KR20070091889A - 다중 안테나 시스템에서 전송 모드를 결정하기 위한 장치및 방법 - Google Patents

다중 안테나 시스템에서 전송 모드를 결정하기 위한 장치및 방법 Download PDF

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KR20070091889A
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Abstract

다중 안테나 시스템에서 채널 환경에 따라 전송 모드를 결정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로서, 소정시간 동안 수신신호를 이용하여 추정한 채널 상태 정보를 이용하여 L시간 이후의 채널 상태 정보를 예측하는 과정과, 상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류를 기준 값과 비교하여 상기 예측한 채널 상태 정보의 신뢰성을 판단하는 과정과, 상기 예측된 채널 상태 정보의 신뢰성에 따라 상기 전송 모드를 결정하는 과정과, 상기 결정된 전송 모드에 따라 MCS(Modulation and Coding Scheme)레벨 및 채널 할당 방법을 결정하는 과정을 포함하여, 최대 전송률을 가질 수 있는 효율적인 통신 시스템을 구축할 수 있으며, 실제 페이딩 환경에 적합하게 전송 모드를 결정하므로써 신뢰도 높은 통신 시스템을 구현할 수 있는 이점이 있다.
채널 예측(Channel Prediction), 다중 안테나 전송 모드, MCS레벨, 채널 할당 방식

Description

다중 안테나 시스템에서 전송 모드를 결정하기 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DECISION TRANSMISSION MODE IN MIMO SYSTEM}
도 1은 일반적인 채널 할당 방식에 따른 채널 할당 구성을 도시하는 도면,
도 2는 일반적인 FDD 및 TDD 시스템에서 단말에서 CSI를 피드백하는 절차를 도시하는 도면,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 5는 본 발명에 따른 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 블록 구성을 도시하는 도면,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 MCS 레벨을 결정하기 위한 그래프,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 기준값을 갱신하는 경우 성능 변화를 나타내는 그래프, 및
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 예측 오류 분산과 평균 전송률의 관계를 나타내는 그래프.
본 발명은 이동통신시스템에 관한 것으로서, 특히 다중 안테나 방식의 통신시스템에서 채널상태를 예측하여 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 무선 이동통신 시장의 급성장으로 인하여 무선 환경에서의 다양한 멀티미디어 서비스가 요구되고 있으며, 특히 전송 데이터의 대용량화 및 데이터 전송의 고속화가 진행되고 있다. 따라서, 한정된 무선 자원(Radio Resource)을 이용하여 최대 전송률(data rate)과, 최소 오류 비율(error rate) 등과 같은 고속의 신뢰도 높은 통신시스템을 구축하기 위한 연구가 진행되고 있다. 상기 고속의 신뢰도 높은 통신시스템을 구축하기 위하여 다중 안테나를 이용한 새로운 전송 기술이 필요하게 되었으며, 그 일 예로서 다중 안테나를 이용한 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템이 사용되고 있다.
상기 MIMO 시스템은 송/수신단 각각 다중 안테나를 사용하는 시스템으로, 단일 안테나를 사용하는 시스템에 비해 추가적인 주파수나 송신 전력 할당 없이도 채널 전송 용량을 안테나 수에 비례하여 증가시킬 수 있어 최근 활발한 연구가 진행되고 있다.
상기 다중 안테나 기술들은 크게 송/수신 안테나 수의 곱에 해당하는 다이버 시티(diversity) 이득을 얻어 전송 신뢰도를 향상시키는 공간 다이버시티(spatial diversity) 방식, 동시에 다수의 신호 열을 전송하여 전송률을 높이는 공간 다중화(Spatial Multiplexing: SM) 방식 그리고 공간 다이버시티와 공간 다중화를 결합한 방식으로 나눌 수 있다.
상기 공간 다이버시트 방식은, 공간 블록 부호(STBC : Space Time Block Coding) 방식을 사용하여 송신 안테나 개수와 수신 안테나 개수의 곱에 비례하는 다이버시트 효과를 얻을 수 있다. 따라서, 수신 성능을 향상시킬 수 있다.
상기 공간 다중화 방식은 다수 개의 송신 안테나들 각각에 서로 다른 정보 데이터를 송신하도록 하는 방식이다. 상기 공간 다중화 방식을 적용할 경우, MIMO 방식의 경우 단일 입력 단일 출력(SISO : Single Input Single Output) 방식에 비하여 송신 안테나들의 개수만큼의 용량이 증가시킬 수 있다. 따라서, 상기 시스템의 전송량을 증가시킬 수 있다.
상기 공간 다중화 방식뿐만 아니라 적응 변조 및 부호(Adaptive Modulation and Coding : 이하, AMC라 칭함)방식을 이용하여 채널 용량(Channel Capacity)을 증가시킬 수 있다. 상기 AMC 방식은 한 프레임이 전송되는 동안, 전송 전력(Transmit power)을 일정하게 하고 수신신호의 품질이나 채널 상태에 따라 변조 방식과 부호율을 적응적으로 변화시켜 전송률을 향상시키는 방법이다. 다시 말해, 상기 AMC 방식은 다수의 부호율과 다수의 변조 방식에 대한 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio : 이하, SNR이라 칭함)에 대한 전송률(Throughput) 그래프를 이용하여 수신기에서 측정된 SNR이 포함되는 영역에 따라 송신 방식을 선택한다.
