KR20090003006A - 다중 입출력 무선통신 시스템에서 다변 다항식을 이용한신호검출 장치 및 방법 - Google Patents

다중 입출력 무선통신 시스템에서 다변 다항식을 이용한신호검출 장치 및 방법 Download PDF

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KR20090003006A
KR20090003006A KR1020070067487A KR20070067487A KR20090003006A KR 20090003006 A KR20090003006 A KR 20090003006A KR 1020070067487 A KR1020070067487 A KR 1020070067487A KR 20070067487 A KR20070067487 A KR 20070067487A KR 20090003006 A KR20090003006 A KR 20090003006A
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Abstract

본 발명은 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에 관한 것으로, 다수의 수신안테나들을 통해 송신단으로부터 훈련심벌들 및 데이터신호들을 수신하는 수신기와, 상기 데이터신호들을 원소로 하는 수신신호 벡터를 다변 다항식(Multivariate Polynomial) 전개하여 송신신호 벡터를 검출하는 검출기를 포함하여, 간소화된 다변 다항식을 이용하여 신호검출을 수행함으로써, 비선형 검출 기법의 성능에 근접함과 동시에 상기 비선형 검출 기법에 비해 연산 복잡도를 감소시킬 수 있다.
Figure P1020070067487
다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output), 다변 다항식(Multivariate Polynomial), 멀티노미얼(Multinomial), 감소 모델(RM : Reduced model)

Description

다중 입출력 무선통신 시스템에서 다변 다항식을 이용한 신호검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DECTCTIONG SIGNAL USING MULTIVARIATE POLYNOMIAL IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT COMMUNICATION SYSTEM}
본 발명은 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에 관한 것으로, 특히, 다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 고속 및 고품질의 데이터 전송에 대한 요구가 증대됨에 따라, 이를 만족시키기 위한 기술 중의 하나로 다수의 송수신 안테나들을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템이 크게 주목되고 있다. 상기 다중 입출력 기술은 다수의 안테나를 통한 다수의 스트림을 이용하여 통신을 수행함으로써, 단일 안테나를 사용하는 경우보다 채널 용량을 크게 개선 시킬 수 있는 기술이다. 예를 들어, 송수신단이 모두 M개의 송신 안테나 및 수신 안테나를 사용하고, 각 안테나 간의 채널이 독립적이며, 대역폭과 전체 송신 전력이 고정 되었을 경우, 평균 채널 용량은 단일 안테나에 비해 M배 증가하게 된다.
상기 다중 입출력 무선통신 시스템에서, 수신단의 신호검출 기법은 크게 선형 기법과 비선형 기법으로 나누어진다. 선형 기법으로는 ZF(Zero Forcing) 검출 기법, MMSE(Minimum Mean Squared Error) 검출 기법이 있고, 비선형 기법으로는 V-BLAST(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time) 검출 기법, ML(Maximum Likelihood) 검출 기법이 있다.
상기 ZF 검출 기법은 수신신호 벡터와 검출 행렬을 곱함으로써 송신신호를 검출하는 기법이다. 하지만, 상기 ZF 검출 기법을 사용하는 경우, 잡음 증폭 현상이 발생하는 문제점이 있다. 상기 잡음 증폭 현상을 해결한 검출 기법이 상기 MMSE 검출 기법이다. 하지만, 상기 MMSE 검출 기법 역시 선형 기법이기 때문에, 이로 인한 성능의 한계가 존재한다. 상기 V-BLAST 검출 기법은 상기 ZF 검출 기법 또는 상기 MMSE 검출 기법에 비해 우수한 검출 성능을 보인다. 하지만, 상기 V-BLAST 검출 기법은 재귀적(recursive) 연산으로 인해 높은 복잡도를 갖는다. 그리고, 상기 ML 검출 기법은 최적의 검출 성능을 보이지만, 성상도 크기에 따라 지수적으로 증가하는 연산 복잡도로 인해 구현이 어려운 문제점이 있다.
상술한 바와 같이, 상기 다중 입출력 무선통신 시스템을 위해 제안된 다양한 신호검출 기법은 성능과 복잡도에서 트레이드 오프(trade off) 관계를 갖는다. 따라서, 다중 입출력 무선통신 시스템에서의 효과적인 신호검출을 위하여, 성능은 비선형 기법에 근접하되 복잡도는 선형 기법과 유사한 검출 기법의 제안이 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 비선형 기법에 근접한 성능과 선형 기법과 유사한 복잡도를 갖는 신호검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 다중 입출력 무선통신 시스템에서 다변 다항식(Multivarariate Polynomial)을 이용한 신호검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 다중 입출력 무선통신 시스템에서 낮은 복잡도를 갖는 다변 다항식을 이용한 신호검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신단 장치는, 다수의 수신안테나들을 통해 송신단으로부터 훈련심벌들 및 데이터신호들을 수신하는 수신기와, 상기 데이터신호들을 원소로 하는 수신신호 벡터를 다변 다항식(Multivarariate Polynomial) 전개하여 송신신호 벡터를 검출하는 검출기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 방법은, 다수의 수신안테나들을 통해 송신단으로부터 훈련심벌들 및 데이터신호들을 수신하는 과정과, 상기 데이터신호들을 원소로 하는 수신신호 벡터를 다변 다항식 전개하여 송신신호 벡터를 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 간소화된 다변 다항식(Multivariate Polynomial)을 이용하여 신호검출을 수행함으로써, 비선형 검출 기법의 성능에 근접함과 동시에 상기 비선형 검출 기법에 비해 연산 복잡도를 감소시킬 수 있다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우, 그 상세한 설명은 생략한다.
