KR20080109201A - 최대 우도 방식을 사용한 신호 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 수신단에서 최대 우도(ML: Maximum Likelihood) 방식을 이용한 신호 검출 방법에 있어서, 송신단의 안테나 개수 및 변조 방식에 상응하는 개수의 심볼들을 검출하고, 채널을 추정하는 과정과, 추정된 채널에 상응하는 등가 채널 행렬을 결정하는 과정과, 상기 등가 채널 행렬에 미리 설정된 치환 행렬을 곱하여 치환 등가 채널 행렬을 결정하는 과정과, 상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행하는 과정과, QR 분해 수행에 따른 수신 신호 벡터로부터 로그 우도 비(LLR: Log Likelihood Ratio) 값을 결정하는 과정을 포함한다.
Figure P1020070057243
등가 채널 행렬, 치환 행렬, QR 분해, 로그 우도 비, 최대 우도

Description

최대 우도 방식을 사용한 신호 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING SIGNAL USING MAXIMUM LIKELIHOOD SCHEME}
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 DSTTD-OFDM 통신 시스템의 수신단 구조를 도시한 도면
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 ML 검출기의 세부 구조를 도시한 장치도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수신단에서의 ML 검출 과정을 도시한 흐름도
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 ML 검출 연산량과 종래의 ML 검출 연산량을 비교 도시한 그래프
본 발명은 무선 통신 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 최대 우도(ML: Maximum Likelihood) 방식을 이용하여 신호를 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 다중 송수신 안테나들을 사용하는 무선 통신 시스템이 단일 안테나를 사용하는 무선 통신 시스템에 비해 매우 높은 채널 용량을 가진다.
이중 시공간 전송 다이버시티(DSTTD: Double Space Time Transmit Diversity)는 두개의 알라마우티 STTD(Alamouti STTD)로 구성된다. 상기 알라마우티 STTD를 사용하는 통신 시스템은 송신 다이버시티 이득을 제공받을 수 있으며, 특히 병렬적 구조를 가지기 때문에 공간 다중화 이득을 제공받을 수 있다. 한편, 다중 송수신 안테나를 사용하는 무선 통신 시스템은 주파수 선택적 페이딩(fading)을 최소화 하기 위해 직교 주파수 분할 다중화(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 적용할 수 있다.
DSTTD-OFDM 통신 시스템은 최적의 성능을 얻기 위해 ML 수신기를 사용하여야 한다. 하지만, 상기 통신 시스템에ML 수신기를 사용하게 되면 송신 안테나 개수 및 사용되는 변조 차수에 지수 함수적 복잡도를 요구하기 때문에 실제 구현에는 어려움이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 본 발명의 목적은 연산량을 감소시킨 최대 우도 검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은; 수신단에서 최대 우도(ML: Maximum Likelihood) 방식을 이용한 신호 검출 방법에 있어서, 송신단의 안테나 개수 및 변조 방식에 상응하는 개수의 심볼들을 검출하고, 채널을 추정하는 과정과, 추정된 채널에 상응하는 등가 채널 행렬을 결정하는 과정과, 상기 등가 채널 행렬에 미리 설정된 치환 행렬을 곱하여 치환 등가 채널 행렬을 결정하는 과정과, 상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행하는 과정과, QR 분해 수행에 따른 수신 신호 벡터로부터 로그 우도 비(LLR: Log Likelihood Ratio) 값을 결정하는 과정을 포함한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는; 수신단에서 최대 우도(ML: Maximum Likelihood) 방식을 이용한 신호 검출 장치에 있어서, 송신단의 안테나 개수 및 변조 방식에 상응하는 개수의 심볼들을 검출하는 심볼 검출기와, 송신단과 수신단간의 채널을 추정하고, 추정된 채널에 상응하는 등가 채널 행렬을 결정하는 채널 추정기와, 상기 등가 채널 행렬에 미리 설정된 치환 행렬을 곱하여 치환 등가 채널 행렬을 결정하고, 상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행하는 QR 분해기와, QR 분해 수행에 따른 수신 신호 벡터로부터 로그 우도 비(LLR: Log Likelihood Ratio) 값을 결정한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기의 설명에서는 본 발명의 동작을 이해하는데 필요한 부분만을 설명하며 그 이외의 배경 기술은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략한다.
