KR20080074245A

KR20080074245A - 통신 시스템에서의 훈련 시퀀스 코드의 생성/변조 방법 및 이를 이용한 데이터 송신 장치

Info

Publication number: KR20080074245A
Application number: KR1020070012983A
Authority: KR
Inventors: 신옌; 최종수
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2007-02-08
Filing date: 2007-02-08
Publication date: 2008-08-13
Also published as: JP5619065B2; CA2677417C; CN101641930A; JP2010518727A; CN102724161A; RU2009130410A; CN102724161B; JP2012165451A; EP2119166A1; EP2119166A4; RU2433557C2; WO2008097036A1; KR100922970B1; CN101641930B; JP4988866B2; US8059750B2; US20080212713A1; CA2677417A1

Abstract

본 발명은 통신 시스템에서의 훈련 시퀀스 코드 생성 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따르면 서로 자기상관 특성을 갖는 시퀀스 쌍인 시퀀스 A 및 시퀀스 B를 생성하고, z개의 제로 심볼로 구성된 보호 시퀀스 Z를 상기 시퀀스 A와 상기 시퀀스 B의 최상위 비트에 삽입하여 훈련 시퀀스 코드를 생성한다. 본 발명에 따른 TSC는 GERAN 시스템에서 채용하는 16-QAM 및 32-QAM에도 확장하여 적용할 수 있으며, 본 발명에 따른 TSC를 사용하면 GERAN 시스템에서 성능 저하 없이 효율적인 데이터 송수신이 가능하다.

GERAN, 훈련 시퀀스 코드, Gloay 보완 시퀀스, 유사 보완 시퀀스

Description

통신 시스템에서의 훈련 시퀀스 코드 생성 방법 및 장치{Method for Generating Training Sequence Codes in Communication System}

도 1은 일반적인 GERAN 시스템의 하향링크 송신기 구조를 도시한 도면

도 2는 일반적인 GREAN 시스템에서 수신기 구조를 도시한 도면

도 3은 종래의 GERAN 시스템에서 사용하는 노말 버스트 구조를 도시한 도면

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 TSC 구조를 도시한 도면

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 구성하는 순서도

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 대상 Min-Max 최적화를 수행하는 순서도

도 7은 8-PSK 변조방식에 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 확장 적용함에 있어서 성상점을 선정을 실시하는 예를 도시한 도면

도 8은 16-QAM 변조방식에 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 확장 적용함에 있어서 성상점을 선정을 실시하는 예를 도시한 도면

도 9는 32-QAM 변조방식에 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 확장 적용함에 있어서 성상점을 선정을 실시하는 예를 도시한 도면

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 사용하여 하향링크 및 상향링크에 변조 및 코딩 방식(MCS)을 채용하는 송신기 구조

도 11은 본 발명의 실시예에 따라 길이 16(192 시퀀스)의 Even-Shift 직교 시퀀스 및 Even-Shift 유사 보완 시퀀스로부터 생성된 전체 TSC 집합을 나타낸 도면

도 12는 길이 20(128 시퀀스)의 Even-Shift 직교 시퀀스 및 Even-Shift 유사 보완 시퀀스로부터 생성된 전체 TSC 집합을 나타낸 도면

도 13은 길이 16(256 시퀀스)의 Even-Shift 직교 시퀀스 및 Even-Shift 유사 보완 시퀀스로부터 생성된 전체 TSC 집합을 나타낸 도면

도 14a 내지 도 14b는 길이 20(832 시퀀스)의 Even-Shift 직교 시퀀스 및 Even-Shift 유사 보완 시퀀스로부터 생성된 전체 시퀀스 집합을 나타낸 도면

본 발명은 통신 시스템에서의 훈련 시퀀스 코드 생성 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 GSM(Global System for Mobile Communication)/EDGE(Enhanced Data Rates for GSM Evolution) 진화(Evolution) RAN(Radio Access Network)(이하 GERAN 이라 칭함) 시스템에서 훈련 시퀀스 코드를 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

현재 3GPP (3^rd Generation Partnership Project) TSG-GERAN 표준회의에서는 데이터 전송률 (Data Transmission Rate) 및 스펙트럼 효율 (Spectral Efficiency) 등의 성능 향상을 위한 GERAN 진화를 추진하고 있다. 이를 위해 하향 및 상향 링크 성능 향상을 위하여 고차 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 변조 방식인 16-QAM 및 32-QAM이 종래의 변조 방식인 GMSK(Gaussian Minimum Shift Keying) 및 8-PSK(Phase Shift Keying)에 추가된다.

