KR20070074023A - 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션장치 및 방법 - Google Patents

다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션장치 및 방법 Download PDF

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KR20070074023A
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조면균
이종혁
전주환
김은용
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삼성전자주식회사
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Abstract

본 발명은 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템(Multi antenna multi user communication system)의 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 장치 및 방법에 관한 것으로서, 변조 심볼이 입력될 시, 단일 값 분리(Singular Value Decomposition)를 통해 채널 응답을 고유값과 고유 벡터로 분리하고, 상기 고유값과 고유 벡터를 이용하여 잡음 및 간섭 파워를 최소화하는 상기 변조 심볼의 왜곡 값을 추정하는 과정과, 상기 변조 심볼과 상기 추정한 왜곡 값을 결합하여 사전 코딩된 심볼을 생성하는 과정을 포함하여, 수신 SINR을 최대로 갖게 할 수 있고, 최적 파라미터를 쉽게 찾을 수 있으며, 기존 기법과 유사한 복잡도를 유지하면서도 링크 레벨 성능 및 셀 성능을 향상시키는 이점이 있다.
Perturbation, precoding, SINR, SVD

Description

다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR OPTIMUM PERTURBATION OF MULTI ANTENNA MULTI USER COMMUNICATION SYSTEM}
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 장치의 구성을 도시한 블럭도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 방법의 절차를 도시한 흐름도,
도 3은 본 발명에 따른 퍼터베이션 기법을 도시한 예시도, 및
도 4는 종래 기술과 본 발명에 따른 사전 코딩 방법의 성능을 비교한 도면.
본 발명은 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템에 관한 것으로, 특히, 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 장치 및 방법에 관한 것이다.
다중 안테나 기지국에서 다중 사용자에게 동시에 전송하는 무선 통신 시스템 의 사전 코딩(precoding) 방법에는 채널 반전 기법(channel inversion scheme), 조직화된 반전 기법(regularized inversion scheme), 벡터 퍼터베이션 기법(vector perturbation scheme), 조직화된 퍼터베이션 기법(regularized perturbation scheme) 등이 있다.
상기 채널 반전 기법(channel inversion scheme)은 사용자들이 그들 사이의 어떠한 조정(coordination)이 없어도 자신의 데이터 심볼을 수신할 수 있도록 하는 가장 간단한 방법으로, 제로 폴싱 사전 코딩(zero-forcing precoding)이라고도 불린다. 여기서, 상기 채널 반전 기법을 적용한 송신 신호는 하기 <수학식 1>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00001
여기서, 상기 r은 정상화 요인(normalization factor)으로서
Figure 112006000906667-PAT00002
으로 나타낼 수 있다. 상기 r은 나쁜 채널 환경에서 채널 매트릭스(channel matrix)의 반전(inversion)으로 무한대로 커질 수 있으며, 상기 r이 무한대로 커지면 신호대 잡음 및 간섭 비(signal-to-interference and noise ratio : 이하 'SINR'이라 칭함)이 매우 작아지는 문제점이 있다.
상기 조직화된 반전 기법(regularized inversion scheme)은 상기 채널 반전 기법의 SINR 감소 문제를 해결하기 위해 사전코딩 매트릭스(precoding matrix)로 상기 <수학식 1>의
Figure 112006000906667-PAT00003
대신에
Figure 112006000906667-PAT00004
을 사용한다. 여기서, 상기 조직화된 반전 기법의 송신 신호는 하기 <수학식 2>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00005
여기서, 상기 r은
Figure 112006000906667-PAT00006
이며, 상기 r이 제한된 값을 가지도록 최적의 α값을 선택함으로써, 상기 SINR을 최대화할 수 있다.
상기 벡터 퍼터베이션 기법(vector perturbation scheme)은 데이터 벡터 u에 정수형 옵셋 벡터(integer-offset vector)를 이용하여 의도적인 왜곡을 주는 방법이다. 상기 조직화된 반전 기법이 수신단에서 모듈로(modulo) 연산을 사용하지 않으면서 SINR을 최대로 갖게 하는 기법이었다면, 상기 벡터 퍼터베이션 기법은 수신단에서 모듈로(modulo) 연산을 사용한다는 가정하에 SINR을 최대로 갖게 하는 정수 벡터(integer vector)를 찾고 성좌도(constellation)를 그만큼 이동(shift)하여 전송하는 기법이다. 상기 기법을 이용한 기지국의 송신 신호는 하기 <수학식 3>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00007
여기서, 상기 r은
Figure 112006000906667-PAT00008
