KR20090021334A

KR20090021334A - 무선 통신을 위한 잡음 추정

Info

Publication number: KR20090021334A
Application number: KR1020087027361A
Authority: KR
Inventors: 마크 에스. 왈래스; 페터 몬센
Original assignee: 콸콤 인코포레이티드
Priority date: 2006-04-17
Filing date: 2007-04-17
Publication date: 2009-03-03
Also published as: CN102208972A; US8107566B2; KR101098053B1; CN101427506A; EP2528291A1; RU2406238C2; RU2008145050A; WO2007121451A2; EP2014007A2; CA2647643A1; US8477891B2; WO2007121451A3; JP2009534003A; BRPI0710165A2; CN102208972B; JP5475068B2; CA2647643C; JP2012120208A; CN101427506B; US20120128109A1

Abstract

무선 통신 시스템에서 데이터 수신을 위한 잡음 추정을 유도하고 사용하기 위한 기술들이 설명된다. 잡음 추정은 데이터 전송시 수신된 각각의 패킷에 대해 유도될 수 있다. 이후 상기 패킷에 대한 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출이 수행될 수 있다. 잡음 추정에 대해, 제 1 샘플 시퀀스 및 제 2 샘플 시퀀스가 데이터 수신을 위해 사용된 각각의 수신기로부터 획득될 수 있다. 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들 간의 위상 오프셋이 결정되고, 상기 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 각각의 수신기에 대한 제 1 샘플 시퀀스에 적용될 수 있다. 잡음 추정은 이후 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 상기 차들의 전력에 기반하여 유도될 수 있다.

Description

무선 통신을 위한 잡음 추정{NOISE ESTIMATION FOR WIRELESS COMMUNICATION}

본 발명은 일반적으로는 통신에 관한 것이고, 보다 구체적으로는 무선 통신 시스템 내 수신기에서의 잡음 추정을 위한 기술들에 관한 것이다.

본 출원은 출원 번호가 60/792,874이고, 발명의 명칭이 "MIMO OFDM MMSE SPATIAL RECEIVER NOISE FLOOR ESTIMATOR"이고, 출원일이 2006년 4월 17일인 미국 가출원 특허의 이익을 주장하며, 상기 가출원의 전체 내용은 본 명세서에 참조로 통합된다.

무선 통신 시스템에서, 송신기는 통상적으로 트래픽 데이터를 처리(예를 들어, 인코딩 및 심볼 매핑)하여 데이터에 대한 변조 심볼들인 데이터 심볼들을 생성한다. 이후, 상기 송신기는 상기 데이터 심볼들을 처리하여 변조된 신호를 생성하고 이 신호를 무선 채널을 통해 전송한다. 상기 무선 채널은 채널 응답으로써 상기 전송된 신호를 왜곡시키며, 추가적으로 잡음 및 간섭으로써 상기 신호를 저하(degrade)시킨다. 수신기는 상기 전송된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호를 처리하여 데이터 심볼 추정치들을 획득하는데, 상기 데이터 심볼 추정치들은 상기 전송된 데이터 심볼들에 대한 추정치들이다. 이후, 상기 수신기는 상기 데이터 심볼 추정들을 처리(예를 들어, 복조 및 디코딩)하여 디코딩된 데이터를 획득한다.

상기 수신된 신호는 상기 수신기에서 생성된 잡음 뿐 아니라, 상기 무선 채널로부터의 잡음 및 간섭을 포함하며, 이들 모두는 간단히 "잡음"이라고 총칭될 수 있다. 수신된 신호 내 잡음은 상기 데이터 심볼 추정치들의 품질을 저하시키고 상기 디코딩된 데이터의 신뢰성에 영향을 미친다. 상기 수신기는 상기 잡음을 고려하는 방식으로, 검출 및/또는 디코딩을 수행할 수 있다. 양호한 잡음 추정치는 검출 및 디코딩 성능에 대해 유익할 수 있다.

따라서, 무선 통신 시스템에서 양호한 잡음 추정을 획득하기 위한 기술들에 대한 당해 분야의 요구가 존재한다.

무선 통신 시스템에서 데이터 수신을 위한 잡음 추정을 유도하고 사용하기 위한 기술들이 본 명세서에 설명된다. 일 실시예에서, 잡음 추정은 데이터 전송시 수신된 각각의 패킷에 대해 유도된다. 상기 잡음 추정은 패킷과 함께 전송된 복수의 동일한 샘플 시퀀스들에 기반하여 혹은 상기 패킷에 대한 자동 이득 제어(AGC) 값에 기반하여 유도될 수 있다. 데이터 검출은 상기 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대해 수행된다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 가중치가 각각의 패킷에 대한 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대해 유도된다. 이후 데이터 검출은 각각의 패킷에 대한 적어도 하나의 가중치를 사용하여 각각의 패킷에 대해 수행된다.

또다른 실시예에서, 잡음 추정은 전송동안 보내진 복수의 동일한 샘플 시퀀스들, 예를 들어 패킷에 기반하여 유도된다. 제 1 샘플 시퀀스 및 제 2 샘플 시퀀스는 데이터 수신을 위해 사용되는 적어도 하나의 수신기 각각으로부터 획득된다. 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들은 예를 들어, IEEE 802.11 패킷의 프리앰블(preamble) 내의 2개의 롱 트레이닝(long training) 심볼들에 대응할 수 있다. 제 3 샘플 시퀀스는 각각의 수신기에 대한 제 1 샘플 시퀀스에 기반하여 각각의 수신기에 대해 획득된다. 일 실시예에서, 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들 간의 위상 오프셋이 결정되어 각각의 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스로 적용된다. 또다른 실시에에서, 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스는 상기 수신기에 대한 상기 제 3 샘플 시퀀스로서 사용된다. 어느 경우든, 잡음 추정은 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 유도된다.

본 발명의 다양한 양상들 및 실시예들은 아래에서 더 상세하게 설명된다.

본 발명의 양상들 및 실시예들은 아래에 설명되는 상세한 설명들이 도면들에 관련하여 취해질 때 더 명백해질 것이며, 상기 도면들에서 유사 도면 참조 번호는 전체에 걸쳐 대응적으로 식별된다.

도 1은 송신기 국 및 수신기 국의 블록도를 도시하는 도면.

도 2는 IEEE 802.11에서의 패킷 포맷을 도시하는 도면.

도 3은 잡음 추정기/프로세서의 일 실시예를 도시하는 도면.

도 4는 잡음 추정기/프로세서의 또다른 실시예를 도시하는 도면.

도 5는 패킷들을 수신하기 위한 프로세스를 도시하는 도면.

도 6은 패킷들을 수신하기 위한 장치를 도시하는 도면.

도 7은 잡음 추정을 수행하기 위한 프로세스를 도시하는 도면.

도 8은 잡음 추정을 수행하기 위한 장치를 도시하는 도면.

단어 "예시적인"은 본 명세서에서 "예, 경우, 혹은 예시로써 기능하는 것"을 의미하는 것으로 사용된다. "예시적인" 것으로서 본 명세서에 설명된 임의의 실시예 혹은 설계는 다른 실시예들 및 설계들에 대해 바람직하거나 유리한 것으로 반드시 해석될 필요는 없다.

