KR20070094451A

KR20070094451A - 디지털 통신 시스템에서 수신 신호의 가능성 메트릭을계산하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20070094451A
Application number: KR1020060139046A
Authority: KR
Inventors: 최준상
Original assignee: 포스데이타 주식회사
Priority date: 2006-03-16
Filing date: 2006-12-29
Publication date: 2007-09-20
Also published as: CN101406019A; KR100854636B1; US7586991B2; EP2002633A1; US20070217536A1; WO2007105925A1

Abstract

본 발명은 디지털 통신 시스템의 신호 수신 및 메시지 검출에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 디지털 변조된 수신 신호의 가능성 메트릭(Likelihood Metric)을 계산하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은 상기 수신 신호의 채널을 추정하여 채널 추정치를 생성하는 단계, 상기 채널 추정치에 따라 상기 수신 신호의 채널을 보상하는 단계, 및 상기 채널 추정치를 이용하여 영역 변수(Region Variable)를 계산하고, 상기 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호의 크기를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 수신 신호의 비트 메트릭을 계산하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 채널 보상 및 가능성 메트릭 계산 과정의 복잡도를 감소시킬 수 있고, 또한 상기 메트릭 계산 과정에 채널 변동에 의한 영향을 가중치로 반영함으로써 전체 시스템의 메시지 검출 성능을 향상시킬 수 있다.

Description

디지털 통신 시스템에서 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CALCULATING LIKELIHOOD METRIC OF A RECEIVED SIGNAL IN DIGITAL COMMUNICATION SYSTEMS}

도 1은 일반적인 디지털 통신 시스템에서 전송된 신호를 수신하는 방법을 단계별로 도시한 흐름도이다.

도 2는 종래의 16QAM 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 방법을 성상도(Signal Constellation)를 이용하여 나타낸 도면이다.

도 3은 종래의 64QAM 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 방법을 성상도를 이용하여 나타낸 도면이다.

도 4는 본 발명에 따른 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 방법을 각 단계별로 나타낸 흐름도이다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 16QAM 신호의 가능성 메트릭 계산 방법을 단계별로 도시한 흐름도이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 64QAM 신호의 가능성 메트릭 계산 방법 중 0번째 비트와 3번째 비트의 메트릭 계산 방법을 단계별로 도시한 흐름도이다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 64QAM 신호의 가능성 메트릭 계산 방법 중 1번째 비트와 4번째 비트의 메트릭 계산 방법을 단계별로 도시한 흐름도이다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른, 64QAM 신호의 가능성 메트릭 계산 방법 중 2번째 비트와 5번째 비트의 메트릭 계산 방법을 단계별로 도시한 흐름도이다.

도 9는 본 발명에 따른 직교 진폭 변조 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 가능성 메트릭 계산 방법을 적용한 보행자-A 시스템의 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프이다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 가능성 메트릭 계산 방법을 적용한 보행자-B 시스템의 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프이다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 가능성 메트릭 계산 방법을 적용한, 수신부의 이동을 고려한 보행자-A 시스템의 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프이다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 가능성 메트릭 계산 방법을 적용한, 수신부의 이동을 고려한 보행자-B 시스템의 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프이다.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

910: 채널 추정부

920: 채널 보상부

930: 영역 변수 계산부

940: 비교부

950: 비트 메트릭 계산부

본 발명은 디지털 통신 시스템에서 수신된 신호의 메시지 검출에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 디지털 변조된 신호(Modulated Digital Signals)의 가능성 메트릭을 계산하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

디지털 통신 시스템에서 메시지를 구성하는 각 심볼은 전송에 앞서 변조(Modulation)라는 과정을 거친다. 변조란, 넓은 의미로, 디지털 신호를 채널에서 전송 가능한 형태로 변화시키는 과정을 의미한다. 변조는 반송파(Carrier)에 디지털 신호를 실음으로써 이루어지는데, 이는 곧 상기 신호의 디지털 값에 따라 반송파에 일정한 변화를 주어, 수신측(Receiver Side)에서 변조된 신호를 통해 원래의 디지털 신호를 복원할 수 있도록 하는 것이다.

디지털 변조 방식의 가장 간단한 형태로는 진폭 편이 방식(ASK: Amplitude Shift Keying), 위상 편이 방식(PSK: Phase Shift Keying), 및 주파수 편이 방식(FSK: Frequency Shift Keying)이 있다. ASK는 디지털 데이터의 값에 따라서 반송파의 크기(Amplitude) 성분을 변화시키는 방식이다. ASK는 구조가 간단한 반면, 신호 대 잡음비가 좋지 않은 환경에서는 수신측에서 신호 레벨의 차이를 구분하기 어렵다는 문제점이 있다.

PSK와 FSK는 ASK에 비해 나은 성능을 갖는다. 이진 데이터를 표현하기 위한 PSK와 FSK를 각각 BPSK(Binary PSK)와 BFSK(Binary FSK)라고 한다. 먼저 BPSK는 '0'과 '1'로 표현되는 이진 심볼을 이용하여, 반송파의 위상을 달리 하는 방식의 변조이다. 즉, 전송하려는 데이터 값이 '0'에서 '1'로 천이하거나, '1'에서 '0'으 로 천이할 때, 반송파의 위상을 180°편이시킴으로 채널 상에서 전송되는 반송파 신호에 변화를 주는 것이다. 이에 반해, BFSK는 위상이 아닌 주파수를 이용한다. 즉, 서로 다른 주파수의 사인파(Sinusoidal Wave)로 표현되는 두 개의 반송파를 각각 '0'과 '1'을 나타내기 위해 사용하는 것이다.

그러나 상기 BPSK와 BFSK는 주파수 대역(Frequency Band)을 효율적으로 사용하지 못한다는 단점이 있다. BPSK는 하나의 반송파로 두 개의 신호밖에 표현하지 못하고, BFSK는 신호의 개수만큼의 주파수 대역을 필요로 하기 때문이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 사용되는 변조 방식이 직교 위상 편이 방식(QPSK: Quadrature Phase Shift Keying)이다. QPSK는 반송파의 위상을 90°간격을 지닌 네 개의 값으로 변화시키면서 네 개의 레벨에 해당하는 신호를 전송한다.