또한 데이터 전송률 및 스펙트럼 효율을 증가시키기 위하여, 심볼 전송률을 기존 전송률인 270.833 ksymbols/s을 새로운 전송률 325 symbols/s로 향상시킨다. 기존 심볼 전송률 대비 1.2배 향상된 새로운 심볼 전송률은 상향 및 하향 링크에 모두 적용되며 GERAN 표준에는 2007년 하반기에 반영될 예정이다.

앞서 기술한 바와 같이 종래의 GERAN 시스템에서는 변조방식으로GMSK 및 8-PSK 변조방식이 있다. 상기 GMSK 방식은 이진 데이터를 가우시안 로우 패스 필터(Gaussian Low Pass Filter)에 통과시켜서 대역폭을 제한한 후, 일정한 편이 비로 주파수 변조(Frequency Modulation)하는 방식으로 2개의 주파수 사이를 연속적으로 변하게 함으로써, 스펙트럼 집중도가 우수하고 대역외 스펙트럼 억압도가 높은 방식이다. 상기 8-PSK 방식은 데이터를 반송파의 위상 변이된 부호에 대응되도록 변조하는 방식으로 주파수 효율을 높일 수 있다. 상기 EDGE/EGPRS 시스템에서 사용되는 부호화 방식으로는 패킷 데이터 트래픽 채널(Packet Data Traffic CHannels, PDTCH)을 위한 9가지 기법이 정해져 있다. 상기 9가지 기법은 EDGE/EGPRS를 위한 변조 및 채널 부호화 방식(Modulation and Coding Schemes, MCSs) MCS-1 부터 MCS-9까지의 9가지 방식이다. 실제 통신시에는 상기 변조방식들과 상기 부호화 기법들의 다양한 조합들 중 하나가 선택되어 사용된다. MCS-1에서 MCS-4 까지는 GMSK 변조방식을 사용하고, MCS-5부터 MCS-9까지는 8-PSK 변조방식을 사용한다. 전송에 사용되는 MCS 방식은 측정된 채널의 품질에 따라서 정해진다. GERAN 시스템의 송/수신기 구조를 도면을 통하여 살펴본다.

도 1은 일반적인 GERAN 시스템의 하향링크 송신기 구조를 도시한 것이다.

도 1을 참조하면, 무선 링크 제어(Radio Link Control, RLC라 칭함) 패킷 데이터 블록(RLC Block)은 채널 부호기(Channel Encoder)(110)로 보내져서 길쌈부호(Convolutional Code)에 의해서 부호화되고 정해진 펑처링 패턴에 따라 펑쳐링된 후 인터리버(120)로 보내진다. 인터리버(120)에서 인터리빙을 거친 데이터는 물리적 채널에 데이터를 할당하기 위해 다중화기(Multiplexer)(140)로 보내진다. 또한 RLC/MAC 헤더 정보, 업링크 상태 플래그(Uplink State Flag, 이하 USF라 칭함) 및 부호 식별기(Code Identifier) 비트(130)도 다중화기(140)로 보내진다. 다중화기(140)에서는 수집된 데이터를 4개의 노말 버스트 (Normal Burst)에 분배하고 각 버스트들을 TDMA 프레임의 타임슬롯(Time Slot)에 할당한다. 각 버스트의 데이터들은 변조기(Modulator)(150)를 통해서 변조되고, 훈련시퀀스회전부(160)에서 훈련시퀀스코드(Training Sequence Code, 이하 TSC라 칭함)를 추가하고 이 TSC에 대하여 위상회전(Phase Rotation)을 수행한 다음 송신기(Transmitter)(170)로 보내진다. 여기에서는, 변조된 신호를 전송하기 위해서 추가적으로 필요로 하는 장치, 예를 들면, 디지털/아날로그 변환기 등에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 2는 일반적인 GERAN 시스템의 수신기 구조를 도시한 것이다.

도 2를 참조하면, 전송된 버스트들은 수신 안테나를 통해 라디오 프론트 엔 드(Radio Front End)단(210)에서 타임슬롯 단위로 수신한다. 수신된 데이터들은 버퍼링 및 역회전부(260)에서 버퍼링 및 위상 역회전이 수행된다. 변조방식 검출 및 채널 추정부(270)에서는 이 데이터들을 이용하여 변조방식 검출 및 채널 정보를 추정한다. 검출된 변조 방식 및 추정된 채널 정보를 기반으로 등화기 블록 (Equalizer Block)(230)에서 등화 및 복조가 수행된 후 역인터리버(240)로 전송된다. 데이터들은 역인터리빙이 수행된 후 채널 복호기(Channel Decoder)(250)로 전송되며, 채널 복호기(250)를 통해서 전송된 데이터가 복원된다.

도 3은 종래의 GERAN 시스템에서 사용하는 노말 버스트 구조를 도시한 것이다.

