KR20080043928A

KR20080043928A - 더티 페이퍼 코딩을 이용한 데이터 전송 방법 및 전송기

Info

Publication number: KR20080043928A
Application number: KR1020060112588A
Authority: KR
Inventors: 이욱봉; 임빈철; 이문일; 김재완; 천진영
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2006-11-15
Filing date: 2006-11-15
Publication date: 2008-05-20
Also published as: KR101337035B1

Abstract

다중 수신 안테나를 갖는 다중 사용자에 대한 데이터 전송 방법을 제공한다. 상기 데이터 전송 방법은 각 사용자별로 다중 수신 안테나 중에서 수신 안테나를 선택하고, 다중 전송 안테나에서 상기 수신 안테나로 DPC(dirty paper coding)를 수행한다. 상기 DPC가 수행된 전송 신호를 전송한다. 다중 수신 안테나로부터 선택되는 수신 안테나를 통해 DPC를 구현함으로써 MIMO 라도 복잡도가 크게 증가되지 않고, 채널의 상태에 따라 적응적으로 사용자의 전송 파워와 전송률을 효율적으로 설정할 수 있다.

MIMO, DPC, 다중 안테나, 간섭 선공제, 다중 사용자

Description

더티 페이퍼 코딩을 이용한 데이터 전송 방법 및 전송기{data transmission method and transmitter using dirty paper coding}

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 2는 하나의 수신 안테나에 대한 통신 시스템을 모델링한 예시도이다.

도 3은 DPC를 구현하는 방법을 나타낸 순서도이다.

도 4는 성상 크기별로 DPC의 전송률을 나타내는 그래프이다.

도 5는 다중 수신 안테나에 대한 데이터 전송 방법을 나타낸 순서도이다.

도 6은 다중 수신 안테나에 대한 DPC를 시뮬레이션한 일례를 나타낸 그래프이다.

도 7은 다중 수신 안테나에 대한 DPC를 시뮬레이션한 다른 예를 나타낸 그래프이다.

** 도면의 주요부분의 부호에 대한 설명 **

150 : DPC부

160 : 전송처리부

180 : 전송 스케줄러

본 발명은 무선 통신에 관한 것으로 보다 상세하게는 더티 페이퍼 코딩을 이용한 데이터 전송 방법 및 전송기에 관한 것이다.

정보 통신 서비스의 보편화와 다양한 멀티미디어 서비스들의 등장, 고품질 서비스의 출현 등 통신 서비스에 대한 요구가 급속히 증대되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 다양한 무선 통신 기술들이 여러 분야에서 연구되고 있다.

MIMO(multiple input multiple output) 기술은 높은 주파수 효율과 더불어 링크 신뢰성을 높이고 간섭 방지를 위한 기술로 주목받고 있다. MIMO 기술은 다중 전송 안테나를 통해 전송되는 신호들이 독립성을 가지도록 하여 다이버시티 이득을 높일 수 있다. MIMO 기술은 싱글 사용자 MIMO와 같은 일대일(point-to-point) 통신과 다중 사용자 MIMO와 같은 일대다수(point-to-mulitpoint) 통신으로 나눌 수 있다.

일대다수 통신에서 송신기에서의 간섭 선공제(interference presubtraction) 방식이 최근 주목받고 있다. 첫번째 사용자에 대해 신호 u₁ 을 보내고 두번째 사용자에 대해 신호 u₂를 보낸다고 할 때, 송신기는 u₂로부터 u₁을 선공제한다. 이때 두번째 사용자의 수신기는 간섭이 존재하지 않는 것처럼 u₂ 만을 수신할 수 있다. 이에 의하면 수신기에서 별도의 간섭 제거가 불필요하여 수신기의 복잡도를 크게 낮출 수 있다. 이러한 방식의 하나를 더티 페이퍼 코딩(dirty paper coding; 이하 DPC)라 한다. DPC는 M. Costa, "Writing on Dirty Paper", IEEE Trans. on Inf. Theory, vol. IT-239, No. 3, May 1983 을 참조할 수 있다. 동 문헌에서 코스타는 DPC를 통해 전송 파워 제한하에서 채널 용량은 간섭이 존재하지 않는 경우와 동일함을 보이고 있다.