하지만, 상기 SNR에 대한 전송률 그래프는 특정 페이딩 채널 모델에 관하여 구한 값이므로 페이딩 환경이 달라지면 상기 SNR에 대한 전송률 그래프는 적합하지 않을 수 있다.
상술한 바와 같이 상기 다중 안테나 시스템은 데이터의 신뢰도를 증가시키는 방식과 상기 데이터의 전송률을 증가시키는 방식이 있다. 즉, 채널 상황이 좋은 경우에는 전송률을 증가시키는 방식을 사용하며, 상기 채널 상황이 좋지 않은 경우에는 신뢰도를 증가시키는 방식을 사용하여 보다 높은 신뢰도와 데이터 전송률을 얻을 수 있다. 더욱이 상기 데이터의 전송효율을 더욱 극대화시키기 위해 상기 다중 안테나 시스템에 상기 AMC 방식을 결합시켜 사용할 수 있다.
따라서, 상기 다중 안테나 시스템에서 채널 상태에 따라 적절한 전송 방식을 결정하기 위한 기술이 필요하다. 즉, 실제 페이딩 채널 환경에 적절한 전송 방식을 결정하기 위한 기술이 필요하다.
따라서, 본 발명의 목적은 다중 안테나 시스템에서 채널 상태를 예측하여 전송 모드를 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 다중 안테나 시스템에서 하향링크 신호의 채널 상태 정보를 바탕으로 채널을 예측하여 전송 모드, 채널 할당 방법 및 MCS레벨을 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 다중 안테나 시스템에서 채널 환경에 따라 전송 모드를 결정하기 위한 방법은, 소정시간 동안 수신신호를 이용하여 추정한 채널 상태 정보를 이용하여 L시간 이후의 채널 상태 정보를 예측하는 과정과, 상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류를 기준 값과 비교하여 상기 예측한 채널 상태 정보의 신뢰성을 판단하는 과정과, 상기 예측된 채널 상태 정보의 신뢰성에 따라 상기 전송 모드를 결정하는 과정과, 상기 결정된 전송 모드에 따라 MCS(Modulation and Coding Scheme)레벨 및 채널 할당 방법을 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 2 견지에 따르면, 다중 안테나 시스템에서 채널 환경에 따라 전송 모드를 결정하기 위한 장치는, 수신신호의 채널 상태 정보를 추정하는 채널 추정기와, 소정 시간 동안 추정된 채널 상태 정보를 이용하여 L시간 이후의 채널 상태 정보를 예측하는 채널 예측기와, 상기 예측된 채널 상태 정보의 신뢰성을 판단하여 상기 전송 모드를 결정하는 전송 모드 결정기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단 된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
이하 본 발명은 다중 안테나 시스템에서 채널 상태를 예측하여 다중 안테나 전송 모드를 선택하기 위한 기술에 대해 설명한다. 이하 설명은 직교주파수 분할 다중(OFDM : Orthogonal Frequency Division Multiplexing)방식의 통신 시스템을 예를 들어 설명하며, 다른 다중 방식의 통신시스템에서도 동일하게 적용 가능하다. 또한, 사용자들은 직교주파수 분할 다중 접속(OFDMA : Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access)로 구별되어 수신 단에서 사용자들 간의 간섭이 존재하지 않는다.
먼저 상기 다중 안테나 시스템에서 데이터의 채널 할당 방식은 하기 도 1에 도시된 바와 같이 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 방식과 다이버시티(Diversity) 방식을 사용한다.
도 1은 일반적인 채널 할당 방식에 따른 채널 할당 구성을 도시하고 있다.
상기 도 1에 도시된 바와 같이 상기 AMC 채널과 다이버시티 채널은 상기 OFDMA 시스템에서 부반송파의 집합들로 구성된다. 여기서, 상기 AMC 채널은 주파수 영역에서 인접한 부반송파들로 구성된다. 반면에 상기 다이버시티 채널은 주파수 영역에서 다이버시티 특성을 얻기 위해 멀리 떨어진 부반송파들로 구성된다.
상기 다중 안테나 시스템에서 상기 다중안테나 전송 모드를 결정하기 위한 채널을 예측하기 위해서는 먼저 하향링크 신호를 이용하여 채널 추정을 수행하여야 한다.
도 2는 일반적인 FDD 및 TDD 시스템에서 단말에서 CSI를 피드백하는 절차를 도시하고 있다. 이하 설명은 단말에서 채널을 추정하기 위한 프레임 구조를 도시하 고 있다.
상기 도 2를 참조하면 도 2a는 주파수 분할 복신(FDD : Frequency Division Duplex) 방식의 경우, 채널을 추정하는 과정을 도시하고, 도 2b는 시분할 복신(TDD : Time Division Duplex) 방식의 경우, 채널을 추정하는 과정을 도시하였다.
