KR20080034209A

KR20080034209A - Ｑｒ 및 고유값 분해를 사용한 공동 시공간 최적 필터

Info

Publication number: KR20080034209A
Application number: KR1020087006287A
Authority: KR
Inventors: 후안 우; 신 시몬스; 졸탄 케멘크지
Original assignee: 리서치 인 모션 리미티드
Priority date: 2005-08-15
Filing date: 2006-08-14
Publication date: 2008-04-18
Also published as: EP1925088B1; DE602006006847D1; EP1925088A1; CN101283512B; JP2009505531A; AU2006281946A1; CN101283512A; WO2007019684A1; BRPI0614351A2; CA2515997A1; EP1925088A4; ATE431651T1

Abstract

통신 수신기 내의 동일채널(co-channel) 간섭을 감소시키기 위한 필터는 QR 및 고유값 분해에 기초하여 시공간 필터 가중치 및 다채널 임펄스 응답(CIR)을 공동으로 추정함으로써 통신 신호로부터 분리된 n개의 신호부를 필터링하는 다채널 시공간 필터 회로를 포함할 수 있다. 필터는 상기 다채널 시공간 필터 회로로부터 다채널 신호를 수신하고 상기 시공간 필터 회로로부터 채널 임펄스 응답 추정에 의해 제공되는 필터 응답을 갖는 다채널 정합 필터 회로를 더 포함한다.

Description

ＱＲ 및 고유값 분해를 사용한 공동 시공간 최적 필터{JOINT SPACE-TIME OPTIMUM FILTER(JSTOF) USING QR AND EIGENVALUE DECOMPOSITIONS}

본 발명은 셀룰러 통신 시스템과 같은 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 원치 않는 간섭을 감소시키기 위해 수신된 무선 신호를 필터링하는 것에 관한 것이다.

3세대 모바일 통신 시스템 및 3세대 파트너쉽 프로젝트(3GPP)에 의해 표준화된 다운링크 진보된 수신기 성능(DARP; Downlink Advanced Receiver Performance)에 대한 요건을 충족시키기 위해 간섭 소거 정합 필터(ICMF; interference canceling matched filter) 및 공동 복조(JDM; joint demodulation)가 연구되어 왔다. 이들 제안 중 일부가 다음의 논문 및 문서에 설명되어 있다.

1. Liang 등의 A Two-Stage Hybrid Approach for CCI/ISI Reduction with Space-Time Processing, IEEE Communication Letter Vol. 1, No. 6, Nov. 1997.

2. Pipon 등의 Multichannel Receives Performance Comparison In the Presence of ISI and CCI, 1997 13th Intl. Conf. on Digital Signal Processing, July 1997.

3. Spagnolini의 Adaptive Rank-One Receiver for GSM/DCS Systems, IEEE Trans, on Vehicular Technology, Vol. 51, No.5, Sept. 2002.

4. Feasibility Study on Single Antenna Interference Cancellation (SAIC) for GSM Networks, 3GPP TR 45.903 Version 6.0.1, Release 6, European Telecommunications Standards Institute, 2004.

5. Radio Transmission and Reception (Release 6), 3GPP TS 45.005 Version 6.8.0; European Telecommunications Standards Institute, 2005.

6. Stoica 등의 Maximum Likelihood Parameter and Rank Estimation in Reduced-Rank Multivariate Linear Regressions, IEEE Trans. On Signal Processing, Vol. 44, No.12, Dec. 1996.

7. Kristensson 등의 Blind Subspace Identification of a BPSK Communication Channel, Proc. 30^th Asilomar O Conf. On Signals, Systems and Computers, 1996.

8. Golub 등의 Matrix Computations, 3^rd Edition, 1996.

9. Trefethen 등의 Numerical Linear Algebra, 1997.

10. Press 등의 Numerical Recipes in C, 2^nd Edition, 1992.

현행 GSM(Global System for Mobile communications) 셀룰러 시스템은 모바일 스테이션(MS) 측에 대한 동일채널 간섭(CCI; co-channel interference)에 대처해야하는 데다가, DARP 요건에도 대처하여야 한다. 일부 단일 채널 구조 및 프리 필터(pre-filter)는 간섭을 소거하는 데에 조력하고 일부 채널 임펄스 응답(CIR) 추정을 제공하는 데에 사용되어 왔다. 또한, 일부 시스템은 신호 대 간섭의 최대화를 사용하여 단일 채널 시공간 필터와 단일 채널에 대한 CIR 추정을 공동으로 설계하였다. 다른 시스템은 평균 제곱 오차의 제약된 최소화를 사용하여 단일 채널 공간 필터를 설계하였다. 다른 시스템은 ML 채널 추정의 랭크-1(rank-one) 근사화에 의해 설계된 단일 채널 공간 필터를 사용하였다. 이러한 시스템에 대한 대상 적용예는 복수의 안테나를 포함하는 물리적 안테나 어레이가 이용가능한 기지국이었다.

일반적으로 말하면, 본 발명은 통신 수신기 내의 동일채널 간섭을 감소시키기 위한 필터에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 필터는 QR 분해에 기초하여 시공간 필터 가중치 및 다채널 임펄스 응답(CIR)을 공동으로 추정함으로써 통신 신호로부터 분리되었던 신호부를 필터링하는 다채널 시공간 필터 회로를 포함할 수 있다. 다채널 정합 필터 회로는 다채널 시공간 필터 회로로부터 다채널 신호를 수신하고, 시공간 필터 회로로부터 채널 임펄스 응답 추정에 의해 제공되는 필터 응답을 갖는다. 간섭 레벨이 미리 결정된 임계치보다 낮은 경우 표준 필터가 동작될 수 있고, 표준 필터는 정합 필터와, 교차상관 회로(cross-correlation circuit)와, 신호부를 정합 필터 및 교차상관 회로로 전환하는 전환 메커니즘으로서 형성될 수 있다.

일 양상으로, 다채널 시공간 필터 회로는 n개의 신호부를 각각 수신하는 복수의 승산기 및 지연 회로를 포함한다. 승산기 및 지연 회로는 시공간 필터 가중치에 기초하여 동작된다. 각 승산기 및 지연 회로는 두 개의 승산기 회로 및 한 개의 지연 회로를 포함한다. 각 승산기 및 지연 회로는 일 심볼 지연되어 동작된다. 공동 최적 필터 가중치 및 채널 추정기는 다채널 시공간 필터 회로에 동작적으로 접속되고, 트레이닝 시퀀스(TS) 심볼 및 타이밍 불확실성 데이터를 수신하고, 다채널 시공간 필터 회로에 대한 시공간 필터 가중치를 생성한다. 합산기 회로는 각 채널에 대해 승산기 및 지연 회로로부터의 데이터를 합산한다. 등화기 회로는 다채널 정합 필터 회로와 함께 동작된다.

다음의 상세한 설명으로부터 첨부 도면에 비추어 고려하면 다양한 목적, 특징 및 이점이 명백하게 될 것이다.

도 1은 예시적인 실시예에 따라 공동 시공간 최적 필터 기반의 DARP 가능 수신기의 블록도이다.

도 2는 예시적인 실시예에 따라 도 1에 도시된 공동 시공간 최적 필터 및 다채널 정합 필터의 보다 상세한 블록도이다.

도 2a는 예시적인 실시예에 따른 방법의 블록도이다.

