어 있다. 임의로 제공된 CQI 측정에 대해, 서로 다른 실현들을 통한 곡선들의 변화들이 적으면, 링크 품질의 표시자로서 측정이 더 유효하다. 이러한 기준이 주어진 경우에, 속박된 상호 정보가 GSNR과 비교해 볼 때 더 적합한 것으로 보인다.
요약하면, 이러한 개시내용은 주파수 선택 채널들에 있어서의 공간-시간 결합 부호화 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) CDMA 시스템들에 대한 채널 품질 표시자(CQI)로서 속박된 상호 정보를 사용하는 것을 특징화한다. 그러한 CQI 측정은 링크 적응에 대해 필수적인 것으로 보이고 또한 결합 부호화 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) CDMA 시스템에 대한 링크-시스템 매핑 수단을 제공하는 것으로 보인다.
지금까지 청구된 발명의 바람직하고 변형적인 실시예들이라고 간주되는 것이 예시 및 기술되었지만, 여기서 알 수 있는 점은 여러 변경 및 수정이 당업자에게 구현될 수 있는 것처럼 보인다는 것이다. 첨부된 청구항에서는 청구된 발명의 사상 및 범위에 속하는 모든 그러한 변경 및 수정을 포함하도록 의도된 것이다.

Claims (29)

  1. 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호를 검출하는 방법에 있어서,
    상기 방법은,
    N이 1보다 큰 정수인 경우에 N개의 수신 안테나로 다중 경로 채널을 통해 결합 부호화 신호를 수신하는 단계;
    상기 결합 부호화 신호에 대하여 칩 간격 내에서 송신 칩 벡터를 추정하는 단계;
    상기 N개의 수신 안테나 각각에 대하여, 상기 N개의 수신 안테나 각각에 대하여 안테나와 같은 수신 칩 벡터를 분해하도록 상기 수신된 신호를 샘플링하는 단계;
    추정된 송신 칩 벡터 및 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록 간의 속박된 상호 정보를 최대화하는 채널 품질 표시자(CQI)를 사용하여, 상기 N개의 안테나와 같은 수신 칩 벡터들 중 각각의 안테나와 같은 수신 칩 벡터를 포함하는 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록을 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 블록을 비트들 및 심벌들 중 하나를 하향 주파수 변환하는 단계; 및
    상기 결합 부호화 신호가 확산된 각각의 확산 코드에 대해 상기 하향 주파수 변환된 비트들 또는 심벌들을 병렬로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하 는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 채널 품질 표시자(CQI)는 상기 신호가 상기 N개의 안테나로 수신된 총체적인 다중 경로 채널을 기술하는 것을 특징으로 하는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 채널 품질 표시자(CQI)는 상기 결합 부호화 신호가 수신된 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 다중 경로 채널의 모든 채널 사용을 나타내는 일반화된 신호 대 잡음 비(GSNR)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 일반화된 신호 대 잡음 비(GSNR)는,
    Figure 112007013840388-PCT00219
    에 의해 계산되며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00220
    Figure 112007013840388-PCT00221
    번째 사용자에 대하여 칩-레벨 SNR을 심벌-레벨 SNR로 변환하는 스칼라 인자이고,
    Figure 112007013840388-PCT00222
    은 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00223
    Figure 112007013840388-PCT00224
    이 부호화 신호가 송신된 다수의 송신 안테나인 경우에 크기(
    Figure 112007013840388-PCT00225
    )의 항등 매트릭스이고,
    Figure 112007013840388-PCT00226
    는 오차 공분산 매트릭스이며,
    Figure 112007013840388-PCT00227
    는 필터링된 안테나와 같은 칩 벡터 블록인 것을 특징으로 하는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 필터링 단계는
    Figure 112007013840388-PCT00228
    이게끔 필터링하는 단계를 포함하고,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00229
    이고,
    Figure 112007013840388-PCT00230
    은 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00231
    은 상기 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00232
    는 항등 매트릭스이며,
    Figure 112007013840388-PCT00233
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이고,
    윗 첨자(
    Figure 112007013840388-PCT00234
    )는 에르미트 연산(Hermitian operation)을 나타내며,
    Figure 112007013840388-PCT00235
    는 임의의 가역 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 속박된 상호 정보(
    Figure 112007013840388-PCT00236
    )는,
    Figure 112007013840388-PCT00237
    이게끔 최대화되며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00238
    Figure 112007013840388-PCT00239
    이 부호화 신호가 송신된 다수의 송신 안테나인 경우에, 크기(
    Figure 112007013840388-PCT00240
    )의 항등 매트릭스이고,
    Figure 112007013840388-PCT00241
    은 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00242
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이고,
    윗 첨자(
    Figure 112007013840388-PCT00243
    )는 에르미트 연산(Hermitian operation)을 나타내며,
    Figure 112007013840388-PCT00244
    이고,
    Figure 112007013840388-PCT00245
    은 상기 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00246
    는 항등 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 필터링 단계는
    Figure 112007013840388-PCT00247
    에 따라 상기 안테나와 같은 칩 벡터 블록을 필터링하는 선형 최소 평균 제곱 오차(LMMES) 필터들(
    Figure 112007013840388-PCT00248
    )의 뱅크를 채용하는 단계를 포함하며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00249
    은 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00250
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이며,
