KR20080059014A - 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법 - Google Patents

다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법

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KR20080059014A
KR20080059014A KR1020070050091A KR20070050091A KR20080059014A KR 20080059014 A KR20080059014 A KR 20080059014A KR 1020070050091 A KR1020070050091 A KR 1020070050091A KR 20070050091 A KR20070050091 A KR 20070050091A KR 20080059014 A KR20080059014 A KR 20080059014A
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Abstract

본 발명은 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법에 관한 것으로, N개의 수신 안테나들을 사용하는 수신단은, 1번째 심벌에 대하여 송신 가능한 심벌들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값에 근거하여 상기 1번째 심벌을 포함하는 1번째 후보군을 구성하여 제2검출기로 제공하는 제1검출기와, 제(n-1)검출기로부터 제공되는 후보군과 n번째 심벌의 모든 가능한 경우와의 조합들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값에 근거하여 1번째부터 n번째 심벌 을 포함하는 n번째 후보군을 구성하여 제(n+1)검출기로 제공하는 (N-2)개의 제n검출기들과, 제(N-1)검출기로부터 제공되는 후보군에 N번째 심벌의 모든 가능한 경우를 추가하여 송신신호 벡터들을 구성하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값을 산출하는 제N검출기를 포함하여, 비 ML(Maximum Likelihood) 계열 신호검출 기법을 사용할 때 후보군을 생성하는 방법 및 LLR(Log Likelihood Ratio)을 생성하고 갱신하는 방법을 제안함으로써, 수신단은 낮은 복잡도로 ML 기법과 유사한 성능을 얻을 수 있다.
공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing), 후보군, 로그 우도율(LLR : Log Likelihood Ratio), MMSE-OSIC(Minimum Mean Square Error - Order Successive Interference Cancellation)

Description

다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECEIVING SIGNAL IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
도 1은 본 발명에 따른 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 송신 심벌 선택 예를 도시하는 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 블록 구성을 도시하는 도면,
도 3은 도 2에 도시된 다중 입출력 검출기의 상세 구성을 도시하는 도면,
도 4는 도 3에 도시된 제1 신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 5는 도 3에 도시된 제2 신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 6은 도 3에 도시된 제3 신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 7은 도 3에 도시된 제4 신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 절차를 도시하는 도면,
도 9는 본 발명에 따른 신호 검출 기법의 성능을 도시하는 도면.
본 발명은 다중 입출력(Multiple-Input Multiple-Output , 이하 'MIMO'라 칭함) 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 MIMO 무선통신 시스템에서 ML(Maximum Likelihood)과 유사한 성능과 낮은 복잡도를 가지는 신호 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 무선 이동통신 시장의 급성장으로 인하여 무선 환경에서의 다양한 멀티미디어 서비스가 요구되고 있으며, 특히, 전송 데이터의 대용량화 및 데이터 전송의 고속화가 진행되고 있다. 따라서, 한정된 무선 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 찾는 것이 가장 시급한 과제로 떠오르고 있다. 상기 과제를 해결하기 위하여 다중 안테나를 이용한 새로운 전송 기술이 필요하게 되었으며, 그 일 예로서 다중 안테나를 이용한 MIMO 기술이 고려되고 있다. 상기 MIMO 기술은 송수신단 각각 다중 안테나를 사용하는 기술로, 단일 안테나를 사용하는 시스템에 비해 추가적인 주파수나 송신 전력 할당 없이도 채널 전송 용량을 안테나 수에 비례하여 증가시킬 수 있어 최근 활발한 주목되는 통신 기술이다.
상기 MIMO 기술은 크게 송수신 안테나 쌍(Pair) 개수의 곱에 해당하는 다이버시티(Diversity) 이득을 얻어 전송 신뢰도를 향상시키는 공간 다이버시티(Spatial Diversity) 방식, 동시에 다수의 신호열을 전송하여 전송률을 높이는 공간 다중화 방식, 공간 다이버시티와 공간 다중화를 결합한 방식으로 나누어진다.
상기 공간 다중화 방식을 사용하는 경우, 송신단은 다수의 송신 안테나들 각각을 통해 서로 다른 정보를 동시에 전송하기 때문에, 고속 데이터 전송을 할 수 있다. 이때, 다수의 송신 안테나들을 이용하여 서로 다른 신호들을 동시에 전송하기 때문에, 수신단의 각 수신 안테나에는 모든 송신신호가 합해진 신호가 수신된다. 따라서, 상기 수신단은 각 안테나별로 다중화된 신호를 분리하는 작업을 수행해야 한다. 공간 다중화 방식을 사용하는 시스템의 수신단에서 각 안테나별 신호를 검출하는 기법의 예로 ZF(Zero-Forcing), MMSE(Minimum Mean Square Error), OSIC(Order Successive Interference Cancellation) 등이 있다.
선형 신호 검출 기법인 상기 ZF, 상기 MMSE는 연산 복잡도가 크지 않아 비교적 간단한 구조로 구현이 가능하지만, 우수한 성능을 갖지 않는다. 그리고, 미리 정해진 검출 순서에 따라 순차적으로 검출된 신호를 수신신호에 제거해서 신호를 검출하는 상기 OSIC 기법은 선형 신호 검출 기법에 비해 연산 복잡도가 크지만, 선형 신호검출 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다. 그러나, 상기 OSIC 기법도 가장 최적의 성능을 보이는 ML 기법과 비교하면 상대적으로 낮은 성능을 갖는다.
상기 ML 기법은 송신 가능한 신호벡터들을 모두 고려하는 기법으로, 수신신호와 최소 자승 유클리디안(Euclidean) 거리를 가지는 신호벡터를 선택하는 기법이다. 상기 ML 기법은 최적의 방식으로써, 다른 방식들에 대한 성능 비교의 기준이 된다. 그러나, 송신 안테나 수와 변조 차수가 높아짐에 따라 연산 복잡도가 지수적으로 증가하므로, 실제 시스템에 적용하기가 어려운 문제점이 있다.
또한, 신호 검출 기법으로 스피어 디코딩(Sphere Decoding)이 있는데, 상기 스피어 디코딩 기법은 상기 ML 기법과 동일한 성능 보인다. 하지만, 초기 구(Sphere)의 반경을 구하기 어렵고, 최악의 상황에서 요구되는 연산량이 매우 높기 때문에 구현이 어렵다. 또 다른 기법인 QRD-M(QR Decompositon-M) 기법은 후보군 개수에 의해 성능 차이가 심하게 나타나는 문제점이 있다. 상기 QRD-M 기법은 충분한 후보군 개수를 가질 경우 ML 기법과 거의 동일한 성능을 보이지만, 후보군 개수가 적을 경우 성능의 저하가 크게 나타난다. 또한, 후보군의 개수가 많을수록 연산복잡도가 커지는 문제점이 있다.
상기 공간 다중화 방식의 수신기에서는 채널 복호기(Decoder)로 부호화된 비트의 경판정(Hard Decision) 값을 전달하는 대신 연판정(Soft Decision) 값을 전달하여 복호(Decoding)하는 것이 성능면에서 우수하다고 알려져 있다. 여기서, 상기 복호기의 입력 연판정 값은 채널 상으로 전송된 변조 심벌의 추정값으로, 로그 우도율(log Likelihood Ratio, 이하 'LLR'이라 칭함) 값을 사용한다. 따라서, 상기 공간 다중화 방식의 수신기는 낮은 복잡도의 수신 알고리즘은 물론 해당 수신 알고리즘으로부터 최적의 LLR을 생성하는 알고리즘이 필요하다.