그러나 일대다수 통신에서 DPC를 효율적으로 구현하기 위한 방법이나 장치는 개시되고 있지 않다. 또한, MIMO 기법은 높은 전송률을 구현할 수 있음에도 불구하고 DPC를 활용한 예를 찾기 어렵다. 따라서, MIMO와 DPC를 결합하여 시스템의 성능을 높이는 기법이 필요하다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 다중 송수신 안테나 하에서 DPC를 이용한 데이터 전송 방법 및 전송기를 제공하는 데 있다.

본 발명의 일 양태에 따르면 다중 수신 안테나를 갖는 다중 사용자에 대한 데이터 전송 방법을 제공한다. 상기 데이터 전송 방법은 각 사용자별로 다중 수신 안테나 중에서 수신 안테나를 선택하고, 다중 전송 안테나에서 상기 수신 안테나로 DPC(dirty paper coding)를 수행한다. 상기 DPC가 수행된 전송 신호를 전송한다.

본 발명의 다른 양태에 따른 전송기는 복수의 전송 안테나, 다중 수신 안테나를 갖는 다중 사용자에 대해 각 사용자별로 상기 다중 수신 안테나 중 수신 안테나를 선택하는 전송 스케줄러, 입력되는 정보 심벌에 대해 상기 전송 안테나에서 상기 선택되는 수신 안테나로의 DPC를 수행하는 DPC 부 및 DPC부의 출력을 상기 전 송 안테나로 보내는 전송처리부를 포함한다.

이하 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조 번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.

이하의 기술은 다양한 통신 시스템에 사용될 수 있다. 통신 시스템은 음성, 패킷 데이터 등과 같은 다양한 통신 서비스를 제공하기 위해 널리 배치된다. 이 기술은 하향링크(downlink)에 사용될 수 있다. 하향링크는 기지국(base station; BS)에서 단말(user equipment; UE)로의 통신을 의미하며, 상향링크는 단말에서 기지국으로의 통신을 의미한다. 기지국은 일반적으로 단말과 통신하는 고정된 지점(fixed station)을 말하며, 노드-B(node-B), BTS(base transceiver system), 액세스 포인트(access point) 등 다른 용어로 불릴 수 있다. 단말은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, MS(mobile station), UT(user terminal), SS(subscriber station), 무선기기(wireless device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.

도 1을 참조하면, 통신 시스템은 전송기(transmitter; 100)와 수신기(receiver; 200)를 포함한다. 이는 하나의 전송기(100)와 다수의 수신기(200)에 대한 일대다수 통신을 나타낸다. 하향링크에서 전송기(100)는 기지국의 일부분일 수 있고, 수신기(200)는 단말의 일부분일 수 있다. 수신기(200)는 K명의 사용자에 대해 각각 대응할 수 있다. 따라서 이하에서 하향링크는 전송기(100)에서 다수의 수신기(200)로의 일대다수 통신이 된다.

전송기(100)는 DPC부(150), 전송처리부(160) 및 전송 스케줄러(180)를 포함 한다. 또한, 전송기(100)는 Nt(Nt>1)개의 전송 안테나(190)를 포함한다.

DPC부(150)는 입력되는 정보 심벌 u에 대해 DPC를 수행한다. 정보 심벌 u는 각 사용자로 전송할 데이터를 채널 코딩하고 성상 맵핑한 심벌이다. DPC부(150)는 모듈로연산부(152)와 귀환부(155)를 포함한다. 모듈로연산부(152)는 모듈로(modulo) 연산을 수행하며, 귀환부(155)는 모듈로연산부(152)의 출력을 다시 모듈로연산부(152)의 입력측으로 귀환하여 다중 사용자 간의 간섭을 제거한다. 전송처리부(160)는 DPC부(150)의 출력 심벌 w에 대해 전송 안테나 행렬 B를 이용하여 처리하여 전송 안테나(190)로 전송할 전송 신호 x를 출력한다.

전송 스케줄러(180)는 각 사용자별로 수신기(200)의 수신 안테나(290)를 스케줄링한다. 일 실시예로, 수신기(200)에서 수신 안테나(290)를 선택하여 이를 귀환시키고, 전송 스케줄러(180)는 이를 통해 DPC부(150)와 전송처리부(160)를 제어할 수 있다. 다른 실시예로, 전송 스케줄러(180)는 사용자별로 다중 수신 안테나 중에서 전송률이나 채널 상태 등을 고려하여 수신 안테나(290)를 선택할 수 있다. 전송 스케줄러(180)는 선택된 수신 안테나(290)에 대한 귀환 행렬 G나 전송 안테나 행렬 B를 결정하여 이를 DPC부(150)나 전송처리부(160)로 전달할 수 있다.

