KR20070087188A - Mimo 설계를 위한 성능에 기초한 랭크 예측 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 랭크 예측에 방법에 관한 것이다. 상기 랭크 예측 방법은 각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 단계, 상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 단계, 각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 단계, 및 상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 일반적으로 통신에 관한 것이며, 특히 다중-입력 다중-출력(MIMO)과 같은 다중 채널을 통해 전송될 데이터 스트림의 직교 주파수 분할 멀티플렉싱(OFDM) 통신 시스템으로의 분배를 결정하기 위한 기술에 관한 것이다.
무선 통신 시스템에서, 송신기로부터 RF 변조된 신호는 다수의 다중 경로들을 통해 수신기에 도달할 수 있다. 전파 경로들의 특성들은 일반적으로 페이딩 및 다중 경로와 같은 다수의 인자들로 인해 시간에 따라 변화한다. 유해한 경로 영향들에 대하여 다이버시티를 제공하고 성능을 개선하기 위해, 다수의 송신 및 수신 안테나들이 사용될 수 있다. 만약 송신 및 수신 안테나들 사이에 전파 경로들이 선형으로 독립적이고(즉, 하나의 경로를 통한 전송이 다른 경로들에서의 전송들의 선형 조합으로 인해 형성되지 않음), 이와 같은 현상이 어느 정도 사실이라면, 데이터 전송을 정확히 수신하는 가능성은 안테나들의 개수가 증가할수록 증가할 것이다. 일반적으로, 송신 및 수신 안테나들이 증가할수록 다이버시티는 증가하고 성능이 개선된다.
다중-입력 다중-출력(MIMO) 통신 시스템은 데이터 전송을 위해 다수의(NT) 송신 안테나들 및 다수의(NR) 수신 안테나들을 사용한다. NT 송신 및 NR 수신 안테나들에 의해 형성된 MIMO 채널은 NS의 독립적인 채널들로 분해될 수 있으며, 상기 NS≤min{NT, NR}이다. NS 독립 채널들의 각각은 MIMO 채널의 공간 서브채널(또는 전송 채널)이라 지칭되며, 하나의 차원(dimension)에 해당한다. MIMO 시스템은 다수의 송신 및 수신 안테나들에 의해 형성된 추가의 차원들이 사용되는 경우에 개선된 성능(예를 들면, 증가된 전송 성능)을 제공할 수 있다.
NS=NT≤NR의 완전한-랭크의 MIMO 채널에 대하여, 독립적인 데이터 스트림은 NT 송신 안테나들의 각각으로부터 전송될 수 있다. 송신된 데이터 스트림들은 서로 다른 채널 환경들(예를 들면, 서로 다른 페이딩 및 다중경로 영향들)을 경험할 수 있고 주어진 송신 전력량에 대하여 서로 다른 신호대 잡음 및 간섭비들(SNRs)을 달성할 수 있다. 또한, 만약 연속하는 간섭의 삭제 처리가 전송된 데이터 스트림들을 복원하기 위해 수신기에서 사용되면(하기에서 설명됨), 서로 다른 SNR들이 데이터 스트림들이 복원되는 특정 순서에 따라 데이터 스트림들에 대하여 달성될 수 있다. 대조적으로, 서로 다른 데이터 레이트들은 그들의 달성되는 SNR들에 따라 서로 다른 데이터 스트림들에 의해 지원될 수 있다. 채널 환경들은 시간에 따라 변화하기 때문에, 각각의 데이터 스트림에 의해 지원되는 데이터 레이트는 시간에 따라 변화한다.
MIMO 설계는 2가지 동작 모드들 - 단일 코드 워드(SCW) 및 다중 코드 워드(MCW)를 갖는다.