본 발명은 다중 안테나들을 사용하는 무선 통신 시스템에서 연산량이 줄어든 최대 우도(ML: Maximum Likelihood) 신호 검출 장치 및 방법을 제공한다. 상기 무 선 통신 시스템은 이중 시공간 전송 다이버시티(DSTTD: Double Space Time Transmit Diversity)와 직교 주파수 분할 다중화(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 적용한 DSTTD-OFDM 통신 시스템이 될 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 DSTTD-OFDM 통신 시스템의 수신단 구조를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 수신단은 수신한 OFDM 신호를 복조하는 OFDM 복조기(102, 104)와, 소정 시간 주기의 심볼을 검출하는 심볼 검출기(106)와, ML 검출기(108)와, 병렬 신호를 직렬 신호로 변환하는 직렬/병렬 변환기(이하 'P/S'라 칭함)(110)와, 직렬 신호를 디인터리빙(deinterleaving) 하는 디인터리버(112)와, 신호를 디코딩(decoding) 하는 디코더(decoder)(114)를 포함한다. 본 발명에서의 연산량을 ML 신호 검출 방법은 상기 ML 검출기(108)에 적용된다.
그러면, 본 발명의 실시예에 따른 DSTTD-OFDM 통신 시스템에서 연산량을 감소시키는 ML 검출 기법에 대해 설명하기로 한다.
설명에 앞서, 상기 DSTTD-OFDM 통신 시스템의 채널은 주파수 선택적 페이딩(fading)을 경험하며, 순환 전치(CP: Cyclic Prefix)의 길이는 채널의 임펄스(impulse) 응답보다 길다고 가정한다. 그리고, 채널 응답은 주파수 평탄(frequency flat)이며, 하나의 프레임 시간동안 일정하다고 가정한다.
임의의 서브캐리어(subcarrier) k에서의 인코딩 행렬(encoding matrix) 및 수신 벡터는 각각 하기 수학식 1 및 2과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00001
Figure 112007042448306-PAT00002
수신단에서 CP를 제거한 후 두 심볼 구간 동안의 신호에 대한 등가 모델은 하기 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00003
상기 수학식에서
Figure 112007042448306-PAT00004
로 나타낼 수 있으며,
Figure 112007042448306-PAT00005
는 j번째 송신 안테나로부터i번째 수신 안테나 사이에서 k번째 서브캐리어가 겪는 채널 주파수 응답을 의미한다.
Figure 112007042448306-PAT00006
이며, Nc는 FFT(Fast Fourier Transform) 사이즈(size)를, L은 채널 임펄스 응답 길이를 의미한다. n은 OFMD 심볼 인덱스를 의미한다.
Figure 112007042448306-PAT00007
는 채널의 특성을 나타내는 등가 채널 행렬을 의미한다.
상기 등가 채널 행렬에 대해 QR 분해(QR decomposition)를 수행할 경우, 치환(permutation) 후 QR 분해를 수행하여야 한다. 즉, 등가 채널 행렬은 미리 결정된 치환 행렬을 이용하여 치환되고, 치환된 등가 채널 행렬은 QR 분해된다.