전송기(100)에 포함되는 DPC부(150), 전송처리부(160) 및 전송 스케줄러(180)의 동작에 대하여는 데이터 전송 방법과 관련하여 후술한다.

수신기(200)는 수신처리부(220)와 모듈로연산부(250)를 포함한다. 수신기(200)는 Nr(Nr≥1)개의 수신 안테나(290)를 포함한다.

수신처리부(220)는 수신 안테나(290)로부터 입력되는 수신 신호에 대해 수신 안테나 행렬 v _i ^H를 처리하여 모듈로연산부(250)로 보낸다. 이하에서 (·)^H는 허미션(Hermitian) 행렬을 말한다. 모듈로연산부(250)의 출력은 추정 심벌이 되어, 디맵핑되고 채널 디코딩되어 원본 데이터로 복원된다.

이하에서는 상기의 통신 시스템을 이용한 전송 방법에 대하여 설명한다. 설명을 명확히 하기 위해, 먼저 다중 송신 안테나를 갖는 송신기와 하나의 수신 안테나를 갖는 수신기를 고려한다.

도 2를 참조하면, 입력되는 정보 심벌 벡터 u={u₁, ..., u_K}은 사용자 1 부터 사용자 K의 정보 심벌을 포함한다. 사용자 i의 정보 심벌 u_i는 사용자 i의 전송률 Ri에 의해 결정되는 성상 크기(constellation size)를 가진다. (-L_i, L_i] 를 성상이 포함되는 간격(interval)로 정의한다. 예를 들어, 4비트/채널의 전송률에서 성상 크기는 16-QAM 이라 하면, 성상점들의 좌표는 {±1, ±3}으로부터 선택되고 L_i=4가 된다.

귀환부(155)에 의해 귀환되는 행렬 I-G는 상삼각 행렬(upper triangular matrix)이다. 주어진 인코딩 순서에 따라 I-G는 다중 사용자 간섭을 선공제한다. 이하에서 인코딩되는 순서는 사용자 K에서 사용자 1의 차례라 한다.

선공제되는 값들은 모듈로(modulo) 연산을 통해 벡터 w를 생성한다. 벡터 w 는 다음 수학식 1과 같다.

여기서, w_i는 벡터 w의 i번째 원소, g_ij는 행렬 G의 (i,j)번째 원소이다.

모듈로 연산은 성상점들의 식별성(distinguishability)을 유지하면서 전송 파워를 줄이기 위함이다. 즉 모듈로 연산을 통해 DPC부(150)의 출력 w는 유한 간격 (-L_i, Li] 내로 구속된다. 귀환되는 신호의 파워가 정보 심벌의 파워보다 크다면 벡터 w는 간격 (-L_i, L_i] 내에서 균일한 분포를 가진다. σ_wi ²를 w_i의 파워라 할 때, 균일 분포에서

이 된다. 모듈로 연산으로 인해 w_i와 w_j는 i≠j 에 대해 상관되어 있지 않다(uncorrelated). 따라서, R _w = E[ww ^H] = diag(σ_w1 ², ... , σ_wK ²) 라 한다.

전송 신호 x=Bw 이고, 이는 공분산 행렬 E[xx ^H] = B R _w B ^H를 가진다. 이때 사용자 i에 대한 전송 공분산 행렬(transmit covariance matrix)은 σ_wi ² b _i b _i ^H 이다. 한편, S _i 를 사용자 i에 대한 전송 공분산 행렬이라 할 때, S _i =λ_i m _i m _i ^H로 정의할 수 있 다. 여기서 λ_i는 S _i의 고유치(eigenvalue)이고, m _i 는 단위-놈 고유벡터(unit-norm eigenvector)이다. λ_i는 사용자 i에 대한 최적 파워 할당이고, m _i 는 전송 빔포밍 벡터(transmit beamforming vector)이다. 따라서 다음 수학식 2를 얻을 수 있다.

여기서, bi는 전송 안테나 행렬 B에서 i번째 사용자 데이터가 곱해지는 벡터이다.

이하에서는 귀환 행렬 G를 구한다. 귀환 행렬 G는 이전에 인코딩된 사용자로부터 간섭을 제거하도록 설계된다.