디지털 변조에서는 이러한 기본적인 변조 방식들을 조합할 수 있는데, 특히 진폭과 위상을 함께 변화시키는 것을 직교 진폭 변조(QAM: Quadrature Amplitude Modulation)라고 한다. QAM에서는, 예컨대, 진폭이 같지만 위상이 다른 신호, 위상이 같지만 진폭이 다른 신호, 위상과 진폭이 모두 다른 신호가 존재할 수 있다. QAM의 대표적인 예로, 16QAM, 64QAM, 256QAM 등이 있으며, 이는 각각 16개, 64개, 256개의 서로 다른 데이터 값을 표현할 수 있는 QAM을 의미한다.

상기와 같이 변조된 신호에 대해 수신측에서는 복조(Demodulation)와 검출(Detection)이라는 과정을 거쳐 원래의 메시지를 복원한다. 복조는 파형의 복구를 의미하고, 검출은 그 파형의 디지털적인 의미를 선택하는 의사결정 과정이다. BPSK와 BFSK의 경우에는 수신된 신호가 '0'과 '1' 두 데이터 값 중 어느 것에 해당 하는지 결정하면 되므로, 메시지 검출이 용이한 반면, QPSK 또는 QAM의 경우는 많은 수의 데이터 심볼이 일정 주파수 대역에 밀집해 있으므로, 메시지 검출이 용이하지 않다.

따라서 이 경우, 수신된 데이터가 '0'과 '1' 중 어느 값인지를 명확하게 결정하는 대신, 현재 수신한 신호에 대해 원래의 전송 비트가 '0' 또는 '1'이었을 가능성을 이용한다. 이러한 결정 방식을 연판정(Soft Decision)이라고 하며, 이 때의 검출기 출력을 연성 비트(Soft Bit)라고 한다. 상기 연판정은, 보다 구체적으로는 각 비트에 대한 가능성 메트릭(Likelihood Metric)을 계산함으로 이루어진다. 가능성 메트릭이란, 수신 신호에 대해 특정 신호가 전송되었을 확률을 나타낸 값이다.

도 1은 일반적인 디지털 통신 시스템에서 전송된 신호를 수신하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도면에 도시된 바와 같이, 수신단은 먼저 수신한 신호를 FFT 모듈을 이용하여 주파수 영역으로 변환한다(110). 상기 주파수 영역의 수신 신호로부터 채널의 특성을 추정한 값인 채널 추정치를 계산하고(120), 상기 채널 추정치에 기초하여 수신 신호의 왜곡을 보상하는 채널 보상 단계(130)를 거친다. 수신단은 상기 채널 보상된 수신 신호에 대해 가능성 메트릭을 계산하고(140), 송신단에서 부호화된 데이터를 상기 계산된 가능성 메트릭에 기초하여 복호화함으로써 메시지를 검출하게 된다(150). 이처럼 가능성 메트릭의 계산은 메시지 검출에 선행하는 단계로서, 상기 가능성 메트릭 계산 성능이 메시지 검출의 성능을 결정하는 중요한 변수가 된다.

이하에서는, 본 발명이 속하는 기술적 분야, 즉 가능성 메트릭의 계산 방법에 대한 종래 기술을, 16QAM와 64QAM을 일례로 들어 상세히 설명하기로 한다.

도 2 및 도 3은 각각 16QAM과 64QAM 변조된 신호에 포함된 메시지 심볼의 성상도(Signal Constellation) 상의 위치를 표현한 도면이다. 상기 변조된 신호에 대한 종래의 가능성 메트릭 계산 방법은 도 2 및 도 3의 성상도 상의 각 심볼과 수신 신호 간의 복소 거리(Complex Distance)를 계산하는 것으로 특징지어진다.

k 번째 심볼에 대해 전송된 신호

가

의 특성을 지닌 채널을 통과하여 잡음 요소

가 더해진 형태로 수신될 경우, 수신 신호

는 다음 수학식에 의해 나타내어진다.

수신단에서 완벽한 채널 추정이 가능하다면, 채널에 의한 왜곡은 채널 추정치의 복소 공액을 상기 신호에 곱함으로써 보상할 수 있다. 채널 보상된 신호

는 다음 수학식과 같이 나타내어진다.

당업자라면 주지하는 바와 같이, 16QAM의 각 심볼은 4개의 비트로 구성되어 있다. 일반적인 시스템의 열 잡음을 모델화하는 데 사용되는 가산 백색 가우스 잡음(AWGN: Additive White Gaussian Noise) 환경에서 상기 각 비트에 대한 가능성(Likelihood)은 가우스 분포 형태의 확률 변수로서 나타내어진다. 일례로서, 전송측에서 '1' 또는 '0' 값의 비트를 전송한 경우의 1번째 비트에 대한 가능성은 다음 수학식에 의해 표현되는 바와 같다.

단,

은 잡음의 분산(Noise Variance)이며,

은 k 번째 심볼의 1번째 비트에 대해 전송측에서 '0'을 전송한 경우의 가능성을 의미한다. 상기

과

의 비율을 대수-가능성 비율(LLR: Log Likelihood Ratio)이라 한다.

상기 수학식 3에 나타난 각 전송 비트 데이터에 대한 가능성 값을 이용하여 k 번째 심볼 비트에 대한 LLR을 계산하는 방법은 다음 수학식과 같이 표현된다.

종래 기술에서는 상기 각 비트에 대한 가능성이 도 2의 성상도 상의 각 심볼과 수신 신호의 거리로 계산된다. 이와 같이 정해지는 가능성 값을 이용하여 계산된 LLR은 다음 수학식과 같이 나타내어진다.

단,

,

이고,

일 때

,

일 때

,

일 때

,

일 때

이다. 동일한 방법을 나머지 비트에 대해서도 적용하면, 16QAM 수신 신호의 각 비트별 LLR을 구하는 방법을 다음 수학식과 같이 나타낼 수 있다.