이고, 상기 τ은 양의 실수이며, 상기 ℓ은 K×1 복소벡터(complex vector)이다. 수신단에서는 모듈로 연산(modulo operation)을 통해 상기 τℓ을 제거함으로써 수신 신호를 복원할 수 있으며, 상기 수신 신호의 SINR을 최대화하기 위해 기지국은 상기 r을 최소화하는 값으로 상기 ℓ을 선택한다. 여기서, 상기 ℓ은 하기 <수학식 4>와 같이 표현할 수 있으며, 상기 <수학식 4>는 정수형 격자 최소 제곱법(integer-lattice least-squares) 문제로서 공간 부호기(sphere encoder)를 이용하여 풀 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00009
마지막으로, 상기 조직화된 퍼터베이션 기법(regularized perturbation scheme)은 상기 조직화된 반전 기법(regularized inversion scheme)과 벡터 퍼터베이션 기법(vector perturbation scheme)을 단순히 결합시킨 방법으로, 상기 기법을 이용한 기지국의 송신 신호는 하기 <수학식 5>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00010
여기서, 상기 r은
Figure 112006000906667-PAT00011
이고, 상기 벡터 퍼터베이션 기법과 같이 상기 ℓ은 수신 신호의 SINR을 최대화하기 위해 상기 r을 최소화하는 값으로 선택된다. 여기서, 상기 ℓ은 하기 <수학식 6>과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00012
상기 조직화된 퍼터베이션 기법은 상기 조직화된 반전 기법을 먼저 적용한 후, 상기 벡터 퍼터베이션 기법을 추가로 적용함으로써, 상기 SINR을 최대화하지 못하고, 상기 조직화된 반전 기법의 파라미터 값 α를 최적화하지 못하여 모듈로 연산을 거친 수신 신호에 간섭(interference)이 존재하는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 조직화된 반전 기법(regularized inversion scheme) 과 벡터 퍼터베이션 기법(vector perturbation scheme)을 효과적으로 결합하여 수신 SINR을 최대화하는 새로운 사전 코딩(precoding) 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따르면, 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션 방법은, 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션 방법은, 변조 심볼이 입력될 시, 단일 값 분리(Singular Value Decomposition)를 통해 채널 응답을 고유값과 고유 벡터로 분리하고, 상기 고유값과 고유 벡터를 이용하여 잡음 및 간섭 파워를 최소화하는 상기 변조 심볼의 왜곡 값을 추정하는 과정과, 상기 변조 심볼과 상기 추정한 왜곡 값을 결합하여 사전 코딩된 심볼을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시 예에 따르면, 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션 장치는, 변조 심볼이 입력될 시, 단일 값 분리(Singular Value Decomposition)를 통해 채널 응답을 고유값과 고유 벡터로 분리하고, 상기 고유값과 고유 벡터를 이용하여 잡음 및 간섭 파워를 최소화하는 상기 변조 심볼의 왜곡 값을 추정하며, 상기 변조 심볼과 상기 추정한 왜곡 값을 결합하여 사전 코딩된 심볼을 생성 및 전송하는 기지국과, 모듈로 연산을 통해 수신 신호를 복원하는 단말을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명 한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
이하, 본 발명은 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템(Multi antenna multi user communication system)의 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 장치 및 방법에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 장치의 구성을 도시한 블럭도이다. 여기서, 상기 시스템은 M개의 안테나를 가지는 기지국이 각각 하나의 안테나를 가지는 K 사용자들에게 다른 심볼들을 전송하는 시스템이다.
상기 도 1을 참조하면, 기지국의 사전 부호기(precoder)(101)는 공간 부호기(sphere encoder)를 포함하며, 입력되는 K 개의 변조 심볼 스트림, 즉 데이타 벡터 u를 본 발명에 따른 개선된 퍼터베이션 기법에 따라 사전 코딩(precoding)함으로써 사전 코딩된 심볼 스트림 x를 생성하고, 상기 사전 코딩된 심볼 스트림 x를 해당 안테나로 전송하는 역할을 한다. 여기서, 상기 본 발명에 따른 개선된 퍼터베이션 기법은 잡음 및 간섭 파워를 최소화하면서도 수신 SINR을 최대화하는 정수 벡터(integer vector)를 찾고, 성좌도(constellation)를 그만큼 이동(shift)하여 전송하는 기법이다.
각 단말의 검출기(103)-1, 103-3, …, 103-K)는 전송된 데이터 심볼 스트림을 모듈로 연산을 통해 복원하는 역할을 한다. 여기서, 상기 모듈로 연산은 수신 신호에서 잡음 신호를 제거하는 연산이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션(Optimum Perturbation) 방법의 절차를 도시한 흐름도이다. 상기 퍼터베이션은 데이터 벡터 u를 왜곡 값 δ로 퍼터빙(perturbing)하는 사전 코딩 방법으로, 전송 신호의 에너지를 줄일 수 있다. 여기서, 상기 퍼터베이트된 데이터 벡터는 하기 <수학식 7>과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00013
여기서, 상기 퍼터베이트된 데이터 벡터는, 도 3과 같이, 상기 데이터 벡터 u가 δ, 즉 τｌ+ε만큼 이동된 것으로,
Figure 112006000906667-PAT00014
와
Figure 112006000906667-PAT00015
의 조건을 가진다.
여기서, 상기 퍼터베이트된 데이터의 전송 신호 x는 하기 <수학식 8>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00016
Figure 112006000906667-PAT00017