상기 도 2에 도시된 바와 같이 상기 단말은 하향링크 프레임의 프리앰블에 존재하는 파일럿을 이용하여 채널 상태 정보(CSI : Channel Status Information)의 추정을 수행한다(201, 211단계). 이후, 상기 단말은 상향링크 프레임을 이용하여 상기 기지국으로 상기 추정된 채널 상태 정보를 전송한다(203, 213단계). 여기서, 상기 단말에서 채널을 추정하는 과정을 상세히 살펴보면, 상기 단말은 AMC 채널과 다이버시티 채널에 대하여 각각의 SISO(Single Input Single Output) 채널 이득을 산출한다. 이후, 상기 하향링크 신호의 프리앰블에 포함된 파일럿을 이용하여 수신 안테나별 간섭 전력 및 잡음 전력을 산출한다. 이하 설명에서는 상기 채널 변화(Channel Variation)에 의한 채널 추정 오류에 의해서 발생하는 수신 성능의 감소는 무시할 수 있을 정도로 작다고 가정한다.
상기 기지국은 상기 단말로부터 제공받은 채널 상태 정보를 이용하여 사용자들을 스케줄링하고 하향링크 프레임의 MAP정보에 사용자들에 할당된 부채널 및 전송 모드 정보를 포함하여 전송한다(205, 215단계).
이하 설명에서 상기 다중 안테나 시스템은 두 개의 안테나를 구비하는 기지국과 한 개의 안테나를 구비하는 단말 조합과 각각 두 개의 안테나를 구비하는 기 지국과 단말 조합을 예를 들어 설명한다.
먼저, 상기 두 개의 안테나를 구비하는 기지국과 한 개의 안테나를 구비하는 단말은 하기 <표 1>과 같은 다중 안테나 전송 모드를 선택할 수 있다.
임의의 안테나로 전송 SISO
최적의 안테나로 전송 AS-SISO
1개 이상의 안테나로 전송 STBS-SISO
상기 <표 1>의 다중 안테나 전송 모드은, 채널 예측에 따른 오류의 정규화 값(Vεh)과 미리 정해진 기준값을 비교하여 하기 <표 2>와 같이 결정된다. 여기서, 상기 기준값은 채널 예측 분산(Variance)에 따라 갱신된다.
채널 할당 전송 방법
Vεh < 기준값 AMC 채널 AS-SISO
Vεh ≥ 기준값 다이버시티 채널 SISO
STBC
상기 <표 2>와 같이 상기 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준 값보다 작을 경우, 상기 예측한 채널 상태를 신뢰할 수 있다고 가정할 수 있으므로, 상기 다중 안테나 전송 모드로 안테나 선택(AS : Antenna Selection) 전송 모드가 선택되고, 채널 할당 방식으로 AMC 채널이 선택된다.
만일, 상기 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준 값보다 크거나 같을 경우, 상기 예측한 채널 상태를 신뢰할 수 없다고 가정할 수 있으므로, SISO(Single Input Single Output) 또는 STBC(Space Time Block Coding) 전송 모드가 선택되고, 채널 할당 방식으로 다이버시티 채널이 선택된다.
다음으로 상기 두 개의 안테나를 구비하는 기지국과 두 개의 안테나를 구비하는 단말은 하기 <표 3>과 같은 다중 안테나 전송 모드를 선택할 수 있다.
임의의 안테나로 전송 SIMO
최적의 안테나로 전송 AS-SIMO
1개 이상의 안테나로 전송 STBC-SIMO
SM
상기 <표 3>의 다중 안테나 전송 모드는, 채널 예측에 따른 오류의 정규화 값(Vεh)과 미리 정해진 기준값1과 기준값 2를 비교하여 하기 <표 4>와 같이 결정된다. 여기서, 상기 기준값은 채널 예측 분산(Varicane)에 따라 갱신된다.
채널 할당 전송 방법
Vεh < 기준값 1 AMC 채널 AS-SIMO
SM
기준값1 ≤ Vεh < 기준값2 AMC 채널 AS-SIMO
기준값2 ≤ Vεh 다이버시티 채널 SIMO
STBC
상기 <표 4>와 같이 상기 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준 값 1보다 작을 경우, 상기 예측한 채널 상태를 신뢰할 수 있다고 가정할 수 있으므로, 상기 다중 안테나 전송 모드로 공간 분할(SM : Spatial Multiplex) 전송 모드, 또는 안테나 선택 전송 모드가 선택되고, 채널 할당 방식으로 AMC 채널이 선택된다. 이때, 상기 공간 분할 전송 모드와 상기 안테나 선택 전송 모드는 예측 SNR을 기반으로 각각의 전송모드의 전송률을 계산하여 전송률이 큰 전송 모드가 선택된다. 즉, 낮은 예측 SNR에서는 상기 안테나 선택 전송 모드가 선택되고, 높은 예측 SNR에서는 상기 공간 분할 전송 모드가 선택된다. 여기서, 상기 예측 SNR은 예측된 채널 이득과 잡음 이득 및 채널 전력에 의해 결정된다.
만일, 상기 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준 값 1보다 크거나 같으며, 상기 기준 값 2보다 작을 경우, 상기 예측한 채널 상태를 어느 정도 신뢰할 수 있다고 가정할 수 있으므로, 상기 다중 안테나 전송 모드는 안테나 선택 전송 모드로 선택되고, 채널 할당 방식으로 AMC 채널이 선택된다.