    Figure 112007013840388-PCT00251
    은 상기 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록의 역 공분산 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 필터링 단계는
    Figure 112007013840388-PCT00252
    에 따라 상기 안테나와 같은 칩 벡터 블록을 필터링하는 최소 분산 무왜곡 응답(MVDR) 선형 필터들()의 뱅크를 채용하는 단계를 포함하며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00254
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이고,
    윗 첨자(
    Figure 112007013840388-PCT00255
    )는 에르미트 연산(Hermitian operation)을 나타내며,
    Figure 112007013840388-PCT00256
    이고,
    Figure 112007013840388-PCT00257
    은 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00258
    은 상기 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00259
    는 항등 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 다중 경로 채널을 통해 수신되는 결합 부호화 신호의 검출 방법.
  9. 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법에 있어서,
    상기 방법은,
    칩 간격에서 적어도 2개의 수신 안테나를 통해 다중 경로 채널로부터 신호를 수신하는 단계;
    상기 신호에 대하여 송신 칩 벡터를 추정하는 단계;
    각각의 수신 안테나로부터 칩과 같은 신호 벡터를 획득하기 위해 상기 신호를 샘플링하는 단계;
    상기 칩과 같은 신호 벡터들을 하나의 블록으로서 저장하는 단계;
    상기 칩과 같은 신호 벡터 블록 및 상기 추정된 송신 칩 벡터 간의 상호 정보를 결정함으로써 상기 다중 경로 채널을 추정하는 단계;
    상기 다중 경로 채널의 추정을 사용하여, 상기 신호를 확산시키는데 사용되는 확산 코드들에 대한 직교성을 복구하도록 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록을 필터링하는 단계;
    각각의 병렬 출력이 확산 코드에 대응하는 심벌-레벨 신호 벡터들의 병렬 출력들을 산출하도록 필터링된 칩과 같은 신호 벡터 블록을 하향 주파수 변환, 디스크램블링 및 역확산하는 단계; 및
    상기 병렬 출력들 각각에 대하여, 하나의 확산 코드를 사용하여 비트들 또는 심벌들 중 하나를 공간적으로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록을 필터링하는 단계는 선형 최소 평균 제곱 오차(LMMSE) 필터를 통해 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록을 전달하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 LMMSE 필터는
    Figure 112007013840388-PCT00260
    에 따라 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록에 대해 동작하며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00261
    는 상기 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00262
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이며,
    Figure 112007013840388-PCT00263
    은 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록의 역 공분산 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  12. 제9항에 있어서, 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록을 필터링하는 단계는 최소 분산 무왜곡 응답(MVDR) 필터를 통해 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록을 전달하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 MVDR 필터는
    Figure 112007013840388-PCT00264
    에 따라 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록에 대해 동작하며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00265
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이고,
    윗 첨자(
    Figure 112007013840388-PCT00266
    )는 에르미트 연산(Hermitian operation)을 나타내며,
    Figure 112007013840388-PCT00267
    이고,
    Figure 112007013840388-PCT00268
    은 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00269
    은 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00270
    는 항등 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  14. 제9항에 있어서, 상기 비트들 또는 심벌들 중 하나를 공간적으로 검출하는 단계는 상기 수신된 신호가 2진 코드와 결합 부호화되는 경우에 대하여 비트들을 공간적으로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  15. 제9항에 있어서, 상기 직교성을 복구하도록 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록을 필터링하는 단계는 상기 다중 경로 채널의 부채널들을 등화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  16. 제9항에 있어서, 상기 상호 정보를 결정하는 단계는,
    Figure 112007013840388-PCT00271
    )이게끔 최대 속박된 상호 정보(
    Figure 112007013840388-PCT00272
    )를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00273
    Figure 112007013840388-PCT00274
    이 부호화 신호가 송신된 다수의 송신 안테나인 경우에, 크기(
    Figure 112007013840388-PCT00275
    )의 항등 매트릭스이며,
    Figure 112007013840388-PCT00276
    는 상기 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00277
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이며,
    윗 첨자(
    Figure 112007013840388-PCT00278
    )는 에르미트 연산(Hermitian operation)을 나타내고,
    Figure 112007013840388-PCT00279
    이며,
    Figure 112007013840388-PCT00280
    은 상기 칩과 같은 신호 벡터 블록에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00281
    는 항등 매트릭스인 것을 특징으로 하는, 결합 부호화된 확산 스펙트럼 신호의 심벌들을 검출하는 방법.