전송기(100)의 DPC부(150)의 동작은 수신기(200)에서 구현될 수 있는 결정 귀환 등화기(decision feedback equalizer; DEF)와 실질적으로 동등하다고 할 수 있다. 따라서 행렬 G는 수신기(200)에서의 DFE로 하여 구할 수 있다.

사용자 i의 수신기(200)의 수신 신호 y_i는 다음 수학식 3과 같다.

여기서, h _i는 전송기(200)에서 i번째 수신기(200)로의 Nt×1 채널 벡터이고, n_i는 i번째 수신기(200)에 대한 잡음이다.

선형 DFE의 종류로는 ZF(zero-forcing) DFE와 MMSE(minimum mean square error) DFE가 있다.

먼저 ZF DFE에 대한 행렬 G를 구한다.

를 i번째 사용자에 대해 추정된 송신 신호라 할 때, 다음 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.

잡음을 무시할 때, K-1 번째 사용자에 대한 ZF DFE의 출력은 다음 수학식 5와 같다.

여기서, α₁,α₂는 임의의 상수이다. K-1번째 사용자에서 다음 사용자인 K번 째 사용자의 간섭을 없애려면

이어야 한다. 이와 같은 방법으로 전개하면 행렬 G의 (i,j)번째 원소인 g_ij는 다음 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.

MMSE DFE에 있어서는, 부분적인 간섭 선공제가 행해진다. 이 경우 행렬 G의 (i,j)번째 원소인 g_ij는 다음 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, β_i는 다음 수학식 8과 같이 선택할 수 있다.

이하에서는 수신기에서 전송기로의 공분산 행렬에 대해 동일한 전송률을 갖 는 전송기에서 수신기로의 공분산 행렬을 출력하는 변환에 대해 설명한다. 이는 일대다수 하향링크 채널의 DPC 영역(region)과 다수대일 상향링크 채널의 용량 영역 사이의 쌍대성(duality)에 기반한다. 즉 파워 제한하의 상향링크에서 가능한 전송률 합은 파워 제한하의 하향링크에서 가능한 전송률 합과 같다. 이는 다중 전송 안테나와 다중 수신 안테나에 대해 쉽게 증명될 수 있으며, S. Vishwanath et al, "Duality, Achievable Rates and Sum-Rate Capacity of Gaussian MIMO Broadcast Channels", IEEE Trans. on Inf. Theory, Vol.49, No.10, Oct. 2003 을 참조할 수 있다.

수신기(200)는 사용자 1을 가장 먼저 디코딩하고 순차적으로 다음 사용자를 디코딩하는 디코딩 순서를 가진다고 한다. i번째 사용자에 대한 행렬 Ai와 Di를 다음 수학식 9와 10과 같이 각각 정의한다.

여기서, P_i는 상향링크에서 i번째 사용자의 파워이다.

상향링크에서 사용자 i에 대한 전송률 R_i ^UPLINK은 다음 수학식 11과 같다.

여기서, D _i는 상향링크에서 사용자 i에 의해 겪는 간섭을 나타낸다. |I + AD| = |I + DA| 와 A _j ^-1/2 A ^1/2 _j = I 라는 성질을 이용하면 전송률 R_i ^UPLINK은 다음 수학식 12와 같이 나타낼 수 있다.

이제, 디코딩 순서와 반대의 인코딩 순서를 가지는 하향링크에서 사용자 i의 전송률 R_i ^DOWNLINK을 고려한다. 즉 사용자 K을 가장 먼저 인코딩하고 순차적으로 이전 사용자를 인코딩하는 인코딩 순서를 가진다고 한다.

여기서, A _i는 하향링크에서 사용자 i에 의해 겪는 간섭을 나타낸다. 만약 S _i를 다음과 같이 선택한다면 R_i ^UPLINK = R_i ^DOWNLINK 이다.

S _i는 S ₁, ..., S _i-1에만 종속되므로 S _i는 순차적으로 구할 수 있다. 모든 K 사용자들에 대해 수행함으로써 상향링크에서와 동일한 전송률을 갖는 하향링크에서 의 공분산 행렬을 구할 수 있다. 이때, B _i ^-1/2 h _i ^H A _i ^-1/2 = F _i Λ _i G _i ^H과 같이 SVD(singular value decomposition)을 행하면 i번째 사용자의 공분산 행렬은 다음 수학식 15와 같이 구할 수 있다.

이하에서는 전송기(100)에서 사용자 i의 파워를 구하는 방법에 대하여 설명한다. 여기서는 주어진 전송률 R_i와 최대 BER(bit error rate)에 대해 최소 전송 파워를 사용자 i에게 제공한다.