MCW 모드에서, 송신기는 가능하면 서로 다른 레이트들로 각각의 공간 계층을 통해 독립적으로 전송돈 데이터를 인코딩할 수 있다. 수신기는 하기와 같이 동작하는 연속하는 간섭 삭제(SIC) 알고리즘을 사용한다: 제 1 계층을 디코딩한 후, 재 인코딩 이후에 수신된 신호로부터 그 기여분(contribution)을 감산하며, 인코딩된 제 1 계층에 "추정된 채널"을 곱한 후, 제 2 계층을 디코딩한다. 상기 "양파 껍질형(onion-peeling)" 접근 방식은 각각의 연속하여 디코딩된 계층이 증가하는 신호대 잡음비(SNR)를 경험하며, 따라서 더 높은 레이트들을 지원할 수 있는 것을 의미한다. 에러-전파의 부재시, SIC를 사용하는 MCW 설계는 성능을 달성한다. 상기 설계의 결점은 각각의 공간 계층의 레이트들을 "관리하는" 부담으로부터 발생하며, 다음과 같다 - (a) 증가된 CQI 피드백(각각의 계층에 대하여 하나의 CQI), (b) 증가된 ACK/NACK 메세지(각각의 계층에 대하여 하나), (c) 각각의 계층이 서로 다른 전송들에서 종료할 수 있기 때문에 하이브리드 ARQ(HARQ)에서의 복잡함, (d) 증가된 도플러 및/또는 SNR를 가지는 채널추정 에러들에 대한 SIC의 성능의 민감도, (e) 각각의 연속하는 계층이 이전 계층들이 디코딩될 때까지 디코딩될 수 없기 때문에 발생된 증가된 디코딩 레이턴시 요구조건들.
종래의 SCW 모드 설계에서, 송신기는 "동일한 데이터 레이트들 "로 각각의 공간 계층들을 통해 전송된 데이터를 인코딩한다. 수신기는 각각의 톤에 대하여 최소 평균 제곱 솔루션(MMSE) 또는 제로 주파수(ZF) 수신기와 같은 낮은 복잡도의 선 형 수신기 또는 QRM과 같은 비선형 수신기들을 사용할 수 있다.
SCW 설계는 MCW 설계의 전술된 구현상 쟁점들을 극복한다. 상기 결점은 SCW 모드가 공간적으로 상관된 채널들 또는 높은 K-인자를 가지는 가시선(LOS) 채널들에서 MCW 레이트들을 지원할 수 없는 것이다. 상기와 같은 계획들은 모두 채널 랭크에서의 손실을 유발하거나 채널 조건 수에서의 증가 및 증가된 채널간 간섭을 유발한다. 이는 각각의 공간 계층에 대해 유효한 SNR이 급격하게 감소되게 한다. 빠라서 각각의 계층에 의해 지원되는 데이터 레이트가 감소되며, 전체 데이터 레이트도 감소한다.
K-인자는 LOS 채널 전력 대 비-LOS 채널 전력의 비이다. 랭크는 비-제로 에너지를 가지는 채널에서 고유 모드들의 수이다. 조건 수는 MIMO 채널의 최대 고유값 대 최소 고유값의 비율이다.
따라서 다중-입력 다중-출력(MIMO)과 같은 다중 채널을 통해 전송될 데이터 스트림을 직교 주파수 분할 멀티플렉싱(OFDM) 통신 시스템으로 동적으로 분배하기 위한 기술들이 당업계에서 요구된다.
일 양상에서, 랭크 예측 방법은 각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 단계, 상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 단계, 각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 단계, 및 상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.
또다른 양상에서, 무선 통신 장치는 각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 수단, 상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 수단, 각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 수단, 상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 수단, 상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 수단, 및 상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 수단을 포함한다.
또다른 양상에서, 랭크 예측 방법을 실행하도록 프로그래밍된 프로세서에서 상기 방법은 각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 단계, 상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 단계, 각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 단계, 및 상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.
또다른 양상에서 랭크 예측 방법을 실행하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에서 상기 방법은 각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 단계, 상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 단계, 각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 단계, 상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 단계, 및 상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.
본 발명의 특징들 및 속성들은 하기에서 설명되는 상세한 설명으로부터 인식될 것이다.
도 1은 종래의 SCW 송신기를 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 랭크 예층을 수행하는 SCW 송신기를 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따라 MT=4, M=2, B=1인 순환 멀티플렉싱을 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따라 MT=4, M=2, B=4인 블럭-순환 멀티플렉싱을 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따라 성능에 기초한 랭크 예측을 위한 블럭 다이어그램을 도시한다.
용어 "예시적인"은 본 명세서에서 "일 예, 경우, 또는 설명으로서 제공되는"을 의미하도록 사용된다. 본 명세서에서 "예시적인" 것으로 설명되는 임의의 실시예 또는 설계는 다른 실시예들 또는 설계들에서 바람직하거나 유리한 것으로 간주되어야할 필요는 없다.
