KR20090026157A

KR20090026157A - 격자 축소를 더 낮은 복잡도로 계산

Info

Publication number: KR20090026157A
Application number: KR1020087031021A
Authority: KR
Inventors: 유하 헤이스칼라
Original assignee: 노키아 코포레이션
Priority date: 2006-05-22
Filing date: 2007-05-16
Publication date: 2009-03-11
Also published as: US7668268B2; WO2007135520A2; US20070268981A1; EP2022185A2; WO2007135520A3; CN101485105A

Abstract

신호 벡터가 복수의 채널들을 통해서 수신된다. 채널 행렬 H가 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내도록 결정된다. Lenstra- Lenstra-Lovasz 알고리즘과 같은 반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 채널 행렬 H와 곱해지면 상기 채널 행렬 H보다 더 직교성인 (orthogonal) 행렬 H * T로 수렴하는 기저 행렬 (base matrix) T의 변화를 결정하기 위해 사용된다. 일 실시예에서, 상기 반복적인 알고리즘은 기저 행렬 T의 변화를 결정하기 위해 어떤 특정 채널에 대해 실행되는 반복의 횟수 (예를 들면, 20 또는 30회 반복) 내에서 상향 경계가 정해진다. 다른 모습에서, 상기 알고리즘은 기저 행렬의 이전에 결정된 변화로부터 유도된 행렬로 초기화된다. 양 모습들이 단일의 방법 또는 기기 내에서 결합될 수도 있고 또는 개별적으로 채택될 수도 있을 것이다.

Description

격자 축소를 더 낮은 복잡도로 계산 {Lower complexity computation of lattice reduction}

본원에서 상세하게 설명되는 사상은 전송된 신호를 검출하기 위해 축소된 격자 기반 (reduced lattice basis)을 이용하는 무선 시스템에서의 신호 검출에 관련되며, 특히 다중 입력/다중 출력 (multiple-input/multiple output; MIMO) 통신 시스템에서의 전송을 검출하는데 유리하다.

MIMO 시스템이 대역폭은 증가시키지 않으면서도 데이터 처리량을 증가시키는 가능성을 제공하지만, 다중의 안테나를 경유하여 송신되는 그리고/또는 다중의 안테나에서 수신된 신호는 단일 전송 및 단일 수신 안테나를 채택하는 시스템에 비해 신호 검출 계산을 복잡하게 만든다. 특히, 전송된 신호 x는 무선 채널을 통해서 이동하면서 간섭과 잡음이 되기 쉽다. 수신된 신호 y는 검출되고, 전송된 신호 x가 무엇이었나를 최선으로 추정하는 것을 해결하도록 채널의 영향들을 제거하여 신호 y의 값이 결정된다. 대수적으로는, y=Hx+n이며, 이때에 H는 채널 행렬이고 n은 잡음이다. 채널 영향들은 채널 행렬 H를 결정하기 위해 측정된 또는 추정된 채널 파라미터들로부터 결정된다. 단일의 안테나 시스템에서 (하나의 전송 안테나 그리고 하나의 수신 안테나), 그것들 사이에는 하나의 채널이 있으며 (다중 경로 검출 무 시), H는 하나의 행이다. 다중의 전송 안테나로부터 송신되거나 그리고/또는 다중의 수신 안테나에서 수신되는 것과 같이 다중의 채널들을 통해서 수신 신호 y가 수신되면, H가 행 및 열로 확장되기 때문에 상기 채널은 부가적인 것 이상이며, 그래서 동일한 단일 신호로부터의 그런 다중 채널들로부터 생기는 영향들을 결정하고 제거하기 위해 수반되는 대응 계산들은 안테나의 개수에 따라서 비-선형적으로 증가한다. 단일 채널에 대한 것과 같은 동일한 신뢰 레벨 (비트 오류 비율)로, MINO 시스템 내에서 수신된 신호 y를 분석하기 위해, 기준선 단일 채널 시나리오보다 몇 배나 더 힘든 복잡하고 반복적인 프로세스가 채택된다. 더 크고, 고정되어 있으며 AC 전력을 공급받는 기지국 트랜시버들에 비교하면 제한된 전력 공급과 축소되고/느린 계산 성능의 휴대용 트랜시버들을 사용하는 무선 시스템에서, 증가된 MIMO 데이터 속도라는 이론은 그 이론으로부터 가장 이득을 볼 것 같은 이동 장비의 이와 같은 실제적인 제한들에 의해 얼마간은 좌절된다.

