KR20090010238A

KR20090010238A - 잡음 분산을 계산하는 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20090010238A
Application number: KR1020087030128A
Authority: KR
Inventors: 푸윤 링; 토마스 썬; 라그후라만 크리쉬나무르티; 더크 엘. 반 빈; 무랄리 라마스와미 샤리
Original assignee: 콸콤 인코포레이티드
Priority date: 2006-05-15
Filing date: 2007-05-10
Publication date: 2009-01-29
Also published as: AR060918A1; EP2018725A2; US20070263712A1; WO2007134153A2; WO2007134153A3; TW200807919A; US7693231B2; JP2009538054A

Abstract

본 발명은 송신기와 연관된 잡음 분산의 추정에 관한 것이다. 예를 들어, 상기 잡음 분산은 송신기와 연관된 성능 파라미터들의 결정에 관련하여 추정될 수 있다. 잡음 분산의 결정은 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 수신된 신호의 위상 변경을 추정하는 작용들을 포함한다. 잡음 분산의 결정은 또한 추정된 위상 변경의 함수로서 바이어스되지 않은 잡음 분산의 추정치를 결정하는 작용을 포함할 수도 있다.

Description

잡음 분산을 계산하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD OF CALCULATING NOISE VARIANCE}

본 발명은 일반적으로는 통신 시스템들에 관한 것이고, 보다 구체적으로는 송신기 성능을 테스트하고 모니터링하는 것에 관한 것이다.

본 출원은 출원 번호가 60/800,628이고 출원일이 2006년 5월 15일이며, 발명의 명칭이 SYSTEM AND METHOD OF CALCULATING NOISE VARIANCE인 가출원 특허의 이익을 주장한다. 이 출원의 전체 내용이 본 명세서에 참조로써 통합된다.

무선 네트워킹 시스템들은 다른 세계와 통신하는 널리 사용되는 수단이 되었다. 무선 통신 디바이스들, 예를 들어, 셀룰러 폰들, 개인 휴대용 디지털 장치(PDA) 등은 소비자 요구를 충족시키고 휴대성 및 편리성을 개선하기 위해 더 소형화되고 강력해졌다. 소비자들은 이들 디바이스들, 주문형의 신뢰성 있는 서비스, 확장된 커버리지 영역, 부가 서비스들(예를 들어, 웹 브라우징 성능들) 및 이러한 디바이스의 크기 및 비용 면에서의 계속되는 감소에 의존한다.

(예를 들어, 주파수, 시간 및 코드 분할 기술을 사용하는) 통상적인 무선 통신 네트워크는 가입자들에게 커버리지 영역들을 제공하는 하나 이상의 기지국 및 상기 커버리지 영역들 내에서 데이터를 전송하고 수신할 수 있는 (예를 들어, 무 선)이동 디바이스들을 포함한다. 통상적인 기지국은 브로드캐스트, 멀티캐스트, 및 또는 유니캐스트 서비스들을 위한 다수의 디바이스들로 다수의 데이터 스트림들을 동시에 전송할 수 있는데, 여기서 데이터 스트림은 사용자 디바이스에 대해 관심 있는 수신과는 독립적일 수 있는 데이터의 스트림이다. 상기 기지국의 커버리지 영역 내의 사용자 디바이스는 복합(composite) 스트림에 의해 전달된 하나, 하나 초과 혹은 모든 데이터 스트림을 수신하는데 관심이 있을 수 있다. 마찬가지로, 사용자 디바이스는 데이터를 상기 기지국 혹은 또다른 사용자 디바이스로 전송할 수 있다.

순방향 링크 전용(Forward Link Only: FLO) 기술은 최고 품질의 성능을 달성하기 위해 시스템 설계에 있어서의 최신의 진보점들(advances)을 사용하도록 무선 통신 서비스 제공자의 산업 그룹에 의해 개발되었다. FLO 기술은 모바일 멀티미디어 환경을 위해 의도되었으며 모바일 사용자 디바이스와의 사용에 적합하다. FLO 기술은 실시간(스트리밍) 콘텐츠 및 다른 데이터 서비스들 모두를 위해, 고품질 수신을 달성하도록 설계된다. FLO 기술은 전력 소모에 대한 양보(compromising) 없이 로버스트(robust)한 모바일 성능 및 대용량을 제공할 수 있다. 추가적으로, 상기 기술은 필수적으로 배치되는 기지국 송신기들의 수를 감소시킴으로써 멀티미디어 콘텐츠의 전달에 대한 네트워크 비용을 감소시킨다. 더욱이, FLO 기술 기반 멀티미디어 멀티캐스팅은 무선 운영자의 셀룰러 네트워크 데이터 및 음성 서비스들에 대해 보완적인데, 왜냐하면 셀룰러 네트워크 데이터는 FLO 기술에 의해 멀티미디어 콘텐츠를 수신하는 동일한 디바이스에 전달될 수 있기 때문이다.

기지국들 및 이동 디바이스들 모두 내에서의 송신기들의 성능은 일반적으로는 무선 시스템들의 성공(success) 그리고 구체적으로는 FLO 기술에 관련하여 중요하다. 추가적으로, 위에서 언급된 바와 같이, 무선 시스템들 내에서 송신기에 대해 저비용을 유지하는 것이 바람직하다. 따라서, 무선 서비스 제공자들은 상기 송신기의 구매를 완료(finalizing)하기에 앞서 벤더(vendor)에 의해 설계되고 제공되는 송신기의 성능을 결정하도록 원할 수 있다. 예를 들어 채널 추정의 성능은 신호대 잡음비, 변조 에러비, 및 다양한 다른 성능 메트릭들의 결정을 가능하게 하기 위해 바람직할 수 있다. 더 구체적으로, 전송된 신호들에 대한 위상 정정을 수행하고, 이후 결과적인 신호의 특정 파라미터들을 검토하여 송신기 성능을 분석하는 것이 바람직할 수 있다. 그러나 송신기 성능을 모니터링하기 위한 종래의 방식들은 계산상 비싸며, 충분한 정확도와도 연관되지 않는다.

다음은 본 발명의 몇몇 양상들에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위한 간략화된 요약을 제공한다. 본 요약은 확장적인 개요가 아니고, 또한 키/중요 엘리먼트들을 식별하거나 청구된 청구 대상의 범위를 축소하는 것으로 의도되지도 않는다. 그 유일한 목적은 추후 제공되는 상세한 설명에 대한 도입부로서 간략화된 형태로 몇몇 개념들을 제공하는 것이다.

본 발명은 송신기의 성능을 테스트하는 것에 관한 것이다. 이러한 테스트는 상기 송신기가 예컨대, 공장 등과 같은 필드에 있는 동안 수행될 수 있다. 일 예로서, 변조 에러비는 송신기가 어떻게 동작하는지를 표시할 수 있으며, 따라서, 이러한 비가 미리 정의된 범위내에서 유지되는 것이 바람직할 수 있다. 변조 에러비를 결정하기 위해, 송신기와 연관된 잡음 분산이 (위상 추정 및 정정에 기반하여) 계산될 수 있다. 따라서, 본 발명은 시간에 대해 수퍼프레임을 세그먼트화하고, 이후 개별적인 세그먼트들에 대해 위상 추정/정정을 수행하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 1차 및/또는 2차 최소 제곱 위상 추정/정정 알고리즘이 사용될 수 있다. 이후, 잡음 분산은 MER을 계산하는 것과 관련하여 계산되고 사용될 수 있다.

일 양상에서, 송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법이 본 명세서에서 설명된다. 상기 방법은 최소 제곱(least squares) 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 수신된 신호의 위상 변경을 추정하는 단계 및 추정된 위상 변경의 함수로서 바이어스되지 않은(unbiased) 잡음 분산의 추정치를 결정하는 단계를 포함한다. 통신 장치가 또한 개시되는데, 상기 통신 장치는, 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 수신된 신호에 대한 시간 경과에 따른 위상 변경을 추정하기 위한 명령들 및 추정된 위상 변경에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 수신된 신호의 잡음 분산을 추정하기 위한 명령들을 보유하는 메모리를 포함한다. 상기 통신 장치는 추가적으로 상기 메모리 내에 보유된 상기 명령들을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함한다.

또다른 양상으로, 통신 장치는 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 수신된 신호와 연관된 위상 변경을 추정하기 위한 수단 및 추정된 위상 변경의 함수로서 상기 수신된 신호에 대한 바이어스되지 않은(unbiased) 잡음 분산의 추정치를 결정하기 위한 수단을 포함한다. 추가적으로, 본 명세서에서 기계-판독가능한 매체가 개시되는데, 상기 기계-판독가능한 매체는, 신호를 수신하고, 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 상기 수신된 신호와 연관된 위상 변경을 추정하고, 그리고 추정된 위상 변경에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 수신된 신호에 대한 바이어스되지 않은 잡음 분산을 결정하기 위한 기계-실행가능한 명령들이 저장될 수 있다.

또다른 양상으로, 프로세서는 수신된 신호를 복수의 세그먼트들로 구획(partition)하기 위한 명령들을 실행하도록 구성될 수 있으며, 상기 세그먼트들 각각은 K개 심볼을 포함한다. 상기 프로세서는, 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 상기 수신된 신호의 각각의 세그먼트에 대해 추정된 위상 변경을 결정하는 명령을 실행하도록 추가적으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 프로세서는, 상기 수신된 신호의 각각의 세그먼트에 대해 상기 추정된 위상 변경의 함수로서 상기 수신된 신호에 대한 잡음 분산의 추정치를 결정하는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

전술한 그리고 관련된 목적들의 달성을 위해, 특정 예시적인 양상들이 본 명세서에서 다음 설명들 및 첨부 도면들과 연관하여 설명된다. 그러나 이들 양상은 예시적이며, 본 발명의 원리들이 사용되는 다양한 방식들 중 단지 소수에 불과하며, 본 발명은 모든 이러한 양상들 및 이들의 등가물들을 포함하는 것으로 의도된다. 다른 이점들 및 신규한 특징들은 도면들과 관련하여 고려되는 경우 다음 상세한 설명으로부터 명확해질 수 있다.

도 1은 수신된 신호에 대한 잡음 분산의 추정치의 결정을 용이하게 하는 시스템의 하이레벨 블록도.

도 2는 송신기 성능의 추정을 예시하는 시스템의 블록도.

도 3은 무선 통신 시스템을 예시하는 도면.

도 4는 위상 변경 추정을 수행하고 추정된 위상 변경의 함수로서 잡음 분산을 추정할 수 있는 무선 통신 장치의 하이레벨 블록도.

도 5는 수신된 신호에 대해 잡음 분산을 추정하기 위한 방법을 예시하는 대표적인 흐름도.

도 6은 송신기에 대한 변조 에러비를 결정하기 위한 방법을 예시하는 대표 흐름도.

도 7은 실제 위상 변경과 비교할 때 전체 수퍼프레임에 대한 위상 변경의 선형 추정치를 그래프로 도시한 도면.

도 8은 실제 위상 변경과 비교할 때 전체 수퍼프레임에 대한 위상 변경의 2차 추정을 그래프로 도시한 도면.

도 9는 수퍼프레임의 세그먼트들의 위상 변경의 추정치들을 그래프로 도시한 도면.

도 10은 예시적인 수퍼프레임을 도시한 도면.

도 11은 신호에 대한 양자화 잡음을 추정하기 위한 방법을 도시한 도면.

도 12는 신호의 잡음 분산의 추정을 용이하게 하는 시스템을 도시한 도면.

도 13은 송신기 추정 시스템을 도시한 도면.

도 14는 무선 통신 시스템을 도시한 도면.

도 15는 송신기 추정 시스템을 도시한 도면.

도 16은 측정된 신호 및 전송된 신호 간의 차를 도시한 좌표도(constellation diagram).

도 17은 송신기를 추정하기 위한 방법을 도시한 도면.

도 18은 대략적인 채널 추정치들을 생성하기 위한 방법을 도시한 도면.

도 19는 변조 심볼들을 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.

도 20은 변조 심볼들을 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.

도 21은 좌표도를 영역들로 분할하는 것을 도시한 도면.

도 22는 무선 통신 환경에서 송신기 성능을 평가하는 시스템을 도시한 도면.

도 23은 예시적인 기지국을 도시한 도면.

도 24는 본 명세서에서 설명된 다양한 시스템들 및 방법들과 연관하여 사용될 수 있는 무선 통신 환경을 도시한 도면.