본 명세서에서 설명된 잡음 추정 기술들은 다양한 무선 통신 네트워크들, 예를 들어, 무선 광역 네트워크들(WWAN), 무선 도심지역 네트워크들(WMAN), 무선 지역 네트워크(WLAN) 등에 대해 사용될 수 있다. 용어 "네트워크" 및 "시스템"은 종종 상호교환가능하게 사용된다. 상기 기술들은 또한 예를 들어, 주파수 분할 다중 접속(FDMA), 코드 분할 다중 접속(CDMA), 시분할 다중 접속(TDMA), 공간 분할 다중 접속(SDMA), 직교 FDMA(OFDMA), 및 단일-캐리어 FDMA(SC-FDMA) 네트워크들과 같은 다양한 다중 접속 네트워크들에 대해 사용될 수 있다. OFDMA 네트워크는 직교 주파수 분할 다중화(OFDM)를 사용한다. SC-FDMA 네트워크는 단일-캐리어 주파수 분할 다중화(SC-FDM)를 사용한다. OFDM 및 SC-FDM은 시스템 대역폭을 다중(K) 직교 서브캐리어들로 분할하는데, 상기 서브캐리어들은 또한 톤(tone)들, 빈(bin)들 등으로도 호칭된다. 각 서브캐리어는 데이터와 함께 변조될 수 있다. 일반적으로, 변조 심볼들은 OFDM을 사용하여 주파수 도메인으로 전송되고, SC-FDM을 사용하여 시간 도메인으로 전송된다.

잡음 추정 기술들은 또한 단일-입력 단일-출력(SISO), 단일-입력 다중-출력(SIMO), 다중-입력 단일-출력(MISO), 및 다중-입력 다중-출력(MIMO) 전송들에 대해서도 사용될 수 있다. 단일-입력은 데이터 전송을 위한 하나의 송신 안테나를 지칭하고, 다중-입력은 데이터 전송을 위한 복수의 송신 안테나들을 지칭한다. 단일-출력은 데이터 수신을 위한 하나의 수신 안테나를 지칭하고, 다중-출력은 데이터 수신을 위한 복수의 수신 안테나들을 지칭한다. 명료성을 위해, IEEE 802.11a, 802.11g 및/또는 802.11n을 구현하는 WLAN에 대한 기술들이 아래에서 설명되며, 이들 모두는 OFDM을 사용한다.

도 1은 무선 통신 네트워크(100)에서의 두 개의 국들(100 및 150)의 일 실시예에 대한 블록도를 도시한다. 다운링크(혹은 순방향 링크) 전송에 대해, 국(110)은 액세스 포인트, 기지국, 노드 B, 혹은 몇몇 다른 네트워크 엔티티 중 일부분일 수 있으며, 상기 액세스 포인트, 기지국, 노드 B, 혹은 몇몇 다른 네트워크 엔티티의 기능의 일부 혹은 모두를 포함할 수 있다. 국(150)은 터미널, 이동국, 사용자 장비, 가입자 유닛, 및/또는 몇몇 다른 디바이스들의 일부분일 수 있으며, 상기 터미널, 이동국, 사용자 장비, 가입자 유닛, 및/또는 몇몇 다른 디바이스들의 기능의 일부 혹은 모두를 포함할 수 있다. 업링크(혹은 역방향 링크) 전송에 대해, 국(110)은 터미널, 이동국, 사용자 장비 등의 일부분일 수 있고, 국(150)은 액세스 포인트, 기지국, 노드 B 등의 일부분일 수 있다. 국(110)은 데이터 전송의 송신기이고 복수(T)의 안테나들이 구비된다. 국(150)은 상기 데이터 전송의 수신기이고, 복수(R)의 안테나들이 구비된다. 각 송신 안테나 및 각 수신 안테나는 물리적 안테나 혹은 안테나 어레이일 수 있다.

송신기 국(110)에서, 전송(TX) 데이터 프로세서(120)는 하나 이상의 레이트 들에 따라 트래픽 데이터를 처리(예를 들어, 포맷, 인코딩, 인터리빙 및 심볼 매핑)하여 데이터 심볼들을 생성한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 데이터 심볼은 데이터에 대한 심볼이고, 파일럿 심볼은 파일럿에 대한 심볼이고, 심볼은 통상적으로 복소값이다. 상기 데이터 심볼들 및 파일럿 심볼들은 PSK 혹은 QAM과 같은 변조 방식으로부터의 변조 심볼들일 수 있다. 파일럿은 송신기 및 수신기 모두에 의해 추측적으로(a priori) 알려진 데이터이다.

TX 공간 프로세서(130)는 파일럿 심볼들과 함께 상기 데이터 심볼들을 다중화하고, 상기 다중화된 데이터 심볼들 및 파일럿 심볼들에 대한 전송기 공간 처리를 수행하고, T개의 출력 심볼 스트림들을 T개의 OFDM 변조기(Mod)(132a 내지 132t)에 제공한다. 각 OFDM 변조기(132)는 출력 심볼 스트림에 대한 OFDM 변조를 수행하고, 연관된 송신기(TMTR)(134)로 OFDM 심볼들을 제공한다. 각 송신기(134)는 자신의 OFDM 심볼들을 처리(예를 들어, 아날로그로 변환, 필터링, 증폭, 및 상향변환)하여 변조된 신호를 생성한다. 송신기들(134a 내지 134t)로부터의 T개의 변조된 신호는 안테나들(136a 내지 136t)로부터 각각 전송된다.

수신기 국(150)에서, 안테나들(152a 내지 152r)은 송신기 국(110)으로부터의 T개의 변조된 신호들을 수신하고, 각각의 안테나(152)는 수신된 신호를 각각의 수신기(RCVR)(154)에 제공한다. 각각의 수신기(154)는 수신된 신호를 처리(예를 들 어, 필터링, 증폭, 하향변환, 디지털화)하고, 입력 샘플들을 연관된 OFDM 복조기(Demod)(156) 및 잡음 추정기/프로세서(160)에 제공한다. 각 OFDM 복조기(156)는 자신의 입력 샘플들에 대해 OFDM 복조를 수행하고, 수신된 심볼들을 수신(RX) 공간 프로세서(170)에 제공한다. 프로세서(160)는 아래에 설명된 바와 같이, 상기 입력 샘플들에 기반하여 잡음을 추정하고, 잡음 추정치들을 RX 공간 프로세서(170)로 제공한다. 프로세서(170)는 수신된 파일럿 심볼들에 기반하여 상기 MIMO 채널 응답을 추정하고, 상기 채널 추정치들 및 상기 잡음 추정치들을 사용하여 수신된 데이터 심볼들에 대해 검출을 수행하여 데이터 심볼 추정치들을 제공한다. RX 데이터 프로세서(170)는 상기 데이터 심볼 추정치들을 추가적으로 처리(예를 들어, 디인터리빙 및 디코딩)하여 디코딩된 데이터를 제공한다.

제어기들/프로세서들(140 및 180)은 국들(110 및 150)에서의 동작을 개별적으로 지시한다. 메모리들(142 및 182)은 국들(110 및 150)에 대한 데이터 및 프로그램 코드들을 개별적으로 저장한다.

IEEE 802.11a/g는 시스템 대역폭을 K=64 서브캐리어들로 분할하는 서브캐리어 구조를 사용하는데, 상기 서브캐리어들은 -32 내지 +31의 할당된 지수들이다. 이들 64개의 전체 서브캐리어들 중,

의 지수를 가지는 48개의 서브캐리어들은 데이터 전송을 위해 사용되며, 데이터 서브캐리어들이라 지칭된다.

의 지수를 가지는 4개의 서브캐리어들은 파일럿에 대해 사용되며, 파일럿 서브캐리어들이라 지칭된다. 0의 지수를 가지는 DC 서브 캐리어 및 나머지 서브캐리어들은 사용되지 않는다. 이러한 서브캐리어 구조는, 공개적으로 이용가능한, 1999년 9월, "Part 11: Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and Physical Layer(PHY) Specifications: High-speed Physical Layer in the 5 GHz Band"라는 표제의 IEEE 표준 802.11a에 설명된다. IEEE 802.11n은

{1,...,6,8,...,20,22,...,28}의 지수를 가지는 52개의 데이터 서브캐리어들 및

의 지수를 가지는 4개의 파일럿 서브캐리어들을 가지는 서브캐리어 구조를 사용한다.