Figure 112006000906667-PAT00018
여기서, 상기 송신 파워 표준화(normalization) 요소 r은
Figure 112006000906667-PAT00019
이다.
여기서, 수신 단말이 수신한 신호 벡터는 하기 <수학식 9>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00020
여기서, 상기 n은 적응적 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise : AWGN)을 나타낸다. 상기 수신 단말은 모듈로 연산을 통해 상기
Figure 112006000906667-PAT00021
를 제거함으로써 수신 신호를 복원할 수 있고, 상기
Figure 112006000906667-PAT00022
가 제거된 수신 신호 벡터는 하기 <수학식 10>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00023
여기서, 상기 수신 신호에 상기 ε이 간섭신호로써 여전히 남아있다. 상기 수신 신호, 즉 <수학식 10>에 대한 SINR은 하기 <수학식 11>과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00024
여기서, 상기 N0는 잡음 분산(noise variance)이다. 상기 전송 파워 표준화에 따라 상기 r이 커지면 수신 신호가 작아지고, 수신 SINR이 작아질 수 있다. 따라서, 상기 수신 SINR(Γ)을 최대화하도록 상기 왜곡 값 δ를 추정하고, 상기 추정한 왜곡 값을 이용하여 데이터 벡터 u를 퍼터베이션하여야 한다.
우선, 상기 수신 SINR을 최대화하는, 즉 상기 SINR(Γ)의 분모 함수를 최소화하는 상기 δ를 구한다. 여기서, 상기 SINR(Γ)의 분모 함수 f(δ)는 하기 <수학식 12>와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00025
여기서, 상기 f(δ)의 도함수(derivative)가 0이 되도록 하는 상기 δ를 구하면 하기 <수학식 13>과 같다.
Figure 112006000906667-PAT00026
Figure 112006000906667-PAT00027
여기서, 상기 ρ = P/NO이고, 상기 δlocal-min = τｌlocal-min + εlocal-min이므로, 상기
Figure 112006000906667-PAT00028
로 나타낼 수 있다. 따라서, 최적의 δ값은 하기 <수학식 14>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00029
여기서, 상기 도 2를 참조하면, 기지국은 201단계에서 상기 왜곡 값 δ가 τｌ+ ε이면서 상기 <수학식 14>와 같이 수신 SINR을 최대화하는 왜곡 값 δ를 추정한다. 또한, 상기 기지국은 단일 값 분리(Singular Value Decomposition : SVD)를 이용하여 채널 응답 행렬을 고유값과 고유 벡터로 분리한다. 다시 말해, 채널 매트릭스 H와 상기 채널 매트릭스의 공액-전치(conjugate-transpose) HH의 곱으로 형성 되는 허미션 매트릭스(Hermitian matrix) HHH를 상기 단일 값 분리를 이용하여 하기 <수학식 15>와 같이 분리한다.
Figure 112006000906667-PAT00030
여기서, 상기 H는 채널 응답 행렬이고, 상기 Q는 상기 HHH의 고유 벡터(eigenvector)들의 매트릭스이며, 상기 Λ는 상기 HHH의 고유값들의 대각선(diagonal) 매트릭스를 나타낸다. 상기 기지국은 상기 고유벡터 행렬 Q와 상기 고유값들의 대각선 매트릭스 Λ를 이용하여 소정 개수의 변조 심볼을 변환시킬 수 있다.
이후, 상기 기지국은 203단계에서 상기 고유값과 고유 벡터를 이용하여 잡음 및 간섭 파워를 최소화하는 상기 lopt를 구하고, 이를 상기 δopt에 적용한다. 여기서, 상기 lopt는 하기 <수학식 16>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00031
여기서, 상기 Ω는
Figure 112006000906667-PAT00032
이다.
이후, 상기 기지국은 205단계에서 상기 변조 심볼 u와 상기 추정한 왜곡 값δopt를 결합함으로써 사전 코딩하고, 상기 사전 코딩된 심볼, 즉 송신 신호 x를 생성 및 전송한다. 여기서, 상기 생성된 송신 신호 x는 하기 <수학식 17>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112006000906667-PAT00033
Figure 112006000906667-PAT00034
이때, 수신 단말에서는 모듈로 연산(modulo operation)을 통해 수신 신호의 간섭을 제거한다. 이후, 상기 기지국은 본 발명에 따른 알고리즘을 종료한다.
도 4는 종래 기술과 본 발명에 따른 사전 코딩 방법의 성능을 비교한 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다. 상기 시뮬레이션은 4개의 안테나를 가지는 기지국이 QPSK 성좌도(constellation)를 사용하여 4명의 사용자에게 데이터를 전송하는 경우의 성능을 비교한 것이다. 상기 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 최적 퍼터베이션 기법이 종래 기술 중 가장 좋은 성능을 보이는 조직화된 퍼터베이션 기법에 비해 1.5dB의 파워 이득을 가지는 것을 확인할 수 있다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이 다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 다중안테나 다중사용자 무선통신 시스템에서 조직화된 반전 기법(regularized inversion scheme)과 벡터 퍼터베이션 기법(vector perturbation scheme)을 효과적으로 결합한 개선된 최적 퍼터베이션 기법(optimum perturbation scheme)의 전송 장치 및 방법을 제공함으로써, 수신 SINR을 최대로 갖게 할 수 있고, 최적 파라미터를 쉽게 찾을 수 있으며, 기존 기법과 유사한 복잡도를 유지하면서도 링크 레벨 성능을 향상시킬 수 있는 이점이 있다. 나아가 셀 성능(throughput)을 향상시키고, 상품의 경쟁력을 향상시킬 수 있는 이점이 있다.

