KR20080021323A

KR20080021323A - 다중 안테나 통신시스템의 송신신호 검출을 위한 수신장치및 방법

Info

Publication number: KR20080021323A
Application number: KR1020060084609A
Authority: KR
Inventors: 코야준
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2006-09-04
Filing date: 2006-09-04
Publication date: 2008-03-07

Abstract

본 발명은 다중 안테나 통신시스템의 송신신호 검출을 위한 수신장치 및 방법에 관한 것으로. 다중 안테나 통신시스템 수신기에 있어서, 확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하고, 상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 QR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하고, 상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 다수의 후보벡터를 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하고, 로그 가능성 비율(Log Likelihood Ratio: LLR)를 연산하여 소프트 출력(soft output)을 하는 단계를 포함하여 송신 심벌 검출방법을 수행하는 MIMO 검출기와, 상기 소프트 출력 값을 이용하여 상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 복조기를 포함하여, 소프트 디코딩에 필요한 소프트 정보(soft information)를 출력하며 신호 검출의 복잡도를 감소시키는 효과를 얻을 수 있다.

MIMO(Multi In Multi Out), 격자감소(Lattice Reduction), SQR(Sorted QR) 분해, 연속간섭제거(Sucessive Interference Cancellation), soft output, hard output.

Description

다중 안테나 통신시스템의 송신신호 검출을 위한 수신장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECEIVING FOR DETECTION OF TRANSMITTED SIGNAL IN MULTIPLE ANTENNA TELECOMMUNICATION SYSTEM}

도 1은 종래 기술에 따른 MIMO OFDM 시스템 구성도,

도 2은 본 발명의 실시 예에 따른 MIMO OFDM 시스템의 MIMO 검출기에서 신호검출을 위한 간략한 흐름도,

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 다중안테나 통신시스템에서 소프트 출력 (soft output)을 가지는 격자감소(LR) 기반의 신호 검출 흐름도 및,

도 4은 본 발명의 실시 예에 따른 다중안테나 통신시스템에서 하드 출력 (hard output)을 가지는 격자감소(LR) 기반의 신호 검출 흐름도 및.

도 5는 본 발명에 따른 MIMO OFDM 시스템의 수신기 블록도.

본 발명은 다중안테나 통신시스템의 MIMO 신호검출을 위한 수신장치 및 방법 에 관한 것으로, 특히 다중안테나 통신시스템에서 복소수 값의 변수를 가지는 격자감소(Lattice Reduction: 이하 "LR"이라 칭함) 알고리즘에 기반한 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:이하 "SIC"이라 칭함) 연산으로 MIMO 신호를 검출하고 소프트 디코딩에 필요한 소프트 정보를 출력하기 위한 수신장치 및 방법에 관한 것이다.

도 1은 종래 기술에 따른 MIMO OFDM 시스템 구성을 나타낸다. 여기서,

은 데이터 서브캐리어 수,

은 송신안테나 수,

은 수신 안테나 수이다.

상기 도 1을 참조하면, 다중안테나 통신시스템의 송신기는 변조기(100), 공간 다중화기(110), IFFT(Inverse Fast Fourier Tramsform)(120)으로 구성되고, 수신기는 FFT(Fast Fourier Tramsform)(150), MIMO 검출기(160), 복조기(170)로 구성된다.

상기 변조기(100)는 부호화된 입력비트를 직교 위상 편이 변조(quadrature phase shift keying:QPSK) 또는 직교 진폭 변조(quadrature amplitude modulation:QAM) 방식으로 변조시킨다. 상기 공간 다중화기(110)는 상기 변조기(100)에서 직렬로 출력되는 변조된 신호를 병렬신호로 변환하여 상기 IFFT(120)으로 보낸다. 상기 IFFT(120)는 상기 공간 다중화기(110)로 병렬신호를 주파수 성분으로 변환시켜준다. 다시 말해, 기저 대역의 데이터들을 QAM 변조후 이 신호들을 직교 서브캐리어에 분할하여 실어주고 이들을 동시에 송신함으로써 송신 효율을 높 임을 의미한다. 과거에는 각 서브캐리어를 생성하기 위해서 각각 하드웨어적으로 구현했었으나 이는 비용이나 크기면에서 비효율적이었고 이를 좀더 집적화시키기 위해 푸리에(FOURIER) 변환을 이용해서 처리를 한 것이다.

여기서, 상기 변조기(100)를 거쳐 변조된 심벌들은 상기 공간 다중화기(110)를 통해 각각 다른 서브캐리어와 송신 안테나(130)에 할당된다. 그때, IFFT(120)의해 주파주 영역의 신호가 시간 영역의 신호로 변환되어 시간 영역의 신호는 송신 안테나(130)를 통해 무선채널로 송신된다.

다중안테나 통신 시스템의 수신기에서는 수신안테나(140)에서 수신된 상기 시간영역의 신호는 상기 FFT(150)을 통해 주파수 영역의 신호로 역변환되고 상기 MIMO 검출기(160)는 변환된 신호를 SQR 분해, 격자감소(LR), LR 기반의 연속간섭제거 알고리즘을 순차적으로 실행하여 심벌을 검출한다. 상기 복조기(170)는 검출된 심벌을 원래 정보 데이터로 복원한다.