일반적으로, 선형 신호검출 기법인 상기 ZF 기법, 상기 MMSE 기법과 비선형 신호검출 기법인 상기 OSIC 기법의 경우, LLR을 생성하기 위하여 자승 유클리디안 거리를 산출하는 연산이 필요하다. 또한, 상기 스피어 디코딩(Sphere decoding) 기법의 경우에는 충분한 성능 향상을 얻기 위해서 검출 신호의 후보군이 많아야 하고, 상기 후보군의 자승 유클리디안 거리를 모두 구해야 하므로 연산 복잡도가 크 다. 그리고, 상기 QRD-M 기법은 LLR을 생성하기 위해 각 비트에 대해서 구해야 할 0일 확률과 1일 확률 중 후보군에 해당 비트가 존재하지 않아 구하지 못하는 확률 값이 생기는 문제점을 가진다.
이상 살펴본 바와 같이, 공간 다중화 방식을 위해 제안된 신호 검출 기법들은 다양한 문제점을 가진다. 따라서, 기존의 최적 성능을 가지는 ML 기법과 거의 유사한 성능을 보이면서 연산 복잡도를 낮추고, 복호기의 연판정을 위한 LLR을 효율적으로 생성하기 위한 대안이 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은 공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 복잡도가 낮으면서 ML(Maximum Likelihood) 방식과 유사한 성능을 가지는 신호 검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 공간 다중화 방식을 사용하는 다중 입출력 무선통신 시스템에서 로그 우도율(LLR : Log Likelihood Ratio)을 효율적으로 생성할 수 있는 신호 검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, N개의 수신 안테나들을 사용하는 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신 장치는, 1번째 심벌에 대하여 송신 가능한 심벌들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값에 근거하여 상기 1번째 심벌을 포함하는 1번째 후보군을 구성하여 제2검출기로 제공하는 제1검출기와, 제(n-1)검출기로부터 제공되는 후보군과 n번째 심벌의 모든 가능한 경우와의 조합들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값에 근거하여 1번째부터 n번째 심벌 을 포함하는 n번째 후보군을 구성하여 제(n+1)검출기로 제공하는 (N-2)개의 제n검출기들과, 제(N-1)검출기로부터 제공되는 후보군에 N번째 심벌의 모든 가능한 경우를 추가하여 송신신호 벡터들을 구성하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값을 산출하는 제N검출기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, N개의 수신 안테나들을 사용하는 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신 방법은, 1번째 심벌에 대하여 송신 가능한 심벌들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값에 근거하여 상기 1번째 심벌을 포함하는 1번째 후보군을 구성하는 과정과, (n-1)번째 후보군과 n번째 심벌의 모든 가능한 경우와의 조합들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값에 근거하여 1번째부터 n번째 심벌을 포함하는 n번째 후보군을 구성하는 과정을 (n-2)번 반복 수행하는 과정과, (N-1)번째 후보군과 N번째 심벌의 모든 가능한 경우를 조합하여 송신신호 벡터들을 구성하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값을 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 본 발명은 공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 복잡도가 낮으면서 ML(Maximum Likelihood) 방식과 유사한 성능을 가지는 신호 검출 기술에 대해 설명한다.
송신 안테나 수가 m개인 송신단과 수신 안테나 수가 n개인 수신단 간의 채널, 송신신호 및 수신신호는 하기 <수학식 1>과 같다.
Figure 112007037727850-PAT00001
Figure 112007037727850-PAT00002
Figure 112007037727850-PAT00003
Figure 112007037727850-PAT00004
Figure 112007037727850-PAT00005
상기 <수학식 1>에서, 상기 xj은 j번째 송신 안테나를 통한 송신신호, 상기 yi는 i번째 수신 안테나를 통한 수신신호, 상기 hij는 j번째 송신 안테나와 i번째 수신 안테나 사이의 채널 이득, 상기 zi는 i번째 수신 안테나에 추가된 잡음을 의미한다.
공간 다중화 방식을 사용하는 MIMO 무선통신 시스템에서 최적의 성능으로 신호를 검출하는 ML 기법에 따르면, 수신단은 가능한 모든 송신신호 벡터들 각각에 대하여 자승 유클리디안(Euclidean) 거리를 계산하고, 상기 자승 유클리디안 거리가 최소인 송신신호 벡터를 송신된 신호로 결정한다. 상기 <수학식 1>과 같이 채 널, 송신신호, 수신신호를 나타낸 경우, 상기 ML 기법은 하기 <수학식 2>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007037727850-PAT00006
Figure 112007037727850-PAT00007
상기 <수학식 2>에서, 상기 xML은 ML 기법에 의해 선택된 송신신호, 상기 P(y|x)는 송신신호가 x인 경우를 조건으로 하는 수신신호가 y일 조건부 확률, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 송수신단 간 채널 행렬을 의미한다.
송수신 안테나가 각각 4개씩이고 16-QAM(16-Quadrature Amplitude Modulation)으로 변조된 심벌들을 상기 <수학식 2>와 같이 ML 기법에 의해 검출하는 경우, 수신단은 164번의 자승 유클리디안 거리 연산을 수행해야 한다. 즉, 상기 ML 기법의 연산량은 송신 안테나 개수에 따라 지수적으로 증가한다.
상기 ML 기법에 비해 비교적 적은 연산량으로 구현이 가능한 선형 기법으로, ZF(Zero Forcing) 기법, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기법이 있다. 상기 ZF 기법은 채널의 역함수를 구하기 때문에 간단하지만, 잡음증폭 현상이 발생한다, 그리고, 상기 MMSE 기법은 상기 ZF 기법의 잡음증폭 현상을 줄여줌으로써 ZF 기법에 비해 일반적으로 우수한 성능을 보인다. 그러나, 상기 ZF 기법 및 상기 MMSE 기법 은 상기 ML 기법에 비해 현저하게 낮은 성능을 보인다. 상기 ZF 기법은 하기 <수학식 3>, 상기 MMSE 기법은 하기 <수학식 4>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007037727850-PAT00008
상기 <수학식 3>에서, 상기 H는 채널 행렬, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 n은 잡음, 상기 H+는 채널 행렬의 의사 역행렬(Pseudo Reverse Matrix), 상기 H*는 채널 행렬의 켤례 전치 행렬(Conjugate Transpose Matrix)을 의미한다.
Figure 112007037727850-PAT00009
상기 <수학식 4>에서, 상기 H는 채널 행렬, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 n은 잡음, 상기 H*는 켤례 전치 행렬, 상기 σ2은 잡음의 전력, 상기 IM은 크기가 M인 단위 행렬을 의미한다.
간단히 말해, 상기 ZF 기법은 잡음을 고려하지 않고 채널응답의 의사 역행렬을 구하여 간섭신호를 널링(Nulling)시키는 기법이며, 상기 MMSE 기법은 잡음까지 고려하여 복조 신호가 최대 신호대 잡음비를 갖도록 하는 기법이다.
이하, 본 발명은 상술한 ML 기법과 성능은 유사하지만, 연산 복잡도가 매우 낮은 MIMO 신호 검출 기법에 대해 설명한다. 이하 본 발명은 각각 4개의 송신 안테 나 및 수신 안테나를 갖는 송신단 및 수신단을 가정하여 설명하며, 다른 개수의 안테나들을 갖는 송신단 및 수신단에도 동일하게 적용될 수 있다.