도 2는 IEEE 802.11에서의 패킷 포맷을 도시한다. IEEE 802.11에 대한 프로토콜 스택에서의 물리적(PHY) 계층에서, 데이터는 PHY 서브계층 서비스 데이터 유닛들(PSDU)로서 처리된다. PSDU(220)는 상기 PSDU를 위해 선택된 코딩 및 변조 방식에 기반하여 인코딩되고 변조된다. PSDU(220)는 도 2에 도시되고 IEEE 802.11a 표준으로 설명되는, 6개의 필드를 가지는 PLCP 헤더(210)를 가진다. PSDU(220) 및 그와 연관된 필드들은 3개의 섹션들을 포함하는 PHY 프로토콜 데이터 유닛(PPDU)(230)으로 전송된다. 프리앰블(preanble) 섹션(232)은 4개의 OFDM 심볼 주기들의 지속기간을 가지고, 두 개의 롱 트레이닝 심볼들(238)이 후속하는 10개의 쇼트(short) 트레이닝 심볼들을 운반한다. 상기 트레이닝 심볼들은 AGC, 시간 획득, 거친(coarse) 및 미세한(fine) 주파수 획득, 채널 추정, 및 다른 용도들을 위해 수신기 국에 의해 사용될 수 있다. 신호 섹션(234)은 PLCP 헤더(210)의 처음 5개 필드에 대해 하나의 OFDM 심볼을 운반한다. 데이터 섹션(240)은 PLCP 헤 더(210)의 서비스 필드, PSDU(220), 및 후속하는 테일(tail), 패드(pad) 필드들에 대한 가변적인 개수의 OFDM 심볼들을 운반한다. PPDU(230)은 또한 패킷, 프레임 혹은 몇몇 다른 용어들로서 지칭될 수도 있다.

일 실시예에서, 잡음 추정은 각각의 패킷에 대해 유도되고, 상기 패킷의 검출을 위해 사용된다. 각각의 패킷에 대한 잡음 추정을 유도함으로써, 수신기 국은 K개의 서브캐리어들 및 R개의 수신기들에 대한 잡음 분산을 더 양호하게 보상할 수 있다. 결과적으로, 개선된 성능이 실현될 수 있다.

잡음 추정은 다양한 방식으로 유도될 수 있다. 일 실시예에서, 잡음 추정은 AGC 값에 기반하여 유도된다. 수신기의 잡음 플로어(floor)는 열잡음 및 상기 수신기의 이득에 의해 결정된다. 상기 열잡음은 잡음 수치(figure)에 의해 정량화될 수 있다. 상기 수신기의 이득은 원하는/고정된 신호 레벨을 달성하기 위해 상기 수신기의 이득을 조정하는데 사용되는 AGC 값에 의해 주어질 수 있다. 상이한 AGC 값들에 대한 상기 수신기 출력에서의 상기 잡음을 확정하기 위해 캘리브레이션(calibration)이 수행될 수 있다(예를 들어, 공장에서). 잡음 대 AGC 값의 룩업 테이블은 수신기 국에서 저장될 수 있다. 이후, 상기 수신기에 대한 현재 AGC 값이 상기 룩업 테이블에 제공될 수 있는데, 상기 룩업 테이블은 상기 수신기에 대한 대응하는 잡음 추정을 제공할 수 있다.

또다른 실시예에서, 상기 프리앰블에 전송된 두 개의 롱 트레이닝 심볼들에 기반하여 잡음 추정이 유도될 수 있다. 각각의 롱 트레이닝 심볼은 (1) 전송에 사용가능한 상기 52개의 서브캐리어들로 52개의 특정 파일롯 심볼들을 매핑함에 의 해, (2) 나머지 12개의 서브캐리어들로 0의 신호값들을 가지는 12개의 제로 심볼들을 매핑함에 의해, 또한 (3) 64개의 시간-도메인 샘플들의 시퀀스를 획득하기 위해 상기 52개의 파일롯 심볼들 및 12개의 제로 심볼들에 대해 64-포인트 역 FFT를 수행함에 의해 생성된다. 따라서 각 롱 트레이닝 심볼은 특정 샘플 시퀀스가 된다. 상기 두 개의 롱 트레이닝 심볼들은 동일한 방식으로 형성되며 동일하다.

SISO 혹은 MISO 전송에 대해, 수신기 국(150)은 단일 수신기, 예를 들어, 도 1의 수신기(154a)로부터 입력 샘플들의 단일 스트림을 획득한다. 수신기 국(150)은, 아래에 설명된 바와 같이, 상기 두 개의 롱 트레이닝 심볼들에 대한 상기 입력 샘플들에 기반하여 잡음 추정을 수행할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 두 개의 롱 트레이닝 심볼들 간의 위상 오프셋은 다음과 같이 유도될 수 있다:

, 그리고

,

여기서,

은 제 1 롱 트레이닝 심볼에 대한 입력 샘플이고,

은 제 2 롱 트레이닝 심볼에 대한 입력 샘플이고,

은 상관 결과이고,

은 제 1 및 제 2 롱 트레이닝 심볼들 간의 위상 오프셋이고,

은 롱 트레이닝 심볼의 길이이고,

은 켤레 복소수를 나타낸다. L은 IEEE 802.11a/g에서의 롱 트레이닝 심볼에 대해 64와 같지만, 잡음 추정을 위해 사용될 수 있는 다른 시퀀스들에 대해서는 다른 값들과 같을 수도 있다.

수학식 1은 제 1 롱 트레이닝 심볼 및 제 2 롱 트레이닝 심볼에 대한 입력 샘플들간의 상관을 수행한다. 수학식 2는 위상 오프셋을 획득하기 위해 상관 결과를 정규화한다. 이러한 위상 오프셋은 수신기 국(150)에서의 주파수 오차에 기인한다. 상기 주파수 오차는 송신기 및 수신기 국들에서의 클록들 간의 오차로부터 야기될 수 있는데, 이는 수신기 국(150)에서의 하향변환 주파수가 송신기 국에서의 상향 변환 주파수와 상이해지도록 한다. 상기 주파수 오차는 또한 도플러 효과 및/또는 다른 인자들에 기인할 수도 있다. 상기 위상 오프셋은 상기 주파수 오차 곱하기 상기 롱 트레이닝 심볼들의 길이와 동일하다. 상기 주파수 오프셋은 또한 위상 오차, 위상차등으로서도 지칭될 수 있다.

일 실시예에서, 잡음 분산은 다음과 같이 유도될 수 있다:

여기서,

은 제 1 롱 트레이닝 심볼에 대한 위상 정정된 샘플이고,

는 샘플당(per-sample) 잡음 분산이다.

수학식 3에서, 상기

샘플들은 상기 위상 오프셋을 젝하고 위상 정정된 샘플들

을 얻기 위해

와 곱해진다. 상기 위상 오프셋은 또한 상기

샘플 대신 상기

으로부터 제거될 수 있다. 수학식 4에서, 상기

샘플들은 상기

샘플들로부터 샘플별로 감산된다. 각 샘플에 대한 차는 제곱되고, 롱 트레이닝 심볼에서 모든 L 개 샘플들에 대한 제곱된 차들은 전체 차 전력을 획득하기 위해 누산된다. 이러한 전체 차 전력은 상기

및

시퀀스들 간의 차들의 전력이다. 상기 전체 차 전력은 샘플당 잡음 분산

를 얻기 위해 2L로 나눠진다. 상기 2L의 인자는 (1) 누산된 상기 L개 샘플들에 대한 L의 인자 및 (2) 수학식 4에 있는 차 연산으로부터 상기 분산을 두 배(doubling)로 하기 위한 2의 인자를 포함한다. 상기 잡음 분산은 또한 잡음 플로어 추정 혹은 몇몇 다른 용어들로도 지칭될 수 있다.