본 명세서에서 성능에 기초한 랭크 예측을 위해 설명된 기술들은 코드 분할 다중 접속(CDMA) 시스템, 광대역 CDMA(WCDMA) 시스템, 직접 시퀀스 CDMA(DS-CDMA) 시스템, 시간 분할 다중 접속(TDMA) 시스템, 주파수 분할 다중 접속(FDMA) 시스템, 고속 다운링크 패킷 접속(HHSDPA) 시스템, 직교 주파수 분할 멀티플렉싱(OFDM)-기반의 시스템, 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA) 시스템, 단일-입력 단일-출력(SISO) 시스템, 다중-입력 다중-출력(MIMO) 시스템, 등등과 같은 다양한 통신 시스템들을 위해 사용될 수 있다.
OFDM은 전체 시스템 대역폭을 다수의(NF) 직교 서브 대역들로 효율적으로 분할하는 다중-캐리어 변조 방식이다. 상기 서브 대역들은 톤들, 서브 캐리어들, 빈들, 및 주파수 채널들로 지칭된다. OFDM을 사용하여 각각의 서브 대역은 데이터와 함께 변조될 수 있는 개별 서브 캐리어와 결합된다. NF개까지의 변조 심볼들은 각각의 OFDM 심볼 주기 내에 NF 서브 대역들에서 전송될 수 있다. 전송 전에, 상기 변조 심볼들은 NF 칩들을 포함하는 "변환된" 심볼을 획득하기 위해 NF-포인트 고속 푸리에 역변환(IFFT)을 사용하여 시간 영역으로 변환된다.
SCW 설계는 MCW 설계의 단점들을 극복한다. 그러나, SCW 모드는 공간적으로 상관된 채널들 또는 높은 K-인자를 갖는 가시선(LOS) 채널들에서 MCW 레이트들을 지원할 수 없다. 상기 계획들 모두는 채널 랭크에서의 손실 또는 채널 조건 수에서의 증가 및 계층간 간섭의 증가를 유발한다. 이는 각각의 공간 계층에 대하여 유효 SNR을 감소시킨다. 따라서 각각의 계층에 의해 지원되는 데이터 레이트는 감소되고, 전체 데이터 레이트를 감소시킨다.
채널간 간섭을 감소시키기 위한 한가지 방식은 낮은-랭크 채널들에서 전송된 공간 계층들의 수를 감소시키고, 계층 간 간섭과 MIMO 이득들 간의 균형을 맞추는 것이다. 예를 들어, 전송되는 계층들의 수를 4에서 3으로 감소시키는 것, 즉 랭크를 4에서 3으로 감소시키는 것은 3개의 계층들에 대한 유효 SNR들 및 따라서 각각의 계층에 의해 지원되는 데이터 레이트를 극적으로 증가시킬 수 있다. 궁극적인 효과는 3개 계층 전송이 4개 계층 전송과 비교하여 더 높은 공간 효율을 가질 수 있다는 것이다.
일 실시예에서, SCW 설계는 전체 공간 효율을 최대화하기 위해 계층 간 간섭과 MIMO 이득들의 균형을 효율적으로 맞춘다. 이는 수신기가 채널 랭크를 매칭하기 위해 캐리어-품질 대 간섭(CQI)에 부가하여 전송을 위한 최적 개수의 계층들을 피드백하는 랭크 예측을 통해 달성된다.
CQI와 다른 품질 표시자들이 사용될 수 있음이 당업자에게 인식될 것이다.
종래의 SCW 송신기
도 1은 종래의 SCW 송신기(100)를 도시한다. 비트들(102)은 터보 인코딩되고(104), 레이트 예측 알고리즘(112)에 의해 규정되는 패킷 포맷(PF; 108, 110)에 따라 QAM 맵핑된다(106). 인코딩은 단일-입력 단일-출력(SISO) 설계와 동일하다. 코딩된 심볼들은 그후에 MT 계층들(116)로 디멀티플렉싱되며(114), 상기 계층들(116)은 MT OFDM 변조기들(120) 및 안테나들(122)로 공간 맵핑된다(118). 각각의 송신 안테나에 대한 OFDM 처리는 SISO와 동일한 방식으로 진행하며, 이후에 신호들은 MIMO 무선 채널로 제공된다. 레이트 예측 알고리즘은 매 5msec 마다 수신기(126)로부터 4-비트 CQI 피드백(124)을 사용한다. CQI는 수신기에서 측정된 유효 SNR/공간 계층의 측정치이다. 공간 맵핑은 각각의 계층에 대한 SNR이 유사하도록 보장하기 위한 방식으로 수행된다. 전술된 것과 같이, 상기 설계 성능을 낮은 랭크 채널들을 경험한다.