본 발명은 이제 도면과 관련하여 설명되며, 여기서 유사 참조 번호들은 전체적으로 유사한 엘리먼트들을 지칭하기 위해 사용된다. 다음 설명에 있어서,예시의 목적으로, 수많은 특정 상세항목들이, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 설명된다. 그러나, 이러한 본 발명이 이들 특정 상세항목 없이 구현될 수 있다는 점이 명백할 것이다. 다른 인스턴스들에서, 공지된 구조들 및 설계들이 본 발명의 설명을 용이하게 하기 위해 블록도의 형태로 도시된다.

또한, 사용자 디바이스와 관련하여 다양한 양상들이 본 명세서에서 설명된다. 사용자 디바이스는 또한 시스템, 가입자 유닛, 가입자 국, 이동국, 이동 디바이스, 원격국, 원격 터미널, 액세스 터미널, 사용자 터미널, 터미널, 사용자 에이전트, 혹은 사용자 장비라고도 호칭될 수 있다. 사용자 디바이스는 셀룰러 폰, 무선 전화, 세션 개시 프로토콜(SIP) 폰, 무선 로컬 루프(WLL) 스테이션, PDA, 무선 접속 성능을 가지는 핸드헬드 디바이스, 혹은 무선 모뎀에 접속된 다른 처리 디바이스일 수 있다.

또한, 본 발명의 양상들은, 본 발명의 다양한 양상들을 구현하기 위해 컴퓨터 혹은 계산 컴포넌트들을 제어하는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 혹은 이들의 조합을 생성하도록, 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술들을 사용하는 방법, 장치, 혹은 제조품으로서 구현될 수 있다. 본 발명에서 사용된 상기 용어 "제조품"은 임의의 컴퓨터-판독가능한 디바이스, 캐리어, 미디어로부터 액세스가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 컴퓨터 판독가능한 미디어는 자기 저장 디바이스들(예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립등...), 광학 디스크들(예를 들어, 콤팩트 디스크(CD), 디지털 다용도 디스크(DVD)...), 스마트 카드들, 및 플래시 메모리 디바이스들(예를 들어, 카드, 스틱, 키 드라이브...)를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 부가적으로, 음성 메일을 전송하거나 수신할 때, 혹은 셀룰러 네트워크와 같은 네트워크를 액세스할 때 사용되는 것과 같은 컴퓨터 판독가능한 전자 데이터를 전달하기 위해 반송파가 사용될 수도 있다는 점이 이해되어야 한다. 물론, 당업자라면, 이러한 구성 에 대한 많은 수정들이, 본 명세서에서 설명된 범위 혹은 사상으로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있다는 점을 인지할 것이다.

기지국 송신기 성능은, 무선 시스템, 특히 FLO 기술을 사용하는 무선 시스템의 전체적인 성능에 대해 중요하다. 따라서, 송신기를 사용 필드에 배치하기 전에, 이러한 송신기가 특정 규격 내에서 동작함을 보장하기 위해 이러한 송신기를 테스트하는 것이 바람직하다. 일 예에서, 변조 에러 비(MER)가 규격 내에 있음을 보장하기 위해 송신기에 대한 MER을 확인하는 것이 바람직할 수 있다. MER은 이상적인 신호 상태들에 대한 I/Q 값들의 평균 혹은 최대 편차를 표시하고, 따라서, 송신기에 의해 출력된 신호 품질의 측정치를 제공한다. MER의 계산은 아래에 더 상세하게 설명된다. 또다른 실시예에서, 그룹 지연, 주파수 응답(인-밴드(in-band) 및 아웃-밴드(out-band)), 및 다른 파라미터들은 상기 송신기가 규격에 따름을 보장하기 위해 결정될 수 있다. 추가적으로, 부가 잡음(예를 들어, 전력 증폭기들, 필터들, D/A 컨버터들 등으로 인한 것일 수 있는 잡음)이 송신기 성능을 분석하기 위해 계산될 수 있다. 추가적으로, 송신기에 대한 잡음 분산은 MER 계산과 관련하여 계산될 수 있다.

이제 도 1을 참조하면, 송신기(미도시)에 관한 MER의 계산을 용이하게 하는 시스템(100)이 예시된다. 예를 들어, 시스템(100)은 송신기로부터 신호를 수신하는 수신기(102)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 수신된 신호는 수퍼프레임이 (6MHz 대역폭인 경우에 대해) 1200개 OFDM 심볼들을 포함하도록, 직교 주파수 분할 다중화(OFDM)에 따를 수 있다. 그러나, 임의의 적절한 개수의 심볼들을 포함하는 임의의 적절한 주파수-분할 프로토콜이 발명자에 의해 참작되며, 본 명세서에 첨부된 청구항들의 범위 내에 있다는 점이 이해된다. OFDM과 같은 주파수 분할 기반 기술들은 통상적으로, 상기 주파수 분할들을 균일한 대역폭 덩어리(chunks)들로 분할함으로써, 통상적으로 상기 주파수 스펙트럼을 개별적인 채널들로 분리한다. 예를 들어, 무선 셀룰러 폰 통신에 대해 할당된 주파수 스펙트럼 혹은 대역은 30개 채널들로 분할될 수 있으며, 이들 채널들 각각은 음성 통화, 디지털 서비스, 디지털 데이터, 및/또는 기타 등등을 전달할 수 있다. 각각의 채널은 단 하나의 사용자 디바이스 또는 터미널에 동시에 할당될 수 있다. OFDM은 효과적으로 상기 전체 시스템 대역폭을 다수의 직교 주파수 채널들로 구획한다. OFDM 시스템은 몇몇 터미널들을 위한 다수의 데이터 전송들 사이에서 직교성을 획득하기 위해 시간 및/또는 주파수 분할 다중화를 사용할 수 있다. 예를 들어, 상이한 터미널들에 상이한 채널들이 할당될 수 있으며, 각각의 터미널들에 대한 데이터 전송은 이러한 터미널에 할당된 채널(들)을 통해 전송될 수 있다. 상이한 터미널들에 대해 디스조인트(disjoint) 혹은 비-오버랩 채널들을 사용함으로써, 다수의 터미널들 사이의 간섭이 회피되거나 감소될 수 있고, 개선된 성능이 달성될 수 있다.

시스템(100)의 수신기(102)는 송신기가 규격에 따라 동작 중임을 보장하는 것과 관련하여 사용되는 테스트 수신기일 수 있다. 예를 들어, 수신된 신호에 대한(또한 따라서 송신기에 관한) MER을 계산하는 것이 바람직할 수 있다. 수학적으로, 수신기(102)에서 수신된 신호의 수신된 샘플은 다음과 같이 표현될 수 있다:

여기서,

은 잡음 및 정정불가능한 비선형성으로 인한 에러 항목을 표시하고,

은 주파수 오프셋 f로 인한 위상 시프트이며,

는 서브캐리어 k의 복소 채널 계수이고,

는 n번째 OFDM 심볼의 k번째 서브캐리어에 대한 변조 심볼이다. 일 예에서

의 크기는 해석을 간단화하기 위해 1(unity)이라고 간주될 수 있다. 수신기(102)는 각각의 서브캐리어에 대해 송신기에 의해 도입된 비선형 왜곡(잡음 포함)을 계산하는 것에 관해 설계될 수 있다. 이러한 비선형 왜곡은, 신호 전력이 n에 대해 고정된다고 가정하면,

의 분산에 의해 나누어진 신호 전력의 비를 특징으로 할 수 있다. 이러한 비는 MER이라 지칭된다.

MER을 계산하기 위해, 수신기(102)는

의 추정치를 결정하기 위해 사용되는 위상 추정기(104)를 포함할 수 있다. 일 양상에 따라, 위상 추정기(104)는 상기 수신된 신호(

)의 위상의 추정과 관련한 최소 제곱 추정 알고리즘을 사용할 수 있다. 더 상세하게는, 몇몇 송신기들에 대해, 출력 신호들과 연관된 주파수 오프셋은 일정하지 않을 수 있다. 다시 말해, 위상의 변경은 시간에 대해 선형적이지 않을 수 있다. 따라서, MER을 계산하기 위해, 수퍼프레임 내 각각의 심볼의 채널 추정들의 평균화를 가능하게 하기 위해 위상 램프(ramp)를 보상하는 것이 바람직하다. 일정한 주파수 오프셋은 시간에 대해 선형적인 위상 변경을 초래하지 만, 시간에 대해 선형적인 주파수 오프셋은 시간에 대해 포물선인 위상 변경을 야기한다는 점이 고려될 수 있다. 이론적으로는, 만약 채널이 완벽하다면, 일정한 주파수 오프셋으로 인한 위상 변경은 이러한 위상 변경의 기울기를 계산하고, 상기 계산된 기울기에 기반하여 1차 최소 제곱 위상 정정 알고리즘을 사용함으로써 상쇄될 수 있다. 이러한 알고리즘은 아래와 같이 제공된다.

여기서, 파라미터 a 및 b는 최소 제곱 추정 알고리즘에 의해 결정된다. 반면, 만약 상기 주파수 오프셋이 시간에 대해 선형으로 변경한다고 가정한다면, 2차 최소 제곱 알고리즘이 파라미터 a,b,및 c를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 추정된 위상은 다음과 같이 쓸 수 있다.

이러한 파라미터들은 최소 제곱 추정의 일반적인 모델의 사용을 통해 계산될 수 있다.

그러나, 통상적으로, 수퍼프레임 전체에 걸친 주파수 오프셋에 대한 일정성 및 선형성의 가정이 부정확하여, 1차 혹은 2차 알고리즘들의 사용을 통한 위상 변경의 정정은 채널 추정들의 충분히 정확한 평균화를 가능하게 하지 않는다. 위상 변경들의 추정치들의 정확도를 증가시키기 위해, 위상 추정기(104)는 시간에 따라 수퍼프레임을 구획하도록 사용될 수 있다. 다시 말해, 수퍼프레임은 시간 T에 연관될 수 있고, 이러한 시간은 N개 시간 세그먼트들(예를 들어, 300개 OFDM 심볼들 에 따르는 시간 세그먼트들)로 구획될 수 있으며, 여기서 N은 임의의 적절한 수일 수 있다. 복수의 시간 세그먼트들에 걸친 주파수 오프셋에 대한 일정성 및 선형성에 개별적으로 관련된 가정은 수신된 신호의 보다 정확한 위상 변경의 추정을 가능하게 한다. 그러나, 위상 추정기(104)가 수퍼프레임을 복수의 시간 세그먼트들로 구획할 필요가 없다는 점이 이해된다. 오히려, 위상 추정기(104)는, 수퍼프레임 전체에 걸친 위상 오프셋에 대한 일정성 및 선형성의 가정이 충분히 정확할 때, 이러한 구획을 거치지 않고 1차 및/또는 2차 최소 제곱 위상 추정 알고리즘들을 사용할 수 있다. 수신기(102)는 또한 상기 추정된 위상 변경의 함수로서 잡음 분산을 결정하는 잡음 분산 계산기(106)를 포함할 수 있다. 이러한 단부에서 거칠 수 있는 계산들은 아래에서 보다 상세하게 설명된다.

수신기(102) 내에 포함되는 것으로서 도시되지만, 위상 추정기(104) 및 잡음 분산 계산기(106)가 송신기에 결합될 수 있는(예를 들어, 깨끗한 채널을 유지하기 위해 송신기에 직접 결합되는) 임의의 적합한 계산기 내에 위치될 수 있다는 점이 이해된다. 추가적으로, 위상 추정기(104) 및 잡음 분산 계산기(106)는 FLO 브로드캐스트 시스템에서 바람직하게 사용되는 송신기를 테스트하기 위해 사용될 수 있다. FLO 무선 시스템은 실시간 오디오 및 비디오 신호들 및 비-실시간 서비스들을 브로드캐스트하도록 설계될 수 있다. 개별적인 FLO 송신은 주어진 지리적 영역 내의 넓은 커버리지를 보장하기 위해 높은 고전력 송신기들을 사용하여 수행된다. 상기 FLO 신호가 주어진 영역 내의 인구의 상당한 비율에 도달함을 보장하기 위해 특정 영역들 내에 다수의 송신기들을 배치하는 것이 일반적이다. 통상적으로, FLO 기술은 데이터를 전송하기 위해 OFDM을 사용한다. 그러나, 본 발명은 다양한 통신 프로토콜들(무선 혹은 유선, 다중 캐리어 혹은 단일 캐리어)에 적용가능하다는 점이 이해된다.