먼저 본 발명은 도 1을 참조하여 본 발명의 기본 아이디어를 설명한다. 상기 도 1을 참조한 설명에서 후보군에 포함되는 송신신호 벡터 개수는 3개, 변조 차수는 16으로 가정한다.
수신단은 4개의 송신 안테나로부터의 송신 신호가 합해진 신호를 4개의 수신 안테나들 각각을 통해 수신한다. 이때, 상기 수신단은 4개의 수신 안테나들 각각에 대해 1개씩의 송신 신호를 검출해야한다.
본 발명에 따른 수신단은 각 송신 안테나의 채널 크기에 따라 채널 행렬의 열들을 정렬한다. 따라서, 수신단은 정렬된 순서로 해당 송신 안테나에서 송신된 신호를 검출하게 된다. 이때, 상기 검출 순서에 따라 4개의 심벌을 x1, x2, x3, x4라 정의한다.
먼저 상기 도 1의 (a)에 도시된 바와 같이, 수신단은 송신 가능한 모든 x1 각각, 즉, x1,1 내지 x1,16에 대해 송신신호 벡터를 추정한다. 즉, 상기 수신단은 상기 x1을 송신 가능한 16개의 심벌들 각각으로 가정하고, 16개의 송신신호 벡터를 추정한다. 이때, x2, x3, x4는 MMSE-OSIC(Minimum Mean Square Error-Order Successive Interference Cancellation) 기법을 이용하여 추정되며, 상기 MMSE- OSIC 기법은 이하 상세한 구성과 함께 다시 설명한다. 그리고, 상기 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들 중 3개의 송신신호 벡터들을 선택하여 x1의 후보군을 구성한다. 즉, 상기 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들 각각과 수신신호와의 자승 유클리디안 거리를 산출하여, 상기 거리 값이 작은 순으로 3개의 송신신호 벡터들을 선택한다. 또한, 상기 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들을 이용하여 상기 x1의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다.
이후, 상기 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 상기 도 1의 (a)에 도시된 16개의 송신신호 벡터들 중 선택된 3개의 송신신호 벡터들에서 x1을 고정한 채 송신 가능한 모든 x2 각각, 즉 x2,1 내지 x2,16을 대입하여 송신신호 벡터를 추정한다. 이때, 추정되는 송신신호 벡터는 3개의 x1들 각각에 대해 송신 가능한 x2 16개씩, 즉, 48개이다. 또한, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터를 이용하여 상기 x1, 상기 x2의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다. 현 시점에서 상기 x1, 상기 x2에 대한 LLR이 획득되었다.
여기서, 상기 수신단은 상기 x1에 대한 LLR을 갱신할지 여부, 즉, 상기 도 1의 (a)에서 산출된 값을 상기 도 1의 (b)에서 산출된 값으로 갱신할지 여부를 판단해야한다. 상기 갱신이 필요한 경우는 다음의 두 가지 경우이며, 상기 수신단은 다음의 두 가지 경우 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 첫째 경우는 현재 생성된 LLR이 이전 생성된 LLR보다 작은 경우이고, 둘째 경우는 현재 추정된 송신신호 벡 터들 중 이전 추정된 송신신호 벡터들에 포함되지 않는 송신신호 벡터가 존재하는 경우이다. 상기 수신단은 상기 두 가지 경우 중 하나에 따른 판단에 따라 해당 심벌에 대한 LLR을 갱신한다.
그리고, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터들 중 수신신호와의 자승 유클리디안 거리가 작은 3개의 송신신호 벡터들을 선택한다.
이후, 상기 도 1의 (c)에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 상기 도 1의 (b)에 도시된 48개의 송신신호 벡터들 중 선택된 3개의 송신신호 벡터들에서 x1 및 x2를 고정한 채 송신 가능한 모든 x3 각각, 즉 x3,1 내지 x3, 16를 대입하여 송신신호 벡터를 추정한다. 이때, 추정되는 송신신호 벡터는 3개의 x1 및 x2 조합들 각각에 대해 송신 가능한 x3 16개씩, 즉, 48개이다. 또한, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터를 이용하여 상기 x1, 상기 x2의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다. 현 시점에서 상기 x1, 상기 x2, 상기 x3에 대한 LLR이 획득되었으며, 상기 수신단은 상술한 바와 동일하게 상기 x1, 상기 x2에 대한 LLR 갱신 여부를 판단한다. 그리고, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터들 중 수신신호와의 자승 유클리디안 거리가 작은 3개의 송신신호 벡터들을 선택한다.
마지막으로, 상기 도 1의 (d)에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 상기 도 1의 (c)에 도시된 48개의 송신신호 벡터들 중 선택된 3개의 송신신호 벡터들에서 x1, x2, x3를 고정한 채 송신 가능한 모든 x4 각각, 즉 x4,1 내지 x4,16을 대입하여 송신신호 벡터를 추정한다. 이때, 추정되는 송신신호 벡터는 3개의 x1, x2, x3 조합들 각각에 대해 송신 가능한 x4 16개씩, 즉, 48개이다. 또한, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터를 이용하여 상기 x1, 상기 x2의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다. 현 시점에서 x1, x2, x3, x4에 대한 LLR이 모두 획득되었으며, 상기 수신단은 상술한 바와 동일하게 x1, x2, x3에 대한 LLR 갱신 여부를 판단한다. 이후, 상기 수신단은 상기 각 심벌의 각 비트의 LLR을 이용하여 연판정(Soft Decision) 복호를 수행한다. 만일, 상기 수신단이 경판정(Hard Decision) 복호를 수행하는 경우, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터 중 수신신호와 자승 유클리디안 거리가 가장 작은 송신신호 벡터를 이용하여 경판정을 수행한다.
이하 본 발명은 상술한 방식에 따라 LLR을 생성하는 수신단의 구성 및 동작 절차를 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 블록 구성을 도시하고 있다.
상기 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 채널추정기(202), MIMO검출 기(204), 디인터리버(Deinterleaver)(206), 채널 복호기(208)를 포함하여 구성된다.
상기 채널추정기(202)는 복수의 수신 안테나들을 통해 수신신호의 채널을 추정하여 MIMO 검출기(204)로 제공한다. 상기 MIMO검출기(204)는 입력되는 수신신호 벡터를 본 발명에 따른 MIMO 검출방식에 따라 복조하여 추정 송신신호 벡터에 대한 LLR들을 디인터리버(206)로 제공한다. 상기 MIMO검출기(204)의 상세 구성 및 동작은 이후 도면의 참조와 함께 상세히 설명하기로 한다.
여기서, 상기 복수의 수신 안테나들을 통해 수신되는 신호들은 RF(Radio Frequency) 대역의 신호들이다. 도시하지는 않았지만, 상기 복수의 수신 안테나들을 통해 수신되는 RF 신호들은 각각 기저대역 샘플데이터로 변환된 후, 상기 MIMO검출기(204)로 입력된다.
상기 디인터리버(206)는 상기 MIMO검출기(204)로부터 제공되는 LLR들을 주어진 규칙에 의해 디인터리빙(Deinterleaving)하여 출력한다. 상기 채널복호기(208)는 상기 디인터리버(206)로부터 제공되는 LLR들을 연판정 복호하여 정보 비트열을 복원한다.
도 3은 도 2에 도시된 MIMO 검출기의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 MIMO검출기(204)는 크게 전처리부(310), 신호검출부(320), LLR생성부(330)를 포함하여 구성된다. 여기서, 상기 전처리부(310)는 채널정렬기(312)와 가중치계산기(314)로 구성되고, 상기 신호검출 부(320)는 복수의 신호검출기들(322 내지 328)로 구성되며, LLR생성부(330)는 복수의 LLR생성기들(332 내지 338)로 구성된다.