이후에서는
Figure 112007042448306-PAT00008
를
Figure 112007042448306-PAT00009
와
Figure 112007042448306-PAT00010
로 구분하여 설명하기로 한다. 이에 따라,
Figure 112007042448306-PAT00011
이며,
Figure 112007042448306-PAT00012
와 같이 나타낼 수 있다. 여기서,
Figure 112007042448306-PAT00013
는 단일(unitary) 행렬이며,
Figure 112007042448306-PAT00014
은 상 삼각(upper triangular) 행렬이고,
Figure 112007042448306-PAT00015
는 미리 결정된 치환 행렬을 의미한다. 상기에서 치환 행렬
Figure 112007042448306-PAT00016
및 상 삼각 행렬
Figure 112007042448306-PAT00017
는 하기 수학식 4 및 5와 같이 각각 나타낼 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00018
Figure 112007042448306-PAT00019
상기 수학식 4 및 5를 이용하여 로그 우도 비(LLR: Log Likelihood Ratio) 값을 하기 수학식 6과 같이 계산할 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00020
Figure 112007042448306-PAT00021
상기 수학식 6에서,
Figure 112007042448306-PAT00022
는 송신 심볼 벡터가 s일 경우 신호 y를 수신할 확률을 의미하고,
Figure 112007042448306-PAT00023
는 잡음 전력을 의미하고,
Figure 112007042448306-PAT00024
는 q번째 송신 심볼에 해당하는 i번째 비트를 의미하고, sk는 모든 조합의 송신 심볼 벡터 중 k 송신 심볼 벡터를 의미한다.
QR 분해 결과에 의해 수신 신호 벡터는 하기 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00025
상기 수학식 7에서
Figure 112007042448306-PAT00026
및
Figure 112007042448306-PAT00027
를 먼저 살펴보기로 한다.
만약, [s3, s4]T에 대한 ML 결과값을 이미 알고 있는 경우, [s1, s2]T는 유클리디안(Euclidean) 거리 계산이 필요없이 경판정을 이용한 결정 피드백 검출(decision-feedback(DF) detection with hard decision) 방법으로 값을 알아낼 수 있다. 하지만, 상기 [s3, s4]T에 대한 ML 결과값을 알기 위해서는 모든 가능한 [s3, s4]T에 대한 조합을 고려하여야 한다. 각 [s3, s4]T 조합에 대해 경판정 결정 피드백 검출 방법을 사용할 경우, 모든 가능한 [s1, s2]T 값을 알아낼 수 있다.하지만, 상기 [s3, s4]T에 대한 ML 결과값을 알기 위해서는 모든 가능한 [s3, s4]T에 대한 조합을 고려하여야 한다. 각 [s3, s4]T 조합에 대해 경판정 결정 피드백 검출 방법을 사용할 경우, 모든 가능한 [s1, s2]T 값을 알아낼 수 있다.
이 때 발생하는 전체 후보는 [s1, s2]T 및 [s3, s4]T에 대한 ML 결과값을 포함하며 후보 수는 lΩl2가 된다. 한편, [s3, s4]T은 모든 가능한 후보를 고려하기 때문에 정확한 LLR 값을 검출할 수 있으나, [s1, s2]T는 특정 비트에서 LLR 값을 계산할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서, [s3, s4]T에 대한 LLR 값은 하기 수학식 8을 이용하여 결정할 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00028
다음으로, [s1, s2]T에 대하여 LLR 값을 결정하는 방안에 대해 설명하기로 한다.
하기 수학식 9와 같은 형태를 가지는 치환된(permutated) 등가 채널 행 렬(
Figure 112007042448306-PAT00029
)을 고려한다.
Figure 112007042448306-PAT00030
상기 치환된 등가 채널에 대해 QR 분해를 수행하는 경우의 수학식은 하기 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다. 하기 수학식 10은 상기 수학식 5와 동일한 형태를 가진다.
Figure 112007042448306-PAT00031
송신 신호 벡터는 하기 수학식 11과 같이 순서가 변경되며, 변경된 수신 신호 벡터는 하기 수학식 12와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00032
Figure 112007042448306-PAT00033
[s3, s4]T에 대한 LLR 값을 결정하는 상기 수학식 8과 유사하게 [s1, s2]T에 대한 LLR 값을 하기 수학식 13을 이용하여 결정할 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00034
상술한 바를 정리하면 각 심볼별 LLR 값은 하기 수학식 14와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007042448306-PAT00035
종래의 ML 검출 기법의 경우 LLR 값을 결정하기 위해 전체 lΩl4 개의 후보 수가 필요한 반면에 본 발명에서 제안하는 ML 검출 기법은 2lΩl2 개의 후보 수만을 필요로 한다.