한편, 상기 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준 값 2보다 크거나 같을 경우, 상기 채널 상태를 신뢰할 수 없다고 가정할 수 있으므로, 상기 다중 안테나 전송 모드는 SISO 또는 STBC 전송 모드로 선택되고, 채널 할당 방식으로 다이버시티 채널이 선택된다. 여기서, 상기 SISO 전송 모드 도는 STBC 전송 모드는 상기 다중 안테나 서비스를 제공받는 사용자에 서비스 정책에 따라 임의대로 선택된다
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 절차를 도시하고 있다. 이하 설명에서 상기 기지국은 두 개의 안테나를 구비하고, 상기 단말은 하나의 안테나를 구비하는 것으로 가정하여 설명한다.
상기 도 3을 참조하면, 먼저 단말은 301단계에서 하향링크 신호의 프리앰블을 이용하여 AMC 또는 다이버시티 채널의 상태 정보를 추정한다. 여기서, 상기 채널 상태 정보는, 데이터를 복조하기 위해 할당된 부채널의 채널 이득, 간섭 전력, 잡음 전력을 포함한다.
상기 채널 상태 정보를 추정한 후, 상기 단말은 303단계로 진행하여 기지국으로부터 하향링크 신호를 수신받을 채널을 예측한 후, 채널 예측 오류의 정규화 값(Vεh )을 산출한다. 예를 들어, 상기 예측 오류의 정규화 값의 산출은, 먼저, 일정시간(t, t-1, …, t-(M+1)) 동안 추정된 채널 이득(h)을 이용하여 L시간 이후(t+L)의 채널 이득(
Figure 112006016339888-PAT00001
)을 예측한다. 여기서, 예측시간 동안에 채널의 상관 관계(correlation)가 충분히 유지된다고 가정한다. 또한, 상기 채널 이득 예측은 선형(Linear) 최소 평균 제곱 에러(Minimum Mean Square Error : MMSE) 예측기를 사용한다.
상기 예측한 채널 값을 이용하여 간섭 전력 및 잡음 전력을 예측하여 하기 <수학식 1>과 같이 SISO 링크의 채널 예측 오류의 정규화 값(Vεh )을 산출한다.
Figure 112006016339888-PAT00002
여기서, 상기
Figure 112006016339888-PAT00003
는 예측된 채널 이득 오류 분산을 나타내고, 상기
Figure 112006016339888-PAT00004
는 추정된 채널 전력을 나타낸다.
상기 채널 예측 오류의 정규화 값을 산출한 후, 상기 단말은 305단계로 진행하여 상기 채널 예측 오류의 정규화 값과 미리 정해진 기준값을 비교하여 상기 예측된 SISO 링크의 신뢰성(Reliability)을 측정한다.
만일, 상기 채널 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준값 보다 작을 경우( Vεh < 기준값), 상기 단말은 307단계로 진행하여 상기 예측된 SISO 링크가 신뢰성이 있다고 판단하여 다중 안테나 전송 모드를 안테나 선택(Antenna Selection) 모드(AS-SISO)로 선택한다. 즉, 상기 예측된 SISO링크의 신뢰성은 상기 추정된 채널 상태 정보의 신뢰성에 의해 판단된다.
이후, 상기 단말은 309단계로 진행하여 상기 SISO 링크의 예측(Prediction) 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio : 이하, SNR라 칭함)를 산출하여 SNR이 가장 좋은 SISO 링크를 선택한다. 여기서, 상기 예측 SNR은 상기 예측된 채널 이득을 이용하여 산출한다. 상기 예측된 채널 이득은 하기 <수학식 2>와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112006016339888-PAT00005
여기서, 상기 h는 순시(Instantaneous) 채널 이득을 나타내고, εh는 예측 오류(Prediction error)를 나타낸다. 따라서, 예측에 의한 채널 전력(
Figure 112006016339888-PAT00006
)은 하기 <수학식 3>과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112006016339888-PAT00007
여기서, 상기
Figure 112006016339888-PAT00008
은 채널 전력을 나타내고,
Figure 112006016339888-PAT00009
는 채널 예측 오류 분산(Variance)의 추정 값을 나타낸다.
상기 <수학식 3>에 따라 예측에 의한 채널 전력 값에서 채널 예측 오류 분산의 추정 값을 제거하여 불편(unbiased) 채널 전력 추정을 얻을 수 있다. 따라서 각각의 SISO 링크의 채널 이득을 기반으로 예측 SNR을 산출할 수 있다.
상기 예측 SNR을 산출하여 가장 좋은 SISO 링크를 선택한 후, 상기 단말은 311단계로 진행하여 채널 할당 방법을 AMC 기법으로 설정하고, 상기 선택된 가장 좋은 SISO 링크에 대한 예측 SNR 분포를 이용하여 AMC 부채널의 MCS(Modulation and Codin Scheme) 레벨을 결정한다. 여기서, 상기 MCS 레벨을 결정하기 위한 예측 SNR 분포, 즉 상기 MCS 레벨의 기준 값은 테이블로 저장된다. 상기 기준값 테이블을 결정하기 위해 하기 도 6과 같이 표현되는 각 변조 방식별 비트 에러율(BER : Bit Error Rate) 그래프를 이용한다.
상기 도 6은 SISO 시스템에서 MCS 레벨을 결정하기 위한 일 예로 4QAM(Quadrature Amplitude Modulation), 16QAM, 64QAM, 256QAM의 4가지 변조 방식을 예를 들어 설명한다.