상기 도 1에서

개의 서브캐리어로

번째 송신안테나와

번째의 수신안테나 사이의 채널주파수 응답(channel freqency response)은

로 표현될 수 있다. 송신신호와 수신신호는

로 각각 표현될 수 있고 편차

을 가지는 가산성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise:AWGN) 신호는

로 표현될 수 있다. 각 심벌을 위한 변조방식으로 PSK, QAM 등이 이용될 수 있으며,

은 변조 성상도(modulaiton constellation)를 나타내며

을 만족한다. 식을 간단하게 위해서 서브캐리어 인덱스

는 앞으로 생략한다. 상기 수신신호는 <수학식 1>로 표현된다.

여기서,

는 수신 신호 벡터로

로 나타낼 수 있고,

는 송신 신호 벡터로

로 나타낼 수 있다. 그리고,

은 가산성 백색 가우시안 잡음으로

로 나타낸다. 그리고, 채널 행렬(

)의

요소는

이다.

신호검출은 정수 계획법 문제(integer-programing problem)로써 공식화되어질 수 있다.

,

, for

그리고, 신호검출 방법에 있어서, 최적의 솔루션은 최대우도(Maximum Likelihood: 이하"ML"이라 칭함) 알고리즘을 이용하여 얻을 수 있다(S. Verdu, "Multiuser detection", Cambridge University Press, 1998.). 상기 ML 알고리즘이 최적의 성능을 유지하는 한, 송신 안테나 수와 변조 차수(modulation order)에 따 라 계산의 복잡성은 기하학적으로 증가한다. 이런 계산의 복잡성을 줄이기 위해 SMML(Modified Maximum likelihood)같은 준최적 알고리즘(Keun Chul Hwang, "Algorithm description of sorted-MML", v. 2.4, 2005.)이 제안되어 왔다. 변경된 ML 정리(J. Kim and S. H. Nam, "Spatial demultiplexing in 4x4 SM MIMO systems: modified ML (MML) and recursive MML", Technical report, Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT), May 2005.)를 이용함으로써 기존 ML 알고리즘의 복잡성과 비교해 계산의 복잡성이 줄어든다. 그러나, 고차수 변조(high order modulation)의 시스템에서는 상기 SMML 알고리즘은 아직도 다음 디코딩 단계의 소프트 출력(soft output)을 생성하기 위해 많은 계산을 필요로 한다. 따라서, 하드웨어 리소스 제한으로 계산의 복잡성을 더 줄여 실행하는 것이 바람직하다.

복잡성을 더 줄이기 위해 신호검출을 하기전 채널행렬을 QR 분해하거나 LR 신호 공간으로 이동 후 신호검출을 하고 있다. 예를 들면, 다음 준최적의 알고리즘은 실수 값 변수(real-valued variables)을 가지는 LR(Lattice Reduction) 알고리즘에 기반한 연속간섭제거(SIC)이다. 상기 실수 값 변수를 가지는 LR 알고리즘은 두 단계로 수행한다(D. Wubben, R. Bohnke, V. Kuhn, and K.-D. Kammeyer, "MMSE-based lattice-reduction for near-ML detection of MIMO systems", ITG Workshop on Smart Antennas 2004, p.p. 106-113, 2004.). 먼저 신호 검출은 LR 신호공간에서 얻어지고, 검출된 신호는 선형적으로 원신호공간(original signal space)으로 변환된다. 상기 LR 알고리즘은 채널 상태가 나쁜 상황에서 만족스러운 성능을 가져온다. 상기 LR 알고리즘의 단점(D. Wubben, R. Bohnke, V. Kuhn, and K.-D. Kammeyer, "MMSE-based lattice-reduction for near-ML detection of MIMO systems", ITG Workshop on Smart Antennas 2004, p.p. 106-113, 2004.)의 하나는 실수 값 변수만을 처리한다는 것이다. 따라서, 복소수 값의 변수를 실수부와 허수부로 분리해서 SQR 분해와 LR 알고리즘을 실행해야 하고 실행 후에는 상기 <수학식 1>에 있는 수신신호(

), 채널행렬(

), 송신신호(

), 가우시안 잡음(

)의 최초 관계를 유지하기 위해 실수와 허수 부분을 결합하여 재정리되어야 한다. 여기서, 처리해야할 변수는 두 배가 되어 계산의 복잡성이 증가한다. 상기 LR 알고리즘의 또 다른 단점(D. Wubben, R. Bohnke, V. Kuhn, and K.-D. Kammeyer, "MMSE-based lattice-reduction for near-ML detection of MIMO systems", ITG Workshop on Smart Antennas 2004, p.p. 106-113, 2004.)은 다음 소프트 디코딩 단계에 필요한 소프트 정보(soft information)를 제공하지 않아 다음 소프트 디코딩 단계에 필요한 소프트 정보를 얻기 위해 복잡한 계산을 해야 한다.

따라서, 실수와 허수 부분이 결합된 복소수 값 변수(complex-valued variables)를 가지는 LR 알고리즘 연산으로 MIMO 신호를 검출하고 소프트 디코딩에 필요한 소프트 정보를 출력하기 방법 및 장치가 필요하다.

따라서, 본 발명의 목적은 다중안테나 통신시스템에서 복소수 값 변수를 가지는 LR 기반에서 연속간섭제거를 수행하는 수신기 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은 다중안테나 통신시스템에서 신호 검출 계산량을 줄이 는 수신기 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 다중안테나 통신시스템에서 소프트 정보를 출력하는 수신기 및 방법을 제공함에 있다.