도 3에 도시한 바와 같이, 종래의 GERAN 시스템에서 데이터를 전송함에 있어서, 노말 버스트(Normal Burst) 구조의 중심부에는 26개의 심볼로 구성된 훈련 시퀀스 코드(Training Sequence Code, 이하 TSC라 칭함)가 위치한다. 모두 8종류의 TSC가 표준에 정의되어 실제 GSM 네트워크 및 단말에 사용되고 있으며, 한 셀(Cell) 내에서는 한 개의 동일한 TSC가 할당된다. TSC는 수신기에서 무선 채널 상태정보(Channel State Information)를 추정하여 전송신호에 포함된 잡음 및 간섭을 제거하는 등화기(Equalizer)에서 사용된다. 또한 TSC로부터 수신단의 채널품질 (Channel Quality) 또는 링크 품질(Link Quality)을 측정하여 리포트 함으로써 링크 품질 제어(Link Quality Control, 이하 LQC라 칭함)를 결정할 수도 있다.

종래의 TSC는 주기적 자기상관 특성(Autocorrelation Properties)이 우수한 부호들로 구성되어 있다. 따라서, 종래의 TSC는 채널간 간섭을 고려하지 않고 한 개의 채널에 대하여 채널추정(Channel Estimation)을 수행할 때 좋은 특성을 갖는다. 그런데 셀룰라 시스템에서 셀 구조를 설계할 때 캐리어 주파수(Carrier Frequency)들은 동일 채널 간섭(Co-Channel Interference, 이하 CCI라 칭함)을 고려하여 충분한 거리를 두고 재사용된다. 그러나 캐리어 주파수의 재사용 빈도수가 높아짐에 따라 CCI가 증가하게 되고, CCI의 증가는 결과적으로 채널 추정 및 신호 검출 성능에 중대한 영향을 미친다. 그러므로 GSM과 같은 셀룰라 시스템에서는 심한 CCI가 존재하는 경우에 조인트 채널추정(Joint Channel Estimation) 방법을 사용하여 정확한 채널을 추정하는 것이 바람직하다. 이 경우, TSC간의 상호상관 특성(Cross-Correlation Properties)은 조인트 채널추정 방법의 성능에 많은 영향을 미친다. 그러나 현재 사용되고 있는 GERAN의 TSC들은 상호상관 특성이 전혀 고려되지 않은 설계방식을 채용한 것으로서 CCI 환경에서 시스템의 성능저하를 가져올 뿐만 아니라 GERAN 진화 시스템에서 채용되는 16-QAM 및 32-QAM등 고차 변조방식에 종래의 TSC를 확장 적용할 경우 시스템의 성능 저하를 초래할 수 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 종래의 GERAN시스템에서 상용하는 TSC의 단점을 해결하기 위하여 새로운 TSC를 생성하는 방법 및 TSC 배치 구조를 제안하는 것이다.

또한 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 본 발명에 따른 TSC를 사용하여 GERAN 시스템에서 효율적인 데이터 송수신을 위한 송수신 장치를 제공하는 것이 다.

또한 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 GERAN 시스템에서 채용하는 16-QAM 및 32-QAM에 새롭게 생성된 TSC를 확장하여 적용하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 통신 시스템에서 훈련 시퀀스 코드를 생성하는 방법에 있어서, 서로 자기상관 특성을 갖는 시퀀스 쌍인 시퀀스 A 및 시퀀스 B를 생성하는 과정과, z개의 제로 심볼로 구성된 보호 시퀀스 Z를 상기 시퀀스 A와 상기 시퀀스 B의 최상위 비트에 삽입하여 훈련 시퀀스 코드를 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 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.

본 발명에서는 GERAN 시스템 및 GERAN 시스템에 적용하기 위한 TSC를 설계하 는데 있어서 자기상관 및 상호상관 특성을 모두 고려하고, 적합한 TSC를 찾기 위해서 Golay 보완 시퀀스(Complementary Sequences)를 사용한다. 또한 시퀀스 간의 상호간섭 특성을 평가하기 위하여 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, 이하 SNR라 칭함) 열화를 판단기준으로 도입한다. 또한, 이진 (Binary) TSC의 상호상관 특성이 우수한 TSC를 찾기 위하여 최소-최대(Min-Max) 최적화 방법을 도입한다.

먼저 본 발명의 실시예에 따른 TSC 배치 구조에 대하여 설명한다.

본 발명은 Golay 보완 시퀀스 및 유사 보완 시퀀스(Quasi-Complementary Sequences)를 사용하여 TSC를 설계한다. N개의 길이를 갖는 복소수 시퀀스

는 다음 수학식 1과 같이 정의된다.