상기 도 6에 도시된 바와 같이 타켓 BER이 10-3을 만족하는 MCS 레벨을 구하는 경우, 예측 SNR이 10dB미만에서는 4QAM 변조 방식을 선택하고, 상기 예측 SNR이 10dB이상 17.5dB미만에서는 16QAM 변조 방식을 선택한다. 여기서, 상기 MCS 레벨을 결정하기 위한 M-QAM에 대한 BER은 하기 <수학식 4>를 이용하여 산출한다.
Figure 112006016339888-PAT00010
여기서, 상기
Figure 112006016339888-PAT00011
는 M-QAM에서 예측 SNR(
Figure 112006016339888-PAT00012
)에 의해 송신 전력을 결정하는 경우의 BER을 나타내고, Mi는 성좌점(Constellation)을 나타내며 Mi > 4를 갖는다. 또한, 상기
Figure 112006016339888-PAT00013
는 순시 SNR을 나타내고, 상기
Figure 112006016339888-PAT00014
는 채널 예측에 의한 예측 SNR을 나타내며, 상기
Figure 112006016339888-PAT00015
는 상기 예측 SNR에 따른 송신 전력을 나타낸다.
또한, 상기 MCS레벨 기준 값은 평균 SNR과 예측 오류의 정규화 값의 곱에 영향을 받는다. 여기서, 상기 평균 SNR은 하기 <수학식 5>와 같은 예측 SNR을 이용하여 산출할 수 있다.
Figure 112006016339888-PAT00016
여기서, 상기
Figure 112006016339888-PAT00017
는 M-QAM에서 예측 SNR(
Figure 112006016339888-PAT00018
)에 의해 송신 전력을 결정하는 경우의 BER을 나타내고, 상기
Figure 112006016339888-PAT00019
는 송수신 모드에 따른 SNR 분포를 나타낸다.
상기 <수학식 5>를 이용하여 산출한 MCS에 따른 평균 BER은 하기 <수학식 6>과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112006016339888-PAT00020
여기서, N은 상기 다중 안테나 시스템의 MCS 레벨 개수를 나타내고, ki는 i번째 MCS레벨의 전송율을 나타낸다. 즉, 상기 평균 BER은 전송되는 전체 비트 수와 오류가 발생한 비트 수의 비로 표현된다.
이후, 상기 <수학식 5, 6>을 이용하여 하기 <수학식 7>과 같이 평균 전송률(Throughput)과 평균 유효(effective) 전송률을 산출한다.
Figure 112006016339888-PAT00021
여기서, 상기
Figure 112006016339888-PAT00022
는 모든 MCS 레벨의 전송률(ki)과 예측 SNR의 범위[
Figure 112006016339888-PAT00023
]에 의해 산출하는 평균 전송률을 나타내고, 상기
Figure 112006016339888-PAT00024
는 상기 평균 전송률에서 정확히 전송된 비트률을 곱하여 산출하는 평균 유효 전송률을 나타낸다.
이후, 상기 단말은 313단계로 진행하여 상기 선택한 안테나 선택 전송 모드, AMC 채널 할당 방법 및 MCS레벨 정보를 상기 기지국으로 피드백한다.
한편, 상기 채널 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준값 보다 크거나 같을 경우( Vεh ≥ 기준값), 상기 단말은 315단계로 진행하여 상기 예측된 SISO 링크가 신뢰성이 없다고 판단하여 다중 안테나 전송 모드를 SISO 전송 모드 또는 STBC 전송 모드를 선택한다. 여기서, 상기 SISO전송 모드 또는 STBC 전송 모드는 상기 다중 안테나 통신 서비스를 사용하는 사용자에 의해 선택적으로 사용된다.
상기 다중 안테나 전송 모드(SISO 또는 STBC)를 선택한 후, 상기 단말은 317단계로 진행하여 채널 할당 방법으로 다이버시티 기법으로 설정하고, 예측된 채널 정보를 신뢰할 수 없으므로 일정 시간 동안 예측 SNR의 평균값을 산출하여 MCS레벨을 결정한다.
이후, 상기 단말은 상기 313단계로 진행하여 상기 선택한 SISO 또는, STBC 전송 모드, 다이버시티 채널 할당 방법 및 MCS레벨 정보를 상기 기지국으로 피드백한다. 이후, 상기 단말은 본 알고리즘을 종료한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 절차를 도시하고 있다. 이하 설명은 상기 기지국과 단말이 각각 두 개의 안테나를 구비하는 것으로 가정하여 설명한다.
상기 도 4를 참조하면, 먼저 단말은 401단계에서 하향링크 신호의 프리앰블 을 이용하여 AMC 또는 다이버시티 채널의 상태 정보를 추정한다. 여기서, 상기 채널 상태 정보는, 데이터를 복조하기 위해 할당된 부채널의 채널 이득, 간섭 전력, 잡음 전력을 포함한다.
상기 채널 상태 정보를 추정한 후, 상기 단말은 403단계로 진행하여 기지국으로부터 하향링크 신호를 수신받을 채널을 예측한 후, 채널 예측 오류의 정규화 값(Vεh )을 산출한다. 예를 들어, 상기 예측 오류의 정규화 값의 산출은, 먼저, 일정시간(t, t-1, …, t-(M+1)) 동안 추정된 채널 이득(h)을 이용하여 L시간 이후(t+L)의 채널 이득(
Figure 112006016339888-PAT00025
)을 예측한다. 여기서, 예측시간 동안에 채널의 상관 관계(correlation)가 충분히 유지된다고 가정한다. 이후, 상기 예측한 채널 값에 따라 간섭 전력 및 잡음 전력을 예측하여 SISO 링크의 채널 예측 오류의 정규화 값(Vεh )을 산출한다.