상기 MIMO검출기(204)의 입력은 채널 행렬, 추정된 잡음 분산 값, 수신신호 벡터이고, 출력은 경판정(Hard Decision) 시스템의 경우 검출된 송신신호 벡터가 되고, 연판정(Soft Decision) 시스템의 경우 검출된 송신신호 벡터의 LLR이다.
상기 채널정렬기(312)는 입력되는 채널 행렬의 열(Column)들 각각의 놈(Norm) 값을 계산하고, 상기 열들을 상기 놈 값의 크기 순서로 정렬한다. 즉, 상기 채널정렬기(312)는 채널 크기가 큰 송신 안테나의 신호가 먼저 검출되도록 채널 행렬의 열들을 정렬한다.
상기 가중치계산기(314)는 상기 채널정렬기(312)로부터 제공되는 채널 행렬을 이용해서 MMSE 가중치 행렬들을 산출한다. 채널 행렬의 크기가 4×4인 경우, 상기 MMSE 가중치 행렬들의 크기는 각각 3×4, 2×4, 1×4이며, 하기 <수학식 5>와 같이 산출된다.
Figure 112007037727850-PAT00010
Figure 112007037727850-PAT00011
Figure 112007037727850-PAT00012
상기 <수학식 5> 에서, 상기 W1는 3×4 가중치 행렬, 상기 W2는 2×4 가중 치 행렬, 상기 W3은 1×4 가중치 행렬, 상기 hk는 채널 행렬 H의 k번째 열, 상기 Hk H는 행렬 Hk의 허미션 행렬(Hermitian Matrix), 상기 σ2은 잡음 분산, 상기 I는 단위 행렬을 의미한다. 상기 <수학식 4>에 나타낸 바와 같이, 상기 3×4 가중치 행렬은 순서화된 채널 행렬의 2열, 3열, 4열 벡터로 이루어진 채널 행렬을 이용하여 산출되고, 상기 2×4 가중치 행렬은 순서화된 행렬의 3열, 4열 벡터로 이루어진 채널 행렬을 이용하여 산출되며, 상기 1×4 가중치 행렬은 순서화된 행렬의 4열 벡터로 이루어진 채널 행렬을 이용하여 산출된다.
상기 제1신호검출기(322)는 첫 번째 심벌 x1에 대해 송신 가능한 모든 심벌들을 대상으로하여 MMSE 기법에 따라 송신신호 벡터들을 추정하고, 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 미리 정해진 개수의 송신신호 벡터 후보군을 구성하여 상기 제2신호검출기(324)로 제공한다. 예를 들어, 송신신호가 16-QAM 방식으로 변조된 경우, 상기 제1신호검출기(322)는, 상기 도 1의 (a)와 같이, 16개의 송신신호 벡터를 산출하고, 후보군을 구성하여 상기 제2신호검출기(324)로 제공한다. 그리고, 상기 제1신호검출기(322)는 상기 자승 유클리디안 거리 정보를 상기 제1LLR생성기(332)로 제공한다. 상기 제1신호검출기(322)의 상세한 구성은 이하 도 4를 참조하여 다시 설명한다.
상기 제2신호검출기(324)는 상기 제1신호검출기(322)로부터 제공되는 후보군에서 두 번째 심벌 x2에 송신 가능한 모든 심벌들을 대입하여 MMSE 기법에 따라 송 신신호 벡터들을 추정하고, 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 미리 정해진 개수의 송신신호 벡터 후보군을 구성하여 상기 제3신호검출기(326)로 제공한다. 예를 들어, 송신신호가 16-QAM 방식으로 변조되고 후보군이 3개의 송신신호 벡터들로 구성된 경우, 상기 제2신호검출기(324)는, 상기 도 1의 (b)와 같이, 48개의 송신신호 벡터를 산출하고, 후보군을 구성하여 상기 제3신호검출기(326)로 제공한다. 그리고, 상기 제2신호검출기(324)는 상기 자승 유클리디안 거리 정보를 상기 제2LLR생성기(334)로 제공한다. 상기 제2신호검출기(322)의 상세한 구성은 이하 도 5를 참조하여 다시 설명한다.
상기 제3신호검출기(326) 및 상기 제4신호검출기(328)은 상기 제2신호검출기(324)와 유사한 기능, 즉, 앞선 신호검출기로부터 후보군을 제공받아 새로운 후보군을 구성하는 기능을 수행한다. 단, 상기 제4신호검출기(328)는 후보군을 구성하지 않는다. 상기 제3신호검출기(326) 및 상기 제4신호검출기(328)의 상세한 구성은 이하 도 6 및 이하 도 7를 참조하여 다시 설명한다.
상기 제1LLR생성기(332)는 상기 제1신호검출기(621)로부터 제공되는 x1에 대한 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 하기 <수학식 6>과 같이 x1의 각 비트에 대한 LLR을 생성하고, 생성된 LLR들을 상기 제2LLR생성기(334)로 제공한다.
Figure 112007037727850-PAT00013
Figure 112007037727850-PAT00014
Figure 112007037727850-PAT00015
상기 <수학식 6>에서, 상기 LLR(b1i)는 1번째 심벌의 i번째 비트의 LLR, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널 행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 St ,i, 0는 t번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 St ,i, 1는 t번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미한다.
상기 제2LLR생성기(334)는 상기 제2신호검출기(320)로부터 제공되는 x1, x2에 대한 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 하기 <수학식 7>과 같이 x1과 x2의 각 비트에 대한 LLR을 생성하고, 생성된 LLR들을 상기 제3LLR생성기(336)로 제공한다.
Figure 112007037727850-PAT00016
Figure 112007037727850-PAT00017
Figure 112007037727850-PAT00018
상기 <수학식 7>에서, 상기 LLR(bki)는 k번째 심벌의 i번째 비트의 LLR, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널 행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 St ,i, 0는 t번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 St ,i, 1는 t번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미한다.
이때, 상기 x1에 대한 LLR의 갱신이 필요하다고 판단되는 경우, 상기 제2LLR생성기는 상기 x1에 대한 LLR을 갱신한다. 상기 갱신이 필요한 경우는 다음의 두 가지 경우이며, 상기 제2LLR 생성기(334)는 다음의 두 가지 경우 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 첫째 경우는 상기 제2LLR생성기(334)에서 생성된 LLR이 상기 제1LLR생성기(332)에서 생성된 LLR보다 작은 경우이고, 둘째 경우는 상기 제2신호검출기(324)에서 추정된 송신신호 벡터들 중 상기 제1신호검출기(322)에서 추정된 송신신호 벡터들에 포함되지 않는 송신신호 벡터가 존재하는 경우이다.
상기 제3 LLR생성기(336)는 상기 제 3신호검출기(326)로부터 제공되는 x1, x2, x3에 대한 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 하기 <수학식 8>과 같이 x1, x2, x3의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다.
Figure 112007037727850-PAT00019
Figure 112007037727850-PAT00020
Figure 112007037727850-PAT00021
Figure 112007037727850-PAT00022
상기 <수학식 8>에서, 상기 LLR(bki)는 k번째 심벌의 i번째 비트의 LLR, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널 행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 St ,i, 0는 t번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 St ,i, 1는 t번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미한다.