  17. 무선 통신 시스템에서의 송신들을 적응시키는 방법에 있어서,
    제1 송수신기에서,
    제1 부호화율로 송신될 제1 신호를 결합 부호화하는 단계,,
    제1 변조를 통해 송신될 제1 신호를 변조하는 단계, 및
    적어도 하나의 송신 안테나로 확산 스펙트럼 다중 경로 무선 채널을 통해 상기 결합 부호화 및 변조된 제1 신호를 송신하는 단계를 포함하고,
    제2 송수신기에서,
    상기 다중 경로 채널을 통해 적어도 2개의 수신 안테나로 상기 결합 부호화 및 변조된 제1 신호를 수신하는 단계,
    상기 제1 신호가 수신된 다중 경로 채널을 유효한 단일 경로 채널로 변환하는 단계,
    안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록 및 송신 칩의 추정 간의 상호 정보를 속박함으로써 상기 유효한 단일 경로 채널을 특징화하는 단일 채널 품질 표시자(CQI)를 결정하는 단계,
    상기 유효한 단일 경로 채널로부터, 비트들 및 심벌들 중 하나를 병렬로 검출하는 단계로서, 상기 제1 신호가 스펙트럼을 통해 확산되는 하나의 확산 코드에 따르는 단계, 및
    상기 CQI를 기반으로 하여 상기 제1 송수신기로 피드백을 송신하는 단계를 포함하며,
    상기 제1 송수신기에서,
    상기 피드백을 수신하는 단계,
    송신될 제2 신호를 결합 부호화하는 단계,
    송신될 제2 신호를 변조하는 단계, 및
    상기 적어도 하나의 송신 안테나로 확산 스펙트럼 다중 경로 무선 채널을 통 해 상기 결합 부호화 및 변조된 제2 신호를 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 피드백에 응답하여, 상기 제2 신호가 적어도 제2 부호화율로 부호화된 것과 제2 변조를 통해 변조된 것 중 하나인 것을 특징으로 하는, 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하는 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 피드백은 상기 CQI로부터 계산되는 추정된 오차율인 것을 특징으로 하는, 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하는 방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 피드백은 상기 CQI를 기반으로 하여 부호화율 및 변조 포맷 중 적어도 하나를 변경하도록 하는 명령어인 것을 특징으로 하는, 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하는 방법.
  20. 제17항에 있어서, 상기 CQI는
    Figure 112007013840388-PCT00282
    이게끔 상기 제2 송수신기에 대한 일반화된 신호 대 잡음 비(GSNR)이고,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00283
    는 사용자에 대하여 칩-레벨 SNR을 심벌-레벨 SNR로 변환하는 스칼라 인자이고,
    Figure 112007013840388-PCT00284
    은 송신 칩의 추정에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00285
    Figure 112007013840388-PCT00286
    이 부호화 신호가 송신된 상기 제1 송수신기에서의 다수의 송신 안테나인 경우에, 크기(
    Figure 112007013840388-PCT00287
    )의 항등 매트릭스이고,
    Figure 112007013840388-PCT00288
    는 오차 공분산 매트릭스이며,
    Figure 112007013840388-PCT00289
    는 필터링된 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록인 것을 특징으로 하는, 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하는 방법.
  21. 제18항에 있어서, 상기 피드백은 상기 GSNR인 것을 특징으로 하는, 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하는 방법.
  22. 제19항에 있어서, 상기 CQI는,
    최대 속박된 상호 정보(
    Figure 112007013840388-PCT00290
    )인 것을 특징으로 하는, 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하는 방법.
  23. 제20항에 있어서, 상기 피드백은 상기 최대 속박된 상호 정보인 것을 특징으로 하는, 무선 통신 시스템에서 송신들을 적응하는 방법.