상기 채널 예측 오류의 정규화 값을 산출한 후, 상기 단말은 405단계로 진행하여 상기 채널 예측 오류의 정규화 값과 미리 정해진 기준값 1을 비교하여 상기 예측된 SISO 링크의 신뢰성(Reliability)을 측정한다.
만일, 상기 채널 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준값 1보다 작을 경우( Vεh < 기준값 1), 상기 단말은 407단계로 진행하여 상기 예측된 SISO 링크가 신뢰성이 있다고 판단하여 다중 안테나 전송 모드를 안테나 선택(Antenna Selection) 전송 모드(SIMO))와 공간 분할 전송 모드(MIMO) 선택한다. 이후, 상기 <수학식 2, 3>을 이용하여 상기 선택된 공간 분할 전송 모드와 안테나 선택 전송 모드에 대한 예 측 SNR을 산출한다.
상기 예측 SNR을 산출한 후, 상기 단말은 409단계로 진행하여 상기 예측된 SISO 링크를 신뢰할 수 있으므로 채널 할당 방법을 AMC 기법으로 설정하고, 상기 예측 SNR에 대한 MCS 기준 값을 바탕으로 MCS 레벨을 결정한다.
이후, 상기 단말은 411단계로 진행하여 상기 공간 분할 전송 모드와 안테나 선택 전송 모드 각각에 대한 전송률을 산출한다. 여기서, 상기 각각의 전송 모드에 대한 전송률을 산출하기 위한 먼저 상기 <수학식 5>와 같이 예측 SNR을 이용하여 순시 BER을 산출한다. 이후, 상기 <수학식 6>과 <수학식 7>을 이용하여 각각의 전송 모드에 대한 전송률을 산출한다.
상기 공간 분할 전송 모드의 전송률(RSM)과 안테나 선택 전송 모드의 전송률(RAS)이 산출되면, 상기 단말은 413단계로 진행하여 상기 두 전송 모드의 전송률을 비교한다. 만일, 상기 RSM이 RAS보다 크거나 같은 경우(RSM ≥ RAS), 상기 단말은 415단계로 진행하여 상기 다중 안테나 전송 모드를 공간 분할 전송 모드로 선택한다. 이후, 상기 단말은 417단계로 진행하여 상기 선택한 공간 분할 전송 모드, AMC 채널 할당 방법 및 MCS레벨 정보를 상기 기지국으로 피드백한다.
한편, 상기 RSM이 RAS보다 작은 경우(RSM < RAS), 상기 단말은 419단계로 진행하여 상기 다중 안테나 전송 모드를 안테나 선택 전송 모드로 선택하고, 상기 산출된 예측 SNR을 이용하여 상기 예측 SNR이 가장 좋은 SISO 링크를 선택한다
이후, 상기 단말은 상기 417단계로 진행하여 상기 선택한 안테나 선택 전송 모드, AMC 채널 할당 방법 및 MCS레벨 정보를 상기 기지국으로 피드백한다.
상기 단말은 405단계에서 상기 채널 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준값 1보다 크거나 같을 경우( Vεh ≥ 기준값 1), 상기 단말은 421단계로 진행하여 상기 채널 오류의 정규화 값, 상기 기준값 1 및 기준값 2를 비교한다.
만일, 상기 채널 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준값 1보다 크거나 같으며, 상기 기준값 2보다 작을 경우(기준값 1 ≤ Vεh < 기준값 2), 상기 단말은 423단계로 진행하여 공간 분할 전송 모드로 동작하기에는 채널의 분산이 크다고 판단하여 안테나 선택(SIMO) 전송 모드를 선택한다. 이후, 상기 <수학식 2, 3>을 이용하여 상기 선택된 안테나 선택 전송 모드에 대한 예측 SNR을 산출한다.
상기 예측 SNR을 산출한 후, 상기 단말은 425단계로 진행하여 상기 예측된 SISO 링크를 신뢰할 수 있으므로 채널 할당 방법을 AMC 기법으로 설정하고, 상기 예측 SNR에 대한 MCS 기준값을 바탕으로 MCS 레벨을 결정한다.
이후, 상기 단말은 상기 417단계로 진행하여 상기 선택한 안테나 선택 전송 모드, AMC 채널 할당 방법 및 MCS레벨 정보를 상기 기지국으로 피드백한다.
한편, 상기 채널 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준값 2보다 크거나 같을 경우( Vεh ≥ 기준값 2), 상기 단말은 427단계로 진행하여 상기 예측된 SISO 링크가 신뢰성이 없다고 판단하여 다중 안테나 전송 모드를 SIMO 전송 모드 또는 STBC 전송 모드를 선택한다. 여기서, 상기 SIMO전송 모드 또는 STBC 전송 모드는 상기 다중 안테나 통신 서비스를 사용하는 사용자에 의해 선택적으로 사용된다.
상기 다중 안테나 전송 모드(SIMO 또는 STBC)를 선택한 후, 상기 단말은 429단계로 진행하여 채널 할당 방법으로 다이버시티 기법으로 설정하고, 일정 시간동안 예측 SNR의 평균값을 산출하여 MCS레벨을 결정한다.