이하 본 발명은 다중 입출력(Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 다변 다항식(Multivarariate Polynomial)을 이용하여 신호를 검출하기 위한 기술에 대해 설명한다. 다시 말해, 본 발명은 다중 입출력 무선통신 시스템의 신호검출 과정을 다변 다항식 전개 과정에 대입하기 위한 기술에 대해 설명한다.
일반적으로, 다변 다항식 회귀(Multivarariate Polynomial Regression)는 복잡한 비선형 입출력 관계를 설명하는 효과적인 방식과 해법을 제공한다. 따라서, 상기 다변 다항식 회귀는 최적화, 신호처리, 패턴분류 등 폭넓게 사용된다. 전형적인 다항식 회귀 모델은 2차항 이상의 고차항을 모두 사용한다. 일반적인 다변 다항식 모델은 하기 <수학식 1>과 같다.
Figure 112007049119083-PAT00001
상기 <수학식 1>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00002
는 다변 다항식, 상기
Figure 112007049119083-PAT00003
는 항의 개수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00004
는 다항식 확장을 위한 계수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00005
는 확장 대상 변수 벡터를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00006
는 검출된 송신신호 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00007
는 수신신호 벡터와 대응된다.
상기 <수학식 1>에서, 모든 음이 아닌 정수들
Figure 112007049119083-PAT00008
에 대한 합이 수행된다. 단,
Figure 112007049119083-PAT00009
은
Figure 112007049119083-PAT00010
보다 작거나 같은 값이며,
Figure 112007049119083-PAT00011
은 근사화하고자하는 차수를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00012
를 추정함으로써, 최종적으로 구하고자하는
Figure 112007049119083-PAT00013
를 얻어낼 수 있다.
입력 변수가 2개, 차수가 2인, 다시 말해,
Figure 112007049119083-PAT00014
은 2,
Figure 112007049119083-PAT00015
은 2인 2차 다변 다항식은 하기 <수학식 2>와 같다.
Figure 112007049119083-PAT00016
Figure 112007049119083-PAT00017
상기 <수학식 2>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00018
는 다변 다항식, 상기
Figure 112007049119083-PAT00019
는 다항식 확장을 위한 계수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00020
는 확장 대상 변수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00021
는 다항식으로 확장된
Figure 112007049119083-PAT00022
를 의미한다.
이때, 항의 개수
Figure 112007049119083-PAT00023
보다 많은 수인
Figure 112007049119083-PAT00024
개의 훈련심벌(trainning symbol)이 주어졌을 때, 최소 제곱 에러 최소화(least-square error minimization)는 하기 <수학식 3>과 같이 얻어진다.
Figure 112007049119083-PAT00025
상기 <수학식 3>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00026
는 최소 제곱 에러 최소화 값, 상기
Figure 112007049119083-PAT00027
는 다항식 확장을 위한 계수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00028
는 확장 대상 변수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00029
는 근사화 목표 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00030
은 훈련심벌 개수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00031
는 상기
Figure 112007049119083-PAT00032
에 대한 에러 계수 행렬을 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00033
는 검출된 송신신호 벡터와 실세 송신신호 벡터 간 에러 제곱, 상기
Figure 112007049119083-PAT00034
는 수신신호 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00035
는 송신신호 벡터와 대응된다.
이때, 상기 <수학식 3>의
Figure 112007049119083-PAT00036
는 하기 <수학식 4>와 같이 산출된다.
Figure 112007049119083-PAT00037
상기 <수학식 4>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00038
는 다항식 확장을 위한 계수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00039
는 상기
Figure 112007049119083-PAT00040
에 대한 에러 계수 행렬, 상기
Figure 112007049119083-PAT00041
는 근사화 목표 벡터를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00042
는 송신신호 벡터와 대응된다. 이때, 상기 <수학식 4>에서의 송신신호 벡터는 훈련심벌이므로, 수신단은 상기 송신신호 벡터의 값을 알 수 있다.
그리고, 상기 <수학식 4>에서 행렬
Figure 112007049119083-PAT00043
는 하기 <수학식 5>와 같다.
Figure 112007049119083-PAT00044
상기 <수학식 5>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00045
는 상기
Figure 112007049119083-PAT00046
에 대한 에러 계수 행렬, 상기
Figure 112007049119083-PAT00047
는 j번째 입력단으로 입력된 k번째 입력을 의미한다. 여기서, 상기 j번째 입력단은 j번째 수신안테나, 상기 k번째 입력은 인덱스 k의 훈련심벌과 대응된다.
이때 만일, 상기 행렬
Figure 112007049119083-PAT00048
의 원소들 간 선형 의존(linear dependence)이 존재하면, 다중 열 선형성(multicollinearity) 현상이 발생하며, 이러한 현상은 다중 입출력 수신 과정에서 실제로 발생할 수 있다. 다중 열 선형성 현상을 해결하기 위한 방안으로 하기 <수학식 6>과 같은 오류 함수를 이용한 가중치 감소 평준화(weight decay regularization)를 수행하는 방법이 있다.