  24. 수신기에 있어서,
    적어도 2개의 수신 안테나;
    각각의 수신 안테나의 출력에 연결된 제1 입력 및 제2 입력을 지니는 선형 필터들의 필터 뱅크로서, 상기 필터 뱅크가 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록 및 송신 칩의 추정 간의 상호 정보를 속박함으로써 다중 채널의 부채널들을 통해 수신된 신호 벡터들을 단일 채널의 신호 벡터들로 등화하는 선형 필터들의 필터 뱅크;
    각각의 수신 안테나의 출력에 연결된 입력 및 상기 필터 뱅크의 제2 입력에 연결된 출력을 지니는 채널 추정기;
    서로에 병렬 연결된 복수 개의 결합 검출기로서, 각각의 결합 검출기는 상기 필터 뱅크의 출력에 연결된 입력 및 복호기에 연결된 출력을 지니고, 각각의 결합 검출기는 하나의 확산 코드에 따라 비트들 또는 심벌들 중 하나를 검출하는 복수 개의 결합 검출기; 및
    각각이 상기 필터 뱅크 및 상기 복수 개의 결합 검출기 사이에 배치되는, 칩-심벌 하향 주파수 변환기, 디-스크램블러, 및 역-확산기를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신기.
  25. 제24항에 있어서, 상기 필터 뱅크는
    Figure 112007013840388-PCT00291
    에 따라 동작하는 LMMSE 필터 뱅크를 포함하며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00292
    는 상기 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00293
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이며,
    Figure 112007013840388-PCT00294
    은 상기 안테나와 같은 수신 칩 벡터들의 역 공분산 매트릭스인 것을 특 징으로 하는 수신기.
  26. 제24항에 있어서, 상기 필터 뱅크는
    Figure 112007013840388-PCT00295
    에 따라 동작하는 MVDR 필터 뱅크를 포함하며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00296
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이며,
    윗 첨자(
    Figure 112007013840388-PCT00297
    )는 에르미트 연산(Hermitian operation)을 나타내고,
    Figure 112007013840388-PCT00298
    이며,
    Figure 112007013840388-PCT00299
    는 상기 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00300
    은 상기 추정된 칩 벡터에 대한 잡음 분산이며,
    Figure 112007013840388-PCT00301
    는 항등 매트릭스인 것을 특징으로 하는 수신기.
  27. 제24항에 있어서, 상기 복수 개의 결합 검출기 각각은 공간 검출기인 것을 특징으로 하는 수신기.
  28. 제24항에 있어서, 상기 수신기는 N개의 수신 안테나를 지니며, 상기 필터 뱅크는
    Figure 112007013840388-PCT00302
    이게끔 속박된 상호 정보(
    Figure 112007013840388-PCT00303
    )를 최대화하도록 동작하며,
    상기 식 중,
    Figure 112007013840388-PCT00304
    는 상기 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00305
    는 저장 능력이 없는 다중 경로 채널 추정 매트릭스이며,
    윗 첨자(
    Figure 112007013840388-PCT00306
    )는 에르미트 연산(Hermitian operation)을 나타내고,
    Figure 112007013840388-PCT00307
    이며,
    Figure 112007013840388-PCT00308
    은 상기 추정된 송신 칩 벡터에 대한 잡음 분산이고,
    Figure 112007013840388-PCT00309
    는 항등 매트릭스인 것을 특징으로 하는 수신기.
  29. 수신기에 있어서,
    적어도 2개의 무선 신호 수신 수단;
    각각의 무선 신호 수신 수단의 출력에 연결된 제1 입력 및 제2 입력을 지니는 선형 필터링 수단의 뱅크로서, 상기 선형 필터링 수단의 뱅크는 안테나와 같은 수신 칩 벡터 블록 및 송신 칩의 추정 간의 상호 정보를 수신 신호로부터 결정함으로써 다중 경로 채널의 부채널들을 통해 수신된 신호 벡터들을 단일 채널의 신호 벡터들로 등화하는 선형 필터링 수단의 뱅크;
    각각의 수신 안테나의 출력에 연결된 입력 및 상기 선형 필터링 수단의 뱅크의 제2 입력에 연결된 출력을 지니는 채널 추정 수단;
    서로에 병렬로 연결된 복수 개의 결합 검출 수단으로서, 각각의 결합 검출 수단은 상기 선형 필터링 수단의 뱅크의 출력에 연결된 입력 및 복호 수단에 연결 된 출력을 지니고, 각각의 결합 검출 수단은 하나의 확산 코드에 따라 비트들 또는 심벌들 중 하나를 검출하는 복수 개의 결합 검출 수단;
    각각이 상기 선형 필터링 수단의 뱅크 및 상기 복수 개의 결합 검출 수단 사이에 배치되는, 칩-심벌 하향 주파수 변환기, 디-스크램블러, 및 역-확산기를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신기.
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