이후, 상기 단말은 상기 417단계로 진행하여 상기 선택한 SIMO 또는, STBC 전송 모드, 다이버시티 채널 할당 방법 및 MCS레벨 정보를 상기 기지국으로 피드백한다. 이후, 상기 단말은 본 알고리즘을 종료한다.
상술한 바와 같이 수신되는 신호의 채널을 추정한 후, 상기 추정된 채널 정보를 이용하여 L시간 이후의 채널 정보를 예측한다. 이후, 상기 예측된 채널 정보를 이용하여 다중 안테나 전송 모드, 채널 할당 방법 및 MCS레벨을 결정하는 단말 장치는 하기 도 5에 도시된 바와 같은 구성을 갖는다.
도 5는 본 발명에 따른 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 블록 구성을 도시하고 있다.
상기 도 5에 도시된 바와 같이 상기 다중 안테나 전송 모드를 결정하기 위한 단말은 채널 추정기(501), 채널 예측기(503), 전송 모드 결정기(505), MCS 레벨 결정기(507) 및 MCS 레벨 제어부(509)를 포함하여 구성된다.
상기 채널 추정기(501)는 상기 기지국으로부터 수신되는 하향링크 신호의 프리앰블을 이용하여 AMC 또는 다이버시티 채널의 상태 정보를 추정한다. 여기서, 상기 채널 상태 정보는, 데이터를 복조하기 위해 할당된 부채널의 채널 이득, 간섭 전력, 잡음 전력을 포함한다.
상기 채널 예측기(503)는 상기 채널 추정기(501)로부터 제공받은 추정된 채널 정보를 이용하여 L시간 이후의 채널 정보를 예측한다. 이후, 상기 예측된 채널 정보를 이용하여 SISO링크의 채널 예측 오류의 정규화 값을 산출한다. 예를 들어, 일정시간(t, t-1, …, t-(M+1)) 동안 추정된 채널 이득(h)을 이용하여 L시간 이후(t+L)의 채널 이득(
Figure 112006016339888-PAT00026
)을 예측한다. 여기서, 예측시간 동안에 채널의 상관 관계(correlation)가 충분히 유지된다고 가정한다. 이후, 상기 예측한 채널 값을 이용하여 간섭 전력 및 잡음 전력을 예측하여 상기 SISO 링크의 채널 예측 오류의 정규화 값(Vεh )을 산출한다.
상기 전송 모드 결정기(505)는 상기 채널 예측기(503)로부터 제공받은 채널 예측 오류의 정규화 값과 미리 정해진 기준값을 비교하여 상기 다중 안테나 전송 모드를 결정한다. 예를 들어, 두 개의 안테나를 구비하는 기지국과 하나의 안테나를 구비하는 단말의 경우, 상기 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준 값보다 작으면, 상기 예측한 채널 상태를 신뢰할 수 있다고 가정할 수 있으므로, 상기 다중 안테나 전송 모드로 안테나 선택(AS : Antenna Selection) 전송 모드가 선택되고, 채널 할당 방식으로 AMC 채널이 선택된다.
만일, 상기 예측 오류의 정규화 값이 상기 기준 값보다 크거나 같으면, 상기 예측한 채널 상태를 신뢰할 수 없다고 가정할 수 있으므로, 상기 다중 안테나 전송 모드로 SISO 또는 STBC(Space Time Block Coding) 전송 모드가 선택되고, 채널 할 당 방식으로 다이버시티 채널이 선택된다.
상기 MCS 레벨 결정기(507)는 상기 채널 예측기(503)에서 추정된 예측 SNR을 이용하여 상기 전송 모드 결정기(505)에서 결정된 다중 안테나 전송 모드에 대한 MCS레벨을 결정한다. 즉, 상기 MCS 레벨 제어부(509)로부터 제공받은 예측 SNR의 분포에서 상기 예측 SNR을 이용하여 MCS레벨을 결정한다.
상기 다중 안테나 전송 모드, 채널 할당 방법 및 MCS레벨이 모두 결정되면, 상기 단말은 상기 정보들을 기지국으로 피드백한다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 기준값을 갱신하는 경우 성능 변화 그래프를 나타낸다. 이하 설명에서 가로축은 예측 오류 분산을 나타내고, 세로축은 평균 BER을 나타낸다.
상기 도 7에 도시된 바와 같이 점선 그래프는 상기 다중 안테나 전송 모드에 따른 기준값이 가장 낮은 오류 분산으로 고정되는 경우에 대한 그래프를 나타내고, 실선 그래프는 본 발명과 같이 오류 분산이 변함에 따라 상기 기준값을 갱신하는 경우에 대한 그래프를 나타낸다.
즉, 본 발명과 같이 채널 예측 오류 분산에 따라 기준값을 갱신하므로써 평균 BER 성능이 향상된다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 예측 오류 분산과 평균 전송률의 관계 그래프를 나타낸다. 이하 설명에서 가로축은 예측 오류 분산을 나타내고, 세로축은 전송률(Throughput)을 나타낸다.
상기 도 8을 참조하면 2×2 공간 분할 시스템에서 정규화된 예측 오류 분산에 따른 전송률을 나타낸다. 여기서, 타켓 BER이 10-3이고 평균 수신 SNR이 10, 15, 20. 25dB로 달리하였다.