Figure 112007049119083-PAT00049
상기 <수학식 6>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00050
는 최소 제곱 에러 최소화 값, 상기
Figure 112007049119083-PAT00051
는 다항식 확장을 위한 계수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00052
는 확장 대상 변수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00053
는 근사화 목표 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00054
은 훈련심벌 개수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00055
는 평준화(regularization) 상수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00056
는 2-놈(norm) 연산자, 상기
Figure 112007049119083-PAT00057
는 상기
Figure 112007049119083-PAT00058
에 대한 에러 계수 행렬을 의미한다.
상기 <수학식 6>과 같은 오류 함수의 최소화를 통해 하기 <수학식 7>과 같이
Figure 112007049119083-PAT00059
를 산출할 수 있다.
Figure 112007049119083-PAT00060
상기 <수학식 7>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00061
는 다항식 확장을 위한 계수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00062
는근사화 목표 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00063
는 평준화(regularization) 상수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00064
는 상기
Figure 112007049119083-PAT00065
에 대한 에러 계수 행렬을 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00066
는 송신신호 벡터와 대응된다. 이때, 상기 <수학식 7>에서의 송신신호 벡터는 훈련심벌이므로, 수신단은 상기 송신신호 벡터의 값을 알 수 있다.
멀티노미얼(multinomial)이라 불리는 다변 다항식의 특수한 종류는 하기 <수학식 8>과 같이 표현된다.
Figure 112007049119083-PAT00067
상기 <수학식 8>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00068
은 다항식 확장 대상 변수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00069
은 근사화 차수를 의미한다. 단, 합 연산(Σ)은
Figure 112007049119083-PAT00070
을 만족하는 음이 아닌 모든 정수
Figure 112007049119083-PAT00071
,
Figure 112007049119083-PAT00072
, …,
Figure 112007049119083-PAT00073
조합에 대해서 수행된다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00074
는
Figure 112007049119083-PAT00075
번째 수신안테나를 통해 수신된 수신신호와 대응된다.
상기 <수학식 8>과 같은 멀티노미얼 모델에서 총 K+1개의 항이 있다고 가정하자. 수신신호의 분류를 위하여 멀티노미얼 모델을 이용하는 응용은 하기 <수학식 9>와 같은 수식에 사용된 계수 벡터(weighting parameter vector)를 추정하는 것이다.
Figure 112007049119083-PAT00076
상기 <수학식 9>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00077
는 계수 벡터가
Figure 112007049119083-PAT00078
일 때의 멀티노미얼, 상기
Figure 112007049119083-PAT00079
는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
Figure 112007049119083-PAT00080
은 다항식 확장 대상 변수를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00081
는 검출된 송신신호 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00082
는
Figure 112007049119083-PAT00083
번째 수신안테나를 통해 수신된 수신신호와 대응된다.
수신신호의 분류를 위하여 멀티노미얼 모델을 이용하는 다른 하나의 응용은 하기 <수학식 10>과 같이 각각의 전력(power)을 일괄적으로 처리하는 것이다.
Figure 112007049119083-PAT00084
상기 <수학식 10>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00085
는 계수 벡터가
Figure 112007049119083-PAT00086
일 때의 멀티노미얼, 상기
Figure 112007049119083-PAT00087
는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
Figure 112007049119083-PAT00088
은 다항식 확장 대상 변수를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00089
는 검출된 송신신호 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00090
는
Figure 112007049119083-PAT00091
번째 수신안테나를 통해 수신된 수신신호와 대응된다.
다항식의 근사화 능력(approximation capability)에 대해 언급하면, 어떤 구간 안에 정의되는 모든 연속 함수는 다항식 함수를 이용하여 원하는 만큼 정확하게 근사화될 수 있다. 단, 입력 개수와 다항식 차수가 증가할수록 근사화해야할 항의 수가 급격히 증가한다. 상기 <수학식 9>와 같은 멀티노미얼 모델은 항의 수를 현저히 줄여주지만, 고차항만을 이용하기 때문에 근사화 부족(approximation deficiency) 현상을 보인다. 또한, 상기 <수학식 10>과 같은 멀티노미얼 모델은 비록 근사화 차수에만 의존하고 현격히 줄어든 수의 항들을 갖지만, 입력들이 근사화에 일괄된 영향만을 미치기 때문에 근사화 부족 현상을 보인다.
다변 다항식의 항 개수를 줄이기 위해 하기 <수학식 11>과 같은 모델을 고려하자.
Figure 112007049119083-PAT00092
상기 <수학식 11>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00093
는 계수 벡터가
Figure 112007049119083-PAT00094
일 때의 멀티노미얼, 상기
Figure 112007049119083-PAT00095
는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
Figure 112007049119083-PAT00096
은 다항식 확장 대상 변수를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00097
는 검출된 송신신호 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00098
는
Figure 112007049119083-PAT00099
번째 수신안테나를 통해 수신된 수신신호와 대응된다.