랭크 예측을 사용하는 SCW 송신기
일 실시예에 따라, 랭크 예측을 사용하는 단일 코드 워드(SCW) 설계가 설명된다. 견고한 랭크 예측을 위한 알고리즘들이 하기에 제공된다. SNR<15dB에 대하여(사용자들의 90%), 낮은 복잡도의 MMSE 수신기 및 랭크 예측을 사용하는 SCW 설계의 성능은 연속하는 간섭 상쇄(SIC)를 사용하는 다중 코드 워드(MCW) 설계와 유사하다. HARQ 없이, SCW는 MCW보다 양호한데, 이는 MCQ가 채널 추정 에러들에 더 민감하기 때문이다. 상기 인자들은 MCW와 비교할 때 유사한 구현 복잡도 및 오버헤드로 인해 MIMO에 대하여 SCW가 더 바람직하게 한다.
15dB와 20dB 사이의 SNR에 대하여(사용자의 10%), SCW와 MCW 사이의 성능 차 이는 낮은 K 채널들에 대하여 1.0dB 미만이고, 높은 K 채널들에 대하여 2-5dB이다. 높은 K 채널들에 대하여, 높은 SNR들에서의 성능 강하는 이중 편파 안테나들을 사용함으로써 1-2dB로 감소된다. 실제로, SCW 설계는 높은 SNR들에서도 MCW 설계의 2dB 이내에 있다. HARQ의 부재시, MCW의 성능은 SIC의 채널 추정 에러들에 대한 민감도가 증가되기 때문에 SNR<15dB에서 SCW 보다 불량하다.
도 2는 일 실시예에 따라 랭크 예측을 사용하는 SCW 송신기를 도시한다. 비트들(202)은 터보-인코딩되고(204) 랭크 예측 알고리즘(212)에 의해 규정되는 패킷 포맷(PF; 208, 210)에 따라 QAM 맵핑된다(206).
일 실시예에서, 코딩된 심볼들은 M개 스트림들(216) 또는 계층들(1≤M≤MT)로 디멀티플렉싱되며(214), 상기 M(228)은 5-비트 CQI(224)에 부가하여 매 5msec 마다 수신기(226)에 의해 피드백되는 2 비트 정수이다. M 스트림들(216)은 MT OFDM 변조기들(220) 및 MT 안테나들(222)로 공간 맵핑된다(218).
공간 맵핑
공간 맵퍼(프리코더;218)는 각각의 OFDM 톤 k에 대하여 M개 심볼들을 MT 안테나들로 맵핑하는 MT×M 행렬 P(k)이다. 프리코더를 위한 몇가지 선택들이 제공될 수 있다. MR×MT MIMO 채널 H(k)을 고려하자. 프리코더 행렬들은 등가의 채널 행렬 H(k)P(k)이 H(k)와 비교할 때 개선된 주파수 민감도를 가지도록 선택될 수 있 다. 증가된 주파수 민감도는 주파수 다이버시티 이득들을 획득하기 위해 디코더에 의해 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 프리코더 행렬은 하기의 치환 행렬이다:
일 실시예에 따라, 만약 MT=4, M=2이면,
B=1에 대하여, 상기 식은 도 3에 도시된 것과 같이 2개 계층들을 가지는 순환 멀티플렉싱 전략을 유도하며, 상기 경우에 수직선으로 표시된 박스들(302)은 계층 1로부터의 심볼들에 해당하고 수평선으로 표시된 박스들(304)은 계층 2로부터의 심볼들에 해당한다. 도 3은 MT=4, M=2, B=1인 순환 멀티플렉싱을 도시한다. 수직축(306)은 안테나들을 표시한다. 수평축(308)은 톤들을 표시한다.