도 3은 다양한 DARP 사례에 대하여 공동 시공간 최적 필터 기반의 DARP 가능 수신기 성능을 도시한 그래프이다 .

도 4는 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN)을 갖는 예시적인 실시예에 따른 공동 시공간 최적 필터 수신기 성능을 자동전환 방식의 유무에 따라 비교하여 도시한 그래프이다.

도 5는 DTS-5를 갖는 예시적인 실시예에 따른 공동 시공간 최적 필터 수신기 성능을 자동전환 방식의 유무에 따라 비교하여 도시한 그래프이다.

도 6은 시뮬레이션에서 8비트 SD 제한기를 사용하여 예시적인 실시예에 따른 다수의 비터비 등화기의 성능을 단일 비터비 등화기의 성능과 비교한 그래프이다.

도 7은 예시적인 실시예에 따라 공동 시공간 최적 필터 수신기의 성능 및 수정된 사례를 도시한 그래프이다.

도 8은 예시적인 실시예에 따라 사용될 수 있는 예시적인 모델 무선 통신 디바이스의 개략 블록도이다.

도 9는 본 발명에 따라 촐레스키(Cholesky) 분해, QR 분해 및 특이값(singular value) 분해(SVD) 계산을 수행하는 세 가지 접근법을 비교한 표이다.

여러 비제한적인 실시예가, 바람직한 실시예가 도시된 첨부 도면을 참조하여 하기에 보다 충분히 설명될 것이다. 그러나 이들 실시예는 수많은 다양한 형태로 실시될 수 있으며, 여기에 설명된 실시예에 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다. 그보다 이들 실시예는 본 발명의 개시를 충분하고 완전하도록 하며 당해 기술 분야에 숙련된 자들에게 본 발명의 범위를 전달하기 위해 제공되는 것이다. 전체에 걸쳐서 같은 부호는 같은 구성요소를 칭하며, 대안의 실시예에서 유사한 구성요소를 표시하기 위해 프라임(') 표기가 사용된다.

일 실시예에 따르면, 현행 GSM 통신 시스템에서 모바일 스테이션(MS) 측에 대한 동일채널 간섭(CCI) 뿐만 아니라 3세대 파트너쉽 프로젝트(3GPP)에 의한 다운링크 진보된 수신기 성능(DARP)에 따르는 요건에도 대처하게 된다.

도 1에 도시된 실시예는 적응적으로 간섭을 소거하고 채널 임펄스 응답(CIR) 추정을 제공하도록 최적으로 동작가능한 다채널 프리필터(multi-channel pre-filter)를 제공한다. 프리필터는 하나의 비제한적인 예로 다음과 같은 두 개의 주요 컴포넌트, 즉 (1) 다중 입력 다중 출력(MIMO; multiple-input-multiple-output) 기반의 공동 시공간 최적 필터(JSTOF; Joint Space-Time Optimum filter); 및 (2) 다중 입력 단일 출력(MISO; multiple-input-single-output) 기반의 다채널 정합 필터를 사용할 수 있다. 단일 이용가능한 안테나를 사용하는 통상적인 이동국에서는, 오버 샘플링과,샘플을 수신한 실수부 및 허수부 분리의 조합에 의해 가상 안테나 어레이가 내부적으로 구성될 수 있다.

하나의 비제한적인 실시예에서, 가상 안테나 어레이로부터의 신호는 JSTOF에 공급되며, 여기에서는 MIMO 기반의 간섭 소거 필터에 대한 최적 가중치가 추정된다. 동시에, 원하는 신호에 대한 다채널 CIR이 공동으로 추정된다. JSTOF의 출력으로 인해 간섭이 필터링되어 MISO 기반의 다채널 정합 필터에 공급될 수 있다. 정합 필터의 필터 응답은 JSTOF로부터의 CIR 추정에 의해 제공된다.

다채널 정합 필터의 출력은 심볼간 간섭(ISI)을 제거하고 부가적인 처리를 위한 소프트 결정을 제공하는 비터비 등화기(Viterbi equalizer)로 전달된다. 등화기에서 요구하는 단일 채널 응답은 JSTOF로부터 컨볼빙된(convolved) CIR의 조합에 의해 형성될 수 있다. 이 프리필터는 또한, 임의의 AWGN이 우세한 경우 종래의 수신기 내의 종래 필터나 표준 필터로 자동 전환하고, 임의의 간섭이 우세한 경우에는 JSTOF 기반의 수신기로 다시 전환할 수 있다. 이러한 자동전환 능력은 AWGN이 우세한 경우에서의 손실을 감소시킨다.

JSTOF 기반 및 DARP 가능 수신기용 프리필터 또는 간섭 소거 필터의 예는 도 1에서 10으로 도시되며, 여기서 오버샘플링 비는 2이고, 가상 안테나의 수는 X ₁ (k) 내지 X ₄ (k)로도 표시한 바와 같이 4(M = 4)이다. 본 명세서 전반에 걸쳐, 프리필터(10)는 간섭 소거 필터 또는 JSTOF 필터로 칭할 수 있으며, DARP 호환 수신기에서의 프리필터로서 작용한다. 이 필터(10)를 포함하는 수신기는 도 1의 11인 점선으로 도시된 바와 같이 JSTOF 수신기로서 설명될 수 있다.

도 1은 필터(10)에 사용되는 다양한 회로 블록의 예를 도시한다. 입력 신호는 역회전(derotation) 회로(12)에 수신된다. 역회전 출력 신호는 분리되며, 2:1 스위치(16)를 포함하는 종래의 수신기의 필터(14)로 전달되는 부분이 있는데, 이는 단축된 트레이닝 시퀀스(TS) 심볼을 수신하는 정합 필터(18) 및 교차상관 회로(20)로의 출력이다. 2:1 스위치(16)는 필터(14)와 JSTOF 기반 및 DARP 가능 프리필터(10) 사이를 전환할 수 있도록 동작가능하다.

역회전 회로(12)로부터의 출력 신호의 다른 부분은 가상 안테나(24)의 일부로서 짝수 샘플 및 홀수 샘플로 분리되고, 다시 실수 및 허수 신호로 분리되어, 다채널 시공간 필터 회로로도 불리는 JSTOF 회로(30)로의 각각의 X ₁ (k) 내지 X ₄ (k) 입력 신호를 형성한다. JSTOF 회로로부터의 출력 신호는 다채널 정합 필터 회로(32)로 전달되고, 그 출력 신호는 리스케일링(rescaling) 회로(34)로 전달된 다음, 데이터(d₁)로서 승산기 회로(36)로 전달된다. 승산기 회로(36)는 또한 채널(c₁) 응답을 수신한다. 종래의 필터(14)가 접속되면, 승산기(36)는 정합 필터 회로(18) 및 교차상관 회로(20)로부터 데이터(d₂) 및 채널(c₂) 응답을 수신한다. 신호는 소프트 결정 출력으로서 비터비 등화기(38)로 전달된다.

도 2에 JSTOF 및 다채널 정합 필터가 보다 상세하게 도시되어 있으며, 여기서 JSTOF 회로에 사용되는 시간 지연된 샘플의 수는 2(N = 2)이다. 다양한 입력 X ₁ (k) 내지 X ₄ (k)이 JSTOF로 수신되며, 이는 보다 상세하게 도시된다. JSTOF 회로(30)는 믹서(40, 42), 지연 유닛(44) 및 합산기(46)로 표기된, 채널화된 승산기를 포함하며, 이는 네 개의 도시된 채널 각각에 대한 다채널 정합 필터(48)로의 입력이고, 정합 필터로부터의 신호는 합산기(50)로 전달된다. 공동 최적 필터 가중치 및 채널 추정기 회로(52)는 TS 심볼 및 타이밍 불확실성 신호를 수신하여 믹서(40, 42)에 사용되는 가중치(W_OPT)를 생성한다.