이제 도 2를 참고하면, 송신기(202)의 성능 분석을 용이하게 하는 시스템(200)이 도시된다. 예를 들어, 송신기(202)는 FLO 통신 시스템에서 바람직하게 사용되는 송신기일 수 있다. 시스템(200)은 송신기(202)를 포함하는데, 이는 수신기(204)와 결합하여 통신한다. 상기 결합은 무선 결합, 유선 결합 혹은 임의의 다른 적합한 결합일 수 있다. 일 예로, 송신기(202) 및 수신기(204)는 깨끗한 채널을 시뮬레이션하려는 시도에서 가까이 접근해 있을 수 있다. 수신기(204)는 차례로 계산 디바이스(206)에 결합되어 통신할 수 있는데, 상기 계산 디바이스(206)는 위상 추정기(104) 및 잡음 분산 계산기(106)를 포함할 수 있다. 상기 시스템(200)은 위상 추정기(104) 및 잡음 분산 계산기(106)와 연관된 동작들이 수신기(204)의 외부에서 발생할 수 있음을 예시하도록 의도된다. 더욱이, 송신기(202) 및 계산 디바이스(206)는, 계산 디바이스(206)가 신호들의 수신을 가능하게 하는 기능을 포함하는 경우, 직접 연결될 수 있다.

전술된 바와 같이, 위상 추정기(104) 는 수신된 신호와 연관된 위상 변경을 추정하기 위한 1차 최소 제곱 추정 알고리즘들 및/또는 수신된 신호와 연관된 위상 변경을 추정하기 위한 2차 최소 제곱 추정 알고리즘을 사용할 수 있다. 이러한 위상 추정은 양자화 잡음(증폭기들, 필터들 등으로부터의 잡음)를 보유하지만 상기 수신된 신호와 연관된 비선형 잡음을 현저하게 없애기 위해 사용될 수 있다. 상기 잡음 분산 계산기(106)는 최소 제곱 추정치(들)의 함수로서 상기 수신된 신호와 연관된 잡음 분산을 결정할 수 있다.

이제 도 3을 참조하면, 예시적인 무선 통신 시스템(300)이 예시된다. 시스템(300)은 서로 및/또는 하나 이상의 이동 디바이스들(304)로 무선 통신 신호들을 수신하고, 전송하고, 중계(repeat) 등을 하는 하나 이상의 섹터들 내에 하나 이상의 기지국들(302)을 포함할 수 있다. 기지국은 터미널들과의 통신을 위해 사용되는 고정국일 수 있으며, 액세스 포인트, 노드 B 혹은 다른 용어들로서 지칭될 수도 있다. 각각의 기지국(302)은 송신기 체인(chain) 및 수신기 체인을 포함할 수 있으며, 이들 각각은 차례로 신호 송신 및 수신과 연관된 복수의 컴포넌트들(예를 들어, 프로세서들, 변조기들, 다중화기들, 복조기들, 역다중화기들, 안테나들,...)을 포함할 수 있으며, 이는 당업자에 의해 이해될 것이다. 이동 디바이스들(304)은, 예를 들어, 셀룰러 폰들, 스마트 폰들, 랩톱들, 핸드헬드 통신 디바이스들, 핸드헬드 계산 디바이스들, 위성 라디오들, 글로벌 위치지정 시스템들(GPS), PDA들 및/또는 무선 시스템(300)을 통한 통신을 위한 임의의 다른 적합한 디바이스일 수 있다. 더욱이, 각각의 이동 디바이스(304)는 예컨대 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시스템을 위해 사용되는 하나 이상의 송신기 체인들 및 수신기 체인들을 포함할 수 있다. 각각의 송신기 및 수신기 체인은 신호 송신 및 수신과 연관된 복수의 컴포넌트들(예를 들어, 프로세서들, 변조기들, 다중화기들, 복조기들, 역다중화기들, 안테나들,...)을 포함할 수 있으며, 이는 당업자에 의해 이해될 것이다.

상기 기지국들(302) 및 이동 디바이스들(304) 각각은 다른 기지국들 및 이동 디바이스들에 신호들을 전송하기 위해 사용되는 하나 이상의 송신기들을 포함할 수 있다. 송신기들은 무선 통신 환경 내에서 이러한 송신기들의 사용에 앞서 테스트될 수 있다. 전술된 바와 같이, 상기 송신기들은 상기 송신기들에 관한 특정 파라미터들의 테스트를 가능하게 하기 위해 테스트 수신기들과 연관될 수 있다. 예를 들어, 테스트 수신기들은 MER 계산과 관련하여 사용될 수 있다.

이제 도 4를 참조하면, 송신기 테스트와 관련하여 사용될 수 있는 통신 장치(400)가 예시된다. 예를 들어, 통신 장치(400)는잡음 분산을 계산하고, 위상 추정을 수행하고, 그리고/또는 수신된 신호(샘플)에 적어도 부분적으로 기반하여 MER을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 통신 장치(400)는, 예를 들어, 위상 추정이 수신된 수퍼프레임에 대해 계산될 수 있게 하는 로직, 코드 등을 유지할 수 있는 메모리(402)를 포함할 수 있다. 더욱이, 메모리(402)는 시간에 기반하여 수신된 수퍼프레임을 구획하기 위한 로직, 코드 및/또는 명령들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(402)는 위상 변경을 추정하기 위한 최소 제곱 기반 1차 알고리즘 및/또는 최소 제곱 기반 2차 알고리즘을 포함할 수 있다. 메모리(402)는 또한, (상기 최소 제곱 알고리즘(들)의 사용을 통해 확인되는) 위상 추정에 적어도 부분적으로 기반하여 잡음 분산을 결정하기 위한 로직,코드, 및/또는 명령들을 포함할 수 있다. 통신 장치(400)는 메모리(402) 내에 있는 명령들, 코드, 및/또는 로직을 실행하기 위한 프로세서(404)를 추가적으로 포함할 수 있다.

도 5,6,11 및 17-20을 참조하면, FLO 송신기 성능의 테스트에 관한 방법들이 예시된다. 설명의 간략화를 목적으로, 상기 방법들이 일련의 작용들로서 도시되고 설명되지만, 상기 방법들이 상기 작용들의 순서에 의해 제한되지 않는다는 점이 이해되어야 하는데, 왜냐하면 몇몇 작용들은 하나 이상의 실시예들에 따라, 상이한 순서로 발생하거나 그리고/또는 본 명세서에서 도시되고 설명한 순서로 다른 작용들과 동시에 일어날 수 있기 때문이다. 예를 들어, 당업자라면, 방법이, 예컨대 상태도에서, 일련의 상호연관된 상태들 및 이벤트들로서 대안적으로 나타날 수 있다는 점을 이해할 것이다. 더욱이, 본 발명에 따른 방법을 구현하기 위해 예시된 모든 작용이 사용되는 것이 아닐 수도 있다.

구체적으로, 도 5를 참조하면, 잡음 분산을 계산하기 위한 방법(500)이 도시된다. 상기 방법(500)은 502에서 시작하고, 504에서 신호가 수신된다. 예를 들어, 상기 신호는 OFDM 수퍼프레임이거나 이를 포함할 수 있다. 506에서, 최소 제곱 기반 추정 알고리즘이 상기 수신된 신호에 대한 위상 변경을 추정하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 알고리즘은 1차 알고리즘 또는 2차 알고리즘일 수 있다. 또다른 예에서, 상기 알고리즘은, 수퍼프레임의 일부분에 대한 위상 변경이 식별될 수 있도록 수퍼프레임의 일부분에 대해 실행될 수 있다. 508에서, 잡음 분산은 추정된/정정된 위상에 적어도 부분적으로 기반하여 계산될 수 있다. 상기 방법(500)은 이후 510에서 완료된다.

이제 도 6을 참조하면, MER의 추정과 관련하여 사용될 수 있는 방법(600)이 예시된다. 방법 600의 설명에 앞서, 최소 제곱 추정의 일반적 모델이 제공된다. 관측 벡터

(이는 채널 추정의 위상 램프를 표시할 수 있음)는 다음과 같이 표현될 수 있다:

여기서,

이며 미지의 파라미터 벡터이고, A는 M x L 상수 행렬이고,

는 컴포넌트들이 제로 평균이고

의 분산을 가지고 독립적이고 균등하게 분포된(independent and identically distributed : i.i.d) 잡음 벡터이다. 상기 변수 L은 위상 추정과 연관된 차수 더하기 1과 동일할 수 있다. 예를 들어, 1차 위상 추정에 대해 L=2이고, 2차 위상 추정에 대해 L=3 등의 식이다. M은 상기 추정과 연관된 샘플들의 개수이다. 예를 들어, 테스트 수신기 어플리케이션에 있어서, M은 세그먼트(예를 들어, 수퍼프레임의 세그먼트) 내의 OFDM 심볼들의 개수와 동일하다. 추가적으로,

이 바람직하게 만족될 수 있다.

의 최소 제곱 추정

은,

로써 정의되는, 에러 벡터

의 유클리드 길이(norm)를 감소시킬 수 으며, 이것의 유클리드 길이는

와 같이 표현될 수 있으며, 여기서

는 최소 제곱 기반 위상 램프 추정치이다.

에 대한

의 도함수가 0이 되도록 함으로써,

의 최소 제곱 추정치는 다음 식을 충족할 수 있다

또는

에 대한 표현을 상기 수학식으로 치환함으로써,

임을 알 수 있다. 따라서,

는 바이어스되지 않은

의 추정치이다.

더욱이,

의 최소 제곱 추정치는,

로 표현될 수 있다. 상기 최소 제곱 추정에 의해 생성된 에러 벡터의 길이는

와 같이 표현될 수 있다. 상기 에러 벡터의 길이의 기대값은

이며,

는 상기 에러 벡터의 길이의 평균이다. 상기 수학식이 스칼라 식이며, 제곱 행렬 AB의 트레이스(trace)가 BA의 트레이스와 동일하다는 행렬 이론에서 공지된 등식(equality)을 사용하기 때문에, 상기 수학식에서의 두번째 항은 다음과 같이 쓸 수 있다:

상기 잡음 벡터

의 엘리먼트들은 i.i.d이며,

의 분산과 연관되며, 위에서 나타난 바와 같이,

이다. 따라서,

이다. 마지막으로, 위 식으로부터 다음이 획득될 수 있다:

따라서, 상기 추정 에러 벡터의 각각의 컴포넌트의 분산은

이다. 다시 말해, 최소 제곱 추정 에러의 분산은

의 인자에 의한 입력 데이터 내의 부가 잡음의 분산보다 더 작다. 에러 분산에서의 상기 감소는 동일한 데이터의 세트가 최소 제곱 추정 및 에러 벡터를 계산하기 위해 사용될 수 있다는 사실에 기인한다. 그 결과, 상기 추정된 파라미터들은 상기 에러 벡터를 계산하기 위해 사용되는 데이터의 세트에 대해 "더 적합(fit better)" 할 수 있다. 그 결과 는 아래에 도시되는 바와 같이 상이할 수 있다.

제 1 데이터 벡터

는 상기 추정 파라미터들의 최소 제곱 추정을 수행하기 위해 사용되고 제 2 데이터 벡터

는 상기 에러 벡터를 계산하기 위해 사용될 수 있다.

는 실질적으로

와 같이 유사한 통계치들을 가질 수 있으나,

와는 독립적이다. 소위, 다음 식

이 정의될 수 있는데, 여기서

는

와 동일한 차원, 분산 및 평균을 가지지만,

와는 독립적인 잡음 벡터이다.

전술된 바와 같은 에러 벡터를 계산하기 위해,

대신

를 사용함으로써, 상기 에러 벡터의 길이가 다음과 같이 표현될 수 있다:

전술한 바로부터 알 수 있는 바와 같이, 상기 기대치

의 계산은 다음과 같이 한정될 수 있는데 왜냐하면

와

는 상관되지 않고, 제로 평균과 연관되기 때문이다 :

부가적으로,

이다. 따라서, 다음이 획득될 수 있다:

따라서, 에러 벡터의 컴포넌트들의 분산은

이다. 다시 말해, 상이한 데이터 벡터들의 세트가 상기 에러 벡터의 계산에 사용되는 경우, 상기 에러 벡터 컴포넌트들의 분산은

의 인자에 의한 입력 데이터 내의 잡음 컴포넌트의 분산보다 크다. 실질적으로 유사한 데이터의 세트가 상기 계수의 최소 제곱 추정치를 획득하고 에러 벡터

의 길이의 평균을 계산하는데 사용된다면, 상기 분산은

보다 더 작다. 만약 상이한 데이터의 세트가 상기 계수의 최소 제곱 추정치를 획득하고 에러 벡터

의 길이의 평균을 계산하는데 사용된다면, 상기 분산은

보다 더 크다.