상기 <수학식 11>과 같은 모델은 비선형 추정 모델로서, 상기 <수학식 11>에 나타난 가중치 변수(weight parameters)
Figure 112007049119083-PAT00100
는 쉽게 얻어지지 않는다. 따라서, 상기 <수학식 11>과 같은 모델보다 선형화된 모델이 고려되어야 한다. 미분 가능한 멀티노미얼 함수 상의 두 점 α와 α1을 가정하자. 평균값 이론(mean value theorem)에 의해 α1에 대한 멀티노미얼 함수는 하기 <수학식 12>와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112007049119083-PAT00101
Figure 112007049119083-PAT00102
상기 <수학식 12>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00103
는 멀티노미얼 함수(multinomial funtion), 상기
Figure 112007049119083-PAT00104
는 계수 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00105
는 임의의 한 점, 상기
Figure 112007049119083-PAT00106
는 임의의 상수를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00107
는
Figure 112007049119083-PAT00108
번째 수신안테나를 통해 수신된 수신신호와 대응된다.
상기 <수학식 12>에서, 항들이 적절히 선택되고,
Figure 112007049119083-PAT00109
과
Figure 112007049119083-PAT00110
의 계수들이 생략되고, 가중치 부여된 입력(weighted input) 항들의 합이 포함되면, 하기 <수학식 13>과 같은 다변 다항식 모델이 얻어진다.
Figure 112007049119083-PAT00111
Figure 112007049119083-PAT00112
상기 <수학식 13>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00113
멀티노미얼의 준 감소 모델, 상기
Figure 112007049119083-PAT00114
는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
Figure 112007049119083-PAT00115
은 다항식 확장 대상 변수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00116
은 입력 값 개수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00117
은 근사화 차수를 의미한다.
상기 <수학식 13>에 원소들 각각의 고차항을 포함시키면, 하기 <수학식 14> 와 같은 멀티노미얼의 감소 모델(RM : Reduced Model)이 얻어진다.
Figure 112007049119083-PAT00118
상기 <수학식 14>에서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00119
은 멀티노미얼의 감소 모델, 상기
Figure 112007049119083-PAT00120
는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
Figure 112007049119083-PAT00121
은 다항식 확장 대상 변수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00122
은 입력 값 개수, 상기
Figure 112007049119083-PAT00123
은 근사화 차수를 의미한다. 여기서, 상기
Figure 112007049119083-PAT00124
은 검출된 송신신호 벡터, 상기
Figure 112007049119083-PAT00125
는
Figure 112007049119083-PAT00126
번째 수신안테나를 통해 수신된 수신신호와 대응된다.
상기 <수학식 14>를 다중 입출력 무선통신 시스템의 신호검출에 적용하여 설명하면 다음과 같다. 상기 <수학식 14>에서,
Figure 112007049119083-PAT00127
는 수신신호 벡터에 대응되며,
Figure 112007049119083-PAT00128
는 검출된 송신신호 벡터에 대응된다. 수신단은 다수의 수신된 훈련심벌들을 상기 <수학식 4> 또는 상기 <수학식 7>에 대입하여
Figure 112007049119083-PAT00129
를 산출한 후, 상기 <수학식 14>와 같이 수신신호 벡터를 다항식으로 확장하고, 상기
Figure 112007049119083-PAT00130
와 다항식으로 확장된 수신신호 벡터를 이용하여 송신신호 벡터를 검출한다. 이때, 수신단은 확장 차수를 결정해야한다. 다시 말해, 상기 수신단은 수신신호 벡터를 몇 차까지 확장할 것인지를 결정해야한다. 상기 확장 차수는 송신단 또는 수신단에서 결정될 수 있으며, 차수 가 높을수록 검출 성능이 우수하기 때문에, 채널상태가 열악할수록 높은 차수로 결정되는 것이 바람직하다. 추가적으로, 수신단은 검출된 송신신호 벡터에 포함된 원소들 간의 간섭제거를 수행할 수도 있다.
이하 본 발명은 상술한 기법에 따라 신호를 검출하는 다중 입출력 수신단의 구성 및 동작 절차를 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 블록 구성을 도시하고 있다.
상기 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 다수의 RF(Radio Frequency)수신기들(110-1 내지 110-N), 신호검출기(120), 채널추정기(130), 간섭제거기(140)를 포함하여 구성된다.
상기 다수의 RF수신기들(110-1 내지 110-N)은 각 안테나를 통해 수신되는 RF대역 신호들을 기저대역 신호들로 하향변환한다. 그리고, 상기 다수의 RF수신기들(110-1 내지 110-N)은 다수의 안테나들을 통해 수신되는 훈련심벌 및 데이터신호를 상기 신호검출기(120)로 제공한다. 상기 신호검출기(120)는 상기 다수의 RF수신기들(110-1 내지 110-N)로부터 제공되는 각 안테나별 수신신호들로부터 송신신호들을 검출한다. 특히, 본 발명에 따라, 상기 신호검출기(120)는 수신신호 벡터를 다변 다항식 전개함으로써, 송신신호 벡터를 검출한다. 상기 채널추정기(130)는 수신된 미리 약속된 신호(예 : 파일럿 신호)를 이용하여 송신단과의 채널을 추정한다. 상기 간섭제거기(140)는 상기 신호검출기(120)에서 검출된 신호에서 스트림 별 간섭성분을 제거한다.
상기 신호검출기(120)는 다항식확장기(122), 계수벡터생성기(124), 검출연산기(126)을 포함하여 구성된다.
상기 다항식확장기(122)는 상기 다수의 RF수신기들(110-1 내지 110-N)으로부터 제공되는 훈련심벌 벡터들 각각을 다항식으로 확장한다. 예를 들어, 2개의 수신안테나들을 통해 하나의 훈련심벌 벡터 [t1 t2]가 수신되면, 상기 다항식확장기(122)는 상기 [t1 t2]를 [1 t1 t2 t1 2 t1t2 t2 2]으로 확장한다.