따라서 도 1에 도시된 바와 같이 종래의 정합 필터와 병행하여 프리필터 분기를 추가함으로써 종래의 GSM 수신기에 프리필터 기능을 통합하는 것이 설명한 바와 같이 가능하다. 종래의 소프트웨어/하드웨어 비터비 등화기(38)가 변경없이 사용될 수 있다. 하나의 비제한적인 예로, 통합된 DARP 가능 수신기를 시뮬레이션으로써 DARP 사례에 대하여 테스트하였는데, 수신기가 AMR 스피치 채널 중 하나에 대하여 프레임 오류율(FER)에 관하여 지정된 성능을 넘어 1.6 dB 내지 6.9 dB 마진을 제공하는 것을 보여주었다.

도 2a는 설명되는 시스템과 연관된 상위레벨의 방법을 도시하는 흐름도이며, 비제한적인 예로서 다양한 단계들을 보여준다. 이 다양한 단계들은 100 계열의 참 조 부호로 시작된다. 인입 통신 신호는 역회전되고(블록 100), 가상 안테나로 전달된다. 통신 신호는 짝수 및 홀수 샘플로 분리되고(블록 102), 그 다음 각 짝수 및 홀수 샘플은 실수 신호부 및 허수 신호부로 분리된다(블록 104). 가상 안테나로부터의 통신 신호는 JSTOF 회로로 전달되며, 여기서 통신 신호는 제1 MIMO 공동 시공간 최적 필터(JSTOF)의 일부로서 모두, 승산 및 지연되고(블록 106), 그 다음 합산된다(블록 108). 합산 후에, 합산된 신호는 다채널 MISO 정합 필터 회로로 전달되고(블록 110), 그 다음 합산되며(블록 112), 비터비 등화기로 단일 출력 신호로서 전달되고(블록 114), 여기서 소프트 결정이 이루어진다(블록 116).

동작시, 역회전 회로(12)는 GMSK 변조된 신호 및 그 시그널링 프로토콜의 일부인 주파수 오프셋을 이용하여 동작가능하다. 임의의 역회전 전에 신호 배열(constellation)은 동적이고, 역회전 후에 신호 배열이 정적으로 되며, 즉 임의의 신호가 통상적으로 0° 및 180°에 집중되어 심볼은 이들 두 점으로 회전된다. 따라서, GMSK 신호는 통상적인 이진 위상 시프트 키잉(BPSK) 신호로서 취급될 수 있다. 프론트 엔드에서의 역회전이 짝수 및 홀수 샘플링에 사용되며, 짝수 및 홀수 샘플링은 오버샘플링 비로 인해 유용하다. 예를 들어, 종래의 수신기에서 이는 통상적으로 1의 비율이며, 즉 심볼당 하나의 샘플이다.

가상 안테나(24)는 기저대역 필터로부터 연속 방식으로 오는 심볼마다 두 개의 샘플로 샘플링 비를 증가시킬 수 있으며, 짝수 및 홀수의 두 개의 별도의 채널을 형성한다. 이러한 프로세스 전에, 홀수/짝수 샘플은 연속적으로 인터리빙(interleaved)되었다. 그 다음 이들 신호는 실수 신호부 및 허수 신호부로 더 분 리되어 가상 안테나의 네 개의 독립 채널을 형성한다. 당해 기술 분야에서의 숙련된 기술자들이라면 알 수 있듯이, 일부 실시예에서 다른 수(예를 들어, 하나 이상)의 가상 안테나/채널이 사용될 수 있음을 주목하여야 한다.

도 2에서 가장 잘 볼 수 있듯이, 이들 신호는 그 다음 승산기(40, 42) 및 단위 지연 회로(44)(예를 들어, 일 심볼 지연)로 전달되고, 따라서 신호는 승산 및 지연되어 처리되고, 두 개의 승산기(40, 42) 및 하나의 지연 회로(44)로 명백하게 알 수 있듯이 승산 동작이 이어진다. 이 동작에 이어서, 도시된 바와 같이 합산기(46)에서 합산이 이루어진다. 시스템의 이러한 부분은 다채널 이차원 필터로서 동작가능하다. 하나의 차원은 시간에 따른 지연으로 인해 발생하고, 다른 차원은 가상 안테나로부터 도입된 것으로, 즉 설명한 바와 같이 공간 차원이 도입되며, 그에 따라 두 개의 차원이 시공간 필터를 형성한다.

각 인입 신호가 다른 채널에 관련하여 사용되며 승산기가 공동 최적 필터 가중치 및 채널 추정기(52)로부터 가중치를 수신한다는 것은 명백하다. 공동 최적 필터 가중치 및 채널 추정기(52)로부터 오는 가중치는 승산기로 전달된다.

가중치는 또한 하나의 비제한적인 예에서 8 x 4 행렬, 즉 32개의 가중치이다. 공동 최적 필터 가중치 및 채널 추정기(52)로부터의 트레이닝 시퀀스 심볼 입력에 대하여, 통상적으로 일부 비제한적인 예에서 약 26개의 기지의 심볼이 존재하고 패킷이 어느 트레이닝 시퀀스를 포함하는지 알려진다. 비제한적인 예로 타이밍을 찾기 위해 +/-3 또는 일곱 개의 위치 검색이 사용될 수 있다. 시스템이 채널 응답을 정합하고 정합 필터 후에 신호를 더 강하게 형성하도록, 다채널 정합 필터의 임펄스 응답(h_opt)이 사용될 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 리스케일링이 반드시 요구되는 것은 아니지만 하드웨어 또는 소프트웨어 편의로서 발생할 수 있다. 이 리스케일링 회로(34)는 비터비 등화기(38)에 대한 비제한적인 예로서 4 비트 또는 5 비트 입력에 대하여 보다 양호한 동작을 가능하게 한다. 신호가 4 비트 또는 5 비트 회로로 송신될 수 있도록 신호의 동적 범위가 재조정될 수 있다.

이전에 언급한 바와 같이, 승산기(36)는 종래의 필터 수신기(14)로부터 데이터 및 채널 응답에 대한 신호 d₂ 및 c₂를 취할 수 있거나, JSTOF 수신기(10)로부터 데이터 및 채널 응답에 대한 신호 d₁ 및 c₁을 취할 수 있으며, 이러한 둘 사이에 전환이 가능하다. JSTOF 수신기는 만약 간섭이 없다면(즉, 순수 백색 잡음만 존재함) 일부 손실을 도입할 것이다. 이 경우, 종래의 수신기(14)가 사용될 수 있으며 이는 적절하게 작동할 것이다. 그러므로 회로는 JSTOF 수신기 및 그 회로에 의해 손실을 도입시키지 않고서 종래의 필터로 다시 전환할 수 있다. 이러한 전환은 SINR_OUT 마이너스 SINR_INP의 추정에 기초하여 이루어진다. 그 양이 임계치보다 적으면, 시스템은 간섭이 거의 없다고 판정하고, JSTOF 수신기의 간섭 소거를 필요로 하지 않는다. 따라서 2:1 스위치(16)를 전환함으로써 종래 수신기(14)의 필터가 사용된다.