상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 장치는, 다중 안테나 통신시스템 수신기에 있어서, 확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하고, 상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 QR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하고, 상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 다수의 후보벡터를 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하고, 로그 가능성 비율(Log Likelihood Ratio: LLR)를 연산하여 소프트 출력(soft output)을 하는 단계를 포함하여 송신 심벌 검출방법을 수행하는 MIMO 검출기와, 상기 소프트 출력 값을 이용하여 상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 복조기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 다른 장치는, 다중 안테나 통신시스템 수신기에 있어서, 확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하고, 상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 SQR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하고, 상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 후 보벡터를 하나 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하여 송신 심볼 데이터를 검출하는 검출기와, 상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 복조기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 방법은, 확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하는 과정과, 상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 QR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하는 과정과, 상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 다수의 후보벡터를 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하고, 로그 가능성 비율(Log Likelihood Ratio: LLR)를 연산하여 소프트 출력(soft output)을 하는 과정과, 상기 소프트 출력 값을 이용하여 상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 다른 방법은, 다중 안테나 통신시스템 수신방법에 있어서, 확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하는 과정과, 상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 SQR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리 즘을 실행하는 과정과, 상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 후보벡터를 하나 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하여 송신 심볼 데이터를 검출하는 과정과, 상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 과정을 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 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 본 발명은 다중안테나 통신시스템에서 복소수 값 변수로 SQR(Sorted QR) 분해, LR 연산, LR 기반의 연속간섭제거를 수행하고 로그 가능성 비율(LLR)을 이용하여 소프트 출력을 하는 MIMO 검출기에 대해 설명하기로 한다.

하기 SQR 분해, 격자감소 알고리즘에 나오는 변수는 복소수 값 변수이고 따로 복소수 값 변수라고 언급하지 않을 것이다.

도 2은 본 발명의 실시 예에 따라 MIMO 검출기에서 신호검출을 위한 흐름도를 간략화하여 나타내고 있다.

상기 도 2을 참조하면, 송신 신호의 심벌 검출은 여러 단계를 걸치면서 수행 된다. 먼저 확장 채널행렬(

)을

과 같이 SQR 분해 단계(200), 상기

로 변환시키는 격자감소(Latice Reduction) 연산 단계(202), 송신신호를 추정하기 위한 후보벡터를

개 생성하고 상기 후보벡터로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation: SIC) 단계(204), 마지막 단계로 소프트 출력(206) 또는 하드 출력(206)이 이루어진다. 여기서, 상기 소프트 출력은 로그 가능성 비율(Log Likelihood Ratio:LLR)를 이용하여 사전 정보(prior information)를 출력한다.

상기 SQR 분해, 상기 격자감소 알고리즘, 상기 LR 기반의 연속간섭제거 알고리즘에 대해서 아래 자세히 설명하기로 한다. 먼저, 자세한 설명을 하기 전에 확장 채널행렬과 확장 수신벡터를 하기 <수학식 2>, 하기 <수학식 3>으로 정의한다(D. Wubben, R. Bohnke, V. Kuhn, and K.-D. Kammeyer, "MMSE extension of V-BLAST based on sorted SQR decomposition", IEEE VTC 2003-Fall, vol. 1, p.p. 508-512, Oct. 2003.).

여기서,

는 확장 채널 행렬,

는 채널 행렬,

은 편차,

은 정규화된 평균 송신 전력을 나타낸다.

여기서.

는 확장 수신 벡터,

는 수신 벡터,

은

제로 행렬을 나타낸다.

상세한 상기 SQR 분해 알고리즘은 다음과 같다.

Outer Loop:

단계 (I):

정의 단계

,

정의;

For

계산;

Set

;

단계 (II):

계산;

의

번째 행과

를 교환하고 벡터

와

를 교환;

설정하고

계산;

Inner Loop begins:

단계 1:

Set

;

단계 2:

,

계산;

단계 3:

If

, set

and go to 단계 2;

Else, go to 단계 (III);

Inner Loop ends:

단계 (III):

If

, set

and go to 단계 (II);

Else, go to 단계 (IV);

단계 (IV):

출력하고 알고리즘 종료

여기서, Outer Loop의 단계 1, 단계 2에서 초기

값을 정의하고

의 요소를 계산하기 위한 변수

를 정의하여 계산한다. 그리고, 계산된

는 행렬의 행 요소로 교환된다. Inner Loop의 단계 1, 단계 2, 단계 3에서는

행렬 값을 이용하여

행렬 값을 계산한다.

확장 채널 행렬의 상기 SQR분해 결과는 <수학식 4>와 같다.

여기서,

는 직교 행렬(orthognal matrix)이고,

은 상위 삼각 행렬이고,

은 치환 행렬(permutation matrix) 이다. 상기 SQR 분해는 직교화 단계 전에 채널 행렬의 행(column)들을 재배열(reodering)하는 그램 슈미츠 절차(Gram-Schmidt procedure)의 확장이다.

그리고, SQR 분해로 얻어진 행렬

은

인 성질이 있다. SQR 분해를 함으로서, 다음에 수행되는 LR 절차에서 계산의 복잡성을 줄여준다.

상세한 상기 LR 알고리즘 다음과 같다.

Outer Loop:

Step (I):

Define

Set

;

Step (II):

Inner Loop begins:

Step 1:

Set

;

Step 2:

Calculate

;

If

, calculate

;

Step 3:

If

, set

and go to step 2;

Inner Loop ends:

If

,

Exchange columns

and

of matrices

and

;

Calculate the complex rotation matrix

with

and

;

Calculate

;

Set

;

Else

Set

;

Go to step (III);

Step (III):

If

, go to step (II);

Else, go to step (IV);

Step (IV):

Output

and algorithm terminates.