64QAM 변조 신호에 대하여도 마찬가지 방법을 적용하면, 64QAM 신호를 구성하는 6개의 비트 각각에 대해 다음 수학식과 같이 LLR이 구해질 수 있다.

단,

,

이고,

일 때

,

일 때

,

일 때

,

일 때

,

일 때

,

일 때

,

일 때

,

일 때

이다.

상기와 같은 단계들을 포함하는 종래의 가능성 메트릭 계산 방법은 다음과 같은 문제점을 안고 있다.

일례로서 채널 추정치에 기초하여 수신 신호의 왜곡을 보상하는 단계에 나눗셈 연산 또는 나눗셈기가 사용된다. 잘 알려져 있듯이 2의 거듭제곱이 아닌 임의의 수로의 나눗셈 연산은 가능성 메트릭 연산의 복잡도를 높여 계산 속도를 저하시키고 구현 비용을 증가시킨다.

또한, 종래의 방법은 거리 메트릭(Distance Metric)에 기반한 방법으로서, 성상도 상의 고정된 위치로 각 심볼을 나타낸다. 또한 상기 고정된 심볼 위치를 가능성 계산의 비교 기준으로 삼기 때문에, 채널 변동(Channel Variation)에 의한 영향을 적절히 반영하지 못하게 된다. 이로 인해, 메트릭 계산 성능의 저하가 초래될 수 있다. 특히 채널 특성의 변동이 심한 무선 통신 시스템의 경우 만족할 만한 결과를 얻기 힘들게 된다.

이에, 본 발명에서는 무선 통신 시스템을 포함한 디지털 통신 시스템에서 수신된 신호의 가능성 메트릭을 빠르고 정확하게 계산하는 새로운 기술을 제안하고자 한다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 지닌 종래 기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 고차 진폭 변조 신호의 가능성 메트릭 계산 방법에 있어 연산의 복잡도를 감소시키는 동시에 정확도를 향상시키는 것을 그 목적으로 한다.

보다 구체적으로, 본 발명은 채널 변동을 고려한 성상도 상의 포인트를 비교 기준으로 사용함으로써 채널 복호화에 이용되는 가능성 메트릭 정보를 더 정확하게 계산하는 것을 그 목적으로 한다.

보다 구체적으로, 본 발명은 고정된 심볼 위치를 가지는 성상도를 이용하는 대신, 채널 변동에 따라 변동하는 영역으로 표현되는 영역 변수(Region Variable)를 비교 기준으로 사용함으로써, 특히 채널 변동이 심한 무선 통신 환경에서의 메시지 검출 성능을 향상시키는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 채널 특성에 따른 채널 보상을 수행함에 있어, 높은 하드웨어 및 소프트웨어 복잡도를 가지는 나눗셈 연산(Dividing Operation) 또는 나눗셈기(Divider)를 제거함으로써, 수신 장치가 효율적으로 구성되고 동작하도록 하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 상기 영역 변수와의 비교 결과에 따라, 서로 다른 닫힌 형태의 선형 표현(Closed Form of Linear Expression)으로 구성된 가능성 메트릭 결과를 산출함으로써, 시스템의 복잡도를 증가시키지 않으면서도 더 정확한 계산 결과를 얻는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 보다 효율적인 가능성 메트릭 계산을 통하여 시스템의 연결 성능을 향상시켜, 빠르고 안정적인 데이터의 송수신을 가능하게 하는 것을 그 목적으로 한다. 특히, 본 발명은 고속 페이딩 채널(Fast Fading Channel) 또는 주파수 선택적 페이딩 채널(Frequency Selective Fading Channel) 환경에서의 시스템 동작 성능을 향상시키는 것을 그 목적으로 한다.

상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에 따른, 디지털 통신 시스템에서 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 방법은, 상기 수신 신호의 채널을 추정하여 채널 추정치를 생성하는 단계, 상기 채널 추정치에 기초하여 상기 수신 신호의 채널을 보상하는 단계, 상기 수신 신호에 대응하는 성상도(Signal Constellation) 상의 심볼 좌표값을 상기 채널 추정치에 기초하여 스케일링(Scaling)한 값인 영역 변수(Region Variable)를 계산하는 단계, 및 상기 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호의 크기를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른, 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 장치는, 상기 수신 신호의 채널을 추정하여 채널 추정치를 생성하는 채널 추정부, 상기 채널 추정치에 기초하여 상기 수신 신호의 채널을 보상하는 채널 보상부, 상기 수신 신호에 대응하는 성상도 상의 심볼 좌표값을 상기 채널 추정치에 기초하여 스케일링한 값인 영역 변수(Region Variable)를 계산하는 영역 변수 계산부, 상기 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호의 크기를 비교하는 비교부, 및 상기 비교 결과에 따라 상기 보상된 수신 신호의 각 비트에 대해 가능성 메트릭을 계산하는 비트 메트릭 계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

참고로 본 명세서에서 사용되는 디지털 통신 시스템은, 유한 간격의 시간(Discrete Time Interval) 동안 유한 개의 파형들 (Discrete Number of Waves) 중 하나를 전기적, 광학적 기타의 형태로 송수신하는 시스템을 의미하는 용어로서, 전송되는 메시지가 디지털 정보로 구성되거나 아날로그 정보를 디지털화한 데이터를 전송하는 유무선 시스템 일체를 포함하는 개념이다. 상기 디지털 통신 시스템의 예로는, 디지털 이동 통신, 디지털 위성 통신, 디지털 광통신, 디지털 방송 시스템, 유무선 인터넷 등이 있다.

상기 디지털 통신 시스템은 전송 메시지의 심볼을 디지털 변조하여 유선 또는 무선 채널을 통해 수신단에 전달할 수 있다. 또한 상기 수신단은 전송된 신호를 수신하여, 상기 신호로부터 전송 메시지를 복원하는 메시지 검출부를 포함할 수 있다.