Claims (12)

  1. 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션 방법은,
    변조 심볼이 입력될 시, 단일 값 분리(Singular Value Decomposition)를 통해 채널 응답을 고유값과 고유 벡터로 분리하고, 상기 고유값과 고유 벡터를 이용하여 잡음 및 간섭 파워를 최소화하는 상기 변조 심볼의 왜곡 값을 추정하는 과정과,
    상기 변조 심볼과 상기 추정한 왜곡 값을 결합하여 사전 코딩된 심볼을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 변조 심볼의 왜곡 값은 수신 SINR을 최대화하는 값으로 추정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사전 코딩된 심볼은 하기 <수학식 18>과 같이 나타낼 수 있음을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112006000906667-PAT00035
    Figure 112006000906667-PAT00036
    여기서, 상기 r은 정상화 요인(normalization factor)이고, 상기 u는 데이터 벡터이며, 상기 δ는 τl + ε의 왜곡 값을 의미한다. 또한, 상기 ρ는 P/NO를 의미하고, 상기 τ은 양의 실수이며, 상기 ℓ은 K×1 복소벡터(complex vector)를 나타냄.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 lopt는 하기 <수학식 19>와 같이 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112006000906667-PAT00037
    여기서, 상기 Ω는
    Figure 112006000906667-PAT00038
    이다. 상기 H는 채널 응답 행렬이고, 상기 Q는 상기 HHH의 고유 벡터(eigenvector)들의 매트릭스이며, 상기 Λ는 상기 HHH의 고유값들의 대각선(diagonal) 매트릭스를 나타냄.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 δopt는 하기 <수학식 20>과 같이 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112006000906667-PAT00039
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 단일 값 분리는 하기 <수학식 21>과 같이 상기 채널 응답을 고유값과 고유 벡터로 분리하는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112006000906667-PAT00040
    여기서, 상기 H는 채널 응답 행렬이고, 상기 Q는 상기 HHH의 고유 벡터 (eigenvector)들의 매트릭스이며, 상기 Λ는 상기 HHH의 고유값들의 대각선(diagonal) 매트릭스를 나타냄.
  7. 다중 안테나 다중 사용자 통신 시스템의 최적 퍼터베이션 장치는,
    변조 심볼이 입력될 시, 단일 값 분리(Singular Value Decomposition)를 통해 채널 응답을 고유값과 고유 벡터로 분리하고, 상기 고유값과 고유 벡터를 이용하여 잡음 및 간섭 파워를 최소화하는 상기 변조 심볼의 왜곡 값을 추정하며, 상기 변조 심볼과 상기 추정한 왜곡 값을 결합하여 사전 코딩된 심볼을 생성 및 전송하는 기지국과,
    모듈로 연산을 통해 수신 신호를 복원하는 단말을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 사전 코딩된 심볼은 하기 <수학식 22>와 같이 나타낼 수 있음을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112006000906667-PAT00041
    Figure 112006000906667-PAT00042
    여기서, 상기 r은 정상화 요인(normalization factor)이고, 상기 u는 데이터 벡터이며, 상기 δ는 τl + ε의 왜곡 값을 의미한다. 또한, 상기 ρ는 P/NO를 나타내고, 상기 τ은 양의 실수이며, 상기 ℓ은 K×1 복소벡터(complex vector)를 나타냄.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 lopt는 하기 <수학식 23>과 같이 나타내는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112006000906667-PAT00043
    여기서, 상기 Ω는
    Figure 112006000906667-PAT00044
    이다. 상기 H는 채널 응답 행렬이고, 상기 Q는 상기 HHH의 고유 벡터(eigenvector)들의 매트릭스이며, 상기 Λ는 상기 HHH의 고유값들의 대각선(diagonal) 매트릭스를 나타냄.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 δopt는 하기 <수학식 24>와 같이 나타내는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112006000906667-PAT00045
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 변조 심볼의 왜곡 값을 수신 SINR을 최대화하는 값으로 추정하는 상기
    기지국을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 단일 값 분리는 하기 <수학식 25>와 같이 상기 채널 응답을 고유값과 고유 벡터로 분리하는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112006000906667-PAT00046
    여기서, 상기 H는 채널 응답 행렬이고, 상기 Q는 상기 HHH의 고유 벡터(eigenvector)들의 매트릭스이며, 상기 Λ는 상기 HHH의 고유값들의 대각선(diagonal) 매트릭스를 나타냄.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2467145A (en) * 2009-01-22 2010-07-28 Toshiba Res Europ Ltd MIMO precoding method which uses a perturbation vector determined using a diagonal matrix representing plural modulo shift parameters