수학식 1에서 기호 "*"는 켤레(Conjugate)를 표현한다. 즉,

이다. 이진 시퀀스 (Binary Sequences)

및

(여기서,

)를 길이가 N인 Golay 보완 시퀀스라 하면, 시퀀스 A 및 B는 다음 수학식 2를 만족한다.

일반적인 Golay 보완 시퀀스의 길이는 4, 8, 16, 20, 32 등이 있다. 시퀀스 A 및 B가 다음 수학식 3을 만족할 경우 이진 유사 시퀀스(Binary Quasi-Sequences)라 정의한다.

Golay 보완 시퀀스 및 유사 보완 시퀀스는 본래 우수한 자기상관 특성을 보유하고 있다. 따라서 이러한 특성을 활용하여 각 TSC들로 하여금 보완 시퀀스 쌍을 포함하도록 하는 방법으로 새로운 TSC를 설계할 수 있다. TSC 설계에 있어서, L개의 탭을 갖는 페이딩 채널 임펄스 응답을

라 정의하면, Golay 보완 시퀀스를 L개의 탭을 갖는 페이딩 채널 추정에 응용할 때 N ≥ L 조건이 만족되어야 한다. 또한, 유사 보완 시퀀스를 L개의 탭을 갖는 페이딩 채널 추정에 응용할 때 K ≥ L-1 조건이 만족되어야 한다.

본 발명에서 제안하는 TSC는 Golay 또는 유사 보완 시퀀스 A 및 B를 쌍으로 갖는 시퀀스를 이용하여 도 4에 도시한 TSC 구조를 만족하도록 생성된다. 도 4에서 z개의 제로(zero) 심볼로 구성된 보호 시퀀스 Z는 A와 B의 가장 중요한 위치(Most Significant Position)에 배치한다. 보호 시퀀스 Z는 가능한 한 짧은 길이로 설정해야 하는 동시에 동일한 타임슬롯(Timeslot) 내에서 TSC 안의 데이터 심볼 사이의 심볼간 간섭(Intersymbol Interference, 이하 ISI라 칭함) 또는 시퀀스 A 와 B 내의 ISI를 제거할 수 있도록 충분히 긴 길이를 가져야 한다. 즉, 한 개의 보호 시퀀스 내의 심볼 수는 z ≥ L-1 조건을 만족하여야 한다.

길이가 N'인 시퀀스 X를 도 4와 같은 구조로 길이가 N 인 보완 시퀀스 쌍 A 및 B 을 이용하여 설계된 TSC라고 정의한다. 즉,

일 때 CCI를 고려하지 아니한 경우, 수신기에서의 수신 신호 샘플은 다음 수학식 5로 표현할 수 있다.

벡터 형태로 표시하면

와 같다. 여기에서 잡음벡터는

이고, X는

차원을 갖는 행렬로서 다음 수학식 6과 같다.

한편, 잘 알려진 최소제곱오차추정(Least-Squares Error Estimate)을 이용한 채널 추정치는 다음 수학식 7과 같다.

수학식 7에서 X'는 X의 켤레 전치(Conjugate Transpose) 행렬이고, X'X는 L×L차원을 갖는 자기상관 행렬로서 다음 수학식 8과 같다.

시퀀스 A 와 B 는 Golay 보완 시퀀스 또는 유사 보완 시퀀스이기 때문에, 수학식 8은 다음 수학식 9와 같이 줄여 쓸 수 있다.

잘 알려진 바와 같이 백색 가우시안 잡음의 분산(Variance)이 σ²인 경우, 평균제곱 추정 오차는

이며, 가능한 한 φ^-1의 트레이스(Trace) 값은 작아야 한다. 또한, 잘 알려진 바와 같이 CAZAC(Constant Amplitude Zero Autocorrelation) 시퀀스는 최적 추정을 보장한다. 즉, 두 행렬 φ 및 φ^-1가 대각성분(Diagonal)을 갖는다. 결과적으로 수학식 9를 수학식 7에 대입하면, 채널추정값은 다음 수학식 10과 같이 된다.

다음, 상호상관 특성 및 SNR 열화에 대하여 설명한다. 길이 N을 갖는 두 개의 복소수 시퀀스를

및

라 정의한다. 그러면 두 시퀀스의 상호상관 함수는 다음 수학식 11과 같이 정의된다.

잘 알려진 결과를 참조하면, Golay 보완 시퀀스 쌍에 대하여 Golay 보완 시퀀스의 또 다른 쌍이 항상 존재한다. 이 두 Golay 보완 시퀀스 쌍의 상호상관 특성은 서로 보완적인 관계가 있다. 즉, 두 개의 TSC에 대하여, 각 TSC는 어떠한 비트 이동(Shift)에 대해서도 상호상관이 0인 Golay 보완 시퀀스를 포함하고 있다.