회로는 빔 형성 시스템 및 기타 시스템에서 동작가능하다. 이러한 유형의 시스템으로 인해 또한 신호 대 잡음 비가 개선될 수 있고 비트 오류율(BER)이 개선될 수 있다. 이는 이들 회로와 함께 사용하는 상위 레벨 프로토콜 및 전화 통화 및 기타 통신 사안에 대해서도 영향을 미칠 수 있다.

일 실시예에서 JSTOF 기반의 필터(10)의 다채널 구조가 사용되고, MIMO 기반의 JSTOF 회로(30)는 종래 기술의 해결책과는 상이한, 시공간 필터 가중치 및 채널 추정을 제공한다. 이 회로는 동기식 및 비동기식 간섭 둘 다에 대하여 간섭을 효율적으로 제거하고 고성능을 산출할 수 있는 능력을 제공한다. 일부 시뮬레이션에서, 일부 종래 기술의 해결책으로는 DARP 사례에 대하여 요구되는 성능을 제공하지 못한다는 것을 보여주였다.

이러한 MISO 기반의 다채널 정합 필터 회로(32)는 전반적인 오류율 성능을 개선하고 다채널 비터비 등화기를 회피함으로써 등화기의 복잡도를 감소시키는 것이 특징이다. JSTOF 기반의 수신기와 종래 수신기 간의 내장형 자동 전환은 AWGN 경우에서의 손실을 감소시킨다.

DARP 요건을 충족시키기 위해 적합한 수신기 구조가 사용될 수 있다. 간섭 소거 정합 필터(ICMP)는 간섭을 제거하기 위해 기재된 바와 같은 가상 안테나 및 빔형성의 예를 사용할 수 있다. 회로는 원하는 신호의 채널 임펄스 응답(CIR)의 추정 오차를 감지한다. 공동 복조(JD)는 다양한 사례에 대하여 양호한 성능을 보여주었다. 비동기식 간섭기를 제거하는 것의 어려움에 더하여, 간섭기의 CIR을 찾는 데 수반되는 과도한 계산 복잡도가 존재할 수 있다.

일 실시예에서, 가상 안테나(24)는 적응성 시공간 필터링과 함께 동작가능하며, 이에 따라 공동 시공간 최적 필터(JSTOF) 회로(30)가 사용될 수 있다. ICMF와 다른 하나의 차이점으로는, 간섭을 억제하는 데 사용되는 시공간 필터 가중치 및 원하는 신호의 CIR 추정이 JSTOF에서는 공동으로 추정되고 최적화되지만, ICMF에서는 이 두 개가 개별적으로 추정된다는 것이다. JSTOF 회로(30)는 시공간 설정에 따라 원하는 CIR 행렬의 랭크 부족(rank deficiency) 특징의 이점을 취하는 MIMO 회로일 수 있다. 시뮬레이션에서는 다양한 DARP 사례에 대하여 만족스러운 성능을 보여주었다. 고정점 촐레스키(Cholesky) 인수분해 및 EVD/SVD가 실행가능하다면 계산 부담은 수용가능한 것으로 생각된다.

이 방법은 다소의 단순함과 적은 계산 복잡도를 갖는다. 또한 시스템은 간섭원에 대한 가정을 거의 하지 않기 때문에 강인(robust)하다. 또한, 본 해결책은 입력 데이터에 대한 전처리 단계로서 통합되기 때문에 시스템은 기존의 등화기 구조를 계속 사용할 수 있다. 이로 인해 시스템은 이용가능하다면 HW 등화기 가속기를 사용할 수 있다.

이러한 기술의 평가를 지원하기 위해, 시스템 레벨 블록 오류율(BLER) 시뮬레이터가 3GPP DARP 명세에 의해 사용되고 있는 모든 간섭기 모델/시나리오를 지원하도록 확장되었다.

이제 JSTOF 회로를 사용한 DARP 사례에 대한 시뮬레이션 성능의 설명이 이어진다. 공동 간섭 감소를 위한 시공간 처리 및 채널 추정은 M개의 안테나의 어레이가 이용가능한 기지국에서 사용되는 것을 이해하여야 한다. 단일 원하는 사용자에 대한 등가 채널 응답이 L-탭 유한 임펄스 응답(FIR) 필터로서 모델링될 수 있다고 가정하면, 수신된 기저대역 신호의 스냅샷 샘플은 다음과 같이 표현될 수 있다.

여기서, x(k)는 안테나로부터의 출력을 나타내는 M x 1 벡터이고, H는 안테나 어레이에 대한 채널 응답을 포함하는 M x L 행렬이고, s(k)는 전송된 대응하는 심볼에 대한 L x 1 벡터이고, v(k)는 AWGN 및 간섭을 포함하는 M x 1 벡터이다. x(k)의 N 시간 지연된 버전을 더 긴 MN x 1 벡터

에 축적함으로써 [수학식 1]에 대한 시공간 확장을 다음과 같이 얻을 수 있다.

여기서,

인 MN x (L + N - 1) 행렬은 H의 블록 토플리츠 행렬 형태이고,

이다. 트레이닝 시퀀스에 대응하는 샘플은 다음과 같이 수집될 수 있다.

여기서, p = P - L- N + 2이고, P는 트레이닝 시퀀스의 심볼 수이고,

는 MN x p 행렬이고,

는 트레이닝 심볼의 (L + N - 1) x p 컨벌루션(convolution) 행렬이다. 공동 최적화는 필 터의 출력 간섭 잔류가 최소화되도록, 시공간 필터에 대한 비자명(non-trivial) MN x 1 가중치 벡터 w 및 필터 후의 비자명 (L + N - 1) x 1 채널 추정 벡터 h를 찾기 위한 것으로, 즉 다음의 최적화 문제를 푸는 것이다.

최적 가중치는 다음과 같이 찾을 수 있고,

최적 채널 추정 h _opt 는 행렬

의 최소 고유값(eigenvalue)에 대응하는 고유벡터(eigenvector)이다.

, (MN x MN)

, ((L+N-1) x (L+N-1))

, ((MN) x (L+N-1))

식 (3)의 시공간 모델에서 잡음 플러스 간섭 컴포넌트

가 더 이상 백색은 아니지만 미지의 공분산(covariance) 행렬

에 의해 근사하게 가우시안 분포된다고 하면, 채널에 대한 최적 추정

은 최대 우도(ML) 추정이며, 이는 다음 양의 최소한이다.

이러한 비제한적인 시공간 모델에서, 독립 채널의 수는 항상 M보다 작거나 그와 같고,

는 보통 랭크 부족(rank deficient)이고, 즉

이다. 랭크 부족 ML 문제는 시공간 필터의 랭크-1 근사화에 사용될 수 있다.

일 실시예에서 JSTOF 회로는 필터 가중치 및 채널 추정에 대한 공동 최적 해결책을 찾기 위해 다른 접근법을 사용할 수 있다.

의 ML 추정을 찾는 것이 가능하다. 추정은 다음과 같이 분해될 수 있다.

여기서,

는

의 공간 행렬의 추정이고,

는

의 시간 행렬의 추정이다. 그것들은 다음에 의해 얻을 수 있다.

여기서,

는 촐레스키 인수분해이고,

은 행렬 D의 상위 M개의 고유값에 대응하는 M 고유벡터로 구성되고, D는 다음과 같다.