도 1에 도시된 MIMO 신호 검출을 위해 사용되는 미국출원 공개번호 2005/0175122 (발명자 Nikolai Nefedov 등)의 도 3a에 기재된 종래 기술의 하나를 고려한다. 그 공개문에서 상세하게 개시된 것과 같이, 상기 도 3a는 구면 (sephere) 디코더 신호 검출 방법의 간이 흐름을 도시하며, 간이화를 위해서 전송 안테나와 수신 안테나의 개수 (N_t)가 같다고 가정한다. 301 단계에서 카운터 i 가 초기화되며 전송된 심볼 x_i 는, x_i의 변조를 고려하고 (302a) 전송된 심볼 x_i에 관련된 선험적인 (a priori) 신뢰성 정보를 고려하여 (302b), 축소된 복잡도 구면 디 코더에서 결정된다 (302). 구면 디코더는 전체 신호 성상 (constellation)이나 격자 (lattice)를 탐색하지 않고 심볼 x_i를 분석하기 위해 전체 신호 성상 (constellation)이나 격자 (lattice)의 부분 집합만을 탐색하기 때문에, 상기 구면 디코더는 복잡성이 축소된다. 상기 변조의 방식은 구면의 내부에서 구면 디코더가 심볼 x_i의 값을 탐색하는 그 구면의 영역에 전형적으로 영향을 미친다. 상기의 선험적인 정보는 현재의 심볼 상에 동작하는 채널 디코더 또는 오류 검출기로부터, 이전에 검출된 심볼로부터 또는 다른 사용자 또는 서비스의 채널 디코더와 오류 검출기와 같은 외부의 소스로부터 획득될 수 있을 것이다. 결정된 심볼 x_i은 모든 심볼들 x_i가 결정될 때까지 불확실한 값이며, 그 경우에 그 심볼들은 벡터 x로 모여져서 확정된 출력으로서 출력되며(305), 그 확정된 출력인 x에 대해서 신뢰성 정보가 결정된다 (306).

상기의 Nefedov의 출원의 공개본은 x_i를 추정하는 것을 설명하며, 수식 6-8에서 제시된 것과 같은 추정된 심볼 x_i의 상한 경계와 하한 경계는 x_i의 값이 결정되거나 또는 x_i를 탐색하는 것이 x_i-1의 상이한 초기 파라미터와 함께 다시 시작하는 어느 한 경우가 될 때까지 재귀적이며 반복적으로 갱신된다. 이것이 계산 집중적인 작업이라는 것을 알 수 있다. 수신된 심볼들이 음성이면, 심볼 디코딩이 실시간 또는 거의 실시간으로 실행되어야 한다. 수신된 심볼들이 커다란 데이터 파일이면 (예를 들면, 비디오 또는 이미지 데이터), 심볼 디코딩은 전송된 시간적인 순서일 필요는 없지만 검출해야 할 훨씬 더 많은 양의 심볼들이 전형적으로 존재한다.

전체 신호 성상보다 더 작은 제한된 구면 내에서의 Nefedov의 탐색은 별개로 하고, 격자 축소 (lattice reduction)는 이와 같은 계산적인 강도를 줄이는 하나의 방법이다. 특히, MIMO 검출 시스템 내에서의 격자 축소는 채널 H에 대한 기저 행렬 (basis matrix) T의 변화를 계산하여, H보다 H * T가 직교적인 행렬에 더 가깝도록 한다. 기저 행렬 T 의 변화는 유니모듈라 (unimodular) 정수 행렬이며, 이는 그 행렬의 원소들은 정수만이며, 그 행렬의 행렬식 (determinant) DET(T)=±1이라는 것을 의미한다. 그러면, MIMO 심볼 검출은 H와 x 대신에 H * T와 기저 행렬 T ^-1 x를 구비하여 의해서 실행될 수 있으며, 이때에 x는 전송된 심볼 벡터이다. H * T의 근접 (near) 직교 속성은 선형 검출 기술들 (간섭 제거 (Zero Forcing), 최소 평균 자승 오류 (Minimum Mean Square Error))과 함께 상대적으로 적은 잡음의 개선으로 귀결되며, 그래서 양호한 검출 성능이 유지된다. 격자 축소는 직렬 간섭 제거 (Serial Interference Cancellation, SIC) 검출기와 같은 낮은 복잡도의 비선형 MIMO 검출기의 성능을 개선시키기 위해서도 사용될 수 있다.