기존의 ML 검출 기법은 각 비트에 대한 LLR 값을 계산하기 위해서 lΩl4 개만큼의 후보들을 비교하여야 한다. 즉, 하나의 송신 벡터에 포함된 모든 비트들에 대한 LLR 값을 계산할 경우 비교해야 하는 후보 수는 lΩl4*4log2lΩl개만큼 증가하게 된다. 하지만 본 발명에서는 비트 단위로 후보를 비교하지 않고, 심볼 단위로 비교 가능하기 때문에 후보 수를 줄일 수 있다.
1st bit '0': I<0
1st bit'1': I>0
2nd bit '0': Q<0
2nd bit '1': Q>0
본 발명에서는 모든 심볼들에 대한 유클리디안 거리를 계산한 후, 각 비트 정보를 단순히 위의 규칙을 사용하여 추출 가능하다. 다시 말하자면, 모든 비트들에 대해서 유클리디안 거리를 계산하지 않고, 단순히 각 후보 벡터에 대한 유클리디안 거리를 계산한 후, 후보들 중 비트 시 필요한 후보 벡터를 위의 규칙을 사용하여 추출하여 사용한다.
예컨대, 수학식 14의 첫번째 LLR을 계산하기 위해서는,
Figure 112007042448306-PAT00036
의 모든 가능한 조합(QPSK의 경우 4^2=16가지(k=0, 1,..., 15)) 각각에 대해
Figure 112007042448306-PAT00037
를 먼저 계산한다. 이렇게 나온 16가지의
Figure 112007042448306-PAT00038
(k=0, 1,..., 15)를 이용하여 s1이 포함하고 있는 비트 정보
Figure 112007042448306-PAT00039
과
Figure 112007042448306-PAT00040
(QPSK 심볼의 경우 2 bits), s2가 포함하고 있는 비트 정보
Figure 112007042448306-PAT00041
과
Figure 112007042448306-PAT00042
를 구하여야 한다.
먼저,
Figure 112007042448306-PAT00043
이 -1인지 1인지에 대한 LLR을 계산하려면, 16가지의 심볼 벡터들 중
Figure 112007042448306-PAT00044
인 심볼 벡터들에서 최소인
Figure 112007042448306-PAT00045
와
Figure 112007042448306-PAT00046
인 심볼 벡터들에서 최소인
Figure 112007042448306-PAT00047
를 결정하여 서로 감산한다.
상기 수학식 15는
Figure 112007042448306-PAT00048
인 심볼 벡터 8가지와,
Figure 112007042448306-PAT00049
인 심볼 벡터 8가지를 구분하는 방식을 설명하고 있다. 즉
Figure 112007042448306-PAT00050
의 s1의 정수 성분이 0보다 크면
Figure 112007042448306-PAT00051
, 0보다 작으면
Figure 112007042448306-PAT00052
로 구분할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 ML 검출기의 세부 구조를 도시한 장치도이다.
도 2를 참조하면, 심볼 검출기(201)는 2개의 OFDM 심볼 구간에서의 수신되는 심볼들을 검출한다. 채널 추정기(203)는 2개의 OFDM 심볼 구간에서 수신되는 심볼들을 이용하여 채널을 추정하고, 추정된 채널 정보, 즉 등가 채널 행렬을 QR 분해기(205)로 출력한다.
상기 QR 분해기(205)는 등가 채널 행렬에 QR 분해를 수행하고 그 결과를
Figure 112007042448306-PAT00053
곱셈기(207) 및
Figure 112007042448306-PAT00054
곱셈기(209)로 출력한다. 상기
Figure 112007042448306-PAT00055
곱셈기(207) 및
Figure 112007042448306-PAT00056
곱셈기(209)는 수신 신호 벡터에
Figure 112007042448306-PAT00057
및
Figure 112007042448306-PAT00058
를 곱한 후 각각 출력한다.
(s3, s4) 심볼 생성기(211) 및 (s1, s2) 심볼 생성기(213) 각각은 심볼 s3 과 s4 에 대한 모든 조합의 후보 심볼들과, s1 과 s2에 대한 모든 조합의 후보 심볼들을 생성한다.