여기서, Outer Loop의 단계에서는 SRQ 분해의 결과값

를 LR 공간으로 이동시키기 위해 초기

정의한다.

은

가 LR 공간으로 이동된 것이고,

은

이 LR 공간으로 이동된 것이다.

는 유니모듈라 변환행렬(unimodular transformation matrix)로

행렬을

행렬로 변환시켜준다.

Inner Loop 단계에서는

를 정의해서

,

행렬 요소를 계산한다. 상기

행렬 요소를 계산한 후, 상기

을 이용하여 복소수의 값을 갖는 회전행렬(rotation matrix:

) 요소를 계산한다. 다음 상기

회선행렬을 이용하여

행렬 요소를 구한다. 여기서,

의 값은 0.75이다.

확장 채널행렬에서 SQR 분해와 제안된 LR 알고리즘을 적용함으로써 하기 <수학식 5>을 얻을 수 있다.

여기서,

는 확장 채널 행렬이고,

는 SQR 분해시 생성된 치환 행렬이고,

는 LR 알고리즘 실행시 생성된 치환 행렬이고,

는 직교 행렬이고,

은 상위 삼각 행렬이다.

은 SQR 분해시 생성된

가 LR 알고리즘을 통해 변환된 직교 행렬이고,

은 SQR 분해시 생성된

이 LR 알고리즘을 통해 변환된 상위 삼각 행렬이다.

상기 SQR 분해 및 LR 알고리즘으로 변환된 송신 신호(

)는 하기 <수학식 6>으로 표현된다.

여기서,

은 AWGN와 인접 간섭(residual interferences) 영향을 포함한다.

는 직교 행렬인

의 에르미트 행렬이고,

는 확장 수신신호 벡터이다.

은 SQR 분해시 생성된

이 LR 알고리즘을 통해 변환된 상위 삼각 행렬이고,

는

의 역행렬이고,

는

의 역행렬이고,

는 송신 신호 벡터를 나타낸다.

상기 <수학식 6>에서, LR 신호공간 내에서 송신 벡터의 추정은 상기 SIC 알고리즘 사용함으로써 연속적으로 얻어진다. 다음, 상기 LR 신호공간 내에서 추정된 송신 벡터를 원 신호공간으로 맵핑되어져야 한다. 만일, 상기 원 신호공간에서 어떤 추정된 송신 벡터 요소가 변조 배열(modulation constellation) 밖으로 떨어지면, 그때 이것은 상기 변조 배열의 가장 근접한 포인트로 이동될 필요가 있다.

상세한 상기 LR에 기반한 연속간섭신호 알고리즘은 다음 아래와 같다.

Outer Loop:

Step (I):

Set

;

Set

;

Step (II):

Calculate the estimate of the transmit signal in the LR space

;

Scale and shift the estimate of the transmit signal in the LR space

Make a tentative decision of the transmit signal in the LR space

Step (III):

Inner Loop begins:

Step (1):

Set

;

Step (2):

Cancelling the interference from the transmit signal by the Tx antenna

;

Step (3):

If

, set

and go to step (2);

Inner Loop ends:

Step (IV):

If

, set

and go to Step (II); Else, go to step (V);

Step (V):

Map the transmit signal from the LR space to the original space

;

If any element of falls out of the modulation constellation, then move it to the nearest point of the modulation constellation.

Step (VI):

Output

and algorithm terminates.

여기서, Outer Loop 단계에서는 LR 기반의 연속간섭제거를 수행하기 위한 초기값을 정의하고, LR 신호공간에서 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시킨 후 정수로 근사화하여 상기 후보벡터를 생성한다. Inner Loop 단계에서는 송신신호로부터 간섭을 제거하고, 상기 후보벡터를 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑시킨다.

위의 알고리즘은 코드화되지 않은(uncoded) 시스템 혹은 하드 입력 디코딩(hard input decoding) 시스템에 바로 적용할 수 있지만 SISO(soft-input-soft- output) 디코딩 시스템에서는 적용할 수 없다. 이는 상기 SISO(soft-input-soft- output) 디코딩 시스템에서 각 송신 정보 비트의 로그 가능성 비율(log likelihood ratio: 이하 "LLR" 이라 칭함)이 필요하기 때문이다. 여기서, 상기 LLR를 얻기 위 해서, 많은 후보 송신 신호 벡터

가 필요하다. 그런 경우에, 위 LR 기반의 연속간섭제거는 소프트 출력(soft output) 정보를 생성하기 위해 수정될 수 있다.

위에서 보인 것처럼, LR 신호공간 안에서 후보 벡터는 하드출력(hard output)를 가지는 제안된 SIC 알고리즘을 사용함으로써 step II에서 얻어질 수 있다. 만약 이상적으로 간섭제거(interference cancellation) 환경이라면,

의

번째 심벌의 추정 에러 확률은

에 비례한다. 그러므로,

에 대응하는 대각 요소의 크기가 작을 때,

의 심벌 추정 에러가 발생하기 쉽다. 심벌의 실수와 허수 요소에서 실수값으로부터 추정되는 값의 편향은 LR 공간내에서 오직 한방향이다. 따라서, 가장 이웃하는 포인트들을 가지는

의 이 심벌을 대신하여 많은 벡터

는

의 이 심벌을 대신하여 얻어진다. LR 신호공간에서 벡터

는 원신호공간으로 맵핑된다. 후보벡터

를 생성하기 위해서. LR 신호공간으로부터 원 신호공간으로 맵핑될 때, 다른

벡터는 같은

로 맵핑된다. 이런 경우,

벡터는 다른 후보 벡터들

를

을 생성할 것이다. 이 후보 벡터를 가지고, 각각 송신 정보 비트의 LLR은 최대 로그 맵(Max_Log_MAP scheme)을 사용함으로써 계산된다.