이때, x1과 x2에 대한 LLR의 갱신이 필요하다고 판단되면, 상기 제3LLR생성기(336)는 해당 심벌에 대한 LLR 값을 갱신한다. 상기 갱신이 필요한 경우는 다음의 두 가지 경우이며, 상기 제3LLR 생성기(336)는 다음의 두 가지 경우 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 첫째 경우는 상기 제3LLR생성기(336)에서 생성된 LLR이 상기 제2LLR생성기(334)에서 생성된 LLR보다 작은 경우이고, 둘째 경우는 상기 제3신호검출기(326)에서 추정된 송신신호 벡터들 중 상기 제2신호검출기(324)에서 추정된 송신신호 벡터들에 포함되지 않는 송신신호 벡터가 존재하는 경우이다.
상기 제4 LLR생성기(338)는 상기 제4신호검출기(328)로부터의 x1, x2, x3, x4 에 대한 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 이용해서 하기 <수학식 9>과 같이 x1, x2, x3, x4의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다.
Figure 112007037727850-PAT00023
Figure 112007037727850-PAT00024
Figure 112007037727850-PAT00025
Figure 112007037727850-PAT00026
Figure 112007037727850-PAT00027
상기 <수학식 9>에서, 상기 LLR(bki)는 k번째 심벌의 i번째 비트의 LLR, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널 행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 St ,i, 0는 t번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 St ,i, 1는 t번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미한다.
이때, x1, x2, x3에 대한 LLR의 갱신이 필요하다고 판단되면, 상기 제4LLR생성기(338)는 해당 심벌에 대한 LLR 값을 갱신한다. 상기 갱신이 필요한 경우는 다음의 두 가지 경우이며, 상기 제4LLR 생성기(338)는 다음의 두 가지 경우 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 첫째 경우는 상기 제4LLR생성기(338)에서 생성된 LLR이 상기 제3LLR생성기(336)에서 생성된 LLR보다 작은 경우이고, 둘째 경우는 상기 제4신호검출기(328)에서 추정된 송신신호 벡터들 중 상기 제3신호검출기(326)에서 추정된 송신신호 벡터들에 포함되지 않는 송신신호 벡터가 존재하는 경우이다. 이와 같이 생성된 LLR들은 상기 디인터리버(206)를 거쳐 상기 채널복호기(208)로 제공되고, 상기 채널복호기(208)의 연판정 복호에 이용된다.
도 4는 상기 도3에 도시된 제1신호검출기(322)의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 제1신호검출기(322)는 x1심벌대입기(412), x2심벌검출기(414), x3심벌검출기(416), x4심벌검출기(418), 유클리디안계산기(422), 후보군선택기(424)를 포함하여 구성된다.
상기 x1심벌대입기(412)는 첫 번째 심벌 x1에 대해 송신 가능한 모든 심벌들을 순차로 하나씩 선택하여 출력한다.
상기 x2심벌검출기(414)는 상기 x1심벌대입기(412)로부터 제공되는 x1을 간섭 으로 간주해 수신신호에서 제거하고(
Figure 112007037727850-PAT00028
), 상기 x1로 인한 간섭이 제거된 수신신호와 상기 3×4 가중치 행렬을 곱한다. 그리고, 상기 x2심벌검출기(414)는 상기 곱한 결과에 대해 슬라이싱(Slicing) 연산을 수행하여 송신 심벌 x2의 추정치를 산출한다.
상기 x3심벌검출기(416)는 상기 추정된 송신 심벌 x2를 이용하여 SIC(Successive Interference Cancellation)를 수행하고, 상기 SIC된 신호와 상기 2×4 가중치 행렬을 곱한다. 그리고, 상기 x3심벌검출기(416)는 상기 곱한 결과에 대해 슬라이싱 연산을 수행하여 송신 심벌 x3의 추정치를 산출한다.
상기 x4심벌검출기(418)는 상기 추정된 송신 심벌 x3을 가지고 SIC를 수행하고, 상기 SIC된 신호와 상기 1×4 가중치 행렬을 곱한다. 그리고, 상기 x4심벌검출기(418)는 상기 곱한 결과를 가지고 슬라이싱 연산을 수행하여 송신 심벌 x4의 추정치를 구한다.
즉, 상기 x1심벌대입기(412)로부터 출력되는 각 x1심벌을 기준으로 상기 x2심벌검출기(414), 상기 x3심벌검출기(416), 상기 x4심벌검출기(418)를 통해 MMSE-OSIC 기법에 따른 신호 검출을 수행함으로써, 상기 x1의 성상도 크기와 같은 개수의 추정 송신신호 벡터들이 생성된다.
상기 유클리디안계산기(422)는 수신신호와 각 추정 송신신호 벡터 사이의 자 승 유클리디안 거리를 계산한다. 상기 후보군선택기(424)는 상기 유클리디안계산기(422)로부터의 거리 값들을 비교하여 작은 순서로 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 선택하고, 상기 선택된 송신신호 벡터들에 대하여 x2, x3, x4들은 버리고 x1의 후보군을 제2신호검출기(320)로 제공한다.
또한, 상기 유클리디안계산기(422)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들중 x1의 LLR 값 계산에 필요한 유클리디안 거리값들을 선택하여 상기 제1LLR생성기(332)로 제공한다. 즉, 상기 유클리디안계산기(422)는 x1의 각 비트에 대해 값이 0일 때 및 값이 1일 때를 구분하여, 각 비트에 대해 두 가지의 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 제 제2LLR생성부(334)로 제공한다.
도 5는 도 3에 도시된 제2신호검출기(320)의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 제2신호검출기(320)는 x2심벌대입기(512), x3심벌검출기(514), x4심벌검출기(516), 유클리디안계산기(522), 후보군선택기(524)를 포함하여 구성된다.
상기 x2심벌대입기(512)는 상기 제1심호검출기(621)로부터 제공되는 x1 후보군에 포함된 x1들 각각의 간섭을 제거한 수신신호 벡터를 산출하고, 간섭 제거된 수신신호 벡터에서 송신 가능한 모든 x2을 순차적으로 하나씩 선택하여 출력한다. 예 를 들어, 상기 제1신호검출기(322)로부터 3개의 x1심벌들을 제공받은 경우, 각 x1 간섭을 제거한 3개의 수신신호 벡터들이 산출되고, 각 수신신호 벡터에 대해 변조 차수만큼의 x2가 출력된다.
상기 x3심벌검출기(514)는 상기 x2심벌대입기(512)로부터 제공되는 상기 x1에 의한 간섭이 제거된 신호에 대하여 상기 선택된 x2심벌을 이용하여 SIC를 수행하고, 상기 SIC된 신호와 상기 2×4 가중치 행렬을 곱한다. 그리고, 상기 x3심벌검출기(514)는 슬라이싱 연산을 통해 상기 곱한 결과로부터 x3을 추정한다.
상기 x4심벌검출기(516)는 상기 추정된 x3을 이용하여 SIC를 수행하고, 상기 SIC된 신호와 상기 1×4 가중치 행렬을 곱한다. 그리고, 상기 x4심벌검출기(418)는 슬라이싱 연산을 통해 상기 곱한 결과로부터 x4을 추정한다.
즉, 상기 x2심벌대입기(512)로부터 출력되는 각 x2심벌을 기준으로 상기 x3심벌검출기(514), 상기 x4심벌검출기(516)를 통해 MMSE-OSIC 기법에 따른 신호 검출을 {후보군에 포함된 x1 개수}×{송신 가능한 x2 개수}만큼 반복 수행한다. 이로써, 상기 제2신호검출기(324)는 반복 횟수만큼의 추정 송신신호 벡터들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 후보군에 포함된 x1심벌 개수가 3개이고, 상기 송신 가능한 x2 개수가 16개인 경우, 상기 제2신호검출기(324)는 48개의 추정 송신신호 벡터들을 획득한다.