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8320432B1 (en) * 2009-04-27 2012-11-27 Indian Institute of Science at Bangalore Device and method for precoding vectors in a communication system
JP6280508B2 (ja) * 2012-12-28 2018-02-14 シャープ株式会社 送信装置、受信装置および通信システム
US9385834B2 (en) * 2013-01-18 2016-07-05 Electronics And Telecommunications Research Institute Method for interference alignment using multiple antennas in overlapped multi-cell overlapped environment
KR102150547B1 (ko) * 2013-01-18 2020-09-02 한국전자통신연구원 다중 셀 중첩환경에서 다중 안테나를 이용한 실용적인 간섭정렬 방법
US10411782B2 (en) * 2016-03-31 2019-09-10 Qualcomm Incorporated Channel estimation for per-tone continuous precoding in downlink MIMO transmission
CN108712198B (zh) * 2018-05-08 2021-03-16 电子科技大学 一种基于子带等效信道矩阵条件数的混合预编码方法
CN111769858A (zh) * 2020-05-27 2020-10-13 中国人民解放军空军工程大学 一种基于矩阵多项式展开的低复杂度rci预编码算法
US11329705B1 (en) * 2021-07-27 2022-05-10 King Abdulaziz University Low-complexity robust beamforming for a moving source
US11876585B1 (en) 2022-09-21 2024-01-16 Qualcomm Incorporated Modified singular-value decomposition signal-to-leakage ratio precoding for multiple-input and multiple-output systems

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7197084B2 (en) * 2002-03-27 2007-03-27 Qualcomm Incorporated Precoding for a multipath channel in a MIMO system
US7613248B2 (en) 2002-06-24 2009-11-03 Qualcomm Incorporated Signal processing with channel eigenmode decomposition and channel inversion for MIMO systems

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2467145A (en) * 2009-01-22 2010-07-28 Toshiba Res Europ Ltd MIMO precoding method which uses a perturbation vector determined using a diagonal matrix representing plural modulo shift parameters
GB2467145B (en) * 2009-01-22 2011-05-25 Toshiba Res Europ Ltd Wireless communications methods and apparatus

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