참고로, 본 발명의 구성 및 효과를 기술함에 있어, 상기한 종래 기술과 대비하기 위하여 QAM 신호를 예로서 사용할 것이다. QAM은 성상도로 표현되는 복소 영역 상에 밀집된 복수의 심볼 위치로 특징지어진다. 이는 앞서 서술한 연판정 복호화가 적용되는 대표적인 예이며, 실제 시스템에 매우 널리 응용되고 있다. 설명의 편의를 위하여 비교적 단순하면서도 많이 사용되는 16QAM 및 64QAM 변조된 신호를 예로서 사용할 것이지만, 본 발명에 따른 방법 및 장치는 256QAM, 512QAM 기타 고 차 QAM의 경우에 모두 적용된다. 나아가, 본 발명의 기술적 사상은 QAM 변조 방식의 시스템에 국한되지 않고, 디지털 통신 시스템 일반에 대하여 적용된다. 요컨대, 성상도(Signal Constellation), 즉 변조 신호에 포함된 각 심볼을 복소 영역 상의 위치로 나타낼 수 있는 모든 변조 방식의 수신 신호에 대해 본 발명의 구성 및 기술적 효과가 널리 적용될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른, 디지털 통신 시스템에서 수신된 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 방법 및 장치에 대하여 상세히 설명한다.

도 4는 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법을 단계별로 나타낸 흐름도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은 수신된 신호의 채널을 추정하고(410), 상기 추정치에 기초하여 채널을 보상하고(420), 상기 추정치에 기초하여 영역 변수를 계산하고(430), 상기 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호를 비교하여(440), 비교 결과에 따라 가능성 메트릭을 계산하는(450) 단계들을 포함한다.

디지털 통신 시스템의 전송 신호는 유무선 채널을 통해 수신단에 전달된다. 채널의 상태에 따라 신호의 왜곡이 발생하며, 상기 신호의 왜곡을 적절히 보상하지 않을 경우, 수신단은 전송 메시지를 완벽하게 복원할 수 없게 되어 시스템의 성능 저하를 초래할 수 있다.

따라서 채널에 의한 신호의 왜곡을 보상하기 위해, 즉 수신 신호의 채널을 보상하기 위해 채널의 특성을 추정하는 단계(410)가 필요하다. 상기 채널 추정은, 일례로서 송수신단 사이에 미리 정의된 트레이닝 심볼(Training Symbol)을 이용하 여 이루어질 수 있다.

상기 디지털 통신 시스템의 신호 수신단은 상기 단계(410)에 의해 생성된 채널 추정치에 기초하여 수신 신호의 채널을 보상한다(420). 종래의 방법과 달리, 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은 다음 수학식과 같이, 상기 수신 신호에 채널 추정치의 복소 공액을 곱함으로써 채널을 보상하는 단계를 포함한다.

단,

는 상기 수신 신호이고,

는 k 번째 심볼의 전송 신호,

는 상기 채널 추정치,

는 수신단의 잡음 요소를 의미한다. 상술한 과정을 통해 수신 신호

의 위상이 이동하게 된다.

수학식 8에 나타나 있듯이, 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법에 포함되는 채널 보상 단계는

로의 나눗셈 연산을 포함하지 않는다. 이와 같이, 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은, 종래 방법의 성능 저하 요인으로 지적되어 온 나눗셈 연산 또는 나눗셈기를 사용하지 않음으로써, 하드웨어 및 소프트웨어의 복잡도를 경감시켜 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 즉, 본 발명은 종래 기술의 채널 보상 단계를 이루는 두 가지 특징적인 연산인

로의 곱셈, 및

로의 나눗셈을 분리하여 성능 향상을 도모한다는 점에 그 기술적 특징이 있다.

그러나, 상기 단계에 의해 보상된 신호는

요소를 반영하고 있지 않기 때문에 종래와 같이 고정된 심볼 위치를 가지는 성상도를 이용할 수 없다. 따라서, 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은 영역 변수(Region Variable)라는 새로운 변수를 계산하고, 상기 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호의 크기를 비교하여 가능성 메트릭을 계산하는 새로운 단계를 포함한다.

상기 영역 변수는 수신 신호에 대응하는 성상도 상의 심볼 좌표값을 채널 추정치를 이용하여 스케일링함으로써 구해질 수 있다. 보다 구체적으로, 영역 변수는 수신 신호에 대응하는 성상도 상의 심볼 좌표값과 채널 추정치의 절대값의 제곱

을 곱셈 연산함으로써 계산될 수 있다. 즉, 종래의 방법에 포함되었던 수신 신호의 나눗셈 연산을, 상기 수신 신호에 대응하는 심볼 좌표값에 대한 곱셈 연산으로 대체한 것이다. 이처럼 성상도 상의 심벌 좌표값을 채널 추정치의 크기를 이용하여 스케일링한 값(Channel Magnitude Scaled Version of the Constellation Point)을 비교 대상인 영역 변수로 사용함으로써 복잡도 경감에 따른 구현 용이성을 확보할 수 있다.

이하, 16QAM의 경우를 예로 들어, 상기 영역 변수의 계산 및 상기 보상된 수신 신호와의 크기 비교를 통한 가능성 메트릭 계산 방법을 상세하게 설명하도록 한다.

k 번째 심볼에 대한 QAM 신호에 포함된 1번째 비트를

이라고 할 때, 상기 1번째 비트에 대한 가능성

는 다음 수학식과 같이 나타내어진다.

단,

은 잡음의 분산이며,

은 k 번째 심볼의 1번째 비트에 대해 전송측에서 '0'을 전송한 경우의 가능성을 의미한다. 또한 수학식 9의

와

는

,

로 정의된다. 참고로, 실수 영역 신호(Real-valued Signals)인

와

의 AWGN 잡음의 분산은

이다.

상기 수학식 9와 같이 계산되는 가능성 값을 이용하여 상기 수신 신호에 대한 대수-가능성 비율(LLR: Log Likelihood Ratio)을 구할 수 있다. 상기 대수 가능성 비율은 비트별 각 '0' 또는 '1' 값의 전송 신호에 대한 가능성 값의 비율을 의미하며 앞서 나타낸 수학식 4에 의해 정의된다. 이 값은 가능성 메트릭의 지표로서 지수 연산에 의한 연산 부담을 막을 수 있고, 수치 범위를 일정 범위 내로 제 한할 수 있어 매우 유용하다. 상기 연산 부담의 경감은 시스템 소프트웨어 및 하드웨어 구현상의 이점으로 작용할 수 있다. 따라서 본 명세서에서는 가능성 메트릭의 일례로서 상기 LLR을 계산하는 방법을 설명할 것이다. 그러나, 본 발명의 기술적 사상은 일 실시예인 LLR의 계산에만 한정되지 않는다. 메시지 검출을 위한 테스트에 사용되는 메트릭 일체에 대한 계산에 본 발명의 기술적 사상이 적용되어 실시될 수 있다.