상기 유클리디안계산기(522)는 수신신호와 각 추정 송신신호 벡터 사이의 자승 유클리디안 거리를 계산한다. 상기 후보군선택기(524)는 상기 유클리디안계산기(522)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들을 비교하여 작은 순서로 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 선택한다. 그리고, 상기 후보군선택기(524)는 상기 선택된 추정 송신신호 벡터들에 대하여 x3, x4들은 버리고, 선택된 x1, x2의 후보군을 상기 제3신호검출기(623)로 제공한다.
또한, 상기 유클리디안계산기(522)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들중 x1, x2의 LLR 값 계산에 필요한 유클리디안 거리값들을 선택하여 상기 제2LLR생성기(334)로 제공한다. 즉, 상기 유클리디안계산기(424)는 x1, x2의 각 비트에 대해 값이 0일 때 및 값이 1일 때를 구분하여, 각 비트에 대해 두 가지의 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 제 제2LLR생성부(334)로 제공한다.
도 6은 상기 도 3에 도시된 제3신호검출기(326)의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 제3신호검출기(326)는 x3심벌대입기(612), x4심벌검출기(614), 유클리디안계산기(622), 후보군선택기(624)를 포함하여 구성된다.
상기 x2심벌대입기(612)는 상기 제2신호검출기(324)로부터 제공되는 후보군에 포함된 x1 및 x2 조합들 각각의 간섭을 제거한 수신신호 벡터를 산출하고, 간섭 제거된 수신신호 벡터에서 송신 가능한 모든 x3을 순차적으로 하나씩 선택하여 출력한다. 예를 들어, 상기 제2신호검출기(324)로부터 3개의 x1 및 x2 조합들을 제공받은 경우, 각 조합의 간섭을 제거한 3개의 수신신호 벡터들이 산출되고, 각 수신신호 벡터에 대해 변조 차수만큼의 x3이 출력된다.
상기 x4심벌검출기(614)는 상기 x3심벌대입기(612)로부터 제공되는 상기 x1 및 x2 조합에 의한 간섭이 제거된 수신신호 벡터에 대하여 상기 선택된 x3을 이용하여 SIC를 수행하고, 상기 SIC된 수신신호 벡터와 상기 1×4 가중치 행렬을 곱한다. 그리고, 상기 x4심벌검출기(614)는 슬라이싱 연산을 통해 상기 곱한 결과로부터 송신 심벌 x4을 추정한다.
즉, 상기 제3신호검출기(326)는 상기 x3심벌대입기(612)에서 출력되는 각 x3을 기준으로 상기 x4심벌검출기(614)를 통해 MMSE-OSIC 기법에 따른 신호 검출을 {후보군에 포함된 x1 및 x2 조합 개수}×{송신 가능한 x3 개수}만큼 반복 수행한다. 이로써, 상기 제3신호검출기(326)는 반복 횟수만큼의 추정 송신신호 벡터들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 후보군에 포함된 x1 및 x2 조합 개수가 3개이고, 상기 송신 가능한 x3 개수가 16개인 경우, 상기 제3신호검출기(326)는 48개의 추정 송신신호 벡터들을 획득한다.
상기 유클리디안계산기(622)는 수신신호와 각 추정 송신신호 벡터 사이의 자승 유클리디안 거리를 계산한다. 상기 후보군선택기(624)는 상기 유클리디안계산기(622)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들을 비교하여 작은 순서로 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 선택한다. 그리고, 상기 후보군선택기(624)는 상기 선택된 추정 송신신호 벡터들에 대하여 x4들은 버리고, 선택된 x1, x2, x3의 후보군을 상기 제4신호검출기(328)로 제공한다.
또한, 상기 유클리디안계산기(622)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들중 x1, x2, x3의 LLR 값 계산에 필요한 유클리디안 거리값들을 선택하여 상기 제3LLR생성기(336)로 제공한다. 즉, 상기 유클리디안계산기(624)는 x1, x2, x3의 각 비트에 대해 값이 0일 때 및 값이 1일 때를 구분하여, 각 비트에 대해 두 가지의 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 제 제3LLR생성부(336)로 제공한다.
도 7은 상기 도 3에 도시된 제4신호검출기(328)의 상세 구성을 도시하고 있다.
도시된 바와 같이, 상기 제4신호검출기(328)는 x4심벌대입기(712), 유클리디안계산기(722)를 포함하여 구성된다.
상기 x4심벌대입기(712)는 상기 제3신호검출기(328)로부터 제공되는 후보군에 포함된 x1, x2, x3 조합들 각각에 송신 가능한 x4 각각을 대입하여 송신신호 벡터들을 구성한다. 즉, 상기 x4심벌대입기(712)는 상기 후보군에 포함된 조합들 개수와 상기 x4의 송신 가능한 심벌 개수를 곱한 수만큼의 추정 송신신호 벡터들을 구성한다.
상기 유클리디안계산기(722)는 수신신호와 각 추정 송신신호 벡터 사이의 자승 유클리디안 거리를 계산한다. 만일, 수신단이 경판정을 수행하는 경우, 상기 수신단은 경판정을 위해 가장 작은 자승 유클리디안 거리를 갖는 송신신호 벡터를 출력한다. 반면, 수신단이 연판정을 수행하는 경우, 상기 유클리디안계산기(722)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들 중 x1, x2, x3, x4의 LLR 값 계산에 필요한 유클리디안 거리값들을 선택하여 상기 제4LLR생성기(338)로 제공한다. 즉, 상기 유클리디안계산기(722)는 x1, x2, x3, x4의 각 비트에 대해 값이 0일 때 및 값이 1일 때를 구분하여, 각 비트에 대해 두 가지의 최소 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 제 제4LLR생성부(338)로 제공한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 절차를 도시하고 있다.
상기 도 8을 참조하면, 상기 수신단은 801단계에서 채널 행렬의 열들을 채널 크기에 따라 정렬한다. 다시 말해, 상기 수신단은 상기 채널 행렬의 열들 각각의 놈(Norm) 값을 계산하고, 상기 놈 값의 크기 순서로 상기 열들을 정렬한다.
상기 채널 행렬을 정렬한 후, 상기 수신단은 803단계로 진행하여 MMSE 가중치 행렬들을 산출한다. 예를 들어, 상기 가중치 행렬들은 상기 <수학식 5>와 같이 산출된다.
상기 가중치 행렬을 산출한 후, 상기 수신단은 805단계로 진행하여 MMSE-OSIC 기법에 따라 송신 가능한 모든 n번째 심벌에 대한 송신신호 벡터를 산출한다. 여기서, 상기 n은 최초 1로 초기화되어 있다. 상기 n이 1인 경우, 상기 수신단은 1번째 심벌인 x1심벌의 변조 차수만큼 개수의 추정 송신신호 벡터들을 추정한다.
상기 송신신호 벡터들을 추정한 후, 상기 수신단은 807단계로 진행하여 상기 n번째 심벌의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다. 예를 들어, 상기 LLR은 상기 <수학식 7>과 같이 산출된다.
이후, 상기 수신단은 809단계로 진행하여 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 1번째 후보군으로 선택한다. 이때, 상기 수신단은 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 송신신호 벡터를 선택한다. 그리고, 상기 n값을 1 증가시킨다.