가감산기(208)는 수신 신호 벡터
Figure 112007042448306-PAT00059
및
Figure 112007042448306-PAT00060
에서 심볼 s3 과 s4 성분을 제거한다. 경판정기(215)는 심볼 s3 과 s4 성분이 제거된 수신 신호 벡터로부터 심볼 s1 과 s2를 경판정 한다. 이와 유사하게, 가감산기(210)는 수신 신호 벡터
Figure 112007042448306-PAT00061
및
Figure 112007042448306-PAT00062
에서 심볼 s1 과 s2 성분을 제거한다. 경판정기(217)는 심볼 s1 과 s2 성분이 제거된 수신 신호 벡터로부터 심볼 s3 과 s4를 경판정 한다.
(s3, s4) LLR 연산기(219)는 경판정된 심볼 s1 및 s2와, (s3, s4) 심볼 생성기(211)에서 생성된 s3 및 s4를 이용하여 후보 벡터를 구성하고, 심볼 s3 및 s4를 구성하는 비트에 대해 LLR 값을 계산한다.
이와 유사하게, (s1, s2) LLR 연산기(221)는 경판정된 심볼 s3 및 s4와, (s1, s2) 심볼 생성기(213)에서 생성된 s1 및 s2를 이용하여 후보 벡터를 구성하고, 심볼 s1 및 s2를 구성하는 비트에 대해 LLR 값을 계산한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수신단에서의 ML 검출 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 302단계에서 수신단은 수신한 신호에 상응하는 심볼을 검출하고 304단계로 진행한다. 상기 304단계에서 상기 수신단은 채널을 추정하고 306단계로 진행한다. 상기 306단계에서 상기 수신단은 등가 채널을 미리 결정된 치환 행렬을 이용하여 치환하고 308단계로 진행한다.
상기 308단계에서 상기 수신단은 치환된 등가 채널 행렬에 대해 QR 분해를 수행하고 310단계 및 320단계로 진행한다.
먼저 310단계에서 상기 수신단은 s1 및 s2 심볼에 대해 가능한 모든 조합의 심볼들을 생성하고 312단계로 진행한다. 상기 312단계에서 상기 수신단은 수신 신호에서 s1 및 s2 심볼 성분을 제거하고 314단계로 진행한다. 상기 314단계에서 상기 수신단은 s3 및 s4 심볼에 대해 경판정을 수행하고 316단계로 진행한다. 상기 316단계에서 상기 수신단은 심볼 s3 및 s4을 구성하는 각 비트에 대해 LLR 값을 결정한다.
다음으로 320단계에서 상기 수신단은 s3 및 s4 심볼에 대해 가능한 모든 조합의 심볼들을 생성하고 322단계로 진행한다. 상기 322단계에서 상기 수신단은 수신 신호에서 s3 및 s4 심볼 성분을 제거하고 324단계로 진행한다. 상기 324단계에서 상기 수신단은 s1 및 s2 심볼에 대해 경판정을 수행하고 326단계로 진행한다. 상기 326단계에서 상기 수신단은 심볼 s3 및 s4를 구성하는 각 비트에 대해 LLR 값을 결정한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 ML 검출 연산량과 종래의 ML 검출 연산량을 비교 도시한 그래프이다.
도 4의 실험 조건은 하기 표 1과 같다.
Parameters Value
대역폭 20MHz
서브캐리어 개수 64
서브캐리어 간격 0.3125MHz
보호 구간 0.8μsec
심볼 구간 4.0μsec
송수신 안테나 개수 4 Tx Ant/2 Rx Ant
변조 방식 QPSK/16QAM
채널 코딩 Convolutional Code, R=1/2, K=7, g=[133 171]8
채널 모델 Uniformly distributed channels (14 paths)
종래의 ML 검출 방법의 연산량에 비해 본 발명에서 제안하는 ML 검출 방법들에 따른 연산량이 작음을 알 수 있다. 제안된 ML 1(proposed ML1)은 비트별 거리를 계산한 후 LLR을 계산하는 경우를 나타낸 것이며, 제안된 ML 2(proposed ML2)는 심볼별 거리를 계산한 후 비트 정보를 추출하고 LLR을 계산하는 경우를 나타낸 것이다.