B=4에 대하여, 상기 식은 도 4에 도시된 것과 같이 2개 계층들을 가지는 블럭 순환 멀티플렉싱 전략을 유도하며, 상기 경우에 수직선으로 표시된 박스들(402)은 계층 1로부터의 심볼들에 해당하고 수평선으로 표시된 박스들(404)은 계층 2로부터의 심볼들에 해당한다. 도 4는 MT=4, M=2, B=4인 블럭 순환 멀티플렉싱을 도시한다. 수직축(406)은 안테나들을 표시한다. 수평축(408)은 톤들을 표시한다.
B의 증가는 등가 채널의 주파수 민감도의 감소를 발생하며, 이는 미약한 코드들이 사용될 때 바람직할 수 있다. 또한, 파라미터 B는 채널 인터리버 선택에 민감하고, 따라서 파라미터 B는 이후에 최적화될 수 있다.
순환 멀티플렉싱은 채널 지연 확산과 상관없이 주파수 다이버시티를 개선한다. 강한 터보 코드들의 존재시, CM(M=1인)의 성능은 공간-시간 전송 다이버시티(STTD)에 접근한다. 그러나 매우 높은 PF들 또는 미약한 컨벌루션 코드들을 사용하는 제어 채널들에 대하여, STTD는 CM보다 성능이 훨씬 우수할 수 있다.
일 실시예에서, 프리코더 행렬은 하기의 일반화된 지연 다이버시티 행렬이다:
파라미터 δ는 지연 파라미터이며 채널의 주파수 민감도를 제어하고, N은 OFDM 톤들의 개수이다. 우리는 M=1에 대하여 상기 프리코딩 행렬이 "순수한(pure)" 지연 다이버시티를 구현하는 것에 주목한다. 지연 다이버시티의 성능은 순환 멀티플렉싱(및 STTD)에 비해 매우 열악하며, 높은 PF를 위한 LOS 채널 환경들에서 불량한 성능을 갖는다. 지연 다이버시티를 사용하는 한가지 장점은 매우 낮은 SNR들(SNR<-5dB) 및 높은 이동성(>120kmph)에서 개선된 SISO 채널 추정 이득들을 가지는 것이다. 상기 채널 계획들에서, 순환 멀티플렉싱은 SISO 채널 추정 이득들의 장점을 가질 수 없다.
패킷 포맷들
현재의 SISO 설계는 스펙트럼 효율들[0.5, 1, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0]bps/Hz를 가지는 7PF들을 사용한다. 1 계층 전송을 사용하는 SCW 설계에서, 스펙트럼 효율(SE)에서의 상기와 같은 입도는 충분할 수 있다. 그러나, 모두 4개의 계층들이 전송을 위해 사용될 때, 상기 입도는 2-4 bps/Hz와 유사한 SE 입도를 가지는 [2, 4, 6, 8, 10, 12, 16]bps/Hz의 스펙트럼 효율로 전이한다. 상기 조밀한 입도의 결과로 인해 데이터 레이트에 손실이 발생하며, 이는 상기 사용자들이 그들의 달성할 수 있는 SE 보다 매우 낮은 데이터 레이트로 전송하도록 제한되기 때문이다. SIC를 사용하는 MCW 설계는 상기 입도 문제를 가질 수 없으며, 이는 각각의 계층에서의 레이트가 독립적으로 조절되어 더 세밀한 전체 스펙트럼 효율 입도를 발생하기 때문이다.
테이블 1: 랭크 예측을 사용하는 SCW 설계를 위한 패킷 포맷
테이블 1은 일 실시예에 따라 랭크 예측을 사용하는 SCW 설계를 위한 패킷 포맷이다. 테이블 1은 제 1 내지 제 6 전송을 목표로 하는 SE들을 가지는 PF들을 도시한다. 16개 PF들에는 제 1 전송을 목표로 하는 0.25bps/Hz/layer 증분들과 함께 0.5bps/Hz/layer 내지 4.25 bps/Hz/layer의 범위를 가지는 층당 SE(SE-per-layer)가 제공된다. 제 3 전송을 목표로 할 때, 최대 달성가능한 층당 SE는 1.42bps/Hz/layer이다. 1.42bps/Hz/layer 및 2.13bps/Hz/layer 사이의 SE는 제 2 전송을 목표로 함으로써 달성될 수 있고, 2.13bps/Hz/layer 이상의 SE는 제 1 전송을 목표로 함으로써 달성될 수 있으며, 상기 경우에 HARQ는 감소하는 장점을 갖는다.