이제, 방법(600)을 참고하면, 상기 방법(600)은 602에서 시작하고, 604에서

이 수신된 샘플에 대해 결정되는데, 여기서

는 n번째 OFDM 심볼의 k번째 서브캐리어에 대한 변조 심볼이다. 예를 들어,

의 크기는 1(unity)이라 가정될 수 있다(상기 변조 심볼은 단위 전력을 가진다). 상기 수신된 샘플은,

와 같이 표현될 수 있으며, 여기서,

는 상기 수신된 샘플과 연관된 정정불가능한 비선형성 및 잡음으로 인한 에러 항목을 표시하며,

은 주파수 오프셋 f로 인한 위상 시프트이며,

는 서브캐리어 k의 복소 채널 계수이다. ML-기반 시퀀스 검출 알고리즘이 상기 변조 심볼

의 하드 결정(hard decision)을 획득하기 위해 사용될 수 있다. 상기 수신된 샘플을 전송하는 송신기에 의해 도입된 비-선형 왜곡(잡음 포함)은 바람직하게 계산될 수 있고, k번째 서브캐리어에 대해서는, n에 대해 고정적인 것으로 가정하면, 분산

에 의해 나누어지는,

로써 표현될 수 있는 신호 전력의 비를 특징으로 한다. 이러한 비는 MER이라 지칭될 수 있다. 작용(604)(

을 결정)은 상기 수신된 샘플을 분석함에 의해 이루어질 수 있다.

606에서,

은

와 곱해져서, 모든 n에 대해

을 생성한다. 이전의 가정으로 인해

의 크기가 1과 같으므로,

의 분산은

의 분산과 동일하다. 608에서, 위상의 추정치가 최소 제곱 추정을 통해 결정된다. 예를 들어, 상기 최소 제곱 추정은 1차 혹은 2차 최소 제곱 추정 알고리즘의 사용을 통해 이루어질 수 있다.

의 위상은 수학적으로

라 표기될 수 있으며, 그 추정치는

이라 표기될 수 있다. 이러한 위상을 추정하기 위해,

의 위상은 다음 식

을 사용을 통해 계산될 수 있는데, 여기서

는 부가 잡음 항목이다.

라는 조건 (예를 들어, 수신된 신호가 높은 신호대 잡음비를 가짐) 하에,

는,

에 직교하고

에 의해 스케일링되는

의 컴포넌트와 거의 동일할 수 있으며, 제로 평균 및

의 분산을 가지는 가우시안일 수 있다. 전술된 일반적인 최소 제곱 추정 공식은, 예컨대,

및

를 한정함으로써 a 및 b의 최소 제곱 추정치들을 획득하기 위해 적용될 수 있다(여기서, N은 세그먼트 내 OFDM 심볼들의 수일 수 있다).

의 최소 제곱 추정치 추정은

에 의해 수학식 2에 따라 계산될 수 있다. 더 구체적으로는,

그리고

이다.

위에서 언급된 바와 같이,

의 위상 추정치는

이다. 수학식 3에 의해 주어진 결과들을 이용하여,

및

간의 에러의 분산이

와 동일할 수 있다는 점을 알 수 있다.

610에서, 서브캐리어 n의 복소 채널 계수의 크기의 추정치가 확인될 수 있다. 작용 610은 또한

을

과 곱하여

을 획득하는 것을 포함할 수 있는데, 이는 이후에

의 크기를 추정하기 위해 사용될 수 있다. 더 구체적으로는,

이다.

이 x 축 주위로 로테이션(rotate)할 수 있다는 점이 확인될 수 있다. 위상의 최소 제곱 추정이 참(true) 위상이 아닌 로테이션에 대해 사용될 수 있으므로, 허수 컴포넌트의 분산은 대략

와 동일할 수 있다. 추정된 실수 잡음 컴포넌트의 분산은

이다. 따라서, 전체 추정된 분산은

이다. 다시 말해, MER 계산에서 사용된 상기 참 잡음 분산의 추정치는

에 의해 계산될 수 있다. 따라서, 바이어스되지 않은

의 추정치를 획득하기 위해, 스케일링 인자

가 사용될 수 있으며, 여기서,

이다.

본 명세서에서 설명된 계산들 중 많은 계산이, N개 캡쳐된 샘플들에 대한 선형 위상 램프를 가지는 상수 항목으로서 채널 계수가 모델링될 수 있다는 가정에 기반한다. 그러나, 실제로는, 상기 선형 위상 램프 가정은 전체 캡쳐에 대해 유지(hold)되지 않을 수 있고, 계산된 MER은 비선형 왜곡으로서 이러한 비선형 위상 램프를 처리할 것이다. 그러나, 충분히 긴 데이터 세그먼트에 대해 선형성이 유지되는 한, 테스트 수신기의 성능이 저하되지 않을 것이다. 따라서, 이러한 방식으로 계산된 MER은 테스트 수신기 성능을 반영하지 않을 수 있다. 따라서, 데이터는 상기 잡음 분산 추정을 수행하기 전에 세그먼트들로 분할될 수 있다.

따라서, 전체 캡쳐는 K개 세그먼트들로 나누어질 수 있으며, 각각의 세그먼트는 M개 샘플들을 포함한다. 그러나, 세그먼트들이 동일하지 않은 개수의 샘플들을 포함할 수 있음이 확인될 수 있다. 상기 추정 프로시저는 상기 위상 추정(작용 608)이 각각의 M개 샘플 세그먼트에 대해 수행될 수 있다는 점을 제외하고는 전술된 것과 실질적으로 유사할 수 있다. 각각의 세그먼트 내의 샘플들은 세그먼트의 샘플들에 기반하여 추정된 위상을 사용함으로써 실수축 주위로 로테이션한다. 상기 분석이 유효하게 유지되며, 그 차는 이러한 획득된 에러의 직교 컴포넌트의 분산

일 것이다. 위와 실질적으로 유사한 유도식을 사용하여, (1차 최소 제곱 추정 알고리즘에 대해) 바이어스되지 않은 추정치를 획득하기 위한 계수

는

일 수 있다.

상기 내용은 위상 변경이 2차 곡선으로 모델링될 수 있는 경우로 확장될 수 있다. 그러한 예에서, 최소 제곱 추정에서의 행렬 A는 다음과 같이 표현될 수 있다:

상기 2차 최소 제곱 추정에 대한 바이어스되지 않은 에러 분산 추정치를 생성하기 위한 계수

는

일 수 있다. 이러한 계수는 바이어스되지 않은 분산

의 추정치의 결정과 관련하여 사용될 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 바이어스되지 않은 추정치는 다음 알고리즘

을 통해 결정될 수 있는데, 여기서

는 1차 혹은 2차 최소 제곱 기반 알고리즘의 사용을 통해 위상 추정이 수행되는지의 여부에 의존할 수 있다. 추가적으로,

및

는, 개별적으로, 잡음의 동상(in-phase) 및 직교 성분으로 간주될 수 있다. 상기 방법(600)은 이후 612에서 완료된다.

이제 도 7을 참조하면, 위상 추정/정정을 예시하는 그래프 도면(700)이 도시된다. 이러한 그래프 도면(700)은 시간 경과에 따라 수신된 심볼들에 대해 수신된 신호에 대한 실제 위상을 표시하는 라인(702)을 포함한다. 따라서, 상기 위상이 시간 경과에 따라 비선형적으로 변한다는 점을 알 수 있다. 또다른 라인(704)은 (6MHz 대역폭 경우에 대해 1200개 심볼로서 도시된) 수퍼프레임 전체에 걸친 위상의 1차 추정을 표시한다. 그러나, 수퍼프레임이 임의의 적절한 개수의 심볼들을 포함하고, 상기 수 1200은 일 예로서 간주되어야 하며 본 발명에 대해 제한적인 것으로 간주되지 않아야 한다는 점이 이해된다. 그래프 도면(700)으로부터 시간 경과에 대한 위상 변경의 추정/정정을 위한 선형 알고리즘의 사용이 불충분하하다는 점을 알 수 있는데, 왜냐하면, 상당량의 비선형 잡음이 남아 있기 때문이다(이로 인해 송신기 성능 결정을 어렵게 함).

이제 도 8을 참조하면, 위상 추정/정정을 예시하는 그래프 도면(800)이 도시된다. 제 1 라인(802)은 다시 OFDM 심볼들이 처리됨에 따라 변경하는 수신된 신호의 위상을 표시한다. 제 2 라인(804)은 전체 수퍼프레임에 걸친 위상의 2차 추정을 예시한다. 상기 2차 추정이 상기 1차 접근법(approximation)보다 더 정확하지만, 처리된 심볼들에 대한 실제 위상 및 처리된 심볼들에 대한 추정된 위상 간의 상당한 불일치점들이 남아 있다.

이제 도 9를 참조하면, 수퍼프레임의 세그먼트화의 사용을 통해 위상 추정/정정을 예시하는 그래프 도면(900)이 도시된다. 이러한 예시적인 그래프 도면(900)에서, 상기 수퍼프레임은 (300개 OFDM 심볼들의) 4개의 세그먼트들로 구획되었다. 상기 도면(900)은 추가적으로, 세그먼트시에, 선형 추정/정정 알고리즘이 적용되었다. 더 상세하게는, 제 1 라인(902)은 OFDM 심볼들에 대한 실제 위상을 나타내고, 라인들(904,906,908 및 910)은 4개의 세그먼트들의 선형 추정치를 예시한다. 도 9와 도 7의 비교로부터 쉽게 확인될 수 있는 바와 같이, 상기 세그먼트화된 선형 추정치는 수퍼프레임 전체에 대한 선형 추정치보다 훨씬 더 실제 위상에 근접한다. 다시 말해, 비선형 잡음의 상당 부분이 없어지는 반면 양자화 잡음은 심하게 영향을 받지 않는다(이로 인해 송신기와 연관된 양자화 잡음의 분석이 가능해짐).

도 10으로 넘어가면, FLO 물리적 계층 수퍼프레임(1000)이 예시된다. 6MHz 대역폭의 실시예에 있어서, 수퍼프레임은 6MHz 대역폭 경우에 대해 1초의 지속시간을 가지는 1200개의 OFDM 심볼들과 동일할 수 있다. 일반적으로, FLO 전송된 신호 들은 1000에 예시된 바와 같이 수퍼프레임들로 정렬된다. 각각의 수퍼프레임은 TDM(시분할 다중화된) 파일럿 심볼들(1002), 오버헤드 정보 심볼들(OIS)(1004) 및 프레임들(1006,1008,1010,1012)을 포함하며, 광역 데이터(1014) 및 로컬 영역 데이터(1016)를 포함하는, 데이터의 4개의 프레임들로 구성될 수 있다. 상기 파일럿 심볼들은 4개의 미리 정의된 파일럿 심볼들: 시분할 다중화1(TDM1), 광역 식별 채널(WIC), 로컬 영역 식별 채널(LIC) 및 시분할 다중화2(TDM2)를 포함할 수 있다. 상기 파일럿 심볼들은 동기화, 타이밍, 식별 목적을 위해 사용될 수 있다. 결과적으로, 상기 파일럿 심볼들의 구조는 4개의 데이터 프레임들(1006,1008,1010, 및 1012)에 포함된 OFDM 데이터 심볼들의 구조와는 구별된다. 상기 파일롯 심볼들은 OIS의 신속한 획득을 허용할 수 있다. 상기 OIS는 수퍼프레임에서 각각의 미디어 서비스에 대한 데이터의 위치를 설명한다.