상기 계수벡터생성기(124)는 상기 다항식확장기(122)로부터 제공되는 확장된 훈련심벌 벡터들 각각을 행으로 나열하여 에러 계수 행렬
Figure 112007049119083-PAT00131
를 구성한다. 그리고, 상기 계수벡터생성기(124)는 상기 행렬
Figure 112007049119083-PAT00132
와 훈련심벌의 송신신호 벡터를 이용하여 다항식 계수 벡터
Figure 112007049119083-PAT00133
를 생성한다. 예를 들어, 상기 계수벡터생성기(124)는 상기 <수학식 5>와 같은 행렬
Figure 112007049119083-PAT00134
를 산출하고, 상기 행렬
Figure 112007049119083-PAT00135
를 상기 <수학식 4> 또는 상기 <수학식 7>에 대입하여 벡터
Figure 112007049119083-PAT00136
를 생성한다.
상기 검출연산기(126)는 벡터
Figure 112007049119083-PAT00137
와 수신신호 벡터를 이용하여 송신신호 벡터를 검출한다. 즉, 상기 검출연산기(126)는 상기 수신신호 벡터를 다항식으로 확장하고, 상기 확장된 수신신호 벡터의 원소들 각각에 벡터
Figure 112007049119083-PAT00138
의 해당 원소를 곱하고 합산함으로써 송신신호 벡터를 검출한다. 예를 들어, 상기 검출연산기(126)는 상기 <수학식 14>와 같이 송신신호 벡터를 검출한다.
상기 간섭제거기(140)는 상기 신호검출기(120)에서 검출된 송신신호 벡터의 정확도를 높이기 위해 검출된 송신신호 벡터의 원소들 간 간섭을 제거한다. 2개의 수신안테나를 가정하면, 수신신호 벡터의 두 원소는 하기 <수학식 15>와 같이 표현된다.
Figure 112007049119083-PAT00139
Figure 112007049119083-PAT00140
상기 <수학식 15>에서, 상기 yi은 i번째 수신안테나로 수신된 수신신호, 상기 hjk는 송신단의 j번째 송신안테나와 수신단의 k번째 수신안테나 간 채널, 상기 xi는 i번째 송신안테나로 송신된 송신신호를 의미한다. 상기 <수학식 15>에서, 잡음성분은 생략되었다.
따라서, 상기 신호검출기(120)에서 검출된 신호를 x'1, x'2라 정의하면, 상기 x'1, 상기 x'2는 모두 x1성분과 x2성분을 포함한다. 즉, 상기 x'1, 상기 x'2는 서로의 신호를 간섭으로써 포함한다. 이때, 상기 x'1에 대한 검출 신뢰도가 상기 x'2에 대한 검출 신뢰도보다 높다고 판단되는 경우, 상기 간섭제거기(140)는 상기 x'1 를 x1으로 간주하여 상기 y2에서 x1성분을 제거한다. 즉, 상기 간섭제거기(140)는 상기 y2에서 x'1h21을 감산함으로써 간섭을 제거한다. 여기서, 상기 검출 신뢰도는 송신안테나별 수신전력 세기를 이용하여 판단될 수 있다.
상기 수신단은 상기 도 1과 같은 구성을 통해 다변 다항식을 이용한 신호검출을 수행한다. 이때, 상기 수신단은 다변 다항식의 확장 차수를 결정해야한다. 다시 말해, 상기 수신단은 수신신호 벡터를 몇 차까지 확장할 것인지를 결정해야한다. 확장 차수가 높을수록 검출 성능이 우수하기 때문에, 채널상태가 열악할수록 높은 차수로 결정되는 것이 바람직하다. 따라서, 확장 차수는 채널 상태 및 연산의 복잡도를 고려하여 상기 송신단 또는 상기 수신단에 의해 결정되거나, 시스템의 설정에 따라 고정된 값으로 사용될 수 있다.
만일, 상기 확장 차수가 송신단에서 결정되는 경우, 미 도시되었지만, 상기 수신단은 제어정보확인기를 더 포함하며, 상기 제어정보확인기는 송신단으로부터 피드포워드되는 확장 차수 정보를 확인하여 상기 다항식확장기(122) 및 검출연산기(126)로 제공한다. 반면, 상기 확장 차수가 수신단에서 결정되는 경우, 미 도시되었지만, 상기 수신단은 확장차수결정기를 더 포함하며, 상기 확장차수결정기는 다변 다항식의 확장 차수를 결정하여 상기 다항식확장기(122) 및 검출연산기(126)로 제공한다. 또한, 상기 확장 차수가 고정되어 있는 경우, 상기 다항식확장기(122) 및 검출연산기(126)는 설정 값에 따라 다변 다항식 확장을 수행한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 신호검출 절차를 도시하고 있다.
상기 도 2를 참조하면, 상기 수신단은 201단계에서 다수의 수신안테나들을 통해 다수의 훈련심벌 벡터들이 수신되는지 확인한다.
상기 훈련심벌들이 수신되면, 상기 수신단은 203단계로 진행하여 상기 훈련심벌 벡터들 각각을 다항식으로 확장한다. 예를 들어, 2개의 수신안테나들을 통해 훈련심벌 벡터 [t1 t2]가 수신되면, 상기 수신단은 상기 [t1 t2]를 [1 t1 t2 t1 2 t1t2 t2 2]으로 확장한다.