사용자 K를 먼저 인코딩하고 사용자 1을 가장 나중에 인코딩하는 인코딩 순서를 고려할 때, 다중 사용자 하향링크 채널에서 사용자 i에 대해 이룰 수 있는 전송률 R_i는 다음 수학식 16과 같다.

따라서, 하향링크 파워 최소화 문제는 상기 수학식 16을 만족하는 전송률 제한하에서 최소 파워 P를 구하는 문제가 된다. 여기서, P = Σtr(S _i) 이다. tr(·)는 행렬의 대각 원소(diagonal element)의 합이다.

Γ_SH와 Γ_PM은 실제 변조와 DPC로 인한 SNR(signal-to-noise ratio) 차이(gap)이다. Γ_SH는 모듈로 연산으로 인한 손실(loss)로, w가 균일하게 분포되는 데 기인한다. 이는 높은 SNR에서 약 1.53dB의 손실을 가져올 수 있다. Γ_PM도 모듈로 연산으로 인한 손실로 파워 손실(power loss)과 모듈로 손실(modulo loss)이 있다. 파워 손실은 w의 파워가 u보다 커짐으로 인한 것으로, m-QAM에서 약 m/(m-1)의 손실을 가져와 성상 크기가 작을수록 크기가 커진다. QAM의 경우 1.2494dB, 16-QAM의 경우 0.2803dB, 64-QAM의 경우 0.0684dB의 손실이 생긴다. 모듈로 손실은 모듈로 연산에 의해 가장 근접하는 주변 심벌들이 증가함에 기인한다. 이를 구체적으로 설명하면, m-QAM의

인데, 모듈로 연산에 의해

가 된다. 따라서,

이 되므로 Γ_PM을 찾을 때 이를 고려해야 한다. 예를 들어, Pe = 10^-6을 만족하기 위해서는 QAM의 경우 5×10^-7의 차이(gap)를 이용해야 하고, 16-QAM의 경우 7.5×10^-7, 64-QAM의 경우 8.75×10^-7의 차이를 이용해야 한다.

상기 수학식 16은 공분산 행렬 S _i에 대해 볼록하지(convex)하지도 않고 오목(concave)하지도 않은 함수이다. 이에 의하면 일반적인 최적화 알고리즘에 의할 때 파워 제한을 만족하는 DPC 영역(region)을 찾기가 매우 어렵다.

가상 전송률(virtual rate)을 다음 수학식 17과 같이 정의한다.

가상 전송률을 이용하면 원하는 전송률과 BER에 대해 요구되는 SINR(sigal-to-interference plus noise ratio)를

로 계산할 수 있다.

상술한 바와 같이 주어진 파워 제한을 갖는 MIMO 하향링크 채널의 DPC 영역은 파워 제한 합을 갖는 MIMO 상향링크 채널의 용량 영역과 같다. 사용자 1이 먼저 디코딩되고 완전한 간섭 제거가 이루어진다고 한다면, 가상 상향링크에서 가능한 전송률은 다음 수학식 18과 같다.

상기 수학식 18은 Pj에 대해 볼록 함수(convex function)이므로 일반적인 최적화 알고리즘을 적용할 수 있다.

결론적으로 수신기(200)에서 하나의 수신 안테나(290)를 가진 경우(Nr=1) 사용자 i의 파워는 다음 수학식 19와 같이 구할 수 있다.

도 3은 DPC를 구현하는 방법을 나타낸 순서도이다.

도 3을 참조하면, 각 사용자에 대해 주어진 전송률을 만족하는 전송 파워 Pi를 구한다(S110). 이는 수학식 19에 따라 구할 수 있다.

전송 파워 Pi에 따라 행렬 Di를 구한다(S120). 행렬 Di는 수학식 10과 같이 정의된다.

행렬 Di를 이용하여 사용자 1부터 순서대로 Si와 Ai를 구한다(S130). Si와 Ai는 수학식 15와 수학식 9에 의해 구할 수 있다.

공분산 행렬 Si를 이용하여 b _i를 구한다(S140). b _i는 수학식 2와 같이 구할 수 있다.

b _i를 이용하여 귀환 행렬 G를 구한다(S140). G는 ZF 또는 MMSE 방식에 따라 구할 수 있는 데, ZF의 경우 수학식 6에 의해 MMSE의 경우 수학식 7에 의해 구할 수 있다.