수신기 국(150)은 상기 K개의 전체 서브캐리어들에 걸쳐 평평하지 않은(non-flat) 주파수 응답을 가질 수 있다. 이러한 평평하지 않은 주파수 응답은 수신기 국(150)에 있는 필터들 및/또는 다른 회로 블록들로 인한 것일 수 있다. 상기 주파수 응답이 (예를 들어, 팩토리 캘리브레이션(factory calibration) 혹은 필드 측정 등을 수행함으로써) 결정되어 룩업 테이블에 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 잡음 분산은 각 서브캐리어에 대해 다음과 같이 유도될 수 있다:

여기서,

는 서브캐리어 k에 대한 스케일링 인자이고,

는 k에 대한 잡음 분산이다.

스케일링 인자

는 관심있는 서브캐리어들(예를 들어, 데이터 서브캐리어들)에 대해 결정되고, 이들 서브캐리어들의 주파수 응답을 고려하기 위해 사용된다. 상기 스케일링 인자들의 범위는 상기 주파수 응답에서의 피크간(peak-to-peak) 변동(variation)에 의해 결정된다. 예를 들어, 만약 상기 피크간 변동이

이면, 스케일링 인자들은 양수(positive)이고 4의 피크값을 가진다. 상기 스케일링 인자는 모든 서브캐리어들에 대해 1.0으로 설정될 수 있는데, 예를 들면 수신기 국(150)이 상기 수신기의 주파수 응답에 대해 전혀 모르는 경우이다.

상기 잡음 분산은 다른 방식으로 유도될 수도 있다.

및/또는 다 른 잡음 분산들이 패킷에 대한 잡음 추정으로서 제공될 수 있다.

일 실시예에서, 수신기 국(150)은 다음과 같은 최소 평균-잡음 제곱 오차(MMSE) 기법에 기반하여 데이터 검출(혹은 등화(equalization))을 수행한다:

는 서브캐리어 k에 대한 수신된 데이터 심볼이고,

는 서브캐리어 k에 대한 채널 이득이고,

는 서브캐리어 k에 대한 데이터 심볼 추정치이다.

수신기 국(150)은 64개의 전체 서브캐리어들에 대한 64개의 수신된 심볼들에 대한 패킷의 데이터 부분동안 각 OFDM 심볼에 대한 64개의 입력 샘플들에 대해 64-포인트 FFT를 수행할 수 있다. 수신기 국(150)은 상기 롱 트레이닝 심볼들에 기반하여 상기 데이터 서브캐리어들의 채널 이득들을 추정할 수 있다. 간략함을 위해, 본 명세서에서의 설명은 어떠한 채널 추정 오차도 없다고 가정한다. 수신기 국(150)은 이후, 예컨대 수학식 6에서 도시된 바와 같이, 상기 서브캐리어에 대해 채널 이득

및 잡음 분산

을 가지는 각 데이터 서브캐리어를 위해 상기 수신된 데이터 심볼

에 대해 MMSE 검출을 수행할 수 있다. 수신기 국(150)은 또한 모든 데이터 서브캐리어들에 대해 동일한 잡음 분산

을 사용할 수도 있 다.

SIMO 또는 MIMO 전송을 위해, 수신기 국(150)은 R개의 수신기들(154a 내지 154r)로부터의 입력 샘플들의 R개 스트림들을 획득하는데, 하나의 입력 샘플 스트림은 각각의 수신기로부터 온 것이다. 수신기 국(150)은, 아래에 설명된 바와 같이, 두 개의 롱 트레이닝 심볼들에 대한 입력 샘플들에 기반하여 잡음 추정을 수행할 수 있다.

여기서,

은 제 1 롱 트레이닝 심볼에 대한 수신기 i로부터의 입력 샘플이고,

은 제 2 롱 트레이닝 심볼에 대한 수신기 i로부터의 입력 샘플이고,

은 모든 R개의 수신기들에 대한 상관치이고,

은 상기 제 1 및 제 2 롱 트레이닝 심볼들 간의 위상 오프셋이다.

일 실시예에서, 잡음 분산은 각각의 수신기에 대해 다음과 같이 유도될 수 있다:

여기서,

는 수신기 i에 대한 샘플당 잡음 분산이다.

일 실시예에서, 잡음 분산은 각각의 수신기의 각 서브캐리어에 대해 다음과 같이 유도될 수 있다:

여기서,

는 수신기 i의 서브캐리어 k에 대한 스케일링 인자이고,

는 수신기 i의 서브캐리어 k에 대한 잡음 분산이다.

또다른 실시예에서, 잡음 분산은 모든 수신기들에 대해 다음과 같이 유도될 수 있다:

여기서,

는 모든 수신기들에 대한 평균 잡음 분산이다. 잡음 분산은, 이후,

가

로 대체되기는 하지만, 수학식 11에 도시된 바와 같이, 각각의 수신기의 각 서브캐리어에 대해 유도될 수 있다.

또다른 실시예에 있어서, 잡음 분산은 모든 수신기의 각 서브캐리어에 대해 다음과 같이 유도될 수 있다:

여기서,

는 서브캐리어당 잡음 분산이다.

상기 잡음 분산은 또한 다른 방식들로도 유도될 수 있다.

및/또는 다른 잡음 분산들이 상기 잡음 추정치로서 제공될 수 있다.

전술된 실시예들에서, 위상 오프셋이 결정되어 상기

또는

샘플들에 적용된다. 수신기 국(150)은 상이한 클록 주파수들을 가질 수 있는 상이한 송신기 국들로부터 패킷들을 수신할 수 있다. IEEE 802.11a/g는, 5.8GHz에서 230KHz 오프셋에 대응하는,

ppm(part per million)의 클록 정확도를 특정한다. 수신기 국(150)은 각각의 수신된 패킷의 주파수 오차를 측정하고 제거하여 검출 성능을 개선할 수 있다.

수학식 7 내지 10에서 보여진 실시예들에 있어서, 단일 위상 오프셋이 모든 R개의 수신기들에 대해 결정되고, 각각의 수신기에 대한 잡음 분산을 유도하는데 사용된다. 또다른 실시예에서, 위상 오프셋은 각각의 수신기에 대해 결정되고, 상기 수신기에 대한 잡음 분산을 유도하는데 사용된다. 이러한 실시예는 예를 들어, 상이한 오실레이터가 각각의 수신기에 대해 사용되는 경우 등에도 사용될 수 있다. 또다른 실시예에서, 위상 오프셋이 계산되지 않고, 따라서, 상기 입력 샘플들에 적용되지 않는다. 이러한 실시예는, 예를 들어 동일한 송신기 국으로부터 패킷들의 시퀀스를 수신하는 경우 사용될 수 있다.

송신기 국(110)은 다음과 같이, 각 데이터 서브캐리어에 대한 송신기 공간 처리를 수행할 수 있다:

은 서브캐리어 k에 대한

데이터 심볼들의 벡터이고,

는 서브캐리어 k에 대한

전송 행렬이고,

는 서브캐리어 k에 대한

출력 심볼들의 벡터이다.

는 MIMO 채널의 고유모드(eigenmode)를 통해 각 데이터 심볼을 전송하는 빔형성 행렬, 모든 T개 송신 안테나들로부터 각 데이터 심볼을 전송하는 공간 확산 행렬, 하나의 송신 안테나로 각 데이터 심볼을 매핑시키는 항등 행렬(identity matrix), 혹은 몇몇 다른 행렬일 수 있다. 그러나, 공간 확산 및 빔형성은 사용될 필요 없으며, 본 시스템에서 생략될 수 있다.

일 실시예에서, 수신기 국(150)은 MMSE 기술에 기반하여 MIMO 검출을 수행한다. 수신기 국(150)은 각 데이터 서브캐리어에 대한 공간 필터 행렬을 다음과 같이 유도할 수 있다:

여기서,

는 서브캐리어 k 에 대한

MIMO 채널 응답 행렬이고,

는 서브캐리어 k에 대한 유효 채널 응답 행렬이고,

는 서브캐리어 k에 대한

잡음 행렬이고,

이고,

는 서브캐리어 k에 대한

공간 필터 행렬이다.