통상적으로, 각각의 수퍼프레임은 할당된 대역폭의 200개의 OFDM 심볼들(6MHz에 대해 1200개의 심볼들)/MHz로 구성되며, 각각의 심볼은 액티브한 서브캐리어들의 7개의 인터레이스(interlace)들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 각각의 심볼은 4096개의 서브 캐리어들을 포함할 수 있고, 4000개의 서브캐리어들이 데이터에 대해 사용가능하다. 액티브한 서브캐리어들의 각각의 인터레이스는 주파수에서 균일하게 분배되며, 따라서, 사용가능한 대역폭 내에 풀(full) 주파수 다이버시티를 획득한다. 이들 인터레이스들은 사용된 실제 인터레이스들의 수 및 지속시간 면에서 변경하는 논리 채널들에 할당된다. 이는 임의의 주어진 데이터 소스에 의해 달성되는 시간 다이버시티에 있어서 유연성을 제공한다. 더 낮은 데이터 레이 트 채널들에 더 적은 인터레이스들이 할당되어 시간 다이버시티를 향상시키지만, 더 높은 데이터 레이트 채널들은 라디오의 온-타임을 최소화하고 전력 소모를 감소시키기 위해 더 많은 인터레이스들을 사용한다.

낮은 그리고 높은 데이터 레이트 채널들에 대한 획득 시간은 일반적으로 동일하다. 따라서, 주파수 및 시간 다이버시티는 획득 시간의 절충 없이 유지될 수 있다. 가장 빈번하게, FLO 논리 채널들은 가변 레이트 코덱들(압축기 및 압축해제기를 하나로 묶은 것)을 사용하여 가능한 통계적 다중화 이득들을 획득하기 위해 가변 레이트들로 실시간(라이브-스트리밍) 콘텐츠를 전달하는데 사용된다. 각각의 논리 채널은 상이한 어플리케이션들에 대한 다양한 신뢰성 및 서비스 품질 요건들을 지원하기 위해 상이한 코딩 레이트들 및 변조를 가질 수 있다. 상기 FLO 다중화 방식은 디바이스 수신기들로 하여금, 전력 소모를 최소화하는데 관심 있는 단일 논리 채널의 콘텐츠를 복조하도록 할 수 있다. 이동 디바이스들은 비디오 및 연관된 오디오가 상이한 채널들을 통해 전송되도록 하기 위해 다수의 논리 채널들을 동시에 복조할 수 있다.

이제 도 11을 참고하면, 송신기 성능의 분석을 용이하게 하는 방법(1100)이 예시된다. 상기 방법(1100)은 1102에서 시작하고, 1104에서, 수신된 수퍼프레임이 복수의 세그먼트들로 구획된다. 일 예에서, 수퍼프레임은 복수의 OFDM 심볼들을 포함할 수 있는데, 상기 복수의 OFDM 심볼들은 특정 시간 주기 동안 수신되고 처리될 수 있다. 따라서, 수퍼프레임의 세그먼트화는 시간에 기반하여 구획하는 것에 일치한다. 상기 수퍼프레임은 임의의 적합한 개수의 심볼들을 포함할 수 있고, 이 러한 수퍼프레임은 임의의 적절한 개수의 세그먼트들로 세그먼트화될 수 있다. 그러나 다수의 세그먼트들은 너무 크지 않아야 하는데, 왜냐하면 백색 가우시안 잡음이 없어질 것이기 때문이다.

1106에서, 위상 변경은 복수의 세그먼트들 각각에 대해 추정/정정된다. 예를 들어, 위상은, 최소 제곱 기반일 수 있는 1차 정정 알고리즘의 사용을 통해 추정/정정될 수 있다. 그러나 상기 1차 알고리즘은, 최소 제곱 기반일 필요는 없지만, 임의의 적합한 1차 알고리즘일 수 있다. 부가적으로 혹은 대안적으로, 적어도 하나의 세그먼트의 위상은 최소 제곱 기반 2차 위상 추정/정정 알고리즘의 사용에 의해 추정/정정될 수 있다. 이러한 알고리즘은 위에서 상세하게 설명되었다. 1108에서, 양자화 잡음(백색 가우시안 잡음 혹은 부가 잡음)이 출력된다. 예를 들어, 세그먼트화에 의한 위상 정정은 양자화 잡음을 없애지 않고 비선형 잡음이 실질적으로 상쇄되도록 할 수 있다. 상기 양자화 잡음의 양은 예컨대 FLO 송신기의 성능을 표시할 수 있다. 이후 상기 방법(1100)은 1110에서 완료된다.

도 12를 참조하면, 수신된 신호(샘플)에 대한 바이어스되지 않은 잡음 분산의 추정치를 계산하는 것과 관련한 시스템(1200)이 예시된다. 시스템(1200)은 수신된 신호(1202)와 관련된 위상을 추정하기 위해 최소 제곱 추정 알고리즘들을 사용하기 위한 논리 모듈(들)을 포함할 수 있는데, 상기 모듈(들)은 프로세서, 안테나, 수신기 체인, 메모리, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 등을 포함할 수 있다. 상기 모듈(들)(1200)에 의해 이루어진 추정은 1차 최소 제곱 기반 추정 및/또는 2차 최소 제곱 기반 추정일 수 있다. 시스템(1200)은 추가적으로 추정된 위 상(1204)의 함수로서 잡음 분산의 추정치를 계산하기 위한 논리 모듈(들)을 포함할 수 있다. 상기 모듈(들)(1204)은 계산을 수행하기 위해 사용되는 알고리즘(들)을 보유하기 위한 메모리, 상기 알고리즘(들)을 실행하기 위한 프로세서(들) 등을 포함할 수 있다.

이제 도 13을 참조하면, 본 명세서에서 제시된 다양한 양상들에 따른 송신기 평가 시스템(1300)이 예시된다. 시스템(1300)은 송신기(1302)에 의해 생성된 신호를 샘플링하기 위해 사용될 수 있는 신호 분석기(1304)를 포함할 수 있다. 신호를 수신하기 위해 수신기가 아닌 신호 분석기(1304)를 사용함으로써, 시스템(1300)은 부가 잡음 및 왜곡의 가능한 소스들로서의 수신기를 제거할 수 있다. 시스템(1300)은 또한 신호 분석기(1304)에 의해 캡쳐된 신호를 처리할 수 있고 송신기(1302)의 성능을 평가하기 위한 메트릭들을 생성할 수 있는 프로세서(1306)를 포함할 수 있다. 프로세서(1306)는 각각의 서브캐리어에 대한 주파수 도메인 채널 추정치들을 생성하는데 사용될 수 있는 채널 추정기(1308)를 포함할 수 있다. 프로세서(1306)는 또한 송신기(1302)의 성능을 평가하기 위해, 예컨대 변조 에러율(MER), 바이어스되지 않은 잡음 분산의 추정치 등과 같은 메트릭을 생성하는 메트릭 생성기(1310)를 포함할 수도 있다. 메트릭 생성기(1310)에 의해 생성된 메트릭은 채널 추정기(1308)에 의해 생성된 주파수 도메인 채널 추정치들에 기반할 수 있다. 시스템(1300)은 또한 송신기 성능 평가에 관련한 데이터(예를 들어, 심볼 데이터 및 메트릭 데이터)를 보유하는 프로세서(1306)에 연결된 메모리(1312)를 포함할 수 있다. 더욱이, 시스템(1300)은 사용자로 하여금 프로세서에 의해 생성된 가시적인 피드백을 통해 송신기 성능을 모니터링할 수 있도록 하기 위한 디스플레이 컴포넌트(1314)를 포함할 수 있다.

프로세서(1306)는 디스플레이 컴포넌트(1312)에 다양한 타입들의 사용자 인터페이스들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1306)는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI), 명령 라인 인터페이스 등을 제공할 수 있다. 예를 들어, GUI는 사용자 정보를 보기 위한 영역을 사용자에게 제공하도록 렌더링될 수 있다. 이들 영역들은 대화 상자들, 정적 제어들, 드롭-다운-메뉴들, 라인 박스들, 팝-업 메뉴들, 편집 제어들, 콤보 박스들, 라디오 버튼들, 체크 박스들, 푸시 버튼들, 및 그래픽 박스들을 포함하는 알려진 텍스트 및/또는 그래픽 영역들을 포함할 수 있다. 더욱이, 네비게이션을 위한 수직 및/또는 수평 스크롤 바들 및 영역이 시청가능할지의 여부를 결정하기 위한 툴바 버튼과 같은 프리젠테이션을 용이하게 하기 위한 유틸리티들이 사용될 수 있다.

예를 들어, 명령 라인 인터페이스가 사용될 수 있다. 예를 들어, 명령 라인 인터페이스는 상기 송신기 성능이 미리 결정된 범위(bound) 밖에 있음을 사용자에게 경고하거나 텍스트 메시지를 제공함으로써 정보를 상기 사용자에게 (예를 들어, 디스플레이 및 오디오 톤을 통한 텍스트 메시지에 의해) 프롬프트할 수 있다. 상기 명령 라인 인터페이스가 GUI 및/또는 어플리케이션 프로그램 인터페이스(API)와 연결되어 사용될 수 있음이 이해되어야 한다. 더욱이, 상기 명령 라인 인터페이스는 제한된 그래픽 지원을 가지는 하드웨어(예를 들어, 비디오 카드) 및/또는 디스플레이들(예를 들어, 흑백, 및 EPA) 및/또는 낮은 대역폭 통신 채널과 관련하여 사 용될 수 있다.

더욱이, 평가 시스템은, 송신기 성능이 수용가능한 범위 밖에 있는지의 여부를 사용자에게 알려주기 위한 경고를 생성할 수 있다. 상기 경고는 오디오, 비디오, 혹은 사용자의 주의를 끌도록 의도된 임의의 다른 형태일 수 있다. 상기 평가 시스템은 상기 사용가능한 범위의 경계들을 표시하는 값들의 미리 결정된 세트를 포함할 수 있다. 대안적으로, 사용자들은 상기 경계들을 동적으로 결정할 수 있다. 더욱이, 상기 평가 시스템은 송신기 성능에 있어서의 변경에 기반하여 경고를 생성할 수 있다.

도 14는 무선 통신 시스템(1400)의 일 예이다. 시스템(1400)은 통신 위성 시스템(1404)으로부터의 송신을 위한 데이터를 수신할 수 있는 송신기(1402)를 포함한다. 위성 시스템(1404)으로부터의 신호들은 위성 복조기(1408) 및 심플 네트워크 관리 프로토콜(SNMP) 제어 유닛(1410)을 포함할 수 있는 통합된 수신기 디코더(1406)를 통해 전파될 수 있다. 통합된 수신기 디코더(1406)로부터의 신호 데이터는 송신기(1402) 내의 익사이터(exciter)(1412)로 입력될 수 있다. 더욱이, 송신기(1402)는 모뎀(1416)을 통해 인터넷 제공자(IP) 네트워크(1414)에 연결될 수 있다. 모뎀(1416)은 송신기(1402) 내의 SNMP 제어 유닛(1418)으로 연결될 수 있다. 익사이터(1412)는 파서(parser) 및 단일 주파수 네트워크(SFN) 버퍼(1420), 보울러 코어(bowler core)(1422) 및 디지털-아날로그 변환기(DAC) 및 I/Q 변조기(1424)를 포함할 수 있다. 위성 시스템(1404)으로부터의 신호 데이터는 파서 및 SFN 버퍼(1420) 내에서 구문분석되고 저장될 수 있다. 보울러 코어(1422)는 신호 데이터를 나타내는 복소수를 생성하고 상기 신호 데이터를 동상(in-phase)(I) 및 직교(Q) 컴포넌트들로서 DAC 및 I/Q 변조기(1424)에 전달한다. DAC 및 I/Q 변조기(1424)는 상기 신호 데이터를 처리하여 아날로그인 무선 주파수(RF) 신호를 생성하기 위해 합성기(1426)를 사용할 수 있다. 상기 데이터가 아날로그로 변환된 이후, 결과적인 RF 신호 데이터는 전력 증폭기(1428)로 전달되고 하모닉 필터(1430)를 통과할 수 있다. 더욱이, 상기 데이터는 안테나(1434)에 의한 전송에 앞서 채널 필터(1432)를 통해 전달될 수 있다.