이어, 상기 수신단은 205단계로 진행하여 상기 확장된 훈련심벌 벡터들 각각을 행으로 나열하여 에러 계수 행렬
Figure 112007049119083-PAT00141
를 구성하고, 상기 행렬
Figure 112007049119083-PAT00142
와 훈련심벌의 송신신호 벡터를 이용하여 다항식 계수 벡터
Figure 112007049119083-PAT00143
를 생성한다. 예를 들어, 상기 수신단은 상기 확장된 훈련심벌들을 상기 <수학식 5>와 같이 나열하여 행렬
Figure 112007049119083-PAT00144
를 산출하고, 상기 행렬
Figure 112007049119083-PAT00145
를 상기 <수학식 4> 또는 상기 <수학식 7>에 대입하여 벡터
Figure 112007049119083-PAT00146
를 생성한다. 여기서, 상기 벡터
Figure 112007049119083-PAT00147
생성 단계는 매 신호검출시마다 수행되지 않을 수 있다. 이 경우, 상기 벡터
Figure 112007049119083-PAT00148
생성 단계는 채널변화 정도에 따라 수행되거나 또는 일정 주기에 따라 수행될 수 있다.
이후, 상기 수신단은 207단계로 진행하여 데이터신호들이 수신되는지 확인한 다.
상기 데이터신호들이 수신되면, 상기 수신단은 209단계로 진행하여 상기 수신신호 벡터와 상기 벡터
Figure 112007049119083-PAT00149
를 이용하여 송신신호 벡터를 검출한다. 즉, 상기 수신단은 상기 수신신호 벡터를 다항식으로 확장하고, 확장된 수신신호 벡터의 원소들 각각에 벡터
Figure 112007049119083-PAT00150
의 해당 원소를 곱하고 합산함으로써 송신신호 벡터를 검출한다. 예를 들어, 상기 수신단은 상기 <수학식 14>와 같은 연산을 수행함으로써, 송신신호 벡터를 검출한다.
이후, 상기 수신단은 211단계로 진행하여 상기 209단계에서 검출된 송신신호 벡터의 원소들 간 간섭을 제거한다. 다시 말해, 상기 수신단은 상기 검출된 송신신호 벡터의 원소들 중 높은 검출 신뢰도를 갖는 원소를 선택하고, 다른 원소와 대응되는 수신신호에서 선택된 원소의 성분을 제거한다. 이때, 상기 간섭제거 전, 상기 수신단은 송신단과의 안테나별 채널을 추정한다.
상기 수신단은 상기 도 2과 같은 절차를 통해 다변 다항식을 이용한 신호검출을 수행한다. 이때, 상기 수신단은 다변 다항식의 확장 차수를 결정해야한다. 다시 말해, 상기 수신단은 수신신호 벡터를 몇 차까지 확장할 것인지를 결정해야한다. 확장 차수가 높을수록 검출 성능이 우수하기 때문에, 채널상태가 열악할수록 높은 차수로 결정되는 것이 바람직하다. 따라서, 확장 차수는 채널 상태 및 연산의 복잡도를 고려하여 상기 송신단 또는 상기 수신단에 의해 결정되거나, 시스템의 설 정에 따라 고정된 값으로 사용될 수 있다.
만일, 상기 확장 차수가 송신단에서 결정되는 경우, 상기 수신단은 송신단으로부터 피드포워드되는 확장 차수 정보를 확인하는 단계를 더 수행하고, 상기 203단계 및 상기 209단계에 이를 반영한다. 반면, 상기 확장 차수가 수신단에서 결정되는 경우, 상기 수신단은 다변 다항식의 확장 차수를 결정하는 단계를 더 수행하고, 상기 203단계 및 상기 209단계에 이를 반영한다. 또한, 상기 확장 차수가 고정되어 있는 경우, 상기 수신단은 상기 203단계 및 상기 209단계에서 설정 값에 따라 다변 다항식 확장을 수행한다.
도 3은 본 발명에 따른 신호검출 기법의 성능을 도시하고 있다. 상기 도 3은 본 발명에 따라 신호검출을 수행하는 수신단의 모의실험 결과 그래프이다. 상기 모의실험에서, 송신안테나 개수 및 수신안테나 개수는 2개, 채널은 레일라이 페이딩(Rayleigh fading) 채널, 변조방식은 BPSK(binary phase shift keying)으로 설정하였다. 또한, 상기 도 3에 도시된 그래프에서, '본 발명(k)'는 확장 차수를 k로 하여 본 발명을 적용한 경우를 의미한다.
상기 도 3의 (a)는 수신안테나 간 상관관계가 존재하지 않는 조건에서 종래 검출 기법과 본 발명에 따른 검출 기법의 신호대 잡음비(SNR : Signal to Noise Ratio) 변화에 따른 비트 에러율을 도시하고 있다. 상기 도 3의 (a)에서 비교하고 있는 종래 기술은 ZF(Zero Forcing), MMSE(Minimum Mean Square Error), ML(Maximum Likelihood) 검출 기법이다. 상기 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 검출 기법은 ZF, MMSE 검출 기법에 비해 우수한 성능을 보인다. 더욱이, 간섭제거를 추가 수행한 경우, 본 발명에 따른 검출 기법은 ML 검출 기법에 근접한 성능을 보인다.