상기 송신신호 벡터를 선택한 후, 상기 수신단은 811단계로 진행하여 1번째에서 n-1번째 심벌은 상기 선택된 송신신호 벡터와 동일하게 고정한 후, MMSE-OSIC 기법에 따라 송신 가능한 모든 n번째 심벌에 대한 송신신호 벡터들을 추정한다. 여 기서, 상시 산출되는 송신신호 벡터의 개수는 {선택된 송신신호 벡터 개수}×{송신 가능한 n번째 심벌 개수}이다.
상기 송신신호 벡터를 추정한 후, 상기 수신단은 813단계로 진행하여 1번째에서 n번째 심벌의 각 비트에 대한 LLR을 생성한다. 예를 들어, 상기 LLR은 상기 n이 2인 경우에는 상기 <수학식 7>과 같이, 상기 n이 3인 경우에는 상기 <수학식 8>와 같이, 상기 n이 4인 경우에는 상기 <수학식 9>과 같이 산출된다.
상기 LLR을 산출한 후, 상기 수신단은 815단계로 진행하여 상기 1번째에서 n-1번째 심벌에 대한 LLR을 갱신할 필요가 있는지 판단한다. 상기 갱신이 필요한 경우는 다음의 두 가지 경우이며, 상기 수신단은 다음의 두 가지 경우 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 첫째 경우는 n번째 반복 시 생성된 LLR이 n-1번째 반복 시 생성된 LLR보다 작은 경우이고, 둘째 경우는 n번째 반복 시 추정된 송신신호 벡터들 중 n-1번째 반복 시 추정된 송신신호 벡터들에 포함되지 않는 송신신호 벡터가 존재하는 경우이다.
상기 LLR 갱신이 필요하면, 상기 수신단은 817단계로 진행하여 갱신이 필요한 심벌의 LLR을 n번째 반복 시 생성된 LLR로 갱신한다.
이후, 상기 수신단은 819단계로 진행하여 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 n번째 후보군으로 선택한다. 이때, 상기 수신단은 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 송신신호 벡터를 선택한다. 그리고, 상기 n값을 1 증가시킨다.
상기 송신신호 벡터를 선택한 후, 상기 수신단은 821단계로 진행하여 모든 심벌들에 대한 LLR을 획득하였는지 확인한다.
만일, 모든 심벌들에 대한 LLR을 획득하였으면, 상기 수신단은 823단계로 진행하여 상기 LLR을 이용하여 연판정 복호를 수행한다. 반면, 모든 심벌들에 대한 LLR을 획득하지않았으면, 상기 수신단은 상기 711단계 내지 721단계를 반복 수행한다.
상기 도 8을 참조하여 설명한 절차는 상기 수신단이 연판정을 수행하는 경우의 수신 절차이다. 반면, 상기 수신단이 경판정을 수행하는 경우, 상기 수신단은 총 N개의 심벌 중 (N-1)개 심벌을 포함하는 후보군에 N번째 심벌에 대해 모든 송신 가능한 심벌을 대입한 후, 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리가 가장 작은 송신심벌 벡터를 이용하여 경판정을 수행한다. 이때, 상기 도 8에서 LLR을 산출하는 절차는 생략될 있다.
도 9는 본 발명에 따른 신호 검출 기법의 성능을 도시하고 있다. 상기 도 9는 본 발명에 따른 LLR 생성 방식을 적용한 시스템의 모의 실험 결과 그래프를 도시하고 있다. 상기 모의 실험 환경에서, 송수신 안테나는 각각 4개, 변조방식은 16-QAM, 채널은 i.i.d.(independent and identically distributed) 레일라이 페이딩 채널(Rayleigh Fading Channel), 채널 코딩은 1/2 부호율(Code Rate)의 길쌈부호(Convolutional Coding)로 설정되었다. 상기 도 9의 (a)에서 본 발명의 기법(k-k-k)는 1번째, 2번째, 3번째 반복 시 후보군으로 선택되는 송신신호 벡터 개수가 k개 임을 의미한다.
상기 도 9의 (a)는 종래의 신호 검출 기법들과 본 발명의 신호 검출 기법을 경판정 시스템에 적용한 경우 성능을 비교한 그래프이다. 상기 도 9의 (a)에서, 가로축은 비트 에너지대 잡음비(Eb/N0)를 나타내고, 세로축은 부호화된 프레임 에러율(Coded Frame Error Rate)을 나타낸다. 상기 도 9의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 기법이 이상적인 성능을 갖는 ML 기법과 거의 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
상기 도 9의 (b)는 본 발명의 신호 검출 기법을 경판정 시스템에 적용한 경우, 후보군에 포함되는 송신신호 벡터 개수에 따른 성능을 비교한 그래프이다. 상기 도 9의 (b)에서, 가로축은 비트 에너지대 잡음비를 나타내고, 세로축은 부호화된 프레임 에러율을 나타낸다. 상기 도 9의 (b)에 도시된 바와 같이, 매 반복 시 최소 개수인 하나의 송신신호 벡터를 선택하더라도 최적의 성능과 근사한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
상기 도 9의 (c)는 본 발명의 신호 검출 기법을 연판정 시스템에 적용한 경우 성능을 나타내는 그래프이다. 상기 도 9의 (c)에서, 가로축은 비트 에너지대 잡음비를 나타내고, 세로축은 부호화된 프레임 에러율을 나타낸다. 상기 도 9의 (c)에 도시된 바와 같이, 연판정 복호를 사용할 경우 후보군에 포함된 송신신호 벡터 개수에 따라 LLR 생성에 사용되는 자승 유클리디안 거리 값 개수가 달라지므로, LLR의 정확도 차이가 생긴다. 따라서, 선택되는 송신신호 벡터 개수가 2개 이상의 경우 경판정보다 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.
하기 <표 1>은 종래의 기법과 본 발명의 기법의 곱셈 횟수와 나눗셈 횟수를 나타내고 있다.
곱 셈 나 눗 셈
MMSE 496 8
MSE-OSIC 612 18
RM-MLD(M=16) 2560 4
Conventional RMML(4-3) 3004 480
R-MMSE-OSIC 2906 180
본 발명(1-1-1) 822 6
본 발명(2-2-2) 1182 6
본 발명(3-3-3) 1542 6
본 발명(4-4-4) 1902 6
본 발명의 기법과 거의 동일한 성능을 보이는 QRM-MLD(M=16)와 비교할 때, 상기 <표 1>에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 기법이 최소 후보군을 가지는 경우 약 1/3의 연산 복잡도를 보인다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 비 ML(Maximum Likelihood) 계열 신호검출 기법을 사용할 때 후보군을 생성하는 방법 및 LLR(Log Likelihood Ratio)을 생성하고 갱신하는 방법을 제안함으로써, 수신단은 낮은 복잡도로 ML 기법과 유사한 성능을 얻을 수 있다.