이로써 DPC부(150)와 전송처리부(160)에서 정해지는 모든 파라미터들이 결정되고, 전송기(100)는 정보 심벌 u을 처리하여 이를 전송 신호 x로 변환하여 각 사용자에게 전송한다.

도 4는 성상 크기별로 DPC의 전송률을 나타내는 그래프이다. Nt=4, Nr=1 (4×1) 시스템에 대해 STBC(space-time block code)를 이용한 전송률과 DPC를 이용한 전송률을 비교하였다.

도 4를 참조하면, 높은 SNR로 갈수록 DPC를 이용한 시스템이 STBC를 이용한 시스템에 비해 훨씬 높은 전송률을 갖는 것을 알 수 있다.

상기에서는 수신기가 하나의 수신 안테나(Nr=1)를 갖는 경우에 대하여 설명하였다. 이 경우 상향링크 채널과 하향링크 채널 사이에 쌍대성을 찾을 수 있어 비교적 용이하게 DPC를 구현할 수 있다. 그러나 수신기가 다중 수신 안테나를 갖는 경우 복잡한 최적화 문제를 풀어야 하므로 상기 방법처럼 쉽게 해결하기 힘들다. 따라서, 다중 수신 안테나에 대해 구현이 용이한 데이터 전송 방법이 필요하다.

도 5를 참조하면, 각 사용자의 수신기에 포함되는 다중 수신 안테나로부터 수신 안테나를 선택한다(S310). 다중 수신 안테나로부터 수신 안테나를 선택하는 방법은 후술한다.

선택된 수신 안테나에 대해 DPC를 수행한다(S320). 이는 하나의 수신 안테나에 대한 전송 방법을 그대로 이용할 수 있다. 즉 각 사용자에 대해 주어진 전송률을 만족하는 전송 파워 Pi를 구하고, 전송 파워 Pi에 따라 행렬 Si를 구한다. 행렬 Si를 이용하여 b _i를 구하고, 귀환 행렬 G를 구한다. 구해진 파라미터들을 통해 정보 심벌 u로부터 전송 신호 x를 생성한다. 전송 신호 x를 전송한다(S330).

본 발명에서는 다중 수신 안테나에 대해 적절한 수신 안테나를 선택하고, 선택된 수신 안테나를 하나의 수신 안테나처럼 취급하여, 상기 하나의 수신 안테나에 대한 DPC를 수행한다. 따라서 상술한 하나의 수신 안테나에 대한 기법을 그대로 적용할 수 있고 추가적인 복잡도가 크게 요구되지 않는다.

이하에서는 다중 수신 안테나로부터 수신 안테나를 선택하는 방법에 대해 설명한다.

일 실시예에서, 수신기의 각 수신 안테나를 독립적인 수신기로 가정하여 수신 안테나의 개수대로 데이터 양을 늘릴 수 있다. 즉 다중 수신 안테나에서 각 수신 안테나를 독립적으로 간주하여 마치 하나의 수신 안테나를 가진 수신기가 다수 있는 것처럼 한다. 각 수신 안테나는 독립적인 전송 신호를 받고, 사용자는 다중 수신 안테나를 통해 다중 전송 신호를 수신한다고 한다. 사용자가 하나의 수신 안테나를 사용하는 경우와 적어도 동일한 성능을 낼 수 있으며, 하나의 셀에 사용자의 수가 비교적 적을 때에 전체 전송 용량을 늘릴 수 있다.

다른 실시예에서, 수신 안테나 행렬을 이용하여 동등 채널 응답을 구하여 하나의 수신 안테나가 존재하는 것처럼 전송한다. 즉 각 사용자에 대해 하나의 전송 신호만을 전송한다고 하고, 사용자의 수신 안테나 행렬 v _i ^H을 계산하여 동등 채널 응답

을 구한다. 동등 채널 응답을 통해 다중 수신 안테나를 하나의 수신 안테나처럼 취급할 수 있다. 이를 통해 마치 하나의 수신 안테나가 있는 경우의 DPC를 수행한다. 수신 안테나 행렬 v _i ^H을 계산하는 방법은 다음과 같다.

사용자 i의 잡음과 간섭의 공분산 행렬 J _N은 다음 수학식 20과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, Jz는 공분산 행렬을 갖는 부가 가우시안 잡음 벡터(additive Gausian noise vector)이다. J _N을 SVD 하여 J _N = QΔQ ^H 라 하고,

로 정의한다. 이 때 각 사용자의 채널 용량

을 최대화하는 것은

를 최대화하는 것으로 구할 수 있다.