조인트 채널 추정 방식에서 CCI를 고려하면, TSC

에 관련된 수신 신호는

이다. 이때, n 은 백색 가우시안 잡음 벡터이고,

(j번째 TSC에 대하여

임)를 나타낸다. 단일 채널 추정(Single Channel Estimation)의 경우와 유사하게, 백색 가우시안 잡음을 가정하면 조인트 채널 추정치는

이 된다.

수신 신호에 대한 평균제곱오차를 평가하는 한 가지 기준으로서 SNR 열화 (SNR Degradation in dB, 이하 SNR-d라 칭함)를 이용할 수 있다. SNR-d는 TSC들의 상호상관 특성을 평가하는데 사용되며, 다음 수학식 12와 같이 정의된다.

수학식 12에서 tr(φ^-1)는 행렬 φ^-1의 주대각선 성분의 합이다. TSC의 상호상관 특성을 평가할 때 SNR-d 값은 작을수록 바람직하다.

다음, 보완 시퀀스 쌍을 찾는 방법을 설명한다. 먼저 Golay 보완 시퀀스에 대하여 설명하면, 잘 알려진 Golay 보완 시퀀스는 상대적으로 작은 길이를 갖는 전체 시퀀스 집합을 컴퓨터 탐색(Computer Search)을 통해서 찾을 수 있다. 즉, 2N개의 길이를 갖는 우차 직교 시퀀스(Even-Shift Orthogonal Sequence)는 N개의 길이를 갖는 Golay 보완 시퀀스 쌍 A 및 B 로부터 유일하게 결정된다. 따라서 Golay 보완 시퀀스 쌍은 다음과 같은 순서로 찾을 수 있다.

먼저, Even-Shift 직교 시퀀스를 찾고, 상기 찾은 Even-Shift 직교 시퀀스의 홀수 및 짝수 위치에 있는 심볼들을 디인터리빙 시킨 후, 마지막으로 디인터리빙된 두 시퀀스 그룹을 재구성한다.

길이가 N인 유사 보완 이진 시퀀스는 Golay 보안 시퀀스 생성 방법과 유사하게 컴퓨터 탐색에 의해서 찾은 2N 길이를 갖는 Even-Shift 유사 직교 시퀀스를 디인터리빙함으로써 구성할 수 있다. 이때, Even-Shift 유사 직교 시퀀스의 자기상관 특성은

을 만족해야 한다.

가능한 모든 TSC 집합은 도 4에 도시한 TSC 구조를 따라 Golay 보완 시퀀스 의 전체 집합으로부터 구성할 수 있다.

도 5에 본 발명의 실시예에 따른 전체 TSC 집합을 생성하는 방법의 흐름도를 도시하였다.

도 5를 참조하면, 먼저 500 단계에서는 이진 시퀀스의 길이 N과 파라미터 K가 초기화 된다. 다음 502 단계에서 길이가 N인 이진 시퀀스 S_n가 생성된다. 다음 504 단계에서 이진 신호는 바이폴라 신호로 매핑된 후, 506 단계에서 바이폴라 시퀀스 S_n에 대한 자기상관 함수

를 계산한다. 다음 508 단계에서 Even-Shift 자기상관치

가 평가된다. 모든 자기상관치가

이 아닌 경우, 510 단계에서 시퀀스 인덱스를 증가시킨 후, 512 단계에서 인덱스가 시퀀스의 최대치인지를 평가하여 최대치인 경우 전체 TSC 집합이 출력된다. 그렇지 않으면, 이진 시퀀스 S_n를 생성하는 502 단계로 되돌아간다.

508 단계에서

인 경우, 514 단계에서 보완 시퀀스에 대한 인텍스 u 를 증가시킨 후, 516 및 518 단계에서 시퀀스 S_n를 A_u와 B_u로 홀수 및 짝수 위치에 따라 분해한다. 다음 520 단계에서는 A_u와 B_u를 이용하여 TSC를 도 4에 제안한 ZA_uZB_u 형태로 생성한다. 마지막으로 522 단계에서 모든 이진 시퀀스가 평가되었는지를 인덱스 n 로 확인하여 모든 이진 시퀀스가 평가되지 않았으면 시퀀스를 생 성하는 502 단계로 되돌아 간다. 만일 모든 이진 시퀀스가 평가되었다면 최종적으로 524 단계에서 전체 TSC 집합이 출력된다.