다음 단계에서, 시공간 필터에 대한 최적 가중치는 다음에 의해 얻을 수 있고,

, (MN x M)

최적 채널 추정은 다음과 같다.

, (M x (L+N-1))

그 다음 안테나 어레이(24)로부터의 샘플에 상기 [수학식 14]의 최적 시공간 필터를 적용할 수 있다. 확실히 필터(30)의 출력은 M 채널을 여전히 가지며, MIMO 시스템이다. [수학식 15]의 최적 채널 추정은 다채널 정합 필터(32)에 사용될 수 있다. 그 다음 정합 필터의 출력은 결합되고(합산되고), 리스케일링 회로(34)에서 변경되기 원하는 레벨로 리스케일링된다. 최종 출력은 단일 채널 샘플 스트림이고 비터비 등화기(38)로 공급될 수 있다. JSTOF 후의 채널 탭의 수는 JSTOF 전의 모델링된 채널 탭의 L에 비교하여 L+N-1로 변경되었음을 주목하라.

JSTOF 수신기는 종래의 필터를 사용한 종래 수신기에 비교하여 순수 AWGN 경우에 1 dB보다 많은 손실을 초래한다는 것이 시뮬레이션에 의해 관찰되었다. 이 손실을 감소시키기 위해, JSTOF와 종래 수신기 간의 자동 전환 방식이 개발되었다. 이러한 전환은 JSTOF의 입력 및 출력 SINR의 차이의 측정에 기초하여 이루어진다. 그 차이가 미리 정의된 임계치보다 낮은 경우, JSTOF 수신기는 오프(off)되고, 종래 수신기가 온(on)된다.

상기 [수학식 10]에서

의 추정이 행해지면 입력 SINR은 다음과 같이 용이하게 계산될 수 있고,

출력 SINR은 [수학식 14] 및 [수학식 15]로부터 계산될 수 있다.

모바일 측에 대하여, 가상 안테나 어레이는 도 1에 도시된 바와 같이 오버샘플링과, 실수부 및 허수부 분리의 조합에 의해 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, [수학식 14] 및 [수학식 15]에서 기술된 공동 최적 MIMO 시공간 필터 및 채널 추정은 간섭 억제 성능을 높인다. [수학식 15]의 채널 추정에 기초하는 MISO 다채널 정합 필터(32)는 오류율 성능을 개선하는 동시에 비터비 등화기(38)의 복잡도를 감소시킨다. JSTOF와 종래 수신기 간의 자동 전환 방식은 순수 AWGN 경우에서의 손실을 감소시킨다.

[수학식 6] 내지 [수학식 17]에 의해 정의된 JSTOF는 수치 안정성 및 계산 복잡도에 대하여 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 주요 차이점은 자동상관 행렬

의 역이 계산되는 방식과 채널

이 감소된 랭크를 이용하여 추정되는 방식이다.

하나의 이러한 구현예는

의 촐레스키 분해 기반의 행렬 역 및 [수학식 13]에서 행렬

의 고유값 분해이다. 구체적으로,

는 대칭 양정치(symmetric positive definite)이므로, 촐레스키 분해는 다음과 같이 나타난다:

D는 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.

여기서,

은 다음과 같다.

역은 실제로

의 제곱근을 이용하여 수행되고, 역치환(back-substitution)에 의해 역의 명시적인 계산을 피할 수 있음을 주목하여야 한다. 또한,

는 그 상호 소거의 구조로 인해 수치적으로 안정하다. 이는

의 조건수가 300보다 큰 경우가 거의 없다는 것을 보여준 시뮬레이션에 의해 증명되었다. 당해 기술 분야에 숙련된 자들이라면 인식할 수 있듯이, 이는

에 대한 고유값 분해가 통상적인 적용에 대해 과도하게 복잡한 알고리즘을 요구하지 않는다는 것을 내포한다. 사실, 이 접근법은 잠재적으로 여기서 개괄된 접근법들 중 가장 적은 계산 복잡도를 갖는 것일 수 있다.

하나의 잠재적인 수치적 관심은

에 대한 촐레스키 분해인데, 이는 그 조건수가 잠재적으로 상대적으로 높을 수 있고, 그 양정치 특성이 반올림 오 차(round-off error)에 의해 어느 정도 오프셋될 수 있기 때문이다. 그러나 시뮬레이션에서는 매우 높고 매우 낮은 캐리어 대 잡음(C/I) 비와 같은 일부 극단적인 시나리오에서조차

의 조건수가 10⁷보다 작다는 것을 보여주었다.

대안의 실시예에 따르면,

의 역의 직접 계산을 피하기 위해 샘플 도메인에서 QR 분해가 사용될 수 있다. [수학식 3]에서

는 전 컬럼 랭크(full column rank)를 갖기 때문에, 고유의 QR 분해를 갖는다.

여기서,

는 직교 컬럼을 갖는 p x MN 행렬이고,

은 전 랭크 MN x MN 상위의 삼각 행렬이다. 이는 다음과 같이 볼 수 있고,

[수학식 13]에서의 D는 다음과 같이 재정의되는

을 이용하여 [수학식 19]의 형태로 쓸 수 있다.

이전의 접근법에서와 같이

에 대한 고유값 분해를 이용하여 감소된 랭크 채널 추정이 수행될 수 있고, [수학식 14]의 최적 필터 가중치 행렬이 다음과 같이 감소될 수 있다.

이 접근법은

라는 것을 보일 수 있기 때문에 기본적으로 샘플 도메인에서의 촐레스키 분해의 동등 버전이다. 이는 QR 분해의 더 큰 복잡도(소정 크기의 행렬에 대하여 대략 두 배만큼의 많은 동작을 요구함) 및 더 큰 샘플 행렬(M=4, N=2 및 L=5인 예시적인 경우에 대략 3배만큼의 많은 로우(row)를 가짐)의 부담에서 개선된 수치적 안정성을 갖는다.

상기 설명된 두 개의 접근법은 여전히 삼각 행렬 역의 계산을 요구하지만, 이는 역치환에 의해 행해질 수 있다. 이제 또 다른 대안의 접근법, 즉 특이값 분해(SVD; singular value decomposition) 접근법으로 넘어가면, 행렬 반전을 피할 수 있고 일부 적용예에서는 수치적 안정성을 더 향상시킬 수 있다. 이 접근법은 [수학식 3]에서 샘플 행렬에 대한 SVD로 시작한다.

여기서

는 직교 컬럼을 갖는 p x MN 행렬이고,

는 MN x MN 직교 행렬이고,

는 그 대각선에 특이값을 갖는 MN x MN 대각 행렬,

이다. 이는 다음으로 볼 수 있다.

[수학식 13]의

는 다음에 의해 정의되는

을 가지며 여전히 [수학식 19]의 형태를 갖는다.

에 대한 SVD에 의해 채널 추정을 얻을 수 있고, 필터 가중치 행렬은 다음과 같이 쓸 수 있다.

여기서,

은

의 상위 M 개의 우측 특이 벡터를 포함한다. 이 접근법에서의 SVD는 이전의 두 개의 접근법에서 사용된 촐레스키 및 QR 분해보다 더 많은 계산을 요구할 수 있다.

여기서 개요된 세 개의 접근법(즉, 촐레스키, QR 및 SVD)의 비교로서, 도 9의 표는 M=4, N=2 및 L=5인 예에 대하여 단계별 계산을 열거한다. 버스트(burst)의 최적의 타이밍을 찾기 위해, JSTOF는 다수의 타이밍 가설을 검색하고, 최소 출력 잔류에 대응하는 것이 최적의 타이밍으로서 선택된다. 출력 잔류는 다음에 의해 정 의된다.