를 SVD 하여

이라 하고,

로 정의하면 다음 수학식 21의 관계가 성립한다.

한 사용자가 하나의 전송 신호만을 받으므로, 상기 식을 최대화하는

이다. 여기서 P_max는 최대 전송 파워를 사용자 수 K로 나눈 값이다. 따라서 최대값이 존재하는 위치를 m이라 하면,

의 (j,k)번째 원소는 다음 수학식 22와 같다.

이 때 v _i는 행렬 M의 m번째 열 벡터이다.

또 다른 실시예에서, 각 사용자는 다중 수신 안테나를 갖지만 그 중 하나의 수신 안테나만을 선택하여 전송한다. 이때 다중 수신 안테나 중 하나의 수신 안테나를 선택하는 방법은 다양하게 변형할 수 있다.

일 예로, 사용자마다 하나의 수신 안테나를 사용하여 수학식 19의 Pi를 구하여 총 전송 파워를 최소화하는 조합으로 DPC를 수행할 수 있다. 예를 들어, 2명의 사용자가 각각 2개의 수신 안테나를 가지고 있다면 4가지의 조합이 있을 수 있다. 각 조합에 대해 Pi를 구하여 총 전송 파워를 최소화하는 조합을 택한다.

다른 예로, 전송 안테나에서 수신 안테나로의 채널을 보고, 채널 벡터의 놈(norm)이 가장 큰 수신 안테나를 선택할 수 있다. 채널 벡터의 놈으로는 원소들의 절대값의 합을 선택할 수 있다. 이 경우 채널 벡터의 절대값의 합이 가장 큰 수신 안테나를 선택할 수 있다. 또는, 채널의 놈으로 원소들의 제곱의 합을 선택할 수 있다. 이 경우 채널 벡터의 제곱이 합이 가장 큰 수신 안테나를 선택할 수 있다. 이는 Pi를 구하는 것보다 계산의 복잡도를 낮출 수 있다. 또한, 벡터 놈은 수신기에서 직접 계산이 가능하므로 수신기에서 채널 벡터를 구하여 이를 통해 수신 안테나를 직접 선택할 수 있다. 선택된 수신 안테나 정보를 귀환하여 귀환에 따른 오버 로드를 줄일 수 있다.

또 다른 예로, 사용자의 각 수신 안테나로의 채널의 조합을 H라 할 때 다음 수학식 23과 같이 수신 안테나를 선택할 수 있다. 이는 하다마드 부등식(Hadamard inequality)를 이용한 것이다.

여기서 diag(·)는 행렬의 대각 원소를 말하고, det(·)는 행렬의 디터미넌트(determinant)이다. 이는 Pi를 구하는 것보다 계산의 복잡도를 낮출 수 있다. 이러한 채널의 조합은 전송기에서 수행되어야 하므로 각 수신기는 채널 정보를 전송기를 귀환해야 한다.

도 6은 다중 수신 안테나에 대한 DPC를 시뮬레이션한 일례를 나타낸 그래프이다. 송신기에 4개의 다중 안테나가 존재하고, 4명의 사용자에 대한 데이터를 한번에 전송하고자 할 때의 성능 그래프이다.

도 6을 참조하면, '1Rx'는 수신기에 1개의 수신 안테나가 있는 경우이고, '2Rx Sel'은 수신 안테나는 2개이고 수학식 19의 Pi를 구하여 총 전송 파워를 최소화하는 조합으로 DPC를 수행한 경우이고, '2Rx RxBF'는 수신 안테나 행렬을 계산하여 동등 채널 응답을 구한 후 수신 안테나가 하나 있을 경우의 DPC를 수행한 경우이다. 사용자의 각 수신 안테나를 독립적인 수신기로 가정하여 수신 안테나의 개수만큼 데이터 양을 늘려 전송하는 경우는 '1Rx'와 거의 동일한 성능을 나타낸다. '2Rx Sel'과 '2Rx RxBF'는 '1Rx'보다 연산량은 증가하지만 성능면에서 더 나은 결과를 나타낸다.

도 7은 다중 수신 안테나에 대한 DPC를 시뮬레이션한 다른 예를 나타낸 그래프이다. 송신기에 4개의 다중 안테나가 존재하고, 4명의 사용자에 대한 데이터를 한번에 전송하고자 할 때의 성능 그래프이다. 각 사용자는 다중 수신 안테나를 갖지만 그 중 하나의 수신 안테나만을 선택하여 전송한다.