도 11 내지 도 14에 길이 16 및 20을 갖는 두 종류의 시퀀스, 즉 Even-Shift 직교 시퀀스 및 Even-Shift 유사 보완 시퀀스 (K=5일 때)로부터 생성된 전체 시퀀스 집합을 도시하였다. 도 11 내지 도 14에서 이진 시퀀스에 대하여, 논리 '1' 및 논리 '0'은 각각 '1'과 '-1'로 표시한다.

도 11 내지 도 14에 제시한 전체 TSC 집합으로부터 상관 특성을 이용하여 사용하고자 하는 TSC들을 찾을 수 있다. 예를 들면, GERAN 시스템에서는 모두 8개의 다른 TSC 시퀀스가 사용되므로, 전체 TSC 집합으로부터 상관특성이 우수한 TSC 집합을 찾아낼 수 있다. 즉, 자기상관 및 상호상관 특성이 좋은 TSC를 찾기 위해서 전체 TSC 집합의 시퀀스 부집합을 선정하여 부집합을 통해서 상호상관 함수를 최적화해야 한다. 선택된 TSC 부집합 내에서 시퀀스 상호간에 최대 SNR 열화 값을 최소화해야 한다. 이 과정은 Min-Max 최적화 (Optimization)라 부르는 알고리즘에 따라 수행된다. 예를 들면, 시퀀스 X 와 시퀀스 - X 가 동일한 자기상관 함수를 갖는 특성을 이용하여, 도 11 내지 도 14에 도시한 전체 TSC 집합 중 절반을 대상으로 상호상관 특성 최적화를 수행할 수 있다.

도 6은 Min-Max 최적화를 수행하는 순서도이다.

도 6의 알고리즘을 수행함에 있어서, 전체 TSC 집합을 {X₁,X₂,...,X_U}라 하고, 선택된 TSC 부집합을 {Y₁,Y₂,...,Y_S}(S≤U)로 표기한 후 상호상관 함수 평가를 통해서 최적화를 수행한다. 도 6을 참조하면, 600 단계에서 TSC 부집합 크기(S)와 전체 TSC 집합의 인덱스(u)를 초기화한다. 다음 602 단계에서 인덱스 u를 평가하여 조건 u≤U를 만족하지 않으면 620 단계에서 최적화된 바이폴라 시이퀀스를 출력한다. 반면에 u≤U를 만족하면, 604 단계에서 최적화 과정은 부집합 인덱스 s를 초기화하고 부집합 내의 초기 시퀀스를 Y₁=X_u로 초기화한다. 606 단계에서는 부집합 인덱스 s를 평가하여 조건 s≤S-1를 만족하면, 608 단계로 이동하여 SNR-d를 평가하여 SNR-d1 값으로 저장한다. 다음 610 단계에서 인덱스 s를 증가시킨 후 612 단계에서 다시 SNR-d를 평가하여 SNR-d1 중에서 최대값을 찾아서 SNR-d2 값으로 저장한다. 614 단계에서는 저장된 SNR-d2 값들을 평가하여 최소값을 찾고 해당하는 부집합 TSC를 저장하고, 인덱스 u를 증가시킨 후 602 단계로 복귀하여 최적화 과정을 반복 수행한다. 모든 바이폴라 TSC 집합에 대한 평가가 완료되면, 620 단계에서 바이폴라 시퀀스의 최적화된 부집합이 출력된다.

다음 구체적인 실시예를 통하여 최적화된 TSC의 부집합을 찾는 방법을 설명한다. 아래의 두 실시예에서는 GERAN 시스템에서 사용할 수 있는 26 개의 심볼 길이를 갖는 8개의 다른 TSC로 구성된다.

첫째, Golay 보완 시퀀스를 기초로 최척화된 TSC 부집합은 {17, 18, 23, 24, 27, 28, 29, 30}이다. 부집합의 원소들인 각 번호는 도 11의 TSC 리스트에서 각 TSC 번호를 의미한다. 이 방법에서 최적화된 TSC 부집합에 대한 SNR-d 값의 평가는 2.43dB 및 3.52dB가 각각 가장 양호한 수치와 가장 양호하지 않은 수치를 보여 준다.

둘째, 유사 보완 시퀀스를 기초로 최척화된 TSC 부집합은 {5, 25, 26, 41, 42, 55, 89, 106} 이다. 부집합의 원소들인 각 번호는 도 13의 TSC 리스트에서 각 TSC 번호를 의미한다. 이 방법에서 최적화된 TSC 부집합에 대한 SNR-d 값 평가는 2.43dB 및 3.40dB가 각각 가장 양호한 수치와 가장 양호하지 않은 수치를 보여준다.

다음, 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 고차 변조 시그널링(Higher Order Modulation Signaling)에 확장하여 적용하는 방법에 대하여 설명한다.