는 송신 심벌의 인덱스이고

는 각 심벌내 송신 비트의 인덱스를 나타낸다.

,

는

번째 비트가 1가 같고 -1과 같은 배열 포인트의 집합(consttellation point)을 나타낸다. 소프트 출력(soft output)을 가지는 LR 기반의 연속간섭제거는 다음과 같다.

Outer Loop:

Step (I):

Set

,

;

Set

;

Sort the diagonal elements of matrix by their amplitudes;

Form a set that contains the indices of diagonal elements of with small amplitudes;

Set

;

Step (II):

Calculate the estimate of the transmit signal in the LR space

;

Scale and shift the estimate of the transmit signal in the LR space

;

Make a tentative decision of the transmit signal in the LR space

;

Step (III):

If

and

, set

as itself or a neighbor point in the LR space;

Step (IV):

Inner Loop begins:

Step (1):

Set

;

Step (2):

Cancelling the interference from the transmit signal by the Tx antenna

;

Step (3):

If

, then set

and go to Step (2);

Inner Loop ends:

Step (IV):

If

, set

and go to Step (II);

Else, go to step (V);

Step (V):

Map the transmit signal from the LR space to the original space

;

If any element of falls out of the modulation constellation, then move it to the nearest point of the modulation constellation;

Step (VI):

Set

;

If

is a new candidate vector, then store

and set

;

If

, then go to step (II);

Else go to step (VII);

Else go to step (II);

Step (VII):

Calculate the LLR for each information bit by using equation (6).

Output LLRs and algorithm terminates.

여기서, Outer Loop 단계에서는 LR 기반의 연속간섭제거를 수행하기 위한 초기값을 정의하고, LR 신호공간에서 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시킨 후 정수로 근사화하여 상기 후보벡터를 생성한다. 여기서, K번까지 루프를 실행하여 K개의 상기 후보벡터를 생성한다.

Inner Loop 단계에서는 송신신호으로부터 간섭을 제거하고, 상기 후보벡터를 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑시킨다. 이후, 상기 <수학식 7>에 의해 LLR 연산을 한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 다중안테나 통신시스템에서 소프트 출력을 가지는 LR 기반의 MIMO 검출 흐름도를 나타내고 있다.

상기 도 3을 참조하면, 다중 수신안테나로부터 수신한 다중신호를 검출하기 위해서, 먼저 301 단계에서

을 정의하고,

으로 설정한다. 여기서,

은 수신안테나 수,

은 송신안테나 수,

은 후보벡터 생성 수,

는 채널행렬,

는 수신신호이다.

이후, 303 단계로 진행하여 수신신호 검출시 계산량을 줄이기 위해 SQR 분해 를 수행하여 확장 채널행렬(

)를

과 같이 SQR 분해한다.

이후, 305 단계로 진행하여 LR(Lattice reduction) 알고리즘을 수행하여

을

과 같이 변환시킨다. 이는 무선채널이 잡음에 영향을 받지 않도록 하기 위해 채널행렬을 LR 신호공간으로 변환시키는 것이다.

이후, 307 단계로 진행하여 LR 기반의 연속간섭제거 알고리즘을 사용하여 LR 신호공간 내에서

개의 후보벡터를 생성한다. 여기서, LR 신호공간에서 상기 후보벡터는 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시킨 후 정수로 근사화하여 생성한다.

이후, 309 단계로 진행하여 LR 신호공간의 후보 벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑시킨다.

이후, 311 단계로 진행하여 새로운 후보벡터가 있는지 확인하여 후보벡터가 있으면, 313 단계로 진행하여 기존 후보벡터를 저장하고

값을 증가시킨다. 여기서,

은 후보벡터의 인덱스로써 상기

을 하나씩 증가시켜 상기 후보벡터를

까지 생성시킬 수 있다.

이후, 315 단계에서 생성된 후보 벡터가

인지 확인하여

가

보다 크면 317 단계로 진행하여 LLR 연산을 수행한다. 상기 LLR 연산 결과는 MIMO 검출기(160)에서 송신 심벌이 검출되고 복조기(170)에서 송신심벌을 원래 정보비트로 부호화할 때 소프트 출력으로 사용된다.

만약, 상기 311 단계에서 새로운 후보벡터가 없으면 상기 307 단계로 이동한다.

만약, 상기 315 단계에서

가

보다 작으면 상기 307 단계로 이동한다.

이후, 본 발명의 알고리즘을 종료한다.

도 4은 본 발명의 실시 예에 따른 다중안테나 통신시스템에서 하드출력(hard output)을 가지는 LR 기반의 MIMO 검출 흐름도를 나타내고 있다.

상기 도 4을 참조하면, 다중 수신안테나로부터 수신한 다중신호를 검출하기 위해서, 먼저 401 단계에서

을 정의한다. 여기서,

은 수신안테나 수,

은 송신안테나 수,

는 확장 채널행렬,

는 수신신호이다.

이후, 403 단계로 진행하여 수신신호 검출시 계산량을 줄이기 위해 SQR 분해를 수행하여 확장 채널행렬(

)를

과 같이 SQR 분해한다.