기저 행렬 T의 변화를 계산하는 하나의 방법은 Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL) 알고리즘을 이용하는 것이다. LLL 알고리즘은 다음의 논문 FACTORING POLYNOMIALS WITH RATIONAL COEFFICIENTS by A.K. Lenstra, H. W. Lenstra and L Lovasz, in Math Ann 261, 515-534 (1982)에서 특히 상세하게 설명되었으며, 상기 논문은 본원에 참조로서 편입된다. LLL 알고리즘은 무선 통신 기술에서는 넓게 사 용되지만, 특정한 조건에서는 높은 계산의 부담을 지우기도 한다.

본 기술 분야에서 필요한 것은 MIMO 시스템 내에서 동작하는 이동 플랫폼에서 수신된 심볼들을 해결하기 위한 전력 소모, 계산 능력 및 시간에 대해서 종래 기술에 비교하여 실용적이기 위한 축소된 복잡도를 가지면서 동작하는 심볼 검출 방법 및 장치이다.

본 발명의 사상의 이제부터 설명될 실시예들에 따라서, 전술한 그리고 다른 문제점들이 극복되며, 다른 이점들이 실현된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 신호를 검출하기 위한 방법이 제공된다. 먼저, 복수의 채널들을 통해서 신호 벡터이 수신된다. 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 채널 행렬 H가 결정된다.

반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 채널 행렬 H와 곱해지면 상기 채널 행렬 H보다 더 직교성인 (orthogonal) 행렬 H * T로 수렴하는 기저 행렬 (basis matrix) T의 변화가 결정된다. 상기 반복적인 알고리즘은 미리 결정된 최대 값에 의한 반복의 횟수 내에서 상향으로 경계가 정해진다. 상기 수신한 신호 벡터를 검출하기 위해 상기 채널 행렬 H와 기저 행렬 T의 변화가 이용된다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 정보 운반 매체 상에서 실체화되어 구현되며 디지털 데이터 프로세서에 의해 실행 가능하며, 수신한 신호를 디코딩하는데 사용하기 위해 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 동작을 실행하는, 기계로 읽을 수 있는 명령어의 프로그램이 제공된다. 상기 동작은, 복수의 채널들을 통해서 신호 벡터를 수신하고, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 채널 행렬 H를 결정하고 그리고 반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 채널 행렬 H와 곱해지면 상기 채널 행렬 H보다 더 직교성인 (orthogonal) 행렬 H * T로 수렴하는 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 것을 포함한다. 상기 반복적인 알고리즘은 미리 결정된 최대 값에 의한 반복의 횟수 내에서 상향으로 경계가 정해진다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 수신기가 제공되며, 상기 수신기는 복수의 수신 안테나 포트들, 채널 추정기, 행렬 생성기, 레지스터, 메모리 및 프로세서를 포함한다. 상기 채널 추정기는 상기 복수의 수신 안테나 포트들 각각의 출력단에 연결된 입력단과 프로세서에 연결된 입력단을 구비하며, 채널 구현을 위한 채널 행렬 H를 결정하도록 적응된다. 상기 행렬 생성기는 상기 채널 추정기의 출력단에 연결된 입력단을 구비하며 상기 채널 행렬 H와 곱해지면 상기 채널 행렬 H보다 더 직교성인 행렬 H * T로 수렴하는 기저 행렬 T의 변화를 반복적인 알고리즘에 따라서 결정하도록 적응된다. 이는 검출을 간단하게 한다. 상기 레지스터는 상기 행렬 생성기에 연결되며 상기 알고리즘이 실행하는 반복의 횟수까지의 상향 경계를 저장하도록 적응된다. 상기 메모리는 상기 반복적인 알고리즘을 저장하도록 적응된다. 상기 프로세서는 일단 상기 상향 경계에 도달하면 현재의 채널 구현을 위한 상기 알고리즘의 추가적인 반복을 종료시킨다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 신호를 검출하는 방법에 제공된다. 이 방법에서, 복수의 채널들을 통해서 신호 벡터가 수신된다. 제1 채널 구현을 위해, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 제1 채널 행렬 H ₁ 이 결정된다. 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화를 결정하기 위해 반복적인 알고리즘을 이용하여, 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화는 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 과 곱해지면 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제1 결합 행렬 H ₁ * T ₁ 로 수렴한다. 제2 채널 구현을 위해, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 제2 채널 행렬 H ₂ 가 결정된다. 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 행렬로 상기 반복적인 알고리즘이 초기화되며, 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 과 곱해지면 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제2 결합 행렬 H ₂ * T ₂ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 결정하기 위해 상기 초기화된 반복적인 알고리즘이 이용된다. 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 그리고 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화가 상기 제2 채널 구현에서 수신된 신호를 검출하기 위해 이용된다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 정보 운반 매체 상에서 실체화되어 구현되며 디지털 데이터 프로세서에 의해 실행 가능하며, 수신한 신호를 디코딩하는데 사용하기 위해 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 동작을 실행하는, 기계로 읽을 수 있는 명령어의 프로그램이 제공된다. 상기 동작은, 복수의 채널들을 통해서 신호 벡터를 수신하고, 제1 채널 구현을 위해, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 제1 채널 행렬 H ₁ 를 결정하고, 반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 과 곱해지면 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제1 결합 행렬 H ₁ * T ₁ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화를 결정하는 것을 포함한다. 또한, 상기 동작은 계속되어, 제2 채널 구현을 위해, 제2 채널 행렬 H ₂ 가 결정되어 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타낸다. 상기 반복적인 알고리즘은 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 행렬로 초기화되고, 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 과 곱해지면 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제2 결합 행렬 H ₂ * T ₂ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 결정하기 위해 상기 초기화된 반복적인 알고리즘이 이용된다. 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 그리고 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화가 상기 제2 채널 구현에서 수신된 신호를 검출하기 위해 이용된다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 복수의 수신 안테나 포트들, 채널 추정기, 프로세서 및 행렬 생성기를 포함하는 수신기가 제공된다. 상기 채널 추정기는 상기 복수의 수신 안테나 포트들 각각의 출력단에 연결된 입력단과 프로세서에 연결된 입력단을 구비하며, 제1 채널 구현을 위한 제1 채널 행렬 H ₁ 그리고 제2 채널 구현을 위한 제2 채널 행렬 H ₂ 를 결정하도록 적응된다. 상기 행렬 생성기는 상기 채널 추정기의 출력단에 연결된 입력단을 구비하며, 반복적인 알고리즘에 따라서, 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 와 곱해지면 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 보다 더 직교성인 제1 결합 행렬 H ₁ * T ₁ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화를 결정하도록 적응된다. 또한 상기 행렬 생성기는 리고, 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 행렬로 초기화된 상기 반복적인 알고리즘에 따라서, 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 와 곱해지면 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 보다 더 직교성인 제2 결합 행렬 H ₂ * T ₂ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 결정하도록 적응된다.