는 데이터 심볼들에 대한 정규화된 추정치를 획득하기 위해 사용되는 스케일링 값들의 대각 행렬이다. 수신기 국(150)은 모든 T개의 송신 안테나들로부 터 송신기 국(110)에 의해 전송된 MIMO 파일럿에 기반하여

또는

를 추정할 수 있다.

수신기 국(150)은 다음과 같이

를 획득할 수 있다:

여기서,

의 대각 엘리먼트들은 전술된 바와 같이 유도될 수 있다. 수신기 국(150)은 또한

또는

로서 잡음 행렬을 획득할 수 있고, 여기서

는 항등 행렬이다.

수신기 국(150)은 다음과 같은 MIMO 검출을 수행할 수 있다:

여기서,

는 서브캐리어 k에 대해 수신된 데이터 심볼들의

벡터이고,

는 서브캐리어 k에 대한 데이터 심볼 추정치들의

벡터이고,

는 MIMO 검출 이후의 잡음 벡터이다.

상기 잡음은 예컨대 제로-포싱(ZF:zero-forcing), 최우도 시퀀스 추정기(MLSE: maximum likelihood sequence estimator), 최우도(ML) 디코딩, 리스트 스피어 디코딩(LSD: list sphere decoding), 멀티-유저 검출(MUD) 등과 같은 다른 검출 기술들에 대해서도 사용될 수 있다. 상기 잡음 추정은 또한, 예를 들어 로그 우도 비(LLR)들 혹은 다른 확률 함수들을 계산하도록, 디코딩을 위해 사용될 수도 있다.

도 3은 잡음 추정기/프로세서(160a)의 블록도를 도시하는데, 이는 도 1에 있는 잡음 추정기/프로세서(160)의 일 실시예이다. 수신기 i에 대한 잡음 추정기(310) 내에서, 역다중화기(Demux)(312)는 수신기 i로부터 입력 샘플들을 수신하고 제 1 롱 트레이닝 심볼들에 대한 입력 샘플들

을 곱셈기들(314 및 330)로 제공하고, 제 2 롱 트레이닝 심볼들에 대한 입력 샘플들

을 유닛(316) 및 합산기(332)로 제공한다. 유닛(316)은 각 입력 샘플들을 공액화시킨다(conjugate). 곱셈기(314)는 각

샘플과 대응하는

샘플을 곱한다. 누산기(ACC : 318)은 상기 롱 트레이닝 심볼에 대한 곱셈기(314)의 출력을 누산시키고 수신기 i에 대한 상관 결과를 제공한다. 합산기(320)는 모든 R개 수신기들에 대한 상기 상관 결과들을 합산한다. 유닛(322)은 합산기(320)의 출력을 정규화시키고, 위상 오프셋

을 제공한다. 유닛(324)은 유닛(322)의 출력을 공액화하여

을 제공한다.

곱셈기(330)는 각

샘플과

을 곱하여 대응하는 위상 정정된 샘플

을 제공한다. 합산기(332)는 상기 대응하는

샘플로부터 각

샘플을 감산한다. 유닛(334)은 합산기(332)의 출력의 제곱의 크기를 계산한다. 누산기(336)는 상기 롱 트레이닝 심볼에 대한 유닛(334)의 출력을 누산하고, 수신기 i에 대한 잡음 분산

을 제공한다.

일 실시예에서, 잡음 추정은 (트레이닝-기반 방법을 위한) 롱 트레이닝 심볼들 혹은 (AGC-기반 방법을 위한) AGC 값에 기반하여 수행될 수 있다. 상기 트레이닝-기반 방법은, 예를 들어, 정확한 잡음 추정이 유리한 간섭이 많은(interference rich) 환경에 상기 수신기가 있는 경우, 사용될 수 있다. 상기 AGC-기반 방법은, 예를 들어, 상기 수신기가 충분히(well) 특성화되고, 상기 AGC 측정이 합리적으로 정확하며, 하드웨어 내의 감소가 매우 바람직한 경우 사용될 수 있다. 한 가지 잡음 추정 방법은 선택(Select) 신호에 기반하여 선택될 수 있다.

AGC-기반 방법에 대해, 룩업 테이브(LUT)(338)은 수신기 i에 대한 AGC 값을 수신하고, 수신기 i에 대한 잡음 분산

을 제공한다. 룩업 테이블(338)에 저장된 상기 값들은 적절한 스케일링으로써 생성될 수 있으며, 따라서, 상기 AGC 값을 가지고 생성된 상기 잡음 분산

은 상기 롱 트레이닝 심볼들에 기반하여 생성된 잡음 분산

와 비교가능하다. 다중화기(MUX)(340)은 상기 잡음 분산들

및

을 수신하고 상기 선택 신호에 기반하여

또는

어느 하나를 제공한다. 곱셈기(342)는 각 서브캐리어 k에 대한 스케일링 인자

와 곱셈기(340)로부터의 잡음 분산을 곱한다. 룩업 테이블(344)은 수신기 i에 대한 관심있는 모든 서브캐리어들(예를 들어, 데이터 서브캐리어들)에 대한 스케일링 인자들을 저장한다. 이들 스케일링 인자들은, 상기 잡음 분산들이 수신기 i에 대한 주파수 응답을 고려하고, 상기 잡음 분산들이 MIMO 검출기 입력에서의 신호 레벨에 대해 적절한 레벨을 가지도록 선택될 수 있다. 이들 스케일링 인자들에 대한 조정 범위는

이하일 수 있고, 상기 스케일링 인자들은 4의 피크값을 가지는 양수일 수 있다.

간략함을 위해, 도 3은 하나의 수신기 i에 대한 잡음 추정을 도시한다. 상기 잡음 추정은 나머지 수신기 각각에 대해 유사한 방식으로 수행될 수 있다. 상기 합산기들 및 곱셈기들은 원하는 정확도를 획득하기 위해 충분한 비트수를 가지고 각각 구현될 수 있다. 예를 들어, 8-비트 곱셈기들은 0.25dB의 정확도를 달성하기 위해 사용될 수 있다. 더 적거나 더 많은 비트들 역시 사용될 수 있다.

도 3에 도시된 실시예에 있어서, 두 잡음 추정 방법들 모두에 대해, 잡음 분산은 각각의 수신기에 대해 결정되고, 이후 상기 스케일링 인자들과 곱해져서 수학식 11에 보여진 바와 같이, 상기 서브캐리어들에 대해 알려진 변경들을 보상한다. 또다른 실시예에서, 잡음 분산은 모든 수신기들에 대해 예컨대 수학식 12에 보여진 바와 같이 결정되고, 이후 예컨대 수학식 11에 보여진 바와 같이, 각각의 수신기에 대해 상기 스케일링 인자들과 함께 적용된다. 상기 잡음 분산들은 다른 방식들로도 결정될 수 있다.

도 4는 잡음 추정기/프로세서(160b)의 블록도를 도시하는데, 이는 도 1의 잡음 추정기/프로세서의 또다른 실시예이다. 프로세서(160b)는 공유된 하드웨어를 사용하여 시분할 다중화(TDM) 방식으로 모든 R개의 수신기들에 대해 잡음 추정을 수행한다. 각각의 수신기(154)는 IEEE 802.11a/g에 대해

의 샘플링 레이트로 입력 샘플들을 제공할 수 있다. 프로세서(160b) 내의 상기 하드웨어는 이후

또는

로 동작할 수 있다.