본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법에 의해 구해진 수신 신호의 1번째 비트의 LLR은 다음 수학식과 같이 표현된다.

상기 수학식 10에 나타나 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 계산 방법에 의하면, 상기 수신 신호에 대응하는 성상도 상의 심볼 좌표값을

를 통해 스케일링(Scaling)한 값을 이용하여 LLR이 구해진다. 이는 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법에 포함되는, 채널 보상 단계에서

를 보상하지 않았기 때문이다. 즉, 본 발명에 따른 계산 방법은 종래의 방법과 달리

와

성분을 분리하여 전 자를 채널 보상 단계에, 후자를 비트별 가능성 메트릭 계산 단계에 포함시킴으로 나눗셈 연산 또는 나눗셈기를 제거하는 효과를 얻을 수 있다.

또한, 상기 수학식 10과 앞서 나타낸 수학식 5를 비교하면, 종래의 방법과 달리 본 발명의 LLR은 채널 추정치의 크기의 제곱인

로 스케일링되어 있다. 즉, 동일한 채널 환경에 대해 본 발명에 따라 계산된 가능성 메트릭이

배 큰 값을 가지게 된다. 즉, 좋은 채널 환경을 의미하는 큰 채널 이득(Gain)에 대해서 큰 LLR을 얻을 수 있고, 반대로 좋지 않은 채널 환경에 대해서는 0에 더욱 가까운 가능성을 산출하는 것을 의미한다. 이처럼 채널 이득에 기초한 가중치값을 부여함으로써, 본 발명은 종래의 방법에 비해 계산 정확도를 향상시킬 수 있다.

상기 수학식 10과 같이 나타내어지는 LLR을 16QAM 신호의 모든 비트에 대해 적용하면, 각 비트별 LLR 값은 다음 수학식과 같이 계산된다.

참고로, 상기 수학식 11은, 상기 수신 신호가 그레이 코드(Grey Code)로 표현되는 심볼에 대해, 상기 수신 신호의 0번째 및 1번째 비트가 성상도의 허수축 좌표로 표현되고, 상기 수신 신호의 2번째 및 3번째 비트가 실수축 좌표로 표현되는 경우의 수학식이다. 또한 상기 수학식은 종래 기술과의 비교를 위해 도 2와 같은 성상도 상의 심볼 배치를 기준으로 하였다. 최근 대부분의 통신 시스템에서 오류 발생에 의한 영향을 최소화하기 위해 그레이 코드를 이용하고 있다. 나아가 도 2의 심볼 배치는, 일례로 IEEE 802.16d/e OFDMA 표준에서 정하는 바와 같다. 그러나 상기 수학식 11로 표현되는 실시예는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 본 발명의 기술적 사상이 상기와 같은 심볼 표현 방법에 국한되어 실시되는 것은 아니다.

상기 수학식 11을 참조하면, 1번째 비트와 3번째 비트에 대한 LLR을 계산할 때, 상기 채널 보상된 수신 신호의 실수부와 허수부

,

는 각각 성상도 상의 심볼 좌표값을

로 스케일링한 값인 영역 변수

와 그 크기가 비교된다. 달리 말하면, 비트별 LLR 값 계산에 앞서 먼저 상기 보상된 수신 신호의 실수부 또는 허수부의 크기와 영역 변수의 대소를 판단한다. 이와 같은 방법으로 영역 변수와 보상된 수신 신호의 비교가 이루어지며, 비교 결과에 가능성 메트릭 계산을 위한 비교 영역이 정해진다. 참고로, 영역 변수와 보상된 수신 신호의 비교는 신호 전체의 차원에서 이루어지는 것이며, 각 비트 단위로 이루어지는 것이 아니라는 점에 유의할 필요가 있다. 예를 들어 상기 보상된 수신 신호의 0번째 비트와 2번째 비트에 대해서는 영역 변수와의 대소 비교가 이루어지지 않지만, 설명한 바와 같이 보상된 수신 신호 전체에 대하여는 여전히 영역 변수와의 비교가 이루어진다고 할 수 있다.

그리고 상기 비교 결과에 따라 서로 다른 방법으로 LLR 값이 계산된다. 예를 들어, 상기 수학식 11에 따라, 1번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우

로,

인 경우

로, 그 외의 경우,

로 계산된다.

이 때 보상된 상기 수신 신호의 비교 대상이 되는

를 영역 변수(Region Variable)라고 하며, 상기 영역 변수에 의해 상기 보상된 수신 신호의 비교 범위가 정해지고 나면, 16QAM의 각 심볼 위치 중 상기 보상된 신호의 형태로 수신될 가능성이 높은 주요한 심볼들에 대하여 상기 수학식과 같은 방법으로 LLR의 계산이 이루어진다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은, 고정된 심볼 위치를 가지는 성상도를 이용하는 종래의 방법과 달리 영역 변수라는 새로운 개념을 도입하여, 상기 보상된 수신 신호의 비교 영역을 설정하고, 상기 비교 영역 내에서 채널 추정치를 반영한 계산을 수행함으로 채널 변동에 따른 메시지 검출 성능 저하를 방지할 수 있다. 특히, 이동 통신 기타 무선 통신 시스템, 일례로서 직교 주파수 분할 다중화(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 또는 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템의 경우 에어(Air)의 상태 및 수신단의 물리적 이동에 따른 채널 특성의 변동이 뚜렷이 나타나게 되는데, 본 발명에 따른 방법은 채널 추정치에 따라 적응적으로(Adaptively) 변동하는 비교 영역을 이용함으로써 이와 같은 채널 변동에 의한 성능 저하를 효과적으로 막을 수 있게 된다.