도 7을 참조하면, '2Rx Sel'는 수학식 19의 Pi를 구하여 총 전송 파워를 최소화하는 조합으로 수신 안테나를 선택한 경우이고, '절대값 합'은 벡터 놈으로 절대값 합을 사용하여 수신 안테나를 선택한 경우이고, '제곱 합'은 벡터 놈으로 제곱 합을 사용하여 수신 안테나를 선택한 경우이고, '부등식'은 수학식 23을 통해 수신 안테나를 선택한 경우이다. '2Rx Sel'가 가장 나은 성능을 보이고 있지만 계산량은 다른 기법에 비해 많다. 벡터 놈은 제곱 합을 이용한 경우가 절대값 합보다 더 나은 성능을 보인다.

본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로 프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.

이상 본 발명에 대하여 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있 을 것이다. 따라서 상술한 실시예에 한정되지 않고, 본 발명은 이하의 특허청구범위의 범위 내의 모든 실시예들을 포함한다고 할 것이다.

상기에서 상술한 바와 같이 본 발명에 의하면 MIMO 시스템에서 DPC를 구현하는 방법을 제시한다. 다중 수신 안테나로부터 선택되는 수신 안테나를 통해 DPC를 구현함으로써 MIMO 라도 복잡도가 크게 증가되지 않는다. 또한 채널의 상태에 따라 적응적으로 사용자의 전송 파워와 전송률을 효율적으로 설정할 수 있다.

Claims

다중 수신 안테나를 갖는 다중 사용자에 대한 데이터 전송 방법에 있어서,

각 사용자별로 다중 수신 안테나 중에서 수신 안테나를 선택하는 단계;

다중 전송 안테나에서 상기 수신 안테나로 DPC(dirty paper coding)를 수행하는 단계; 및

상기 DPC가 수행된 전송 신호를 전송하는 단계를 포함하는 데이터 전송 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 수신 안테나를 선택하는 단계는 상기 다중 수신 안테나를 복수의 독립적인 수신 안테나로 선택하고,

상기 DPC를 수행하는 단계는 상기 독립적인 수신 안테나별로 DPC를 수행하는 데이터 전송 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 수신 안테나를 선택하는 단계는 상기 사용자의 수신 안테나 행렬을 계산하여 동등 채널 응답을 구하고,

상기 DPC를 수행하는 단계는 상기 동등 채널 응답을 통해 DPC를 수행하는 데이터 전송 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 수신 안테나를 선택하는 단계는

각 사용자별로 상기 다중 수신 안테나 중 하나의 수신 안테나를 선택하는 데이터 전송 방법.
제 4 항에 있어서,

상기 선택되는 수신 안테나는 총 전송 파워를 최소화하는 데이터 전송 방법.
제 4 항에 있어서,

상기 선택되는 수신 안테나는 전송 안테나에서 수신 안테나로의 채널 벡터의 놈이 가장 큰 데이터 전송 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 채널 벡터의 놈은 상기 채널 벡터의 원소의 절대값의 합인 데이터 전송 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 채널 벡터의 놈은 상기 채널 벡터의 원소의 제곱의 합인 데이터 전송 방법.
제 4 항에 있어서,

상기 선택되는 수신 안테나는 사용자의 각 수신 안테나로의 채널의 조합을 H라 할 때 다음 식을 만족하는 데이터 전송 방법.

여기서 diag(·)는 행렬의 대각 원소를 말하고, det(·)는 행렬의 디터미넌트(determinant)이다.
복수의 전송 안테나;

다중 수신 안테나를 갖는 다중 사용자에 대해 각 사용자별로 상기 다중 수신 안테나 중 수신 안테나를 선택하는 전송스케줄러;

입력되는 정보 심벌에 대해 상기 전송 안테나에서 상기 선택되는 수신 안테나로의 DPC를 수행하는 DPC 부; 및

DPC부의 출력을 상기 전송 안테나로 보내는 전송처리부를 포함하는 전송기.
제 10 항에 있어서,

상기 DPC 부는 입력되는 정보 심벌을 모듈로(modulo) 연산하는 모듈로연산부와, 상기 모듈로연산부의 출력을 상기 모듈로연산부의 입력으로 귀환시키는 귀환부를 포함하는 전송기.