다중화기(412)는 모든 R개의 수신기들(154a 내지 154r)로부터 입력 샘플들을 수신한다. 각 샘플 주기에서, 다중화기(412)는 상기 R개의 수신기들을 통해 사이클링하고, 상기 입력 샘플을 각각의 수신기로부터 시프트 레지스터(414), 곱셈비(416) 및 샘플 버퍼(424)로 제공한다. 각 샘플 주기 n에서, 모든 R개 수신기들로부터의 입력 샘플들은 TDM, 예컨대

이다. 시프트 레지스터(414)는 제 2 롱 트레이닝 심볼에 대한 입력 샘플들에 제 1 롱 트레이닝 심볼에 대한 입력 샘플들을 시간 정렬하기 위해 충분한 양의 지연(예를 들어, IEEE 802.11a/g에서 하나의 롱 트레이닝 심볼에 대한 64개의 샘플 주기들)을 제공한다. 샘플 버퍼(422)는 레지스터(414)의 출력을 수신하고, 모든 R개의 수신기들로부터의 제 1 롱 트레이닝 심볼에 대한 상기

샘플들을 저장한다. 샘플 버퍼(424)는 모든 R개 수신기들로부터의 제 2 롱 트레이닝 심볼에 대한 상기

샘플들을 저장한다.

곱셈기(416)는 레지스터(414)로부터의 각 샘플을 다중화기(412)로부터의 대응하는 공액 샘플들과 곱한다. 누산기(418)는 L개의 샘플들 및 R개 수신기들에 대한 결과들을 합산하여 상관 결과

를 제공한다. CORDIC(Coordinate Rotational Digital Computer) 프로세서(420)는

의 위상을 결정하고 위상 오프셋

을 제공한다. 곱셈기(426)는 버퍼(422)로부터의

샘플들과

을 곱하여

샘플들을 제공한다. 유닛(428)은 상기

샘플들로부터 상기

샘플들을 감산하고 상기 차들의 제곱 크기를 계산한다. 도 4에 도시된 실시예에서, 누산기(430)는 예를 들어 수학식 10 및 12에 나타난 바와 같이, 모든 L 개 샘플들 및 R개 수신기들에 대해 유닛(428)의 출력을 합산하고 잡음 분산

을 제공한다. 곱셈기(432)는 룩업 테이블(434)로부터의 상이한 서브캐리어들 및 수신기들에 대한 스케일링 인자들과 상기 잡음 분산

를 곱하고, 각각의 수신기의 각 서브캐리어들에 잡음 분산

을 제공한다. 또다른 실시예에서, 누산기(430)는 예컨대 수학식 10에 나타난 바와 같이, 각각의 수신기에 대한 모든 L개 샘플들에 대한 유닛(428)의 출력을 합산하고, 각각의 수신기에 대한 잡음 분산

을 제공한다. 또다른 실시예에서, 곱셈기(432) 및 룩업 테이블(434)은 생략될 수 있다.

잡음 추정은 획득 처리의 일부분으로서 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 상기 위상 오프셋

은 획득동안 각각의 수신된 패킷에 대해 계산되고, 수신기 국(150)에서 주파수 오차를 확정하는데 사용된다. 이러한 주파수 오차는 이후, 예를 들어, 송신기 국(110) 및 수신기 국(150)에서의 클록들 간의 잔여(residual) 주파수 오프셋을 제거하기 위해 시간-도메인 입력 샘플들에 대해 동작하는 수치 제어 발진기(NCO)를 통해 적용된다. 획득을 위해 계산된 상기 주파수 오프셋은 잡음 추정을 위해 재사용될 수 있다. 이러한 실시예에서, 잡음 추적을 위한 상기 추가적인 처리는 도 3에 있는 유닛들(330 내지 344) 또는 도 4에 있는 유닛들(422 내지 434)를 포함할 수 있다.

전술된 실시예들에서, 잡음 추정은 패킷과 함께 전송된 두 개의 롱 트레이닝 심볼들에 대해 두 개의 동일한 샘플 시퀀스들에 기반하여 유도된다. 일반적으로, 잡음 추정은 임의의 동일한 샘플 시퀀스들 및 수신기 국에 의해 알려진 임의의 샘플 시퀀스들에 기반하여 유도될 수 있다. 잡음 추정은 또한 둘 초과의 샘플 시퀀스들에 기반하여 유도될 수 있다. 두 개의 연속적인 샘플 시퀀스들 간의 차들이 결정될 수 있고, 연속적인 시퀀스의 모든 쌍들에 대한 차들은 잡음 추정을 유도하는데 사용될 수 있다.

도 5는 패킷을 수신하기 위한 프로세스(500)의 일 실시예를 도시한다. 적어도 하나의 패킷이 데이터 전송을 위해 수신된다(블록 512). 잡음 추정은, 예를 들어, 패킷과 함께 전송된 복수의 동일 샘플 시퀀스들 혹은 상기 패킷에 대한 AGC값 에 기반하여, 각각의 패킷에 대해 유도된다(블록 514). 데이터 검출은 상기 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대해 수행된다(블록 516). 블록 516에 대해, 적어도 하나의 가중치가, 예를 들어, 수학식 6 또는 15에 나타난 바와 같이, 패킷에 대한 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대해 유도될 수 있다. 이후, 데이터 검출은 상기 패킷에 대한 적어도 하나의 가중치를 사용하여 각각의 패킷에 대해 수행될 수 있다.

도 6은 패킷들을 수신하기 위한 장치(600)의 일 실시예를 도시한다. 장치(600)는 데이터 전송을 위한 적어도 하나의 패킷을 수신하기 위한 수단(블록 612), 각각의 패킷에 대한 잡음 추정을 유도하기 위한 수단(블록 614), 및 상기 패킷에 대한 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하기 위한 수단(블록 616)을 포함한다.

도 7은 수신기 국에서 잡음 추정을 수행하기 위한 프로세스(700)의 일 실시예를 도시한다. 적어도 하나의 제 1 샘플 시퀀스(예를 들어,

또는

) 및 적어도 하나의 제 2 샘플 시퀀스(예를 들어,

또는

)는 적어도 하나의 수신기로부터 획득된다(블록 712). 제 3 샘플 시퀀스(예를 들어,

혹은

)는 상기 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스에 기반하여 각각의 수신기에 대해 획득된다(블록 714). 잡음 추정은 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 유도된다.

블록 714에 대해, 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들 간의 위상 오프셋이 결정되어 상기 수신기에 대한 상기 제 3 샘플 시퀀스를 얻기 위해 각각의 수신기에 대한 제 1 샘플 시퀀스에 인가된다. 상기 위상 오프셋은, 예를 들어, 수학식 1 또는 7에 나타난 바와 같이, 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스와 제 2 샘플 시퀀스를 상관시키고 모든 수신기(들)에 대해 상기 상관 결과(들)을 누산시킴으로써 결정될 수 있다. 대안적으로, 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스는 상기 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스로서 사용될 수 있다.

블록 716에서, 각각의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력이 결정될 수 있고, 예를 들어, 수학식 10에서 나타난 바와 같이, 잡음 분산이 상기 수신기에 대한 상기 차들의 전력에 기반하여 각각의 수신기에 대해 유도될 수 있다. 대안적으로, 모든 수신기(들)에 대한 상기 차들의 전력은 전체 차 전력을 획득하기 위해 합산될 수 있고, 모든 수신기(들)에 대한 잡음 분산은 예를 들어, 수학식 12에 도시된 바와 같이, 전체 차 전력에 기반하여 유도될 수 있다. 어느 경우든, 각각의 수신기에 대한 잡음 분산은 복수의 서브캐리어들에 대한 복수의 스케일링 인자들과 곱해져서, 예를 들어, 수학식 5 또는 11에서 나타난 바와 같이, 상기 수신기의 상기 복수의 캐리어들에 대한 잡음 분산들을 획득할 수 있다.

도 8은 잡음 추정을 수행하기 위한 장치(800)의 일 실시예를 도시한다. 장치(800)는 적어도 하나의 수신기로부터의 적어도 하나의 제 1 샘플 시퀀스 및 적어도 하나의 제 2 샘플 시퀀스를 획득하기 위한 수단(블록 812), 상기 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스에 기반하여 각각의 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스를 획득 하기 위한 수단(블록 814), 및 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하기 위한 수단(블록 816)을 포함한다.