또한, 고정된 심볼 위치를 가지는 성상도 상의 거리 개념을 이용하는 종래의 방법은 가우스 분포(Gaussian Distribution) 형태의 잡음을 선형 모델로 근사함으로 잡음에 의한 영향을 적절히 반영하지 못한다는 단점이 있었다. 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은 이와 같은 한계를 가지는 성상도 상의 거리 개념 대신 영역 변수를 이용한 새로운 비교 기준을 이용한다. 따라서 채널의 잡음에 의한 영향을 보다 정확히 반영하여 전체 시스템의 메시지 검출 성능을 향상시킬 수 있다

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 16QAM 신호의 가능성 메트릭 계산 방법에 있어서, 도 4의 가능성 메트릭 계산 단계(450)를 각 비트별로 보다 상세히 도시한 흐름도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 0번째 비트와 2번째 비트에 대해서는 LLR 값이, 영역 변수와의 비교 없이 각각

,

로 계산되고, 1번째 비트와 3번째 비트에 대해서는

와 크기 비교를 통해 비교 영역을 정하고 각각의 비교 영역에 대해 LLR로 표현되는 가능성 메트릭을 계산한다. 보다 구체적으로는, 1번째 비트에 대해서는

이,

인 경우

로,

인 경우

로, 그 외의 경우

로 계산되고, 3번째 비트에 대해서는

이,

인 경우

로,

인 경우

로, 그 외의 경우

로 계산된다.

상기 16QAM에 대해 설명한 가능성 메트릭 계산 방법은 64QAM 기타 고차 QAM에 대하여도 적용된다. 즉,

와

성분을 분리하여 전자와 관련된 계산을 채널 보상 단계에, 후자와 관련된 계산을 가능성 메트릭 계산 단계에 포함시키는 본 발명의 특징은 64QAM에 대해서도 그대로 적용될 수 있다. 더욱 구체적으로 설명하면, 64QAM에 대해서도 성상도 상의 심볼 좌표값을

를 이용하여 스케일링한 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 비트별로 가능성 메트릭을 계산하는 과정을 포함할 수 있다.

도 6 내지 도 8은 본 발명에 따른, 64QAM 수신 신호의 비트별 가능성 메트릭 계산 방법에 있어서, 도 4의 가능성 메트릭 계산 단계(450)를 각 비트별로 보다 상세히 도시한 흐름도이다.

도 6은 0번째 비트와 3번째 비트에 대한 계산 방법을 도시한 것이며, 도 7은 1번째 비트와 4번째 비트에 대해, 도 8은 2번째 비트와 5번째 비트에 대해 각각 그 계산 방법을 도시한 도면이다.

64QAM은 16QAM과 달리 6개의 비트로 각 심볼이 표현된다. 따라서 16QAM에 비해 더 많은 수의 비교 단계를 필요로 한다. 16QAM에 대하여 상술한 바와 같이 64QAM에 대해서도, 일례로 상기 LLR의 형태를 지니는 가능성 메트릭을 계산하는 방법을 다음과 같이 수학식에 의해 나타낼 수 있다.

수학식 12도 16QAM에 대한 수학식 11과 마찬가지로, 상기 수신 신호가 그레이 코드(Grey Code)로 표현되는 심볼에 대한 신호이며, 상기 수신 신호의 0번째, 1번째, 및 2번째 비트가 성상도의 허수축 좌표로 표현되고, 상기 수신 신호의 3번째, 4번째, 및 5번째 비트가 실수축 좌표로 표현되는 경우에 대한 수학식이다. 또한 상기 수학식은 종래 기술과의 비교를 위해 도 3과 같은 성상도 상의 심볼 배치를 기준으로 하였다.

도 9는 본 발명에 따른, 디지털 통신 시스템에서 수신된 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다. 도 9를 참조하면, 수신 신 호(901)는 채널 추정부(910)에 입력되어 상기 수신 신호의 채널 특성을 추정하는 데 이용된다. 상기 채널 추정부에 의해 생성된 채널 추정치(902)는 각각 채널 보상부(920)와 영역 변수 계산부(930)에 입력된다. 상기 채널 보상부는 상기 채널 추정치에 기초하여 상기 수신 신호의 왜곡을 보상하여, 보상된 수신 신호(903)을 생성하며, 상기 영역 변수 계산부는 상기 채널 추정치를 이용하여 성상도 상의 심볼 좌표값을 스케일링한 비교 지표인 영역 변수(904)를 계산한다. 비교부(940)에 의해 상기 보상된 수신 신호와 상기 계산된 영역 변수의 크기가 비교되어 각 비교 영역이 결정되고, 상기 비교 결과(905)에 따라 각 비트별 가능성 메트릭의 계산 방법이 정해진다. 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 장치는 상기 정해진 방법에 따라 비트별 가능성 메트릭을 계산한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 채널 보상부(920)는 상기 채널 추정치의 복소 공액을 계산하는 공액기, 및 상기 수신 신호와 상기 채널 추정치의 복소 공액을 곱셈 연산하는 곱셈기를 포함할 수 있다. 이와 같은 구성을 통하여 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 장치는, 종래의 장치와 달리 상기 채널 추정치의 복소 공액인

만을 채널 보상에 반영할 수 있다.

또한 종래의 장치에서 채널 보상을 하기 위해 필요했던 나눗셈기를 구성 요소로서 포함하지 않음으로써, 본 발명에 따른 계산 장치는 복잡도 감소에 따른 구현 용이성을 확보할 수 있게 되었다. 이에 따라 종래의 장치에서 나눗셈 연산에 사용되었던 채널 추정치의 절대값의 제곱

성분은 영역 변수 계산부(930)에 포 함된 곱셈기를 통하여 성상도 상의 심볼 좌표값에 곱해짐으로써 계산에 반영될 수 있다.