검색 프로세스는 기본적으로 각 가설에 대하여 표에 열거된 동작들을 반복하지만, 연속적인 타이밍 가설로부터의 입력 샘플 행렬들은 컬럼을 추가하고 삭제함으로써 약간씩 변하게 된다. 알고리즘의 업데이트 및 다운데이트가 동작들 중 일부에 잠재적으로 적용가능하고, 전반적인 계산 부담이 잠재적으로 감소될 수 있다.

이 시각 k에서의 샘플 행렬을 나타낸다고 하자. 이는 [수학식 3]으로부터 다음과 같이 분배될 수 있다.

여기서,

는 다음과 같다.

시간 k+1에서의 샘플 행렬은 다음과 같이 표현될 수 있다.

시간 k+1에서 자동상관 행렬은 다음의 형태를 갖는다.

이는 랭크-1 다운데이트 및 랭크-1 업데이트의 조합이다. 촐레스키 인수분해를 업데이트/다운데이트하기 위한 하나의 쌍곡선 회전 기반의 알고리즘이 Golub 등에 의한 Matrix Computations, 제3판, 1996에 설명되어 있다.

Golub 등의 텍스트에 개시된 또 다른 적용가능한 업데이트/다운데이트 알고리즘은 Givens 회전에 기초한 QR 분해에 대한 것이다. 물론, 당해 기술 분야의 숙련자들이라면 인식할 수 있듯이, 특정 적용예에 사용되어야 할 소정의 접근법은 이용가능한 프로세싱 리소스, 계산 복잡도 등과 같은 요인에 따라 좌우될 것이다. 당해 기술 분야의 숙련자들이라면 인식할 수 있듯이, 다른 접근법 또한 사용될 수 있다.

JSTOF 기반의 수신기의 성능은 확장된 BLER 시뮬레이션 엔진을 사용한 Matlab 시뮬레이션에 의해 평가되었다. JSTOF 기반의 수신기에 대한 파라미터는 다양한 양상으로 설정될 수 있다. 값의 예는 다음과 같다.

1) 2의 오버샘플링 비(OSR)가 선택될 수 있으며, 이는 이러한 비제한적인 예에서 4의 가상 안테나의 수(M)에 매핑되고, 시뮬레이션에서는 OSR을 1로 감소시키면 상당한 성능 저하를 야기하는 것을 보여준다.

2) 시간 지연된 샘플의 수(N)는 2로 선택될 수 있다. 그러나 수를 증가시킨 다고 해서 항상 성능을 향상시키는 것은 아니다.

3) 채널 응답 행렬에 대한 감소된 랭크가 M으로 선택될 수 있다. 랭크를 증가 또는 감소시킨다고 해서 반드시 성능을 향상시키는 것은 아니다.

4) 자동전환 임계치는 4.75 dB 일 수 있다.

5) 소프트 결정 출력은 5 비트 폭으로 양자화될 수 있다. 폭을 8 비트로 증가시킴으로써 DTS-5의 경우 성능을 여유롭게 향상시킬 수 있다. 소프트 결정 교정이 가능할 수 있다.

AMR 스피치 채널, TCH-AFS12.2가 FER에 관하여 JSTOF의 성능을 평가하는 데 사용될 수 있다. 시뮬레이션 전체에 걸쳐서 전파 조건 TU50km/h-1950MHz가 가정될 수 있다. 시뮬레이션은 각 경우에 대하여 1000번의 시도(블록)로 진행하였다.

캐리어 대 간섭(C/I) 비에 대하여 수신기의 FER을 도 3의 그래프에 나타내었다. 지정된 기준 성능에 대한 마진이 아래의 표에 열거된다.

자동 전환 방식이 있는 경우와 없는 경우에 대하여 순수 AWGN 및 DTS-5 경우 하의 수신기 성능을 도 4 및 도 5의 그래프에 각각 도시하였다. 이 방식은 AWGN에서 손실을 약 1dB 만큼 감소시키고(FER=10%) DTS-5에 대해서는 손실을 거의 발생시키지 않았다.

JSTOF 수신기는 다수의 비터비 등화기를 포함할 수 있고, 이어서 등화기 이후에 소프트 결정을 조합하는 다채널 정합 필터를 포함할 수 있다. 도 6의 그래프에 그 결과가 도시되고 원래의 경우와 비교된다.

비동기식 간섭기의 지연이 구성될 수 있는 수정된 사례의 DTS-5R을 이용하여 성능이 평가될 수 있다. 1, 1/4, 1/2 및 3/4의 버스트 길이에서의 성능이 도 7의 그래프에 도시된다. 그 결과로는 JSTOF 수신기의 성능은 간섭기의 심각한 지연으로 "천천히" 저하되는 것을 나타낸다.

상기 설명한 수신기는 예를 들어 모바일 무선 디바이스(예를 들어, 셀룰러 디바이스) 뿐 아니라 셀룰러 기지국에 유리하게 사용될 수 있다. 사용될 수 있는 모바일 무선 통신 디바이스(1000)의 예가 도 8을 참조하여 아래 예에서 더 설명된다. 디바이스(1000)는 하우징(1200), 키패드(1400) 및 출력 디바이스(1600)를 포함하는 것으로 도시된다. 도시된 출력 디바이스는 디스플레이(1600)이며, 이는 바람직하게 전 그래픽 LCD이다. 다른 유형의 출력 디바이스가 대안으로 이용될 수 있다. 프로세싱 디바이스(1800)는 하우징(1200) 내에 포함되고, 키패드(1400)와 디스플레이(1600) 사이에 결합된다. 프로세싱 디바이스(1800)는 사용자에 의한 키패드(1400) 상의 키의 작용에 응답하여, 디스플레이(1600)의 동작 뿐만 아니라 모바일 디바이스(1000)의 전반적인 동작을 제어한다.

하우징(1200)은 수직으로 연장될 수 있으며, 또는 (클렘쉘(clamshell) 하우징 구조를 포함하는) 다른 사이즈 및 형상을 취할 수 있다. 키패드는 모드 선택 키, 또는 텍스트 입력과 전화 입력 간의 전환을 위한 기타 하드웨어나 소프트웨어를 포함할 수 있다.

프로세싱 디바이스(1800) 이외에, 모바일 디바이스(1000)의 기타 부분이 도 8에 개략적으로 도시된다. 이는 통신 서브시스템(1001), 단거리 통신 서브시스템(1020), 키패드(1400) 및 디스플레이(1600)를 포함하고, 기타 입력/출력 디바이스(1060, 1080, 1100 및 1120) 뿐만 아니라 메모리 디바이스(1160, 1180) 및 다양한 기타 디바이스 서브시스템(1201)을 함께 포함한다. 모바일 디바이스(1000)는 바람직하게 음성 및 데이터 통신 성능을 갖는 양방향 RF 통신 디바이스이다. 또한, 모바일 디바이스(1000)는 바람직하게 인터넷을 통하여 다른 컴퓨터 시스템과 통신할 수 있는 능력을 갖는다.