본 명세서에서 설명된 잡음 추정 기술들은 비교적 정확한 잡음 추정을 제공할 수 있다. 상술된 잡음 분산들은 바이어스되지 않았으며(unbiased), 올바른 평균값들을 가진다. 컴퓨터 시뮬레이션이 넓은 범위의 신호-대-잡음비(SNR) 값들에 대해 수행되었다. 상기 잡음 분산들의 표준 편차는 대략 0.5dB가 될 것으로 발견되었는데, 이는 상기 잡음 분산들이 거의 0.5dB로 정확함을 의미한다. 정확도는 수신기마다 잡음 분산을 유도하고 그리고/또는 서브캐리어들에 대해 알려진 변동들에 대해 보상하기 위한 조정을 적용함으로써 개선될 수 있다. 정확한 잡음 추정은, 개선된 검출기 가중치들, 예를 들어, 수학식 6 또는 15에 있는 MMSE 가중치들의 구현을 허용할 수 있다. 이들 개선된 검출기 가중치들은 차례로 수신기 국(150)에서의 데이터 수신 성능을 개선하고, 더 낮은 SNR들로 고차 변조 방식에 대한 사용을 허용함으로써 전체 처리량을 개선하고, 그리고/또는 다른 이익들을 제공한다. 본 명세서에 설명된 잡음 추정은 부가적인 하드웨어/메모리를 거의 사용하지 않는 직접적인 방식으로 수행될 수 있다.

본 명세서에 설명된 잡음 추정 기술들은 다양한 수단에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 이들 기술들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 대해, 잡음 추정을 수행하는데 사용되는 처리 유닛들은 하나 이상의 주문형 반도체들(ASIC), 디지털 신호 처리기들(DSP), 디지털 신호 처리 디바이스들(DSPD), 프로그래머블 논리 디바이스들(PLD), 필드 프로그래머블 게이트 어레이들(FPGA), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 명세서에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 혹은 이들의 조합 내에서 구현될 수 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 대해, 잡음 추정 기술들은 본 명세서에서 설명된 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들어, 프로시져들, 기능들, 등)로 구현될 수 있다. 상기 펌웨어 및/또는 소프트웨어 코드들은 메모리(예를 들어, 도 1의 메모리(182))에 저장되어 프로세서(예를 들어 프로세서(180))에 의해 실행될 수 있다. 상기 메모리는 프로세서 내에서 구현되거나 혹은 상기 프로세서의 외부에서 구현될 수 있다.

하나 이상의 예시적인 실시예들에서, 본 명세서에서 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 혹은 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 상기 기능들은 컴퓨터-판독가능한 매체에 하나 이상의 명령들 혹은 코드를 통해 전송되거나, 상기 컴퓨터-판독가능한 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터-판독가능한 매체는 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 혹은 컴퓨터 저장 매체 모두를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스가능한 임의의 사용가능한 매체일 수 있다. 제한이 아닌 예시의 방법으로, 이러한 컴퓨터-판독가능한 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 혹은 다른 광학 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 혹은 다른 자기 저장 디바이스들, 혹은 명령들 혹은 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램 코 드를 운반하거나 저장하는 데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 저장 매체를 포함할 수 있다. 또한 임의의 접속은 컴퓨터-판독 매체라 적절히 불린다. 예를 들어, 상기 소프트웨어가 웹사이트, 서버, 혹은 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어(twisted pair), 디지털 가입자 회선(DSL), 혹은 적외선, 무선, 마이크로파와 같은 무선 기술을 사용하는 다른 원격 소스로부터 전송된 경우, 상기 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, DSL, 혹은 적외선, 무선, 및 마이크로 파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 본 명세서에서 사용된 디스크(disk 및 disc)는 콤팩트 디스크(CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, 디지털 다용도 디스크(DVD), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크(disk)들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, 디스크(disc)들은 레이저를 사용하여 데이터를 광학적으로 재생한다. 전술된 조합은 또한 컴퓨터-판독한 매체 범위내에 포함되어야 한다.

개시된 실시예들의 이전 설명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들이 본 개시물을 제작하거나 사용할 수 있도록 제공된다. 이들 실시예들에 대한 다양한 수정들은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 즉시 명백할 것이며, 본 명세서에서 한정된 일반적인 원리들은 본 발명의 사상 및 범주에서 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 개시물은 본 명세서에서 나타난 실시예들에 한정되도록 의도되는 것이 아니라, 본 명세서에서 설명된 원리들 및 신규한 특징들과 부합하는 가장 넓은 범위에 따른다.

Claims

제 1 샘플 시퀀스 및 제 2 샘플 시퀀스 간의 위상 오프셋을 결정하고, 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 상기 제 1 샘플 시퀀스로 상기 위상 오프셋을 적용하고, 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서에 결합된 메모리를 포함하는,

장치.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 패킷과 함께 전송된, 제 1 및 제 2 롱 트레이닝(long training) 심볼들에 대한 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들을 각각 획득하도록 구성되는,

장치.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하고, 상기 차들의 전력에 기반하여 잡음 분산을 유도하도록 구성되며, 상기 잡음 추정은 상기 잡음 분산을 포함하는,

장치.
제3항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 복수의 서브캐리어들에 대한 복수의 스케일링 인자들을 사용하여 상기 잡음 분산을 스케일링하도록 구성되고, 상기 잡음 추정은 상기 복수의 서브캐리어들에 대한 잡음 분산들을 포함하는,

장치.
제 1 샘플 시퀀스 및 제 2 샘플 시퀀스 사이의 위상 오프셋을 결정하는 단계;

제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 상기 제 1 샘플 시퀀스로 상기 위상 오프셋을 적용하는 단계;

상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하는 단계를 포함하는,

방법.
제5항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하는 단계는

상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하는 단계, 및

상기 차들의 전력에 기반하여 잡음 분산을 유도하는 단계를 포함하고,

상기 잡음 추정은 상기 잡음 분산을 포함하는,

방법.
제6항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하는 단계는 복수의 서브캐리어들에 대한 복수의 스케일링 인자들을 사용하여 상기 잡음 분산을 스케일링하는 단계를 추가적으로 포함하고, 상기 잡음 추정은 상기 복수의 서브캐리어들에 대한 잡음 분산들을 포함하는,

방법.
제 1 샘플 시퀀스 및 제 2 샘플 시퀀스 사이의 위상 오프셋을 결정하기 위한 수단;

제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 상기 제 1 샘플 시퀀스로 상기 위상 오프셋을 적용하기 위한 수단;

상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하기 위한 수단을 포함하는,

장치.
제8항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하기 위한 수단은,

상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하기 위한 수단, 및

상기 차들의 전력에 기반하여 잡음 분산을 유도하기 위한 수단을 포함하고,

상기 잡음 추정은 상기 잡음 분산을 포함하는,

장치.
제9항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하기 위한 수단은 복수의 서브캐리어들에 대한 복수의 스케일링 인자들을 사용하여 상기 잡음 분산을 스케일링하기 위한 수단을 추가적으로 포함하고, 상기 잡음 추정은 상기 복수의 서브캐리어들에 대한 잡음 분산들을 포함하는,

장치.
적어도 하나의 수신기로부터 적어도 하나의 제 1 샘플 시퀀스 및 적어도 하나의 제 2 샘플 시퀀스를 획득하고, 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스에 기반하여 각각의 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스를 획득하고, 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서에 결합된 메모리를 포함하는,

장치.
제11항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들 간의 위상 오프셋을 결정하고, 상기 수신기에 대한 상기 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스로 상기 위상 오프셋을 적용하도록 구성되는,

장치.
제12항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 각각의 수신기에 대해 상기 제 1 샘플 시퀀스와 상기 제 2 샘플 시퀀스를 상관시키고, 상기 위상 오프셋을 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 적어도 하나의 상관 결과를 누산(accumulate)하도록 구성되는,