본 발명의 실시예에 따라 찾은 새로운 이진 TSC는 GERAN 시스템에서 사용하는 M-ary 고차 변조방식(예를 들면 8-PSK, 16-QAM 및 32-QAM)에 확장하여 적용할 수 있다. {1, -1}로 구성된 TSC 시퀀스 A 와 B 를 본 발명의 실시예에 따라 생성된 시퀀스라고 가정하면, 고차 M-ary 변조방식의 TSC로 확장하는 방법은 다음과 같은 절차를 따른다.

제1 단계: 도 4에 도시한 형태로 한 개의 TSC를 구성하는 두 시퀀스 A와 B의 심볼 '1'과 '-1'을, 확장하고자 하는 M-ary 변조방식의 성상도 상에서 두 개의 성상점(Constellation Point)에 해당하는 복소수값 'Ω' 및 '-Ω'으로 대체한다. 여기서 Ω는 M-ary 고차 변조방식의 M개 성상도 포인트 중 하나가 될 수 있으며, -Ω은 Ω과 절대값은 동일하나 반대부호를 갖는다.

제2 단계: 두 성상점 Ω 및 -Ω를 이용하여 M-ary 변조 방식에 대한 시퀀스 A 와 B 에 대응하는 시퀀스 α 및 β를 각각 생성한다.

제3 단계: α 및 β를 이용하여 도 4에 도시한 형태로 TSC를 구성한다.

참고로, c=|Ω|=|-Ω|라 표시하면, 4개의 시퀀스 A, B, α 및 β에 대하여 자기상관 및 상호상관 관계는 다음 수학식 13과 같다.

for any available shift k

복소 신호로 구성된 TSC 내의 심볼들은 상기 기술한 바와 같이 M-ary 성상도로부터 두 개의 성상점으로 구성된다. 이 두 개의 성상점은 서로 부호는 다르지만 동일한 에너지를 갖는다. 따라서 SNR이 큰 값을 얻기 위해서는 TSC내의 심볼 에너지 |Ω|가 가능한 한 큰 값을 갖는 성상점을 선택하는 것이 좋다.

지금까지 설명한 방법을 이용하여 GERAN 시스템에서 사용되는 M-ary 변조 방식인 8-PSK, 16-QAM 및 32-QAM에 대한 성상점을 결정하는 방법을 구체적인 실시예를 통하여 설명한다. 본 발명에서 제안하는 방법은 위의 3가지 변조방식뿐만 이니라 다른 고차 M-ary 변조방식에도 확장 적용이 가능하다.

도 7은 8-PSK 변조방식에 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 확장 적용함에 있어서 성상점을 선정하는 예를 도시한 것이다.

도 7에 도시한 실시 예들에서 볼 수 있듯이, 고정된 위상으로 회전한 각각 반대편에 위치한 두 개의 복소수 신호(또는 성상점)는 TSC의 자기상관 및 상호상관을 변경시키지 않는 특성이 있다.

도 8은 16-QAM 변조방식에 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 확장 적용함에 있어서 성상점을 선정하는 예를 도시한 것이다.

도 8에 도시한 실시 예들에서 볼 수 있듯이, 고정된 위상으로 회전한 각각 반대편에 위치한 두 개의 복소수 신호(또는 성상점)는 TSC의 자기상관 및 상호상관을 변경시키지 않는 특성이 있다. 도 8에서는 단지 2가지 경우에 대한 실시예를 보여주고 있지만, 다른 서로 대칭관계인 어떤 성상점에도 적용이 가능하다.

도 9는 32-QAM 변조방식에 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 확장 적용함에 있어서 성상점을 선정하는 예를 도시한 것이다.

도 9에 도시한 실시 예들에서 볼 수 있듯이, 고정된 위상으로 회전한 각각 반대편에 위치한 두 개의 복소수 신호(또는 성상점)는 TSC의 자기상관 및 상호상관을 변경시키지 않는 특성이 있다. 도 9에서는 단지 4가지 경우에 대한 실시예를 보여주고 있지만, 다른 서로 대칭관계인 어떤 성상점에도 적용이 가능하다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 TSC를 사용하여 하향링크 및 상향링크에 변조 및 코딩 방식(MCS)을 채용하는 GERAN 시스템의 송신기 구조를 도시한 것이다.