또다른 실시예에서, 더 많은 PF#들이 SE/layer>4.25와 함께 부가되어 더 높은 SE는 제 3 전송을 목표로 함으로써 달성될 수 있고, HARQ 이득들의 장점을 갖는다. 상기 경우에, 6-비트 QI는 PF 입도가 포착되는 것을 보장하기 위해 요구될 수 있다.
성능에 기초한 랭크 예측 알고리즘
도 5는 일 실시예에 따라 성능에 기초한 랭크 예측을 위한 블럭 다이어그램을 도시한다. k번째 톤에 대하여, H(k)P1(k)(502) 내지 H(k)P4(k)(508)은 각각 MMSE(1)(512) 내지 MMSE(4)(518)에 입력된다. MMSE(1)(512) 내지 MMSE(4)(518)는 각각 SNR1(k)(522) 내지 SNR4(k)(528)를 발생한다. SNR1(k)(522) 내지 SNR4(k)(528)는 각각 캡 맵퍼(532)2) 내지 캡 맵퍼(538)에 입력된다. 캡 맵퍼(532)2) 내지 캡 맵퍼(538)는 각각 EffSNR1(542) 내지 EffSNR4(548)을 발생한다. EffSNR1(542) 내지 EffSNR4(548)은 각각 PF 선택기(552) 내지 PF 선택기(558)에 입력된다. 1%의 패킷 에러 레이트(PER)에서 SNR 임계치들이 PF 선택기(552) 내지 PF 선택기(558)에 입력된다. PF 선택기(552) 내지 PF 선택기(558)는 각각 1×PF1(562) 내지 4×PF4(568) 을 발생한다. 1×PF1(562) 내지 4×PF4(568)은 결정 유닛(570)에 입력된다. 결정 유닛(570)은 랭크(572)를 발생한다.
EffSNR1(542) 내지 EffSNR4(548) 및 랭크(572)는 선택 및 양자화 유닛(574)에 입력된다. 선택 및 양자화 유닛(574)은 5-비트 CQI(576)를 발생한다.
일 실시예에 따라 성능에 기초한 랭크 예측 알고리즘은 하기와 같이 동작한다:
1. 각각의 톤에서, {1,2,3,4} 계층 전송들에 상응하는 4×4, 4×3, 4×2, 4×1 MIMO 채널 행렬들 H(k)P1(k), H(k)P2(k), H(k)P3(k), H(k)P4(k)이 계산된다. MMSE 수신기를 가정할 때, {1,2,3,4} 계층 전송들을 위한 후처리 SNR들 SNR1(k), SNR2(k), SNR3(k), SNR4(k)은 각각의 톤에 대하여 다음과 같이 계산된다:
만약 QRM-MLD 또는 IDD와 같은 다른 수신기들을 가정하면, 후처리 SNR들은 서로 다른 방식으로 계산될 수 있다.
2. {1,2,3,4} 계층 전송들을 위해 상기와 같이 계산된 SNR들은 SISO 설계를 위해 계산된 톤당 수신기 SNR들과 동일하다. 성능이 제한되지 않는 맵핑은 EffSNR 1 , EffSNR 2 , EffSNR 3 , EffSNR 4 로 표시되고 {1,2,3,4} 계층 전송들을 위해 모든 톤들에서 평균된 유효 SNR을 발생하기 위해 사용된다(SISO 설계에서와 같이). 유 효 SNR들에 대하여 톤-종속성(tone-dependency)은 발생하지 않는다.
3. 유효 SNR들은 SISO 시스템에 대하여 1% PER을 목표로 하는 SNR 임계치들을 가지는 테이블과 비교된다. 측정된 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)은 {1,2,3,4} 계층 전송들을 위해 선택된다. PF들은 PF1, PF2, PF3, PF4로 표시된다.