장치.
제11항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스로서 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스를 사용하도록 구성되는,

장치.
제11항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 각각의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘 플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하고, 상기 수신기에 대한 상기 차들의 전력에 기반하여 각각의 수신기에 대한 잡음 분산을 유도하도록 구성되며, 상기 잡음 추정은 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 적어도 하나의 잡음 분산을 포함하는,

장치.
제15항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 복수의 서브캐리어들에 대한 복수의 스케일링 인자들을 사용하여 각각의 수신기에 대한 상기 잡음 분산을 스케일링하도록 구성되고, 상기 잡음 추정은 상기 적어도 하나의 수신기의 복수의 서브캐리어들에 대한 잡음 분산들을 포함하는,

장치.
제11항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는, 각각의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하고, 전체 차 전력을 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 차들의 전력을 합하고, 상기 전체 차 전력에 기반하여 잡음 분산을 유도하도록 구성되고, 상기 잡음 추정은 상기 잡음 분산을 포함하는,

장치.
제17항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 각각의 수신기의 복수의 서브캐리어들에 대한 복수의 스케일링 인자들을 사용하여 상기 잡음 분산을 스케일링하도록 구성되고, 상기 잡음 추정은 상기 적어도 하나의 수신기의 상기 복수의 서브캐리어들에 대한 잡음 분산들을 포함하는,

장치.
적어도 하나의 수신기로부터 적어도 하나의 제 1 샘플 시퀀스 및 적어도 하나의 제 2 샘플 시퀀스를 획득하는 단계;

각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스에 기반하여 각각의 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스를 획득하는 단계;

상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하는 단계를 포함하는,

방법.
제19항에 있어서,

각각의 수신기에 대한 상기 제 3 샘플 시퀀스를 획득하는 단계는,

상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들 간의 위상 오프셋을 결정하는 단계, 및

상기 수신기에 대한 상기 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 각각의 수신기 에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스에 상기 위상 오프셋을 적용하는 단계를 포함하는,

방법.
제19항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하는 단계는,

각각의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하는 단계, 및

상기 수신기에 대한 상기 차들의 상기 전력에 기반하여 각각의 수신기에 대한 잡음 분산을 유도하는 단계를 포함하고,

상기 잡음 추정은 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 적어도 하나의 잡음 분산을 포함하는,

방법.
제19항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하는 단계는,

각각의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하는 단계,

전체 차 전력을 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 차들의 전력을 합산하는 단계, 및

상기 전체 차 전력에 기반하여 잡음 분산을 유도하는 단계를 포함하고,

상기 잡음 추정은 상기 잡음 분산을 포함하는,

방법.
적어도 하나의 수신기로부터 적어도 하나의 제 1 샘플 시퀀스 및 적어도 하나의 제 2 샘플 시퀀스를 획득하기 위한 수단;

각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스에 기반하여 각각의 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위한 수단; 및

상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하기 위한 수단을 포함하는,

장치.
제23항에 있어서,

상기 각각의 수신기에 대한 상기 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위한 수단은,

상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 1 및 제 2 샘플 시퀀스들 간의 위상 오프셋을 결정하기 위한 수단, 및

상기 수신기에 대한 상기 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위해 각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스로 상기 위상 오프셋을 적용하기 위한 수단을 포함하는,

장치.
제23항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하기 위한 수단은,

각각의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하기 위한 수단, 및

상기 수신기에 대한 상기 차들의 상기 전력에 기반하여 각각의 수신기에 대한 잡음 분산을 유도하기 위한 수단을 포함하고,

상기 잡음 추정은 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 적어도 하나의 잡음 분산을 포함하는,

장치.
제23항에 있어서,

상기 잡음 추정을 유도하기 위한 수단은,

각각의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들 간의 차들의 전력을 결정하기 위한 수단,

전체 차 전력을 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 차들의 전력을 합산하기 위한 수단, 및

상기 전체 차 전력에 기반하여 잡음 분산을 유도하기 위한 수단을 포함하고,

상기 잡음 추정은 상기 잡음 분산을 포함하는,

장치.
저장된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능한 매체로서,

적어도 하나의 수신기로부터 적어도 하나의 제 1 샘플 시퀀스 및 적어도 하나의 제 2 샘플 시퀀스를 획득하기 위한 제 1 명령들;

각각의 수신기에 대한 상기 제 1 샘플 시퀀스에 기반하여 각각의 수신기에 대한 제 3 샘플 시퀀스를 획득하기 위한 제 2 명령들; 및

상기 적어도 하나의 수신기에 대한 상기 제 2 및 제 3 샘플 시퀀스들에 기반하여 잡음 추정을 유도하기 위한 제 3 명령들을 포함하는,

컴퓨터 판독 가능한 매체.
데이터 전송을 위한 적어도 하나의 패킷을 수신하고, 상기 적어도 하나의 패킷 각각에 대한 잡음 추정을 유도하고, 각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서에 결합된 메모리를 포함하는,

장치.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 패킷과 함께 전송된 복수의 동일한(identical) 샘플 시퀀스들에 기반하여 각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 유도하도록 구성되는,

장치.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 패킷에 대한 자동 이득 제어(AGC)에 기반하여 각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 유도하도록 구성되는,

장치.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 다수의 잡음 추정 방법들 중 하나의 잡음 추정 방법을 선택하고, 상기 선택된 잡음 추정 방법에 따라 각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 유도하도록 구성되는,

장치.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 적어도 하나의 가중치(weight)를 유도하고, 상기 패킷에 대한 상기 적어도 하나의 가중치를 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하도록 구성되는,

장치.
제32항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 최소 평균-제곱 오차(MMSE: minimum mean-square error) 기법에 따라 각각의 패킷에 대한 상기 적어도 하나의 가중치를 유도하도록 구성되는,

장치.
데이터 전송을 위한 적어도 하나의 패킷을 수신하는 단계;

상기 적어도 하나의 패킷 각각에 대한 잡음 추정을 유도하는 단계; 및

각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하는 단계를 포함하는,

방법.
제34항에 있어서,

상기 적어도 하나의 패킷 각각에 대한 잡음 추정을 유도하는 단계는 상기 패킷과 함께 전송된 복수의 동일한 샘플 시퀀스들에 기반하여 각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 유도하는 단계를 포함하는,

방법.
제34항에 있어서,

상기 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 적어도 하 나의 가중치를 유도하는 단계; 및

상기 패킷에 대한 상기 적어도 하나의 가중치를 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하는 단계를 추가적으로 포함하는,

방법.
데이터 전송을 위해 적어도 하나의 패킷을 수신하기 위한 수단;

상기 적어도 하나의 패킷 각각에 대한 잡음 추정을 유도하기 위한 수단; 및

각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하기 위한 수단을 포함하는,

장치.
제37항에 있어서,

상기 적어도 하나의 패킷 각각에 대한 상기 잡음 추정을 유도하기 위한 수단은 상기 패킷과 함께 전송된 복수의 동일한 샘플 시퀀스들에 기반하여 각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 유도하기 위한 수단을 포함하는,

장치.
제37항에 있어서,

상기 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 적어도 하나의 가중치를 유도하기 위한 수단; 및

상기 패킷에 대한 상기 적어도 하나의 가중치를 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하기 위한 수단을 추가적으로 포함하는,

장치.
저장된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능한 매체로서,

데이터 전송을 위해 적어도 하나의 패킷의 수신을 지시하기 위한 제 1 명령들;

상기 적어도 하나의 패킷 각각에 대한 잡음 추정을 유도하기 위한 제 2 명령들; 및

각각의 패킷에 대한 상기 잡음 추정을 사용하여 각각의 패킷에 대한 데이터 검출을 수행하기 위한 제 3 명령들을 포함하는,

컴퓨터-판독가능한 매체.