프로세싱 디바이스(1800)에 의해 실행되는 운영 시스템 소프트웨어는 바람직하게 플래시 메모리(1160)와 같은 영구 저장공간에 저장될 수 있지만, 판독 전용 메모리(ROM) 또는 유사한 저장장치 요소와 같은 다른 유형의 메모리 디바이스에 저장될 수도 있다. 또한, 시스템 소프트웨어, 특정 디바이스 애플리케이션 또는 이들의 일부가 임시적으로 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1180)과 같은 휘발성 저장공간으로 로딩될 수 있다. 모바일 디바이스에 의해 수신된 통신 신호도 또한 RAM(1180)에 저장될 수 있다.

그 운영 시스템 기능에 더하여, 프로세싱 디바이스(1800)는 디바이스(1000) 상의 소프트웨어 애플리케이션(1300a 내지 1300n)의 실행을 가능하게 한다. 데이터 및 음성 통신(1300a 및 1300b)과 같은 기본적인 디바이스 동작을 제어하는 미리 결정된 세트의 애플리케이션이 제조 동안 디바이스(1000) 상에 설치될 수 있다. 또한, 개인 정보 관리자(PIM) 애플리케이션이 제조 중에 설치될 수 있다. PIM은 바람직하게 이메일, 칼렌더 이벤트, 음성 메일, 예약 및 작업 항목과 같은 데이터 항목을 편성 및 관리할 수 있다. PIM 애플리케이션은 또한 바람직하게 무선 네트워크(1401)를 통하여 데이터 항목을 송신 및 수신할 수 있다. 바람직하게, PIM 데이터 항목은 호스트 컴퓨터 시스템에 저장되거나 이 시스템과 연관된 사용자의 데응하는 데이터 항목과, 무선 네트워크(1401)를 통하여 무결절성으로(seamlessly) 통합, 동기화 및 업데이트된다.

데이터 및 음성 통신을 포함하는 통신 기능은 통신 서브시스템(1001)을 통하여, 가능하면 단거리 통신 서브시스템을 통하여 수행된다. 통신 서브시스템(1001)은 수신기(1500), 송신기(1520), 및 하나 이상의 안테나(1540 및 1560)를 포함한다. 또한, 통신 서브시스템(1001)은 또한 디지털 신호 프로세서(DSP)(1580)와 같은 프로세싱 모듈 및 국부 발진기(LO)(1601)를 포함한다. 통신 서브시스템(1001)의 특정 설계 및 구현은 모바일 디바이스(1000)가 동작하고자 하는 통신 네트워크에 따라 좌우된다. 예를 들어, 모바일 디바이스(1000)는 Mobitex^TM, Data TAC^TM 또는 GPRS(General Packet Radio Service) 모바일 데이터 통신 네트워크에 따라 동작하도록 설계되고, 또한 AMPS, TDMA, CDMA, WCDMA, PCS, GSM, EDGE 등과 같은 다양한 음성 통신 네트워크 중 임의의 것에 따라 동작하도록 설계된 통신 서브 시스템(1001)을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스(1000)에 대해 다른 유형의 데이터 및 음성 네트워크가 또한 둘 다 분리되고 통합되어 이용될 수 있다. 모바일 디바이스(1000)는 또한 3GSM, 3GPP, UMTS 등과 같은 기타 통신 표준에 따라 호환될 수도 있다.

네트워크 액세스 요건은 통신 시스템의 유형에 따라 변한다. 예를 들어, Mobitex 및 DataTAC 네트워크에서, 모바일 디바이스는 고유의 개인 식별 번호 또는 각각의 디바이스와 연관된 PIN을 사용하여 네트워크에 등록된다. 그러나 GPRS 네트워크에서는 네트워크 액세스가 가입자 또는 디바이스의 사용자와 연관된다. 따라서 GPRS 디바이스는 GPRS 네트워크 상에서 동작하기 위해, 보통 SIM 카드라고 부르는 가입자 아이덴티티 모듈을 필요로 한다.

요구되는 네트워크 등록 또는 활성화 절차가 완료되었다면, 모바일 디바이스(1000)는 통신 네트워크(1401)를 통하여 통신 신호를 송신 및 수신할 수 있다. 통신 네트워크(1401)로부터 안테나(1540)에 의해 수신된 신호는 수신기(1500)로 라우팅되고, 수신기(1500)는 신호 증폭, 주파수 다운 변환, 필터링, 채널 선택 등을 제공하고, 아날로그 대 디지털 변환도 제공할 수 있다. 수신된 신호의 아날로그 대 디지털 변환은 DSP(1580)가 복조 및 디코딩과 같은 더 복잡한 통신 기능을 수행할 수 있도록 해준다. 마찬가지의 방식으로, 네트워크(1401)에 전송될 신호는 DSP(1580)에 의해 처리되고(예를 들어, 변조 및 인코딩되고), 그 다음 디지털 대 아날로그 변환, 주파수 업 변환, 필터링, 증폭 및 안테나(1560)를 경유한 통신 네트워크(1401)(또는 네트워크들)로의 전송을 위해 송신기(1520)에 제공된다.

통신 신호를 처리하는 것에 더하여, DSP(1580)는 수신기(1500) 및 송신기(1520)의 제어를 제공한다. 예를 들어, 수신기(1500) 및 송신기(1520)에서 통신 신호에 인가되는 이득은 DSP(1580)에서 구현되는 자동 이득 제어 알고리즘을 통하여 적응적으로 제어될 수 있다.

데이터 통신 모드에서, 텍스트 메시지 또는 웹 페이지 다운로드와 같은 수신된 신호는 통신 서브시스템(1001)에 의해 처리되고, 프로세싱 디바이스(1800)에 입력된다. 그 다음, 수신된 신호는 디스플레이(1600)로의 출력을 위해, 또는 대안으로 어떤 다른 보조 I/O 디바이스(1060)로의 출력을 위해, 프로세싱 디바이스(1800)에 의해 더 처리된다. 디바이스 사용자는 또한 키패드(1400) 및/또는 터치패드, 로커 스위치, 썸휠 또는 일부 기타 유형의 입력 디바이스와 같은 일부 기타 보조 I/O 디바이스(1060)를 사용하여 이메일 메시지와 같은 데이터 항목을 구성할 수 있다. 구성된 데이터 항목은 그 다음 통신 서브시스템(1001)을 경유하여 통신 네트워크(1401)를 통하여 전송될 수 있다.

음성 통신 모드에서는, 수신된 신호가 스피커(1100)에 출력되고 전송을 위한 신호가 마이크로폰(1120)에 의해 생성되는 것을 제외하고는, 디바이스의 전반적인 동작이 데이터 통신 모드와 실질적으로 유사하다. 음성 메시지 녹음 서브시스템과 같은 대안의 음성 또는 오디오 I/O 서브시스템은 또한 디바이스(1000) 상에서 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이(1600)도 또한, 예를 들어 발신측의 아이덴티티, 음성 통화의 지속기간 또는 기타 음성 통화 관련 정보를 디스플레이하기 위해 음성 통신 모드로 이용될 수 있다.

단거리 통신 시스템은 모바일 시스템(1000)과, 반드시 유사 디바이스일 필요는 없는 기타 근접한 시스템이나 디바이스 사이의 통신을 가능하게 해준다. 예를 들어, 단거리 통신 서브시스템은 유사 가능형 시스템 및 디바이스와의 통신을 제공하도록 적외선 디바이스 및 관련 회로와 컴포넌트, 또는 블루투스(Bluetooth^TM) 통신 모듈을 포함할 수 있다.