송신기 성능을 평가하기 위해, 익사이터(1412)에 의해 생성된 상기 RF 신호 데이터가 모니터링될 수 있다. 송신기 에러 혹은 잡음의 가능한 소스들은 업-샘플링, 디지털-아날로그 변환 및 RF 변환을 포함할 수 있다. 상기 신호 데이터는, 상기 RF 신호가 전력 증폭 및 필터링 전 또는 후에 샘플링될 수 있도록, 상기 익사이터의 출력 및 상기 채널 필터의 출력에서 샘플링될 수 있다. 만약 상기 신호가 증폭 이후에 샘플링된다면, 상기 신호는 전력 증폭 비선형성에 대해 정정되어야 한다.

이제 도 15를 참조하면, 송신기 시스템 익사이터(1412)에 연결된 송신기 평가 시스템(1500)이 예시된다. 글로벌 위치지정 시스템(GPS) 수신기(1502)로부터의 신호들은 송신기 익사이터(1412) 및 신호 분석기(1304)를 동기시키기 위해 사용될 수 있다. GPS 수신기(1502)로부터의 외부 10 메가헤르츠 클록이 익사이터(1412) 및 신호 분석기(1304) 모두에게 인가되어 공통 클록 레퍼런스로서 작용할 수 있다. 신호 분석기(1304)에 의한 샘플링의 시작을 익사이터(1412)에 의해 출력된 RF 신호 데이터의 수퍼프레임의 시작에 동기시키기 위해, GPS(1502)는 1 펄스/초(PPS) 신호를 동기를 위해 익사이터(1412)에 제공하고, 샘플링의 시작을 트리거링하기 위해 신호 분석기(1304)에 제공할 수 있다. 신호 분석기(1304)는 상기 전송된 신호의 기저대역 칩 레이트에 동기된 레이트로 익사이터 아날로그 출력 파형의 디지털 샘플들을 생성할 수 있다. 샘플링된 데이터는 이후 프로세서(1306)에 인가된다. 프로세서(1306)는 범용 프로세서 혹은 송신기 데이터 분석에 전용인 프로세서를 사용하여 구현될 수 있다. 범용 프로세서의 사용은 송신기 평가 시스템(1500)의 비용을 감소시킬 수 있다. 신호 분석기(1304)는 양자화 잡음을 회피하기 위해 부동 소수점 모드에서 실행하도록 구성될 수 있다.

이제 도 16을 참조하면, 측정된 혹은 수신된 신호 및 전송된 신호 간의 차를 예시하는 좌표도가 도시된다. 상기 좌표도의 축들은, 동상 혹은 I-축 및 직교 혹은 Q-축으로 지칭되는, 복소수들의 실수 및 허수 컴포넌트들을 나타낸다. 상기 측정된 신호 좌표 및 전송된 신호 좌표간의 벡터는 에러를 나타내는데, 상기 에러는 아날로그 변환 부정확성들, 전력 증폭기 비선형성들, 인-밴드 진폭 리플, 송신기 IFFT 양자화 에러 등을 포함할 수 있다.

송신기 평가 시스템은 상기 송신기의 성능을 평가하기 위한 하나 이상의 메트릭들을 생성할 수 있다. 프로세서에 의해 생성된 메트릭들은 변조 에러 비(MER), 그룹 지연 혹은 채널 주파수 응답을 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 특히, MER은 상기 송신기 내의 결함들의 누적된 영향을 측정한다. 서브캐리어에 대한 MER은 서브캐리어에 대한 신호대 잡음비(SNR)와 등가이다. MER은 다음 식을 사용하여 생성될 수 있다.

여기서, I는 측정된 좌표의 동상(in phase) 값이고, Q는 측정된 좌표의 직교값이고, N은 서브캐리어들의 개수이다. ΔI는 전송되고 측정된 신호들의 동상 값들 간의 차이고, ΔQ는 전송되고 측정된 신호들의 직교값들 간의 차이다.

이제 도 17을 참조하면, 전송된 심볼들이 알려지지 않은 송신기를 평가하기 위한 방법(1700)이 예시된다. 상기 변조 심볼(예를 들어, QPSK 혹은 16QAM 심볼들)들은 실시간 데이터 스트림들이 전송될 때 알려지지 않는다. 그러나, 파일럿 심볼들은 알려진다. 상기 방법(1700)은 1702에서 시작하고, 1704에서 신호가 수신된다. 서브캐리어들에 대한 대략적인(coarse) 초기 채널 추정은 1706에서 생성될 수 있다. 상기 대략적인 초기 채널 추정은, 아래 도 18에 대해 설명되는 바와 같이, 알려진 파일럿 심볼들 및 선형 보간법 및 외삽법을 사용하여 수행될 수 있다. 1708에서, 상기 서브캐리어들에 대한 변조 심볼들이 결정된다. 상기 변조 심볼들은 아래 도 19 및 20에 대해 설명되는 바와 같이, 좌표도를 사용하여 결정될 수 있다. 상기 심볼들은 수신된 신호 좌표 및 가장 가까운 심볼 좌표에 대응하는 변조 심볼 간의 거리에 기반하여 선택될 수 있다. 심볼 선택은 아래에서 더 상세하게 설명된다. 1710에서, 각각의 서브캐리어에 대한 초기 주파수 도메인 추정치가 결정될 수 있다. 각각의 서브캐리어에 대한 초기 채널 추정치는 상기 수신된 신호를 상기 변조 심볼로 나눔으로써 획득될 수 있다.

1712에서, 채널 추정치들은 정확도를 증가시키기 위해 수퍼프레임들에 걸쳐 평균화된다. 평균 채널 추정치는 개략적인 채널 추정치들을 사용하여 결정될 수 있으며, 상기 채널 추정치들은 변조 심볼들 혹은 채널 추정치들의 양 세트 모두에 기반할 수 있다. 상기 채널 추정치들에 적어도 부분적으로 기반하는 송신기들을 평가하기 위한 메트릭이 1714에서 생성될 수 있다. 예를 들어, 각각의 서브캐리어에 대한 MER은, 위에서 상세히 설명된 바와 같은, 채널 추정치들 및 변조 심볼에 기반하여 결정될 수 있다. 이후, 상기 방법(1700)은 1716에서 완료한다.

이제 도 18을 참조하면, 개략적인 채널 추정치들을 생성하기 위한 방법(1800)이 예시된다. 상기 방법(1800)은 1802에서 시작한다. 위에서 상세히 논의된 바와 같이, 수신된 신호는 상기 채널 추정치, 서브캐리어에 대한 심볼 및 잡음 항목인 AWGN의 함수로서 기록될 수 있다. 각각의 OFDM 심볼에 있어서, 수신기에 대해 알려진 파일럿 심볼들을 운반하는 미리 결정된 개수의 서브캐리어들(예를 들어, 파일럿 QPSK 심볼들을 운반하는 500개의 서브캐리어들)이 존재한다. 그러므로, 변조 심볼들은 이러한 서브캐리어들의 서브세트로 알려진다. 결과적으로, 1804에서, 상기 채널 추정치들은 상기 파일럿 서브캐리어들에 대해 계산될 수 있다. 1806에서, 두 개의 파일럿 서브캐리어들 사이에 위치한 서브캐리어들에 대한 채널 추정치들이 선형 보간법을 사용하여 획득될 수 있다. 1808에서, 상기 수퍼프레임의 단부들에서의 서브캐리어들 - 결과적으로 파일럿 서브캐리어들 사이에 위치하지 않음 - 에 대한 채널 추정치들이 선형 외삽법을 사용하여 획득될 수 있다.

더욱이, 수퍼프레임의 OFDM 심볼들에 대한 파일럿 심볼들의 (2,6) 패턴 스태거링(staggering)이 존재하기 때문에, 현재 OFDM 심볼의 500개 파일럿들 및 이전 OFDM 심볼들의 500개 파일럿들 모두가 주파수 도메인 채널 추정치를 획득하는데 사용될 수 있다. 이러한 경우들에 있어서, 상기 파일럿 서브캐리어들의 채널 추정치들은 상기 파일럿 심볼들을 사용하여 생성되고, 나머지 서브캐리어들의 채널 추정치들은 선형 보간 및 외삽법에 의해 획득된다. 상기 방법(1800)은 1810에서 완료된다.

이제 도 19를 참조하면, 변조 심볼을 결정하기 위한 방법(1900)이 예시된다. 상기 방법(1900)은 1902에서 시작하고, 1904에서, 수신된 신호의 좌표 및 가능한 변조 심볼들의 좌표 간의 거리들이 계산된다. 예를 들어, 상기 수신된 신호 좌표 및 상기 신호 좌표에 가장 가까운 QPSK 좌표간의 거리 뿐만 아니라, 상기 신호 좌표 및 상기 신호 좌표에 가장 가까운 16QAM 좌표간의 거리가 계산될 수 있다. 1906에서, 상기 신호 좌표에 가장 가까운 변조 심볼 좌표는 변조 심볼로서 선택된다. 변조 심볼들의 선택에서의 정확도를 증가시키기 위해, 상기 변조 심볼은 일치하는 변조 타입을 가지는 서브캐리어들의 서브세트를 위한 변조 타입에 비교될 수 있다. 본 명세서에서는 하프-인터레이스(half-interlace)가 일치하는 변조 타입을 가지는 서브캐리어들의 서브세트의 일 예로서 사용된다. 그러나, 본 명세서에서 논의된 시스템들 및 방법들에 있어서, 일치하는 변조 타입을 가지는 서브캐리어들의 서브세트는 하프-인터레이스에 제한되지 않는다. 변조 심볼 선택에서의 에러들은 상기 서브캐리어들의 서브세트에 대한 변조 타입에 대해 서브캐리어들에 대한 변조 심볼을 체크함으로써 회피될 수 있다. 상기 서브캐리어들의 서브세트에 대한 변조 타입은 1908에서 결정될 수 있다. 1910에서, 상기 변조 심볼이 변조 타입에 일치하는지의 여부가 결정된다. 만약 일치한다면, 상기 프로세스가 종료된다. 만약 일치하지 않는다면, 상기 변조 심볼이 재평가되고 상기 변조 타입에 일치하는 변조 심볼은 1912에서 선택된다.

통상적으로, 변조 타입은 하프 인터레이스 동안 일관되게 유지된다. 일반적으로, 상기 변조 타입은 FLO 프로토콜에서의 제약들로 인해 인터레이스 내에서 변경되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 인터레이스는 서브캐리어들의 세트(예를 들어, 500개의 서브캐리어들)이다. 결과적으로, 하프-인터레이스는 하나의 인터레이스의 1/2(예를 들어, 250개의 서브캐리어들)이다. 그러나, 레이트-2/3 계층화된 변조에 대해, 상기 변조 타입은 베이스-계층 온리(base-layer only) 모드로 동작할 때 인터레이스 내에서 QPSK로 스위칭될 수 있다. 심지어, 이러한 조건들 하에서라도, 각각의 하프-인터레이스들 내에서의 변조 타입은 일정하게 유지된다. 따라서, 각각의 하프-인터레이스에 대한 변조 타입은 다수 투표(majority voting)를 사용하여 결정될 수 있다. 각각의 하프-인터레이스들에 대한 변조 타입 혹은 일치하는 변조 타입을 가지는 서브캐리어들의 임의의 다른 서브세트를 결정하기 위해, 상기 변조 심볼 및 결과적으로 변조 타입은 상기 서브세트 내의 각각의 서브캐리어에 대해 결정될 수 있다. 각각의 서브캐리어에 대응하는 변조 타입에 기반하는 다수 투표(majority vote)는 상기 서브세트를 위한 변조 타입을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 250개의 서브캐리어들을 포함하는 하프-인터레 이스에 대해, 상기 서브캐리어들 중 198개에 대한 변조 타입은 QPSK 변조 타입과 일치할 수 있고, 나머지 52개의 서브캐리어들에 대한 변조 심볼들은 16QAM 변조 타입과 일치할 수 있다. 상기 서브캐리어들 중 대다수가 QPSK로서 검출되므로, QPSK가 하프-인터레이스에 대한 변조 타입으로서 선택될 것이다. 16QAM 변조 타입과 연관된 상기 52개의 서브캐리어들은 재평가되고 좌표도에서의 심볼들의 위치에 기반하여 QPSK 변조 심볼들에 재할당될 수 있다. 상기 변조 심볼을 상기 하프-인터레이스에 대한 변조 타입에 비교하고, 필요시 변조 심볼들을 재평가하는 것은 변조 심볼 선택의 정확도를 증가시킨다. 상기 방법(1900)은 1904에서 완료된다.