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.
상술한 바와 같이, 본 발명은 단순화 된 ML 검출 방법을 제공함으로써 LLR 값 연산량을 감소시키는 이점이 존재한다.

Claims (12)

  1. 수신단에서 최대 우도(ML: Maximum Likelihood) 방식을 이용한 신호 검출 방법에 있어서,
    송신단의 안테나 개수 및 변조 방식에 상응하는 개수의 심볼들을 검출하고, 채널을 추정하는 과정과,
    추정된 채널에 상응하는 등가 채널 행렬을 결정하는 과정과,
    상기 등가 채널 행렬에 미리 설정된 치환 행렬을 곱하여 치환 등가 채널 행렬을 결정하는 과정과,
    상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행하는 과정과,
    QR 분해 수행에 따른 수신 신호 벡터로부터 로그 우도 비(LLR: Log Likelihood Ratio) 값을 결정하는 과정을 포함하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 미리 설정된 치환 행렬은 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 방법.
    Figure 112007042448306-PAT00063
  3. 제1항에 있어서,
    상기 미리 설정된 치환 행렬은 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 방법.
    Figure 112007042448306-PAT00064
  4. 제1항에 있어서,
    상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행한 결과는 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 방법.
    Figure 112007042448306-PAT00065
  5. 제1항에 있어서,
    상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행한 결과는 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 방법.
    Figure 112007042448306-PAT00066
  6. 제1항에 있어서, QR 분해 수행에 따른 수신 신호 벡터로부터 로그 우도 비(LLR: Log Likelihood Ratio) 값을 결정하는 과정은;
    상기 심볼들 중 제1 개수의 심볼들에 대해 모든 후보 조합 심볼들을 생성하는 과정과,
    상기 수신 신호 벡터에서 상기 제1 개수의 심볼들에 해당하는 성분을 제거하는 과정과,
    상기 심볼들에서 상기 제1 개수의 심볼들을 제외한 제2 개수의 심볼들에 대해 경판정을 수행하는 과정과,
    상기 수신 신호 벡터로부터 상기 제1 개수의 심볼들의 LLR 값을 결정하는 과정을 포함하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 방법.
  7. 수신단에서 최대 우도(ML: Maximum Likelihood) 방식을 이용한 신호 검출 장치에 있어서,
    송신단의 안테나 개수 및 변조 방식에 상응하는 개수의 심볼들을 검출하는 심볼 검출기와,
    송신단과 수신단간의 채널을 추정하고, 추정된 채널에 상응하는 등가 채널 행렬을 결정하는 채널 추정기와,
    상기 등가 채널 행렬에 미리 설정된 치환 행렬을 곱하여 치환 등가 채널 행렬을 결정하고, 상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행하는 QR 분해기와,
    QR 분해 수행에 따른 수신 신호 벡터로부터 로그 우도 비(LLR: Log Likelihood Ratio) 값을 결정하는 LLR 연산기를 포함하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 미리 설정된 치환 행렬은 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 장치.
    Figure 112007042448306-PAT00067
  9. 제7항에 있어서,
    상기 미리 설정된 치환 행렬은 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 장치.
    Figure 112007042448306-PAT00068
  10. 제7항에 있어서,
    상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행한 결과는 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 장치.
    Figure 112007042448306-PAT00069
  11. 제7항에 있어서,
    상기 치환 등가 채널 행렬에 대해 큐알(QR) 분해를 수행한 결과는 하기와 같은 형태를 가짐을 특징으로 하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 장치.
    Figure 112007042448306-PAT00070
  12. 제1항에 있어서,
    상기 심볼들 중 제1 개수의 심볼들에 대해 모든 후보 조합 심볼들을 생성하는 심볼 생성기와,
    상기 수신 신호 벡터에서 상기 제1 개수의 심볼들에 해당하는 성분이 제거되고, 상기 제1 개수의 심볼들을 제외한 제2 개수의 심볼들에 대해 경판정을 수행하 는 경판정기를 더 포함하는 최대 우도 방식을 이용한 신호 검출 장치.
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