당해 기술 분야에서의 숙련자라면 전술한 설명 및 관련 도면에서 제시된 교시의 이점을 갖는 본 발명의 많은 변형 및 기타 실시예를 떠올릴 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명이 개시된 특정 실시예에 한정되는 것이 아니며 많은 변형 및 실시예들이 본 발명의 범주에 포함되도록 의도됨을 이해하여야 한다.

Claims

통신 수신기 내의 동일채널 간섭(co-channel interference)을 감소시키는 필터로서,

QR 및 고유값 분해에 기초하여 시공간 필터 가중치 및 다채널 임펄스 응답(CIR)을 공동으로 추정함으로써 통신 신호로부터 분리된 n개의 신호부를 필터링하는 다채널 시공간 필터 회로; 및

상기 다채널 시공간 필터 회로로부터 다채널 신호를 수신하고 상기 시공간 필터 회로로부터 채널 임펄스 응답 추정에 의해 제공되는 필터 응답을 갖는 다채널 정합 필터 회로를 포함하는 필터.
청구항 1에 있어서,

상기 통신 신호를 홀수 및 짝수 샘플링된 실수 및 허수의 상기 n개의 신호부로 분리하는 상기 다채널 시공간 필터 회로에 접속되는 가상 안테나 회로를 더 포함하는 필터.
청구항 1에 있어서,

상기 다채널 시공간 필터 회로는 상기 각 신호부에 각각의 시공간 필터 가중치를 승산하는 적어도 하나의 승산기를 포함하는 것인 필터.
청구항 3에 있어서,

상기 적어도 하나의 승산기는 병렬로 접속된 승산기 쌍을 포함하고, 상기 다채널 시공간 필터 회로는 상기 승산기 쌍 중 하나의 입력에 접속되는 각 신호부에 대한 각각의 지연 회로를 더 포함하는 것인 필터.
청구항 4에 있어서,

상기 통신 신호는 복수의 심볼을 포함하고, 상기 승산기 및 지연 회로는 각각 그와 연관된 일 심볼 정도의 지연을 갖는 것인 필터.
청구항 3에 있어서,

각 채널에 대하여 상기 승산기의 출력을 합산하는 각각의 합산기 회로를 더 포함하는 필터.
청구항 1에 있어서,

트레이닝 시퀀스 심볼 및 타이밍 불확실성 데이터를 수신하고 상기 다채널 시공간 필터 회로에 대한 시공간 필터 가중치 및 상기 다채널 정합 필터 회로에 대한 다채널 임펄스 응답을 생성하는 공동 최적 필터 가중치 및 채널 추정기를 더 포함하는 필터.
청구항 1에 있어서,

상기 다채널 정합 필터 회로로부터 하향으로 등화기 회로를 더 포함하는 필터.
통신 수신기 내의 동일 채널 간섭을 감소시키는 필터 시스템으로서,

QR 및 고유값 분해에 기초하여 시공간 필터 가중치 및 다채널 임펄스 응답(CIR)을 공동으로 추정함으로써 통신 신호로부터 분리된 n개의 신호부를 필터링하는 다채널 시공간 필터 회로, 및 상기 다채널 시공간 필터 회로로부터 다채널 신호를 수신하고 상기 시공간 필터 회로로부터 채널 임펄스 응답 추정에 의해 제공되는 필터 응답을 갖는 다채널 정합 필터 회로를 포함하는 공동 시공간 필터;

간섭 레벨이 미리 결정된 임계치보다 낮은 경우 동작되며, 정합 필터, 교차상관 회로, 및 상기 n개의 신호부를 상기 정합 필터 및 교차상관 회로로 전환하는 전환 메커니즘을 포함하는 대체 필터를 포함하는 필터 시스템.
청구항 9에 있어서,

상기 통신 신호를 홀수 및 짝수 샘플링된 실수 및 허수의 상기 n개의 신호부로 분리하는 상기 다채널 시공간 필터 회로에 접속되는 가상 안테나 회로를 더 포함하는 필터 시스템.
청구항 9에 있어서,

상기 다채널 시공간 필터 회로는 각 신호부에 각각의 시공간 필터 가중치를 승산하는 적어도 하나의 승산기를 포함하는 것인 필터 시스템.
청구항 11에 있어서,

상기 적어도 하나의 승산기는 병렬로 접속된 승산기 쌍을 포함하고, 상기 다채널 시공간 필터 회로는 상기 승산기 쌍 중 하나의 입력에 접속된 각 신호부에 대한 각각의 지연 회로를 더 포함하는 것인 필터 시스템.
청구항 12에 있어서,

상기 통신 신호는 복수의 심볼을 포함하고, 상기 승산기 및 지연 회로는 각각 그와 연관된 일 심볼 정도의 지연을 갖는 것인 필터 시스템.
청구항 11에 있어서,

각 채널에 대하여 상기 승산기의 출력을 합산하는 각각의 합산기 회로를 더 포함하는 필터 시스템.
청구항 9에 있어서,

트레이닝 시퀀스 심볼 및 타이밍 불확실성 데이터를 수신하고 상기 다채널 시공간 필터 회로에 대한 시공간 필터 가중치 및 상기 다채널 정합 필터 회로에 대한 다채널 임펄스 응답을 생성하는 공동 최적 필터 가중치 및 채널 추정기를 더 포함하는 필터 시스템.
청구항 9에 있어서,

상기 다채널 정합 필터 회로로부터 하향으로 등화기 회로를 더 포함하는 필터 시스템.
통신 수신기 내의 동일 채널 간섭을 감소시키는 방법으로서,

통신 신호를 n개의 신호부로 분리하는 단계;

다채널 시공간 필터 회로 내에서 상기 n개의 신호부를 필터링하고, QR 및 고유값 분해에 기초하여 시공간 필터 가중치 및 다채널 채널 임펄스 응답(CIR)을 공동으로 추정하는 단계; 및

상기 시공간 필터 회로로부터 채널 임펄스 응답 추정에 의해 제공되는 필터 응답을 갖는 다채널 정합 필터 회로 내에 상기 시공간 필터 회로로부터 다채널 신호를 수신하는 단계를 포함하는 동일 채널 간섭 감소 방법.
청구항 17에 있어서,

상기 분리하는 단계는 상기 통신 신호를 짝수 및 홀수 샘플로 샘플링하는 단계, 및 상기 짝수 및 홀수 샘플을 실수 및 허수 신호부로 분리하는 단계를 포함하는 것인 동일 채널 간섭 감소 방법.
청구항 17에 있어서,

상기 정합 필터의 출력을 합산하는 단계 및 원하는 레벨로 리스케일링(rescaling)하는 단계를 더 포함하는 동일 채널 간섭 감소 방법.
청구항 19에 있어서,

상기 원하는 레벨로 리스케일링하는 단계 후에 단일 채널 신호를 등화하는 단계를 더 포함하는 동일 채널 간섭 감소 방법.
청구항 17에 있어서,

간섭 레벨이 임계치보다 낮은 경우 대체 필터 내에서 상기 n개의 신호부를 필터링하는 단계를 더 포함하는 동일 채널 간섭 감소 방법.
청구항 17에 있어서,

상기 시공간 필터 가중치에 기초하여 상기 각 신호부를 승산하는 단계를 더 포함하는 동일 채널 간섭 감소 방법.
청구항 22에 있어서,

상기 승산하는 단계 후에 각 채널에 대하여 상기 신호부를 합산하는 단계를 더 포함하는 동일 채널 간섭 감소 방법.