이후, 405 단계로 진행하여 LR(Lattice reduction) 알고리즘을 수행하여

을

이후, 407 단계로 진행하여 LR 기반의 연속간섭제거 알고리즘을 사용하여 LR 신호공간 내에서 후보벡터를 생성한다. 여기서, LR 신호공간에서 상기 후보벡터는 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시 킨 후 정수로 근사화하여 생성한다.

이후, 409 단계로 진행하여 LR 신호공간의 후보 벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑시킨다.

이후, 411 단계 진행하여

를 출력한다. 여기서, 상기

는 LR 신호 공간에서 원 신호 공간으로 맵핑된 변조 성상도의 한점을 나타낸다.

이후, 본 발명의 알고리즘을 종료한다.

도 5는 본 발명에 따른 MIMO OFDM 시스템의 수신기 블록도를 나타낸다.

상기 도 5를 참조하면, 다중안테나 통신시스템의 수신기는 FFT(Fast Fourier Tramsform)(520), MIMO 검출기(500), 복조기(510)로 구성된다.

상기 FFT(520)은 수신 안테나(520)에서 수신된 시간영역의 신호를 주파수 영역의 신호로 역변환한다. 상기 MIMO 검출기(160)는 변환된 신호를 SQR 분해(501), 격자감소(LR)(502), LR 기반의 연속간섭제거 알고리즘(503)을 순차적으로 실행하여 심벌을 검출하고 복조기(510)에서 디코딩시 필요한 소프트 정보를 출력(504)한다. 상기 복조기(510)는 검출된 심벌을 원래 정보 데이터로 복원한다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변환이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술 하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

MIMO 신호검출에 있어서, 실수와 허수 부분이 결합된 복소수 값 변수(complex-valued variables)를 가지는 LR 알고리즘을 이용하여 복소수 값을 실수부와 허수부로 분리하지 않아도 되고 분리된 실수부와 허수부를 다시 재정리할 필요 없기 때문에 계산상의 복잡성을 감소시킨다. 그리고, LR 신호공간 안에서 많은 후보 벡터를 생성하고 그때 상기 후보 벡터를 선형적으로 원 신호공간(original signal space)으로 맵핑하고 로그 가능성 비율(LLR)을 이용한 소프트 출력(soft output)을 하여 신뢰성 있는 정보비트로 복호화할 수 있다.

Claims

다중 안테나 통신시스템 수신기에 있어서,

확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하고, 상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 QR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하고, 상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 다수의 후보벡터를 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하고, 로그 가능성 비율(Log Likelihood Ratio: LLR)를 연산하여 소프트 출력(soft output)을 하는 단계를 포함하여 송신 심벌 검출방법을 수행하는 MIMO 검출기와,

상기 소프트 출력 값을 이용하여 상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 복조기를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신기.
제 1항에 있어서,

상기 SQR 분해, 상기 격자감소 알고리즘 수행시 변수들은 복소수 값(complex-valued variables)으로 연산처리하는 것을 특징으로 하는 수신기.
제 1항에 있어서,

LR 신호공간에서 상기 후보벡터는 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시킨 후 정수로 근사화하여 생성하는 것을 특징으로 하는 수신기.
제 3항에 있어서,

상기 송신신호의 추정은 하기 <수학식 8>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
은 LR 신호공간에서 추정된 송신신호,
는 상기 SQR 분해와 상기 격자감소 연산 후의 수신신호,
는 SQR 분해할 때 생성된 직교행렬(
)이 상기 격자감소 연산으로 변환된 행렬의
번째 행과
번째 열의 행렬값이다.
제 3항에 있어서,

상기 LR 공간에서 추정된 상기 송신신호의 스케일과 시프트는 하기 <수학식 9>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 상기 LR 공간에서 추정된 송신신호를 스케일하고 시프트한 신호,
는 LR 신호공간에서 추정된 송신신호,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값으로 변조방식에 따라 값이 바뀐다, 그리고,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
는
으로 정의한다. 여기서,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 3항에 있어서,

상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호는 하기 <수학식 10>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
는 스케일되고 시프트되어 추정된 신호,
은 괄호안의 값에 가까운 정수값으로 계산된다.
제 1항에 있어서,

상기 송신신호로부터 간섭 제거는 하기 <수학식 11>에 의해 제거되는 것을 특징으로 하는 수신기.

,

여기서,
는
번째 송신안테나로부터 수신한 신호벡터,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
은 격자감소 연산으로 변환된 상삼각형행렬의
번째 행과
번째 열의 값,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
는
로 정의한다. 여기서.
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1 이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 7항에 있어서,

초기
는 하기 <수학식 12>로 구해지는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
은 가우시안 잡음,
는 직교 행렬인
의 에르미트 행렬이고,
는 확장 수신신호 벡터이다.
은 SQR 분해시 생성된
이 LR 알고리즘을 통해 변환된 상위 삼각 행렬이고,
는
의 역행렬이고,
는
의 역행렬이고,
는 송신 신호 벡터이다.
제 1항에 있어서,

상기 후보송신벡터를 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑은 하기 <수학식 13>로 하여 수행하는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 상기 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑된 벡터신호,
은 SQR 분해를 위한 치환행렬,
는 유니모듈라 변환행렬,
는 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
로 정의되며,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해서,
로 표현된다.
제 1항에 있어서,