지금까지 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법에 대하여 설명하였고, 앞서 도 4 내지 도 8의 실시예들에서 언급한 내용들이 본 실시예에도 그대로 적용될 수 있으므로, 이하 상세한 내용은 생략하기로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 디지털 신호를 부호화하여 전송하는 시스템에 있어서, 수신단에서 계산되는 상기 비트별 가능성 메트릭 출력은 복호기로 입력되어 전송된 메시지의 검출에 이용된다. 상기 복호기는 비터비 복호기(Viterbi Decoder) 또는 격자 복호기(Trellis Decoder)와 같이 전송단에서 부호화된 본래의 데이터 심볼을 계산된 가능성 메트릭을 이용하여 검출하는 최대 가능성 복호기(Maximum Likelihood Decoder)로 구성될 수 있다.

본 발명의 기술적 사상은 터보 부호(Turbo Code) 또는 리드-솔로몬 부호(Reed-Solomon Code) 등 무선 채널 및 고속 데이터 채널에서 좋은 특성을 보이는 부호에 대응하는 복호기 대하여 모두 적용될 수 있으나, 바람직하게는 본 발명에 따라 계산된 가능성 메트릭은 이를 직접적인 판단의 기준으로 하는 최대 가능성 복호기의 입력으로 연결될 수 있다.

도 10 내지 도 13은 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법의 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프이다. 종래의 계산 방법과 본 발명에 따른 계산 방법의 성능을 비교하여 도시하였다.

16QAM 신호(상향 링크 PUSC 모드) 및 64QAM 신호(하향 링크 PUSC 모드)에 대 하여, 각각 보행자-A 채널(PedA: Pedestrian A Channel) 및 보행자-B 채널(PedB: Pedestrian B) 모델 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 수신 신호는, 1/2의 부호율(Code Rate)을 가지는 길쌈 부호기를 통해 부호화된 신호이고, 가능성 메트릭 계산 결과는 비터비 복호기(Viterbi Decoder)로 입력되도록 하였다.

시뮬레이션 샘플 포인트(E_b/N₀)당 최대 100 프레임을 기준으로, 몬테카를로 방법(Monte Carlo Method)으로 시뮬레이트되었다. 도 10은 보행자-A 채널, 도 11은 보행자-B 채널 모델 환경에 대한 성능 비교 그래프이다. 도 12 및 도 13은 수신부의 이동을 고려한 경우의 시뮬레이션으로서, 도 12는 보행자-A 채널에 대하여, 도 13은 보행자-B 채널에 대하여 시뮬레이트한 결과를 도시하고 있다. 이동 속도는 3 km/h로 주어졌으며, 사용된 반송파 주파수는 2.4 GHz이었다.

도 10 내지 도 13은, 디지털 통신 시스템의 주요 성능 지표인 E_b/N₀ 대 비트 에러율(BER: Bit Error Rate)의 그래프이다. 상기 비트 에러율은 본 발명에 따른 방법 및 장치에 따라 검출된 가능성 메트릭을 이용하여 수신 신호를 복호화하였을 때의 복호화 성능을 나타낸다. 동일한 복호기에 의해 복호화를 수행하였을 때의 비트 에러율을 비교함으로 가능성 메트릭 검출 성능을 비교할 수 있다. 도 10 및 도 11에 도시된 바와 같이, 다소간 정도의 차이는 있지만, 보행자-A 채널 및 보행자-B 채널 모델 환경에서, 16QAM 신호와 64QAM 신호 모두에 대해, 본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법을 이용할 경우 종래의 방법을 이용하는 것보다 비트 에러율이 감소하는 것을 볼 수 있다. 특히, 수신부의 이동을 반영한 도 12 및 도 13의 시뮬레이션 결과를 보면, 채널 변동에 의한 영향이 고려된 본 발명의 가능성 메트릭 계산 방법에 의해 검출 성능이 눈에 띄게 향상되고 있다.

본 발명에 따른 가능성 메트릭 계산 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한 정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

본 발명에 따르면, 디지털 통신 시스템에서 수신된 신호의 가능성 메트릭을 계산함에 있어서 채널 추정치를 고려함으로써 채널 변동에 따른 상기 계산 성능의 저하를 최소화할 수 있다.

특히, 채널 변동이 심한 이동 통신 기타 무선 통신 시스템에 있어서 수신된 신호의 가능성 메트릭을 보다 정확하게 계산하여, 전체 시스템의 전송 에러율을 감소시킬 수 있고, 전송 에러를 복원하기 위한 자원의 낭비를 막을 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 상기 채널 추정치를 고려하여 채널 보상을 수행함에 있어서, 나눗셈 연산 또는 나눗셈기를 제거함으로 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이에 따라, 메시지 검출 속도를 비롯한 시스템 성능을 향상시킬 수 있으며, 보다 경제적이고 효율적인 수신단의 구성이 가능하게 된다.

이를 위하여 본 발명에 따른 계산 방법은 각각 상기 채널 추정치의 복소 공액과 상기 채널 추정치의 크기의 제곱 성분을 이용한 상기 채널의 보상 단계를 분 리하여, 전자는 종래와 같이 채널 보상 단계에서 수행하고, 후자는 비트별 가능성을 계산하는 단계에서 담당하게 함으로 계산 방법의 복잡도를 감소시킬 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 성상도 상의 상기 보상된 수신 신호의 위치에 따라 비교 영역을 결정하고, 상기 결정된 비교 영역에 따라 주요한 심볼 좌표에 대한 가능성만을 계산함으로 상기 가능성 메트릭의 계산을 단순화할 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 고정된 심볼 위치를 갖는 성상도를 이용하는 대신 채널 추정치에 따라 비교 영역이 적응적으로(Adaptively) 변경되는 새로운 형태의 성상도를 이용함으로 종래 방법에 비해 계산의 정확도를 높일 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 심볼 위치와의 선형적 거리에 기초한 메트릭 대신 채널이 고려된 가능성 메트릭을 사용함으로써, 가우스 분포(Gaussian Distribution) 형태의 채널 잡음의 영향을 보다 정확히 반영할 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 상기 영역 변수와의 비교 결과에 따라, 서로 다른 닫힌 형태의 선형 표현으로 구성된 가능성 메트릭 결과를 산출함으로써, 시스템의 복잡도를 증가시키지 않으면서도 더 정확한 계산 결과를 얻을 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 가능성 메트릭을 채널 이득에 의해 스케일링함으로써 계산 결과에 적절한 가중치가 부여되어 보다 정확한 계산 결과를 얻을 수 있다.