상기 도 3의 (b)는 수신안테나 간 상관관계가 존재하는 조건에서 종래 검출 기법과 본 발명에 따른 검출 기법의 신호대 잡음비 변화에 따른 비트 에러율을 도시하고 있다. 상기 도 3에서 비교하고 있는 종래 기술은 ZF, MMSE, BLAST(Bell Laboratory Layered Space-Time), ML 검출 기법이다. 상기 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 검출 기법은 ZF, MMSE, BLAST 검출 기법에 비해 월등히 우수한 성능을 보인다. 또한, 확장 차수가 5일 때의 본 발명과 확장 차수가 10일 때의 본 발명 모두 ML 검출 기법과 유사한 성능을 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 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신단의 블록 구성을 도시하는 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 신호검출 절차를 도시하는 도면,
도 3은 본 발명에 따른 신호검출 기법의 성능을 도시하는 도면.

Claims (32)

  1. 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신단 장치에 있어서,
    다수의 수신안테나들을 통해 송신단으로부터 훈련심벌들 및 데이터신호들을 수신하는 수신기와,
    상기 데이터신호들을 원소로 하는 수신신호 벡터를 2차 이상의 고차항을 갖도록 다변 다항식(Multivariate Polynomial) 전개하여 송신신호 벡터를 검출하는 검출기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 검출기는,
    수신되는 훈련심벌(trainning symbol) 벡터들 각각을 다항식으로 확장하는 확장기와,
    확장된 훈련심벌 벡터들을 이용하여 수신신호 벡터의 다변 다항식 전개를 위한 계수 벡터를 생성하는 생성기와,
    상기 계수 벡터 및 수신신호 벡터를 이용하여 송신신호 벡터를 검출하는 연산기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 생성기는, 다수의 확장된 훈련심벌 벡터들 각각을 행으로 나열하여 행렬을 구성하고, 상기 행렬 및 상기 훈련심벌들의 송신신호 벡터를 이용하여 상기 계수 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 생성기는, 하기 <수학식 16>과 같이 상기 계수 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112007049119083-PAT00151
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00152
    는 계수 벡터, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00153
    는 상기 확장된 훈련심벌 벡터들로 구성된 행렬, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00154
    는 상기 훈련심벌들의 송신신호 벡터를 의미함.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 생성기는, 하기 <수학식 17>과 같이 상기 계수 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112007049119083-PAT00155
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00156
    는 계수 벡터, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00157
    는 상기 확장된 훈련심벌 벡터들로 구성된 행렬, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00158
    는 상기 훈련심벌들의 송신신호 벡터, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00159
    는 평준화(regularization) 상수를 의미함.
  6. 제 2항에 있어서,
    상기 연산기는, 상기 수신신호 벡터를 다항식으로 확장하고, 확장된 수신신호 벡터의 원소들 각각에 상기 계수 벡터의 해당 원소를 곱하고 합산함으로써, 상기 송신신호 벡터를 검출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 연산기는, 하기 <수학식 18>과 같이 상기 송신신호 벡터를 검출하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112007049119083-PAT00160
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00161
    는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00162
    는 수신신호 벡터의 j번째 원소, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00163
    은 입력 값 개수, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00164
    은 근사화 차수를 의미함.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 연산기는, 하기 <수학식 19>과 같은 다변 다항식의 감소 모델(reduced model)을 이용하여 상기 송신신호 벡터를 검출하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112007049119083-PAT00165
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00166
    는 계수 벡터가
    Figure 112007049119083-PAT00167
    인 멀티노미얼(multinomial) 다변 다항식, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00168
    는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00169
    은 다항식 확장 대상 변수를 의미함.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 연산기는,
    상기 <수학식 19>에서
    Figure 112007049119083-PAT00170
    를
    Figure 112007049119083-PAT00171
    로 치환한 후,
    Figure 112007049119083-PAT00172
    과
    Figure 112007049119083-PAT00173
    의 계수들이 생략되고, 가중치 부여된 입력(weighted input) 항들의 합이 포함되고, 입력항 각각의 고차항들이 포함된 감소 모델을 이용하여 상기 송신신호 벡터를 검출하는 것을 특징으로 하는 장치,
    여기서,
    Figure 112007049119083-PAT00174
    로 정의되고, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00175
    는 멀티노미얼 함수, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00176
    는 미분 가능한 멀티노미얼 함수 상의 임의의 한 점을 의미함.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 검출기에서 검출된 송신신호 벡터의 원소들 간 상호 간섭을 제거하는 제거기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 제거기는, 검출된 송신신호 벡터에서 하나의 원소를 선택하고, 선택되 지 않은 원소에 대응되는 수신신호에서 상기 선택된 원소의 성분을 제거하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 제거기는, 수신전력 세기가 가장 큰 송신안테나에 대응되는 원소를 선택하는 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 제 10항에 있어서,
    송신단과의 안테나별 채널을 추정하는 추정기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제 1항에 있어서,
    송신단으로부터 피드포워드되는 확장 차수 정보를 확인하는 확인기를 더 포함하며,
    상기 검출기는, 상기 확인기에서 확인된 확장 차수에 따라 다변 다항식 전개를 수행하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제 1항에 있어서,
    상기 다변 다항식의 확장 차수를 결정하는 결정기를 더 포함하며,
    상기 검출기는, 상기 결정기에서 결정된 확장 차수에 따라 다변 다항식 전개를 수행하는 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제 1항에 있어서,
    상기 검출기는, 미리 결정된 확장 차수에 따라 다변 다항식 전개를 수행하는 것을 특징으로 하는 장치.