상기 로그 가능성 비율은 하기 <수학식 14>로 결정되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 송신 심벌의 인덱스,
는 각 심벌내 송신 비트의 인덱스,
는
벡터의
번째 요소의
번째 비트를 나타내며, 1 또는 -1 값을 갖는다.
는 SQR 분해 또는 격자감소 수행 전 수신신호,
는 채널행렬(
)의
번째 행의 모든 요소를 나타내고,
는 변조 포인트(16 QAM인 경우에 1111, 1-11-1 등으로 표현되는 값),
는
번째 심벌의 후보벡터
이다.
,
는
번째 비트가 1가 같고 -1과 같은 성상점(consttellation point)의 집합을 나타낸다.
다중 안테나 통신시스템 수신기에 있어서,

확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하고, 상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하 여 상기 SQR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하고, 상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 후보벡터를 하나 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하여 송신 심볼 데이터를 검출하는 검출기와,

상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 복조기를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신기.
제 11항에 있어서,

상기 SQR 분해, 상기 격자감소 알고리즘 수행시 변수들은 복소수 값(complex-valued variables)으로 연산처리하는 것을 특징으로 하는 수신기.
제 11항에 있어서,

LR 신호공간에서 상기 후보벡터는 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시킨 후 정수로 근사화하여 생성하는 것을 특징으로 하는 수신기.
제 13항에 있어서,

상기 송신신호의 추정은 하기 <수학식 15>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
은 LR 신호공간에서 추정된 송신신호벡터,
는 상기 SQR 분해와 상기 격자감소 연산 후의 수신신호,
는 SQR 분해할 때 생성된 직교행렬(
)이 상기 격자감소 연산으로 변환된 행렬의
번째 행과
번째 열의 행렬값이다.
제 13항에 있어서,

상기 LR 공간에서 추정된 상기 송신신호의 스케일과 시프트는 하기 <수학식 16>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 상기 LR 공간에서 추정되어 스케일되고 시프트된 송신신호,
는 LR 신호공간에서 추정된 송신신호벡터,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값, 그리고,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
는
으로 정의한다. 여기서
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 13항에 있어서,

상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호는 <수학식 17>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
는 스케일되고 시프트되어 추정된 송신신호,
은 괄호안의 값에 가까운 정수값으로 표현된다.
제 11항에 있어서,

상기 후보벡터로부터 간섭 제거는 하기 <수학식 18>에 의해 제거되는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는
번째 송신안테나로부터 수신한 신호벡터,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
은 격자감소 연산으로 변환된 상삼각형행렬의
번째 행과
번째 열의 값,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
는
으로 정의한다. 여기서.
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 17항에 있어서,

초기
는 하기 <수학식 19>로 구해지는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 SQR 분해시 생성된
가 격자감소 알고리즘으로
로 변환된 행렬의 에르미트행렬(Hermitian matrix),
는 확장된 수신신호,
는 SQR 분해시 생성된
가 격자감소 알고리즘으로
로 변환된 행렬,
는 변조신호(16 QAM인 경우에 1111, 11-1-1등으로 표현됨)이다.
는
의 역행렬,
는
의 역행렬이다.
제 11항에 있어서,

상기 후보송신벡터를 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑은 하기 <수학식 20>로 하여 수행하는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
는 상기 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑된 벡터신호,
은 SQR 분해를 위한 치환행렬,
는 유니모듈라 변환행렬,
는 임시적으로 결정 된 추정 송신신호,
는
로 정의되며,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
다중 안테나 통신시스템 수신방법에 있어서,

확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하는 과정과,

상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 QR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하는 과정과,

상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 다수의 후보벡터를 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하고, 로그 가능성 비율(Log Likelihood Ratio: LLR)를 연산하여 소프트 출력(soft output)을 하는 과정과,

상기 소프트 출력 값을 이용하여 상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 수신방법.
제 20항에 있어서,

상기 SQR 분해, 상기 격자감소 알고리즘 수행시 변수들은 복소수 값(complex-valued variables)으로 연산처리하는 것을 특징으로 하는 수신방법.
제 20항에 있어서,

LR 신호공간에서 상기 후보벡터는 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시킨 후 정수로 근사화하여 생성하는 것을 특징으로 하는 수신방법.
제 22항에 있어서,

상기 송신신호의 추정은 하기 <수학식 21>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
은 LR 신호공간에서 추정된 송신신호,
는 상기 SQR 분해와 상기 격자감소 연산 후의 수신 벡터신호벡터,
는 SQR 분해할 때 생성된 직교 행렬(
)이 상기 격자감소 연산으로 변환된 행렬의
번째 행과
번째 열의 행렬값이다.
제 22항에 있어서,

상기 LR 공간에서 추정된 상기 송신신호의 스케일과 시프트는 하기 <수학식 22>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는 상기 LR 공간에서 추정된 송신신호를 스케일하고 시프트한 신호,
는 LR 신호공간에서 추정된 송신신호,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값으로 변조방식에 따라 값이 바뀐다, 그리고,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
는

으로 정의한다. 여기서,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 22항에 있어서,

상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호는 하기 <수학식 23>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
는 스케일되고 시프트되어 추정된 신호,
은 괄호안의 값에 가까운 정수값으로 표현된다.
제 20항에 있어서,

상기 송신신호로부터 간섭 제거는 하기 <수학식 24>에 의해 제거되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

,

여기서,
는
번째 송신안테나로부터 수신한 신호벡터,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
은 격자감소 연산으로 변환된 상삼각형행렬 의
번째 행과
번째 열의 값,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
는
으로 정의한다. 여기서.
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 26항에 있어서,