4. 최적 랭크/계층은 전체 스펙트럼 효율을 최대화하도록 선택된다, 즉
본 명세서에 개시된 기술들은 다양한 OFDM 기반의 시스템들 뿐만 아니라 다른 시스템들을 위해 사용될 수 있다. 본 명세서에 개시된 랭크 예측 기술들은 다양한 수단들에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 상기 기술들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 하드웨어 구현을 위해, 간섭 제어를 수행하도록 사용되는 처리 유닛들은 하나 또는 그 이상의 애플리케이션용 집적 회로들(ASICs), 디지털 신호 처리기들(DSPs), 디지털 신호 처리 디바이스들(DSPDs), 프로그램가능한 로직 디바이스들(PLDs), 현장 프로그램가능한 게이트 어레이들(FPGAs), 프로세서들, 제어기들, 마이크로-제어기들, 마이크로프로세서들, 본 명세서에 개시된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유니트들 또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다.
소프트웨어 구현을 위해, 간섭 제어 기술들은 본 명세서에 개시된 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들면, 절차들, 기능들 등등)로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드들은 메모리 유니트에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리 유니트는 프로세서 내부 또는 외부에서 구현될 수 있고, 상기 경우에 공지된 것과 같이 다양한 수단들을 통해 프로세서에 통신 접속될 수 있다.
개시된 실시예의 전술된 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 이용하기에 용이하도록 하기 위하여 제공되었다. 이들 실시예에 대한 여러 가지 변형은 당업자에게 자명하며, 여기서 한정된 포괄적인 원리는 본 발명의 사용 없이도 다른 실시예에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 설명된 실시예에 한정되는 것이 아니며, 여기에 개시된 원리 및 신규한 특징에 나타낸 가장 넓은 범위에 따른다.
Claims (20)
- 각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 단계;상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 단계;각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 단계;상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 단계;상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대(absolute) 최고 PF를 선택하는 단계; 및상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함하는 랭크 예측 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 랭크 예측 방법.
- 제 2항에 있어서,상기 품질 표시자는 캐리어 품질 대 간섭(CQI)인 것을 특징으로 하는 랭크 예측 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 계층 전송들의 개수는 4인 것을 특징으로 하는 랭크 예측 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 맵핑 단계는 성능과 관련하여 제한되지 않는 것을 특징으로 하는 랭크 예측 방법.
- 각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 수단;상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 수단;각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 수단;상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 수단;상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 수단; 및상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 수단을 포함하는 무선 통신 장치.
- 제 9항에 있어서,상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
- 제 9항에 있어서, 상기 계층 전송들의 개수는 적어도 2인 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
- 제 10항에 있어서,상기 품질 표시자는 캐리어 품질 대 간섭(CQI)인 것을 특징으로 하는 무선 통신 장치.
- 랭크 예측 방법을 실행하도록 프로그래밍된 프로세서로서, 상기 방법은,각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 단계;상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비들(SNRs)을 계산하는 단계;각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 단계;상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 단계;상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 단계; 및상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함하는 프로세서.
- 제 13항에 있어서,상기 방법은 상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프로세서.
- 제 13항에 있어서,상기 계층 전송들의 개수는 적어도 2인 것을 특징으로 하는 프로세서.
- 제 14항에 있어서,상기 품질 표시자는 캐리어 품질 대 간섭(CQI)인 것을 특징으로 하는 프로세서.
- 랭크 예측 방법을 실행하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체로서, 상기 방법은,각각의 톤에 대한 계층 전송들에 상응하는 MIMO 채널 행렬들을 계산하는 단계;상기 MIMO 채널 행렬들에 기초하여 상기 각각의 톤에 대한 신호대 잡음비 들(SNRs)을 계산하는 단계;각각의 계층 전송에 대한 유효 SNR들을 발생하기 위해 상기 각각의 톤에 대한 SNR을 맵핑하는 단계;상기 각각의 계층 전송에 대한 상기 유효 SNR 미만의 SNR 임계치를 가지는 최고 패킷 포맷(PF)을 선택하는 단계;상기 각각의 계층 전송에 대하여 상기 선택된 최고 PF들 중 절대 최고 PF를 선택하는 단계; 및상기 선택된 절대 최고 PF에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체.
- 제 17항에 있어서,상기 방법은 상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체.
- 제 17항에 있어서,상기 계층 전송들의 개수는 4인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체.
- 제 18항에 있어서,상기 품질 표시자는 캐리어 품질 대 간섭(CQI)인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 로 읽을 수 있는 매체.
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