도 10을 참조하면, RLC 데이터 블록은 CRC 추가부(1031)에서 CRC 비트를 추가한 후 채널 부호기(1032)로 보내진다. 채널 부호기(1032)는 MCS 방식에 따라 사 용하는 채널부호기, 즉 길쌈 부호(Convolutional Codes, CC) 또는 터보부호(Turbo Codes, TC)로 결정된다. 채널 부호기(1032)에서 채널 부호화된 데이터는 펑처링 과정과 비율매칭(Rate Matching)알고리즘을 통해서 정해진 펑쳐링 패턴(1033)과 결합하여 인터리버(1034)로 보내진다. 인터리빙을 수행한 데이터는 다시 다중화부(Multiplexing Unit)(1050)로 보내진다.

한편, RLC/MAC 헤더(Header) 정보는 RLC 데이터 블록의 인코딩 과정과 같이 CRC추가부(1021)에서 CRC 비트가 추가된 후 채널 부호기(1022)로 보내진다. 보통 헤더 정보에 대한 채널 부호기는 길쌈부호(Convolutional Codes, CC)가 사용된다. 채널 부호기(1022)에서 인코딩된 데이터는 펑쳐링 과정을 거쳐 인터리버(1023)로 보내진다. 인터리빙을 수행한 헤더 정보는 헤더블록(1024)에서 수집된다.

한편, 상향링크와는 달리 하향링크의 경우에는 USF 비트가 전송되는데, USF 정보는 미리 정해진 프리코딩(Precoding) 과정(1011)을 거쳐 헤더블록(1024)으로 전송된다. 헤더블록에서 모아진 정보들은 다시 다중화 장치로 보내진다. 참고로, 햐향링크의 경우 각 MCS 방법에 대한 헤더정보와 USF정보를 합한 비트수는 상향링크에서 채널 부호화 및 펑처링을 수행한 데이터 비트수와 동일하다. 즉, 하향링크시 적용하는 채널코딩 방식은 동일할지라도 헤더 정보 및 펑쳐링 패턴은 상향링크와는 다르다.

다중화부(1050)에서는 채널 인코딩 체인(1000)을 거친 RLC 데이터 정보, 헤더 정보(하향링크의 경우 USF 정보 포함), 미리 정해진 훈련 시퀀스 코드(TSC) 및 코드 식별기 비트(Code Identifier Bits) 정보가 수집된다. 도 10의 TSC 룩 업(Look-Up) 테이블 블록(1100)에서, 본 발명의 실시예에 따라 생성된 각 변조방식(GMSK/8-PSK/16-QAM/32-QAM)에 대한 TSC 집합들은 Look-Up 테이블 형태로 메모리에 저장된다. 또한 TSC 룩업 테이블 블록(1100)은 제어부(1090)의 제어신호에 따라 변조방식 및 제안된TSC를 선정하여 다중화부(1050)로 보낸다. 다중화부(1050)에서 수집된 모든 정보들은 4개의 노말 버스트에 분산된 후 물리적 채널인 TDMA 타임슬롯(Timeslot)에 할당된다. 할당된 데이터들은 변조부(1060)에서 정해진 변조방식인 4가지 방법 (GMSK, 8-PSK, 16-QAM, 32-QAM) 중 선택된 한 가지 방식에 의해서 변조된다. 변조된 데이터 버스트 내의 TSC는 수신기에서 수행되는 변조방식 검출을 위해서 위상회전(Phase Rotation)(1070)을 수행한 후 송신기(1080)를 통해서 각각 전송된다.

도 10의 송신기 구조에서, 채널 인코딩 체인(1000)에 포함된 모든 블록 및 정보에 대한 선정, TSC 선정, 코드 식별기 비트 선택, 변조방식 및 TSC 선택, 회상회전 각도 선택 등은 제어부(1090)에 의해서 제어된다. 이때, 제어부(1090)로 입력되는 제어 정보는 네트워크로부터 전달받는다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 동작하는 본 발명에 있어서, 개시되는 발명 중 대표적인 것에 의하여 얻어지는 효과를 간단히 설명하면 다음과 같다.

본 발명에 따르면 상호상관 특성을 고려한 TSC를 제공하며, 본 발명에 따른 TSC를 사용하면 GERAN 시스템에서 성능 저하 없이 효율적인 데이터 송수신이 가능하다. 또한 본 발명에 따른 TSC는 GERAN 시스템에서 채용하는 16-QAM 및 32-QAM에도 확장하여 적용할 수 있다.

Claims

통신 시스템에서 훈련 시퀀스 코드를 생성하는 방법에 있어서,

서로 자기상관 특성을 갖는 시퀀스 쌍인 시퀀스 A 및 시퀀스 B를 생성하는 과정과,

z개의 제로 심볼로 구성된 보호 시퀀스 Z를 상기 시퀀스 A와 상기 시퀀스 B의 최상위 비트에 삽입하여 훈련 시퀀스 코드를 생성하는 과정을 포함하는 훈련 시퀀스 코드 생성 방법.