  17. 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 방법에 있어서,
    다수의 수신안테나들을 통해 송신단으로부터 훈련심벌들 및 데이터신호들을 수신하는 과정과,
    상기 데이터신호들을 원소로 하는 수신신호 벡터를 2차 이상의 고차항을 갖도록 다변 다항식(Multivariate Polynomial) 전개하여 송신신호 벡터를 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 송신신호 벡터를 검출하는 과정은,
    수신되는 훈련심벌(trainning symbol) 벡터들 각각을 다항식으로 확장하는 과정과,
    확장된 훈련심벌 벡터들을 이용하여 수신신호 벡터의 다변 다항식 전개를 위한 계수 벡터를 생성하는 과정과,
    상기 계수 벡터 및 수신신호 벡터를 이용하여 송신신호 벡터를 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 계수 벡터를 생성하는 과정은,
    다수의 확장된 훈련심벌 벡터들 각각을 행으로 나열하여 행렬을 구성하는 과정과,
    상기 행렬 및 상기 훈련심벌들의 송신신호 벡터를 이용하여 상기 계수 벡터를 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 계수 벡터는, 하기 <수학식 20>과 같이 생성되는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112007049119083-PAT00177
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00178
    는 계수 벡터, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00179
    는 상기 확장된 훈련심벌 벡터들로 구성된 행렬, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00180
    는 상기 훈련심벌들의 송신신호 벡터를 의미함.
  21. 제 19항에 있어서,
    상기 계수 벡터는, 하기 <수학식 21>과 같이 생성되는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112007049119083-PAT00181
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00182
    는 계수 벡터, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00183
    는 상기 확장된 훈련심벌 벡터들로 구성된 행렬, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00184
    는 상기 훈련심벌들의 송신신호 벡터, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00185
    는 평준화(regularization) 상수를 의미함.
  22. 제 18항에 있어서,
    상기 송신신호 벡터를 검출하는 과정은,
    상기 수신신호 벡터를 다항식으로 확장하고, 확장된 수신신호 벡터의 원소들 각각에 상기 계수 벡터의 해당 원소를 곱하고 합산함으로써, 상기 송신신호 벡터를 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  23. 제 22항에 있어서,
    상기 송신신호 벡터는, 하기 <수학식 22>와 같이 검출되는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112007049119083-PAT00186
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00187
    는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00188
    는 수신신호 벡터의 j번째 원소, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00189
    은 입력 값 개수, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00190
    은 근사화 차수를 의미함.
  24. 제 23항에 있어서,
    상기 <수학식 22>는, 하기 <수학식 23>과 같은 다변 다항식의 감소 모델(reduced model)인 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112007049119083-PAT00191
    여기서, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00192
    는 계수 벡터가
    Figure 112007049119083-PAT00193
    인 멀티노미얼(multinomial) 다변 다항식, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00194
    는 계수 벡터의 j번째 원소, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00195
    은 다항식 확장 대상 변수를 의미함.
  25. 제 24항에 있어서,
    상기 <수학식 22>는,
    상기 <수학식 21>에서
    Figure 112007049119083-PAT00196
    를
    Figure 112007049119083-PAT00197
    로 치환한 후,
    Figure 112007049119083-PAT00198
    과
    Figure 112007049119083-PAT00199
    의 계수들이 생략되고, 가중치 부여된 입력(weighted input) 항들의 합이 포함되고, 입력항 각각의 고차항들이 포함된 감소 모델인 것을 특징으로 하는 방법.
    여기서,
    Figure 112007049119083-PAT00200
    로 정의되고, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00201
    는 멀티노미얼 함수, 상기
    Figure 112007049119083-PAT00202
    는 미분 가능한 멀티노미얼 함수 상의 임의의 한 점을 의미함.
  26. 제 17항에 있어서,
    상기 검출기에서 검출된 송신신호 벡터의 원소들 간 상호 간섭을 제거하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  27. 제 26항에 있어서,
    상기 간섭을 제거하는 과정은,
    검출된 송신신호 벡터에서 하나의 원소를 선택하는 과정과,
    선택되지 않은 원소에 대응되는 수신신호에서 상기 선택된 원소의 성분을 제거하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  28. 제 27항에 있어서,
    상기 선택된 원소는, 수신전력 세기가 가장 큰 송신안테나에 대응되는 원소인 것을 특징으로 하는 방법.
  29. 제 26항에 있어서,
    송신단과의 안테나별 채널을 추정하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  30. 제 17항에 있어서,
    송신단으로부터 피드포워드되는 확장 차수 정보를 확인하는 과정과,
    확인된 확장 차수에 따라 다변 다항식 전개를 수행하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  31. 제 17항에 있어서,
    상기 다변 다항식의 확장 차수를 결정하는 과정과,
    결정된 확장 차수에 따라 다변 다항식 전개를 수행하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  32. 제 17항에 있어서,
    상기 다변 다항식 전개는, 미리 결정된 확장 차수에 따라 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
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