초기
는 하기 <수학식 25>로 구해지는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
은 가우시안 잡음,
는 직교 행렬인
의 에르미트 행렬이고,
는 확장 수신신호 벡터이다.
은 SQR 분해시 생성된
이 LR 알고리즘을 통해 변환된 상위 삼각 행렬이고,
는
의 역행렬이고,
는
의 역행렬이고,
는 송신 신호 벡터이다.
제 20항에 있어서,

상기 후보송신벡터를 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑은 하기 <수학식 26>로 하여 수행하는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는 상기 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑된 벡터신호,
은 SQR 분해를 위한 치환행렬,
는 유니모듈라 변환행렬,
는 추정된 송신신호가 스케일되고 시프트되어 라운드 함수로 처리된 값, 상기
는
로 정의되며,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해서,
로 표현된다.
제 20항에 있어서,

상기 로그 가능성 비율은 하기 <수학식 27>으로 결정되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는
벡터의
번째 요소의
번째 비트를 나타내며, 1 또는 -1 값을 갖는다.
는 SQR 분해 또는 격자감소 수행 전 수신신호,
는 채널행렬(
)의
번째 행의 모든 요소를 나타내고,
는 변조 포인트(16 QAM인 경우에 1111, 1-11-1 등으로 표현되는 값),
는
번째 심벌의 후보벡터
이다.
다중 안테나 통신시스템 수신방법에 있어서,

확장 채널행렬에 치환행렬을 곱하여 SQR(Sorted QR) 분해하는 과정과,

상기 SQR 분해된 SQR 행렬에 유니모듈라 변환행렬(Unimodular transformation matrix)을 곱하여 상기 SQR를 LR 신호공간으로 이동시키는 격자감소(Latice Reduction:LR) 알고리즘을 실행하는 과정과,

상기 격자감소 알고리즘 출력 값을 사용하여 송신신호를 추정하기 위한 후보 벡터를 하나 생성하고 상기 송신신호로부터 간섭을 제거하고 LR 신호공간의 상기 후보벡터를 원 신호공간의 벡터로 맵핑하는 LR 기반의 연속간섭제거(Successive Interference Cancellation:SIC)을 수행하여 송신 심볼 데이터를 검출하는 과정과,

상기 검출된 심벌 데이터를 복호화하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 수신방법.
제 30항에 있어서,

상기 SQR 분해, 상기 격자감소 알고리즘 수행시 변수들은 복소수 값(complex -valued variables)으로 연산처리하는 것을 특징으로 하는 수신방법.
제 30항에 있어서,

LR 신호공간에서 상기 후보벡터는 송신신호를 추정하고 추정된 상기 송신신호를 스케일(scale)하고 시프트(shift)시킨 후 정수로 근사화하여 생성하는 것을 특징으로 하는 수신방법.
제 32항에 있어서,

상기 송신신호의 추정은 하기 <수학식 28>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
은 LR 신호공간에서 추정된 송신신호벡터,
는 상기 SQR 분해와 상기 격자감소 연산 후의 수신 벡터신호벡터,
는 SQR 분해할 때 생성된 직교행렬(
)이 상기 격자감소 연산으로 변환된 행렬의
번째 행과
번째 열의 행렬값이다.
제 32항에 있어서,

상기 LR 공간에서 추정된 상기 송신신호의 스케일과 시프트는 하기 <수학식 29>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는 상기 LR 공간에서 추정되어 스케일되고 시프트된 송신신호,
는 LR 신호공간에서 추정된 송신신호벡터,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값, 그리고,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
으로 계산된다. 여기서
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 32항에 있어서,

상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호는 <수학식 30>로 계산되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
는 스케일되고 시프트되어 추정된 송신신호,
은 괄호안의 값에 가까운 정수값으로 표현된다.
제 30항에 있어서,

상기 후보벡터로부터 간섭 제거는 하기 <수학식 31>에 의해 제거되는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는
번째 송신안테나로부터 수신한 신호벡터,
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,
은 격자감소 연산으로 변환된 상삼각형행렬의
번째 행과
번째 열의 값,
는 벡터
의
번째 요소를 나타내며, 상기
는
으로 정의된다. 여기서.
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
제 36항에 있어서,

초기
는 하기 <수학식 32>로 구해지는 것을 특징으로 하는 수신기.

여기서,
은 가우시안 잡음,
는 직교 행렬인
의 에르미트 행렬이고,
는 확장 수신신호 벡터이다.
은 SQR 분해시 생성된
이 LR 알고리즘을 통해 변환된 상위 삼각 행렬이고,
는
의 역행렬이고,
는
의 역행렬이고,
는 송신 신호 벡터이다.
제 30항에 있어서,

상기 후보송신벡터를 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑은 하기 <수학식 33>로 하여 수행하는 것을 특징으로 하는 수신방법.

여기서,
는 상기 LR 신호공간에서 원 신호공간으로의 맵핑된 벡터신호,
은 SQR 분해를 위한 치환행렬,
는 유니모듈라 변환행렬,
는 추정된 송신신호가 스케일되고 시프트되어 라운드 함수로 처리된 값, 상기
는
로 정의되며,
는 상기 격자감소 연산시 계산되는 값,
는
의 역행렬,
는
의 역행렬,
은 크기
이며 모든 벡터값이 1이다. 다시 말해,
로 표현된다.
는 상기 임시적으로 결정된 추정 송신신호,