상기 도 8에 도시된 바와 같이 수신 SNR이 클수록 예측 오류의 분산이 작을 수록 평균 전송률은 증가한다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
상술한 바와 같이, 다중 안테나 시스템에서 채널 환경에 따라 다양한 채널 할당과 다양한 AMC 방법 및 다양한 변조 방식을 적응적으로 선택하여 사용함으로써, 최대 전송률을 가질 수 있는 효율적인 통신 시스템을 구축할 수 있으며, 실제 페이딩 환경에 적합하게 전송 모드를 결정하므로써 신뢰도 높은 통신 시스템을 구현할 수 있는 이점이 있다.

Claims (18)

  1. 다중 안테나 시스템에서 채널 환경에 따라 전송 모드를 결정하기 위한 방법에 있어서,
    소정시간 동안 수신신호를 이용하여 추정된 채널 상태 정보를 이용하여 L시간 이후의 채널 상태 정보를 예측하는 과정과,
    상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류를 미리 정해진 기준 값과 비교하여 상기 예측한 채널 상태 정보의 신뢰성을 판단하는 과정과,
    상기 예측된 채널 상태 정보의 신뢰성에 따라 상기 전송 모드를 결정하는 과정과,
    상기 결정된 전송 모드에 따라 MCS(Modulation and Coding Scheme)레벨 및 채널 할당 방법을 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 채널 상태 정보는, 부 채널의 채널 이득, 간섭 전력 및 잡음 전력을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 예측한 채널 상태 정보의 신뢰성 판단은,
    상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류의 정규화 값을 산출하는 과정과,
    상기 예측 오류의 정규화 값과 상기 기준 값을 비교하여 상기 예측한 채널 상태 정보의 신뢰성을 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 예측 오류의 정규화 값은, 상기 추정한 채널 상태 정보의 채널 전력과 상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류 분산(Variance)의 비를 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 기준 값은, 상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류 분산(Variance)에 따라 갱신되는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 MCS레벨은,
    상기 예측한 채널 상태 정보를 신뢰할 수 있는 경우,
    상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 신호대 잡음 비(Signal to Noise Ratio)를 산출하는 과정과,
    MCS레벨 기준 값 정보를 포함하는 MCS레벨 테이블에서 상기 산출된 예측 신호대 잡음 비에 따른 MCS레벨을 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 MCS레벨 기준 값은, 평균 전송률을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서
    상기 MCS레벨은,
    상기 예측한 채널 상태 정보를 신뢰할 수 없는 경우,
    소정시간 동안 예측 신호대 잡음 비의 평균을 산출하는 과정과,
    MCS레벨 기준 값 정보를 포함하는 MCS레벨 테이블에서 상기 산출된 평균 예측 신호대 잡음 비에 따른 MCS레벨을 선택하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 MCS레벨 기준 값은, 평균 전송률을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 예측된 채널 상태 정보의 신뢰성에 따라 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 전송 모드와 SIMO(Single Input Multiple Output) 전송 모드가 선택될 경우, 상기 두 전송모드의 전송률을 산출하여 비교하는 과정과,
    상기 전송률 큰 하나의 전송 모드를 선택하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 다중 안테나 시스템에서 채널 환경에 따라 전송 모드를 결정하기 위한 장치에 있어서,
    수신신호의 채널 상태 정보를 추정하는 채널 추정기와,
    소정 시간 동안 추정된 채널 상태 정보를 이용하여 L시간 이후의 채널 상태 정보를 예측하는 채널 예측기와,
    상기 예측된 채널 상태 정보의 신뢰성을 판단하여 상기 전송 모드를 결정하 는 전송 모드 결정기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 채널 추정기와 채널 예측기의 상기 채널 상태 정보는, 부 채널의 채널 이득, 간섭 전력 및 잡음 전력을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 전송 모드 결정기는,
    상기 예측된 채널 상태 정보의 예측 오류의 정규화 값을 산출하고,
    상기 산출한 예측 오류 정규화 값과 미리 정해진 기준 값을 비교하여 상기 예측한 채널 상태 정보의 신뢰성을 판단하여,
    상기 채널 상태 정보의 신뢰성에 따라 전송 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 전송 모드 결정기에서 예측 오류의 정규화 값은, 상기 추정한 채널 상태 정보의 채널 전력과 상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류 분산(Variance)의 비를 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제 13항에 있어서,
    상기 전송 모드 결정기에서 기준 값은, 상기 예측한 채널 상태 정보의 예측 오류 분산(Variance)에 따라 갱신되는 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제 11항에 있어서,
    상기 예측된 채널 상태 정보의 예측 신호대 잡음 비(Signal to Noise Ratio)를 산출하여 상기 전송 모드에 대한 MCS(Modulation and Coding Scheme)레벨을 결정하는 MCS 레벨 결정기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 MCS레벨 결정기는, 상기 예측된 채널 상태 정보의 예측 신호대 잡음 비를 산출하고,
    MCS레벨 기준 값 정보를 포함하는 MCS레벨 테이블에서 상기 산출된 예측 신호대 잡음 비에 따른 MCS레벨을 선택하는 것을 특징으로 하는 장치.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 MCS레벨 결정기에서 MCS레벨 기준 값은, 평균 전송률을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
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