이제 도 20을 참조하면, 변조 심볼들을 결정하기 위한 방법(2000)이 예시된다. 상기 방법(2000)은 2002에서 시작하고, 2004에서, 다양한 변조 심볼들을 나타내는 좌표들을 포함하는 좌표도는 일련의 영역들로 나누어진다. 각각의 영역은 변조 심볼 좌표와 연관된다. 각각의 영역 내의 모든 포인트가, 이러한 포인트에서 영역 내 좌표까지의 거리가 이러한 포인트에서 임의의 다른 영역의 좌표 간의 거리보다 적거나 같은 특징을 가지도록 영역들이 정의된다. 상기 좌표도의 제 1 사분면을 커버하는 영역들의 세트는 도 21에서 예시된다. 2106에서, 상기 수신된 신호 좌표가 위치된 영역이 결정된다. 수신된 신호 좌표가 위치된 영역에 대응하는 변조 심볼이 변조 심볼로서 선택된다. 상기 변조 심볼은 일치하는 변조 타입을 가지는 서브캐리어들의 서브세트(예를 들어, 하프-인터레이스)에 대한 변조타입에 대해 체크될 수 있다. 상기 서브캐리어들의 서브세트에 대한 변조 타입은 2008에서 결정될 수 있다. 2010에서, 변조 심볼이 변조 타입에 일치하는지의 여부가 결정된 다. 만약 일치한다면, 상기 프로세스가 종료된다. 만약 일치하지 않는다면, 2012에서, 상기 변조 심볼은 재평가되고, 상기 변조 타입에 일치하는 변조 심볼이 선택된다.

본 명세서에서 설명된 송신기 평가 시스템들 및 방법들은 또한 시간 주파수 오프셋들에 의해 야기된 에러 혹은 왜곡들을 감소시키거나 제거하기 위해 의도된 주파수 정정을 포함해야 한다. 만약 위상 정정이 수행되지 않는다면, 채널 추정 평균치는 부정확할 수 있으며, 결과적으로, 상기 평가 메트릭이 부정확할 수 있다. 통상적으로, 위상 정정은 주파수 오프셋들로 인한 위상 램프를 정정하기 위해 상기 채널 추정치들의 평균화 이전에 수행될 수 있다. 상기 방법(2000)은 2014에서 완료된다.

이제 도 22를 참조하면, 본 명세서에서 제시된 하나 이상의 양상들에 따른 무선 통신 환경에서 송신기 성능을 평가하기 위한 시스템(2200)이 예시된다. 시스템(2200)은 서브캐리어들에 대한 주파수 도메인 채널 추정치들을 생성하는 채널 추정치 생성기(2202), 서브캐리어에 대한 평균 채널 추정치들을 계산하는 평균치 생성기(2204), 및 송신기 성능을 평가하기 위해 사용되는, MER과 같은, 메트릭을 생성하는 메트릭 생성기(2206)를 포함한다. 시스템(2200)은 또한 주파수 오프셋에 의해 야기되는 위상 램프에 대해 정정하기 위한 위상 정정기(2208)를 포함할 수 있다. 상기 신호는 위상 정정을 위해 신호 세그먼트기(2210)에 의해 세그먼트들로 분리될 수 있다. 더욱이, 시스템(2200)은 서브캐리어들에 대한 변조 심볼들을 결정하는 심볼 결정기(2212)를 포함할 수 있다. 상기 심볼들은 거리 결정기(2216)에 의해 결정되는 복소 평면 내 수신된 신호와 변조 심볼들 간의 거리에 기반하여 심볼 선택기(2214)에 의해 선택될 수 있다. 대안적으로, 상기 복소 평면은 복소 평면 구획기(2218)에 의해 영역들로 구획될 수 있고, 수신된 신호가 위치되는 평면은 영역 선택기(2220)에 의해 선택되어 상기 심볼을 결정하는데 사용될 수 있다. 더욱이, 시스템(2200)은 대략적인(coarse) 채널 추정치들을 생성하는 대략적인 채널 생성기(2222)를 포함할 수 있다. 보간기 및 외삽기(2224)는 상기 대략적인 채널 추정치들을 생성하기 위해 사용될 수 있다.

도 23은 통신 환경에서 송신기 성능을 모니터링하기 위해 제공되는 시스템(2300)의 일 예이다. 시스템(2300)은 하나 이상의 수신 안테나들(2306)을 통해 하나 이상의 사용자 디바이스들(2304)로부터 신호(들)을 수신하는 수신기(2310) 및 하나 이상의 송신 안테나들(2308)을 통해 상기 하나 이상의 사용자 디바이스들(2304)로 전송하는 송신기(2320)를 가지는 기지국(2302)을 포함한다. 하나 이상의 실시예들에서, 수신 안테나들(2306) 및 송신 안테나들(2308)은 안테나들의 단일 세트를 사용하여 구현될 수 있다. 수신기(2310)는 수신 안테나들(2306)로부터 정보를 수신하고, 수신된 정보를 복조하는 복조기(2312)와 연관되어 동작할 수 있다. 수신기(2310)는, 예를 들어, 레이크 수신기(예를 들어, 복수의 기저대역 상관기들을 사용하여 다중 경로 신호 컴포넌트들을 개별적으로 처리하는 기술), MMSE-기반 수신기, 할당된 사용자 디바이스들을 분리해 내기 위한 몇몇 다른 적합한 수신기일 수 있으며, 이들은 당업자에 의해 이해될 것이다. 다양한 양상들에 따라, 복수의 수신기들(예를 들어, 수신 안테나마다 하나씩)이 사용될 수 있고, 이러한 수신기들 은 사용자 데이터들의 개선된 추정치들을 제공하기 위해 서로 통신할 수 있다. 복조된 심볼들은 프로세서(2314)에 의해 분석된다. 프로세서(2314)는 수신기 컴포넌트(2310)에 의해 수신된 신호를 분석하고 그리고/또는 송신기(2320)에 의한 전송을 위한 정보를 생성하기 위해 전용되는 프로세서일 수 있다. 프로세서(2314)는 기지국(2302)의 하나 이상의 컴포넌트들을 제어하는 프로세서일 수 있고, 그리고/또는 수신기(2310)에 의해 수신된 정보를 분석하고, 송신기(2320)에 의한 전송을 위한 정보를 생성하며 기지국(2303)의 하나 이상의 컴포넌트들을 제어하는 프로세서일 수 있다. 각각의 안테나에 대한 수신기 출력은 수신기(2310) 및/또는 프로세서(2314)에 의해 조인트하여(jointly) 처리될 수 있다. 복조기(2318)는 송신기(2320)에 의해 송신 안테나들(2308)을 통해 사용자 디바이스들(2304)로 전송하기 위해 상기 신호를 다중화할 수 있다. 프로세서(2314)는 하나 이상의 개별적인 사용자 디바이스들(2314)과 연관된 FLO 정보 처리를 용이하게 할 수 있는 FLO 채널 컴포넌트(2322)에 결합될 수 있다.

기지국(2302)은 또한 송신기 모니터(2324)를 포함할 수 있다. 송신기 모니터(2324)는 송신기 출력 및/또는 송신기 안테나 출력을 샘플링하고 송신기(2320)의 성능을 평가할 수 있다. 송신기 모니터(2324)는 프로세서(2314)에 결합될 수 있다. 대안적으로, 송신기 모니터(2324)는 송신기 출력을 처리하기 위한 별도의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 송신기 모니터(2324)는 기지국(2302)에 대해 독립적일 수 있다.

기지국(2303)은 추가적으로, 프로세서(2314)에 결합되어 동작하고, 좌표 영 역에 관련된 정보 및/또는 본 명세서에서 설명된 다양한 작용들 및 기능들의 수행과 관련된 임의의 적절한 정보를 저장할 수 있는 메모리(2316)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 설명된 데이터 저장(예를 들어, 메모리들) 컴포넌트들은 휘발성 메모리 혹은 비휘발성 메모리 중 어느 하나일 수 있으며, 또한 휘발성 및 비휘발성 메모리 모두를 포함할 수도 있다는 점이 이해될 것이다. 제한이 아닌 예시로써, 비휘발성 메모리는 판독 전용 메모리(ROM), 프로그래머블 ROM(PROM), 전기적 프로그래머블 ROM(EPROM), 전기적 소거가능 ROM(EEPROM), 혹은 플래시 메모리를 포함할 수 있다. 휘발성 메모리는 외부 캐시 메모리로서 작용하는 랜덤 액세스 메모리(RAM)를 포함할 수 있다. 제한이 아닌 예시로써, RAM은 동기식 RAM(SRAM), 동적 RAM(DRAM), 동기식 DRAM(SDRAM), 더블 데이터 레이트 SDRAM(DDR SDRAM), 개선형 SDRAM(ESDRAM), 싱크링크 DRAM(SLDRAM), 직접 램버스 DRAM(DRRAM)과 같은 많은 형태로 사용가능하다. 본 발명의 시스템들 및 방법들의 메모리(1516)는 이들 및 임의의 다른 적절한 타입들의 메모리로 구성되도록 의도되지만, 이에 제한되지는 않는다.

도 24는 일 예시적인 무선 통신 시스템(2400)을 도시한다. 상기 무선 통신 시스템(2400)은, 간결함을 위해, 하나의 기지국 및 하나의 사용자 디바이스를 도시한다. 그러나, 상기 시스템이 하나 초과의 기지국 및/또는 하나 초과의 사용자 디바이스를 포함할 수 있다는 점이 이해되어야 하며, 여기서 추가적인 기지국들 및/또는 사용자 디바이스들은 아래에서 설명되는 예시적인 기지국 및 사용자 디바이스와 실질적으로 유사하거나 혹은 상이할 수도 있다. 더욱이, 상기 기지국 및/또는 사용자 디바이스가 본 명세서에서 설명된 시스템들 및/또는 방법들을 사용할 수 있다는 점이 이해되어야 한다.

이제 도 24를 참조하면, 다운링크를 통해, 액세스 포인트(2405)에서, 송신(TX) 데이터 프로세서(2410)가 트래픽 데이터를 수신하고, 포맷하고, 코딩하고, 인터리빙하고, 변조(혹은 심볼 매핑)하여 변조 심볼들("데이터 심볼들")을 제공한다. 심볼 변조기(2415)는 상기 데이터 심볼들 및 파일럿 심볼들을 수신하고 처리하여 심볼들의 스트림을 제공한다. 심볼 변조기(2415)는 데이터 및 파일럿 심볼들을 다중화하여, 이들을 송신기 유닛(TMTR)(2420)에 제공한다. 각각의 전송 심볼은 데이터 심볼, 파일럿 심볼 혹은 제로(0)의 신호값일 수 있다. 상기 파일럿 심볼들은 각각의 심볼 주기마다 연속적으로 전송될 수 있다. 상기 파일럿 심볼들은 주파수 분할 다중화(FDM), 직교 주파수 분할 다중화(OFDM), 시분할 다중화(TDM), 혹은 코드 분할 다중화(CDM)될 수 있다.

TMTR(2420)은 상기 심볼들의 스트림을 수신하여 하나 이상의 아날로그 신호들로 변환하고, 상기 아날로그 신호들을 추가적으로 조정(예를 들어, 증폭, 필터링 및 주파수 상향변환)하여, 상기 무선 채널을 통한 전송에 적합한 다운링크 신호를 생성한다. 상기 다운링크 신호는 이후 안테나(2425)를 통해 사용자 디바이스들로 전송된다. 사용자 디바이스(2430)에서, 안테나(2435)는 상기 다운링크 신호를 수신하고 수신된 신호를 수신기 유닛(RCVR)(2440)으로 제공한다. 수신기 유닛(2440)은 상기 수신된 신호를 조정(예를 들어, 필터링, 증폭 및 주파수 하향변환)하고, 상기 조정된 신호를 디지털화하여 샘플들을 획득한다. 심볼 복조기(2445)는 수신 된 파일럿 심볼들을 복조하여 채널 추정을 위해 프로세서(2450)로 제공한다. 심볼 복조기(2445)는 추가적으로 프로세서(2450)로부터 다운링크에 대한 주파수 응답 추정치를 추가적으로 수신하고, 수신된 데이터 심볼들에 대해 데이터 복조를 수행하여 데이터 심볼 추정치(이들은 상기 전송된 데이터 심볼들의 추정치들임)를 획득하고, 상기 데이터 심볼 추정치들을 RX 데이터 프로세서(2455)에 제공하는데, 상기 RX 데이터 프로세서(2455)는 상기 데이터 심볼 추정치들을 복조(예를 들어, 심볼 디매핑), 디인터리빙, 및 디코딩하여 상기 전송된 트래픽 데이터를 복원한다. 심볼 복조기(2445) 및 RX 프로세서(2455)에 의한 처리는, 액세스 포인트(2405)에서, 심볼 변조기(2415) 및 TX 데이터 프로세서(2410) 각각에 의한 처리와 상보적이다.