Claims (20)

  1. N개의 수신 안테나들을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신 장치에 있어서,
    1번째 심벌에 대하여 송신 가능한 심벌들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값에 근거하여 상기 1번째 심벌을 포함하는 1번째 후보군을 구성하여 제2검출기로 제공하는 제1검출기와,
    제(n-1)검출기로부터 제공되는 후보군과 n번째 심벌의 모든 가능한 경우와의 조합들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값에 근거하여 1번째부터 n번째 심벌 을 포함하는 n번째 후보군을 구성하여 제(n+1)검출기로 제공하는 (N-2)개의 제n검출기들과,
    제(N-1)검출기로부터 제공되는 후보군에 N번째 심벌의 모든 가능한 경우를 추가하여 송신신호 벡터들을 구성하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값을 산출하는 제N검출기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제N검출기는, 경판정(Hard Decision)을 위해 상기 송신신호 벡터들 중 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 값이 가장 작은 송신신호 벡터를 출력하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    제n검출기로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값을 이용하여 n번째 심벌에 대한 로그 우도율(LLR : Log Likelihood Ratio)을 생성하는 N개의 제n생성기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 제n생성기는,
    1번째에서 (n-1)번째 심벌들의 로그 우도율을 생성하고, 제(n-1)생성기에서 생성된 로그 우도율보다 자신이 생성한 로그 우도율이 작은 심벌의 로그 우도율을 갱신하는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 제n생성기는,
    제n검출기에서 추정된 송신신호 벡터들 중 제(n-1)검출기에서 추정된 송신신호 벡터들에 포함되지 않는 송신신호 벡터가 존재하는 경우, 1번째에서 (n-1)번째 심벌들의 로그 우도율을 생성 및 갱신하는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 제 3항에 있어서,
    상기 제n생성기는, 하기 수식과 같이 로그 우도율을 생성하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112007037727850-PAT00029
    Figure 112007037727850-PAT00030
    Figure 112007037727850-PAT00031
    여기서, 상기 LLR(bni)는 n번째 심벌의 i번째 비트의 로그 우도율, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널 행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 Sn ,i, 0는 n번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 Sn,i,1는 n번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미함.
  7. 제 1항에 있어서,
    추정된 채널 행렬의 열들에 대한 놈(Norm) 값을 계산하고, 상기 놈 값의 크기가 큰 순서로 상기 채널 행렬의 열들을 정렬하는 정렬기와,
    정렬된 채널 행렬을 이용하여 서로 다른 크기의 MMSE(Minimum Mean Square Error) 가중치 행렬을 계산하는 가중치계산기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 제1검출기 및 상기 (N-2)개의 제n검출기는,
    상기 가중치 행렬을 이용한 MMSE-OSIC(Minimum Mean Square Error - Order Successive Interference Cancellation) 기법을 통해 (n+1)번째부터 N번째 심벌을 추정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 수신 안테나의 개수가 4개인 경우, 상기 MMSE 가중치 행렬은 하기 수식과 같은 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112007037727850-PAT00032
    Figure 112007037727850-PAT00033
    여기서, 상기 W1는 3×4 가중치 행렬, 상기 W2는 2×4 가중치 행렬, 상기 W3은 1×4 가중치 행렬, 상기 hk는 채널 행렬 H의 k번째 열, 상기 Hk H는 행렬 Hk의 허미션 행렬(Hermitian Matrix), 상기 σ2은 잡음 분산, 상기 I는 단위 행렬을 의미함.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 제1검출기 및 상기 (N-2)개의 제n검출기들 각각은,
    상기 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값을 계산하는 유클리디안계산기와,
    상기 유클리디안계산기로부터의 거리 값들을 서로 비교하여 상기 거리 값이 낮은 순으로 소정 개수의 송신신호 벡터들을 선택하고, 상기 송신신호 벡터들을 이용해서 1번째에서 n번째 심벌을 포함하는 후보군을 구성하는 선택기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. N개의 수신 안테나들을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신 방법에 있어서,
    1번째 심벌에 대하여 송신 가능한 심벌들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값에 근거하여 상기 1번째 심벌을 포함하는 1번째 후보군을 구성하는 과정과,
    (n-1)번째 후보군과 n번째 심벌의 모든 가능한 경우와의 조합들 각각에 대응되는 송신신호 벡터들을 추정하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값에 근거하여 1번째부터 n번째 심벌을 포함하는 n번째 후보군을 구성하는 과정을 (n-2)번 반복 수행하는 과정과,
    (N-1)번째 후보군과 N번째 심벌의 모든 가능한 경우를 조합하여 송신신호 벡터들을 구성하고, 상기 송신심벌 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값을 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 송신신호 벡터들 중 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 값이 가장 작은 송신신호 벡터를 이용하여 경판정(Hard Decision)하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    n번째 후보군 구성 시, 상기 자승 유클리디안 거리 값을 이용하여 n번째 심벌에 대한 로그 우도율(LLR : Log Likelihood Ratio)을 생성하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    n번째 후보군 구성 시, 1번째에서 (n-1)번째 심벌들의 로그 우도율을 재생성하는 과정과,
    (n-1)번째 후보군 구성 시 생성된 로그 우도율과 재생성된 로그 우도율을 비교하는 과정과,
    상기 재생성된 로그 우도율이 (n-1)번째 후보군 구성 시 생성된 로그 우도율보다 작은 심벌의 로그 우도율을 갱신하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제 13항에 있어서,
    n번째 후보군 구성 시, 상기 n번째 후보군 구성을 위해 추정된 송신신호 벡 터들 중 (n-1)번째 후보군 구성을 위해 추정된 송신신호 벡터들에 포함되지 않는 새로운 송신신호 벡터가 존재하는지 확인하는 과정과,
    상기 새로운 송신신호 벡터가 존재하면, 1번째에서 (n-1)번째 심벌들의 로그 우도율을 재생성 및 갱신하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제 13항에 있어서,
    상기 로그 우도율은, 하기 수식과 같이 생성되는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112007037727850-PAT00035
    Figure 112007037727850-PAT00036
    Figure 112007037727850-PAT00037
    여기서, 상기 LLR(bni)는 n번째 심벌의 i번째 비트의 로그 우도율, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널 행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 Sn ,i, 0는 n번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 Sn,i,1는 n번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미함.
  17. 제 11항에 있어서,
    추정된 채널 행렬의 열들에 대한 놈(Norm) 값을 계산하고, 상기 놈 값의 크기가 큰 순서로 상기 채널 행렬의 열들을 정렬하는 과정과,
    정렬된 채널 행렬을 이용하여 서로 다른 크기의 MMSE(Minimum Mean Square Error) 가중치 행렬을 계산하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 n번째 후보군 구성 시 송신신호 벡터를 추정하는 과정은,
    상기 가중치 행렬을 이용한 MMSE-OSIC(Minimum Mean Square Error - Order Successive Interference Cancellation) 기법을 통해 (n+1)번째부터 N번째 심벌을 추정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제 17항에 있어서,
    상기 수신 안테나의 개수가 4개인 경우, 상기 MMSE 가중치 행렬은 하기 수식과 같은 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112007037727850-PAT00038
    Figure 112007037727850-PAT00039
    Figure 112007037727850-PAT00040
    여기서, 상기 W1는 3×4 가중치 행렬, 상기 W2는 2×4 가중치 행렬, 상기 W3은 1×4 가중치 행렬, 상기 hk는 채널 행렬 H의 k번째 열, 상기 Hk H는 행렬 Hk의 허미션 행렬(Hermitian Matrix), 상기 σ2은 잡음 분산, 상기 I는 단위 행렬을 의미함.
  20. 제 11항에 있어서,
    상기 n번째 후보군을 구성하는 과정은,
    상기 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리 값을 계산하는 과정과,
    상기 거리 값들을 서로 비교하여 상기 거리 값이 낮은 순으로 소정 개수의 송신신호 벡터들을 선택하는 과정과,
    상기 송신신호 벡터들을 이용해서 1번째에서 n번째 심벌을 포함하는 후보군을 구성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
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