Claims

디지털 통신 시스템에서 수신된 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 방법에 있어서,

상기 수신 신호의 채널을 추정하여 채널 추정치를 생성하는 단계;

상기 채널 추정치에 따라 상기 수신 신호의 채널을 보상하여 보상된 수신 신호를 생성하는 단계;

상기 채널 추정치에 기초하여 영역 변수를 계산하는 단계; 및

상기 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호의 크기를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.
제1항에 있어서,

상기 수신 신호의 채널을 보상하는 단계는, 상기 수신 신호에 상기 채널 추정치의 복소 공액(Complex Conjugate)을 곱하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.
제1항에 있어서,

상기 영역 변수는 상기 수신 신호에 대응하는 성상도 상의 심볼 좌표값을 상기 채널 추정치를 이용하여 스케일링한 값인 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계 산 방법.
제3항에 있어서,

상기 스케일링은 상기 심볼 좌표값과 상기 채널 추정치의 절대값의 제곱을 곱셈 연산함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.
제1항에 있어서,

상기 비교 단계는, 상기 보상된 수신 신호의 실수부 또는 허수부와 상기 영역 변수의 대소를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.
제1항에 있어서,

상기 가능성 메트릭은 비트별로 계산되는 대수-가능성 비율(LLR: Log Likelihood Ratio)인 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.
제1항에 있어서,

상기 디지털 통신 시스템은 직교 주파수 분할 다중화(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 또는 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식의 시스템인 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.
제1항에 있어서,

상기 수신된 신호는 직교 진폭 변조된(QAM: Quadrature Amplitude Modulated) 신호인 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.
제8항에 있어서,

상기 직교 진폭 변조는 16QAM이고, 상기 영역 변수는 다음 수학식으로 표현되는 값(
)의 정수배로 결정되는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.

단,
는 k 번째 심볼에 대한 상기 수신 신호의 채널 추정치를 나타냄.
제9항에 있어서,

상기 영역 변수는
이고,

상기 보상된 수신 신호와 상기 영역 변수를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 단계는,

상기 보상된 수신 신호는 그레이 코드(Grey Code)로 표현되는 심볼에 대한 신호이며, 상기 보상된 수신 신호의 0번째 및 1번째 비트는 성상도의 허수축 좌표를 구성하고, 상기 보상된 수신 신호의 2번째 및 3번째 비트는 실수축 좌표를 구성하는 경우,

상기 0번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

로 계산되고;

상기 1번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

그 외의 경우,
로 계산되고;

상기 2번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

로 계산되고;

상기 3번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

외의 경우,
로 계산되는 것

을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.

단,

,

는 k 번째 심볼에 대한 수신 신호,

은 상기 수신 신호의 n 번째 비트,

은 n 번째 비트에 대한 대수-가능성 비율

을 각각 나타냄.
제8항에 있어서,

상기 직교 진폭 변조는 64QAM이고, 상기 영역 변수는 다음 수학식으로 표현되는 값(
)의 정수배로 결정되는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.

단,
는 k 번째 심볼에 대한 수신 신호의 채널 추정치를 나타냄.
제11항에 있어서,

상기 영역 변수는 0,
,
, 및
중 어느 하나이고,

상기 보상된 수신 신호와 상기 영역 변수를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라 상기 수신 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 단계는,

상기 보상된 수신 신호는 그레이 코드(Grey Code)로 표현되는 심볼에 대한 신호이며, 상기 보상된 수신 신호의 0번째, 1번째, 및 2번째 비트는 성상도의 허수축 좌표를 구성하고, 상기 보상된 수신 신호의 3번째, 4번째, 및 5번째 비트는 실수축 좌표를 구성하는 경우,

상기 0번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

그 외의 경우,
로 계산되고;

상기 1번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

그 외의 경우,
로 계산되고;

상기 2번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

그 외의 경우,
로 계산되고;

상기 3번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

그 외의 경우,
로 계산되고;

상기 4번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

그 외의 경우,
로 계산되고;

상기 5번째 비트에 대한 가능성 메트릭은,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

인 경우,
로,

그 외의 경우,
로 계산되는 것

을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 방법.

단,

,

는 k 번째 심볼에 대한 수신 신호,

은 상기 수신 신호의 n 번째 비트,

은 n 번째 비트에 대한 대수-가능성 비율

을 각각 나타냄.
제1항 내지 제11항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
디지털 통신 시스템에서 수신된 신호의 가능성 메트릭을 계산하는 장치에 있어서,

상기 수신 신호의 채널을 추정하여 채널 추정치를 생성하는 채널 추정부;

상기 채널 추정치에 기초하여 상기 수신 신호의 채널을 보상하여 보상된 수신 신호를 생성하는 채널 보상부;

상기 채널 추정치에 따라 영역 변수를 계산하는 영역 변수 계산부;

상기 영역 변수와 상기 보상된 수신 신호의 크기를 비교하는 비교부; 및

상기 비교 결과에 따라 상기 보상된 수신 신호의 각 비트에 대해 가능성 메트릭을 계산하는 비트 메트릭 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 장치.
제14항에 있어서,

상기 채널 보상부는,

상기 채널 추정치의 복소 공액을 계산하는 공액기; 및

상기 수신 신호와 상기 채널 추정치의 복소 공액을 곱셈 연산하는 곱셈기를 포함하는 채널 보상부인 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 장치.
제14항에 있어서,

상기 영역 변수 계산부는 상기 수신 신호에 대응하는 성상도 상의 심볼 좌표값과 상기 채널 추정치의 절대값의 제곱을 곱셈 연산하는 곱셈기를 포함하는 것을 특징으로 하는 가능성 메트릭 계산 장치.
제14항에 있어서,

상기 계산된 가능성 메트릭을 이용하여 상기 수신 신호를 복호화하는 최대 가능성 복호기(Maximum Likelihood Decoder)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비 트 메트릭 계산 장치.