업링크를 통해, TX 데이터 프로세서(2460)는 트래픽 데이터를 처리하고 데이터 심볼들을 제공한다. 심볼 변조기(2465)는 파일럿 심볼들과 함께 상기 데이터 심볼들을 수신하여 다중화하고, 변조를 수행하고, 심볼들의 스트림을 제공한다. 상기 송신기 유닛(2470)은, 이후, 상기 심볼들의 스트림을 수신하고 처리하여 업링크 신호를 생성하는데, 상기 업링크 신호는 안테나(2435)에 의해 상기 액세스 포인트(2405)로 전송된다.

액세스 포인트(2405)에서, 사용자 디바이스(2430)로부터의 업링크 신호가 안테나(2425)에 의해 수신되고, 샘플들을 획득하기 위해 수신기 유닛(2475)에 의해 처리된다. 이후, 심볼 복조기(2480)는 상기 샘플들을 처리하고 수신된 파일럿 심볼들 및 데이터 심볼 추정치들을 상기 업링크를 위해 제공한다. RX 데이터 프로세서(2485)는 상기 데이터 심볼 추정치들을 처리하여 사용자 디바이스(2430)에 의해 전송된 트래픽 데이터를 복원한다. 프로세서(2490)는 업링크를 통한 각각의 액티브한 사용자 디바이스 전송을 위해 채널 추정을 수행한다. 다수의 사용자 디바이스들이 할당된 그들 각각의 파일럿 서브캐리어들의 세트에 업링크를 통해 동시에 파일럿을 전송할 수 있는데, 상기 파일럿 서브캐리어 세트들은 인터레이스될 수 있다.

프로세서들(2490 및 2450)은 액세스 포인트(2405) 및 사용자 디바이스(2430) 각각에서의 동작을 지시(예를 들어, 제어, 조정, 관리 등)한다. 각각의 프로세서들(2490 및 2450)은 프로그램 코드들 및 데이터를 저장하는 메모리 유닛들(미도시)과 연관될 수 있다. 프로세서들(2490 및 2450)은 본 명세서에 설명된 방법들 중 임의의 방법을 사용할 수 있다. 각각의 프로세서들(2490 및 2450)은 또한 업링크 및 다운링크에 대한 주파수 및 임펄스 응답 추정치들을 유도하기 위한 계산을 개별적으로 수행할 수 있다.

소프트웨어 구현을 위해, 본 명세서에서 설명된 기술들은 본 명세서에서 설명된 기능들을 수행하는 모듈(예를 들어, 프로시저들, 함수들 등)을 사용하여 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드들은 메모리 유닛들에 저장되고 프로세서들에 의해 실행될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 프로세서 내에서 혹은 프로세서 외부에서 구현될 수 있는데, 어느 경우든, 상기 메모리는 당해 분야에 알려진 다양한 수단을 통해 상기 프로세서와 결합되어 통신할 수 있다.

상기 설명된 내용들은 하나 이상의 실시예들을 포함한다. 물론, 전술된 실시예들을 설명할 목적으로 컴포넌트들 및 방법들의 모든 구현가능한 조합들을 설명 할 수 있는 것은 아니지만, 당업자라면, 다양한 실시예들의 많은 추가적인 조합들 및 치환들이 가능함을 인지할 수 있을 것이다. 따라서, 상기 설명된 실시예들은 첨부된 청구항들의 사상 및 범위 내에 있는 모든 이러한 변경들, 수정들 및 변형들을 포함하도록 의도된다. 더욱이, 용어 "포함하다"의 범위는 상세한 설명 또는 청구항에서 사용되며, 상기 용어는, "구성하다"가 청구항에서 과도적으로(transitional) 사용될 때 해석되는 것과 같이, 용어 "구성하다"와 유사한 방식으로 포함하도록 의도된다.

Claims

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법으로서,

최소 제곱(least squares) 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 수신된 신호의 위상 변경을 추정하는 단계; 및

추정된 위상 변경의 함수로서 바이어스되지 않은(unbiased) 잡음 분산의 추정치를 결정하는 단계를 포함하는,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제1항에 있어서,

상기 최소 제곱 기반 알고리즘은 1차 알고리즘인,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제1항에 있어서,

상기 최소 제곱 기반 알고리즘은 2차 알고리즘인,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제1항에 있어서,

상기 위상 변경을 추정하는 단계는,

상기 수신된 신호를 복수의 부분들로 세그먼트화하는 단계;

상기 복수의 부분들 각각에 대한 위상 변경을 추정하는 단계를 포함하는,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제1항에 있어서,

상기 바이어스되지 않은 잡음 분산의 추정치는 다음 알고리즘

의 사용을 통해 결정되고, 여기서
는 특정 서브 캐리어 k에 대한 추정된 잡음 분산이고,
는 스케일링 인자이며, N은 상기 수신된 신호 내 심볼들의 수이며,
및
는 각각 잡음의 동상(in-phase) 및 직교(quadrature) 컴포넌트들인,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제5항에 있어서,

인,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제5항에 있어서,

상기 수신된 신호는 복수의 세그먼트들로 구획되고, 상기 세그먼트들 각각은 K개 심볼들을 포함하는,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제7항에 있어서,

이고, 상기 최소 제곱 기반 알고리즘은 1차 알고리즘인,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제7항에 있어서,

이고, 상기 최소 제곱 기반 알고리즘은 2차 알고리즘인,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제1항에 있어서,

결정된 잡음 분산의 추정치에 적어도 부분적으로 기반하여 MER을 결정하는 단계를 추가적으로 포함하는,

송신기와 연관된 잡음 분산을 추정하기 위한 방법.
제1항의 방법을 수행하도록 구성되는,

수신기.
통신 장치로서,

최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 수신된 신호에 대한 시간 경과에 따른 위상 변경을 추정하고; 그리고

추정된 위상 변경에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 수신된 신호의 잡음 분산을 추정하기 위한 명령들을 보유하는 메모리; 및

상기 메모리 내에 보유된 상기 명령들을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하는,

통신 장치.
제12항에 있어서,

FLO 수신기인,

통신 장치.
제12항에 있어서,

상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 1차 최소 제곱 기반 위상 알고리즘인,

통신 장치.
제12항에 있어서,

상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 2차 최소 제곱 기반 위상 알고리즘인,

통신 장치.
제12항에 있어서,

상기 메모리는 상기 수신된 신호를 복수의 세그먼트들로 세그먼트화하고, 상기 세그먼트들 중 적어도 하나에 대한 위상 변경을 추정하기 위한 추가적인 명령들을 보유하고, 상기 프로세서는 상기 추가적인 명령들을 실행하도록 구성되는,

통신 장치.
제16항에 있어서,

상기 복수의 세그먼트들 각각은 실질적으로 유사한 개수의 심볼들을 포함하는,

통신 장치.
제12항에 있어서,

상기 프로세서는 잡음 분산의 추정에 관련하여 다음 알고리즘

을 실행하고, 여기서
는 특정 서브 캐리어 k에 대한 추정된 잡음 분산이 고,
는 스케일링 인자이며, N은 상기 수신된 신호 내 심볼들의 개수이며,
및
는 각각 잡음의 동상 및 직교 컴포넌트들인,

통신 장치.
제18항에 있어서,

이고, K는 상기 수신된 신호의 세그먼트 내의 심볼들의 개수이며, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 1차 위상 추정 알고리즘인,

통신 장치.
제18항에 있어서,

이고, K는 상기 수신된 신호의 세그먼트 내의 심볼들의 개수이며, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 2차 위상 추정 알고리즘인,

통신 장치.
통신 장치로서,

최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 수신된 신호와 연관된 위상 변경을 추정하기 위한 수단; 및

추정된 위상 변경의 함수로서 상기 수신된 신호에 대한 바이어스되지 않 은(unbiased) 잡음 분산의 추정치를 결정하기 위한 수단을 포함하는,

통신 장치.
제21항에 있어서,

상기 수신된 신호를 복수의 세그먼트들로 구획하기 위한 수단을 추가적으로 포함하며, 상기 복수의 세그먼트들 각각은 실질적으로 유사한 개수의 심볼들을 포함하는,

통신 장치.
제21항에 있어서,

FLO 수신기인,

통신 장치.
제21항에 있어서,

상기 바이어스 되지 않은 추정치를 결정하기 위한 수단은 다음 알고리즘

을 수행하기 위한 수단을 포함하고, 여기서
는 특정 서브 캐리어 k에 대한 추정된 잡음 분산이고,
는 스케일링 인자이며, N은 상기 수신된 신호 내 심볼 들의 개수이며,
및
는 각각 잡음의 동상 및 직교 컴포넌트들인,

통신 장치.
제24항에 있어서,

이고, K는 상기 수신된 신호의 세그먼트 내의 심볼들의 개수이며, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 1차 알고리즘인,

통신 장치.
제24항에 있어서,

이고, K는 상기 수신된 신호의 세그먼트 내의 심볼들의 개수이며, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 2차 알고리즘인,

통신 장치.
제21항에 있어서,

상기 바이어스되지 않은 잡음 분산의 추정치의 함수로서 MER을 추정하기 위한 수단을 추가적으로 포함하는,

통신 장치.
기계-판독가능한 매체로서,

신호를 수신하고;

최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 상기 수신된 신호와 연관된 위상 변경을 추정하고; 그리고

추정된 위상 변경에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 수신된 신호에 대한 바이어스되지 않은 잡음 분산의 추정치를 결정하기 위한 기계-실행가능한 명령들이 저장된

기계-판독가능한 매체.
제28항에 있어서,

상기 수신된 신호를 복수의 세그먼트들로 구획하기 위한 추가적인 명령들이 저장되고, 상기 세그먼트들 중 적어도 하나는 K개 심볼들을 포함하는,

기계-판독가능한 매체.
제29항에 있어서,

상기 수신된 신호에 대한 상기 바이어스되지 않은 잡음 분산의 추정치를 다음 알고리즘

의 사용을 통해 결정하기 위한 추가적인 명령들을 가지며, 여기서
는 특 정 서브 캐리어 k에 대한 추정된 잡음 분산이고,
는 스케일링 인자이며, N은 상기 수신된 신호 내 심볼들의 개수이며,
및
는 각각 잡음의 동상 및 직교 컴포넌트들인,

기계-판독가능한 매체.
제30항에 있어서,

이고, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 1차 알고리즘인,

기계-판독가능한 매체.
제30항에 있어서,

이고, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 2차 알고리즘인,

기계-판독가능한 매체.
수신된 신호를 복수의 세그먼트들로 구획(partition)하는 명령들 - 상기 세그먼트들 각각은 K개 심볼들을 포함함 -;

최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘의 사용을 통해 상기 수신된 신호의 각각 의 세그먼트에 대한 추정된 위상 변경을 결정하는 명령들; 및

상기 수신된 신호의 각각의 세그먼트에 대한 상기 추정된 위상 변경의 함수로서 상기 수신된 신호에 대한 잡음 분산의 추정치를 결정하는 명령들을 실행하도록 구성되는,

프로세서.
제33항의 프로세서를 포함하는,

FLO 수신기.
제33항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 수신된 신호를 전송하는 송신기와 연관하여 MER을 결정하기 위한 명령들을 실행하도록 추가적으로 구성되는,

프로세서.
제33항에 있어서,

상기 프로세서는, 다음 알고리즘

의 사용을 통해 잡음 분산을 추정하도록 추가적으로 구성되고, 여기서
는 특정 서브 캐리어 k에 대한 추정된 잡음 분산이고,
는 스케일링 인자이며, N은 상기 수신된 신호 내 심볼들의 개수이며,
및
는 각각 잡음의 동상 및 직교 컴포넌트들인,

프로세서.
제36항에 있어서,

이고, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 1차 알고리즘인,

프로세서.
제36항에 있어서,

이고, 상기 최소 제곱 기반 위상 추정 알고리즘은 2차 알고리즘인,

프로세서.