다양한 실시예와 구현들에 대한 추가적인 상세한 것들이 이하에서 상세하게 설명된다.

본 발명의 교시의 전술한 그리고 다른 모습들이, 첨부된 도면들과 결합하여 읽혀져서, 다음의 상세한 설명에서 더 명백하게 된다.

도 1은 미국출원 공개번호 2005/0175122 A1의 도 3a로부터 취해진 신호 검출을 위한 구면 디코드의 간략화된 종래 기술의 흐름도이다.

도 2는 MIMO 전송 기기 및 MIMO 수신 기기를 포함하는 MIMO 시스템의 간략한 도면이며, 상기 기기들의 각각은 행렬 H로 특징지워진 채널을 통해서 통신하는 4개의 동작중인 안테나를 구비한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 트랜시버 기기의 개략적인 도면이다.

도 4는 8x8 MIMO 시스템에 대한 평균 상태 수와 최대 상태수를 보여주는 상태 수 대 LLL 외부 알고리즘 루프 카운트의 그래프이다.

도 5는 Lenstra-Lenstra-Lovasz 알고리즘에서 CDF 대 반복의 그래프이다.

도 6은 본 발명의 예시적인 실시예를 실행하는 단계들을 보여주는 프로세스 흐름도이다.

일반화된 MIMO 통신 시스템 (10)이 도 2의 개략적인 도면에 도시되어 있으며, 이동 전화 네트워크의 기지 송수신국과 같은 전송 기기 (12)가 (T₁ 내지 T₄로 표시된) 네 개의 전송 안테나들 (14)의 각각으로부터 심볼 벡터 x= {x₀, x₁, x₂,..., x_i}를 전송하며, 이동국과 같은 수신 기기 (16)는 상기 전송된 심볼 벡터를 MIMO 채널 (20)을 통해서 y={y₀, y₁, y₂,..., y_i} 로서 수신한다. 채널 (20)은 채널 행렬 H로 특징지워진다. 하나의 전송 안테나 (14)로부터 하나의 수신 안테나 (18)로의 각 서브 채널은 상기 채널 행렬의 하나의 원소 h_t,r로서 표시되며, 아래 첨자들은 전송 안테나로부터 수신 안테나로의 경로를 나타내며, 그래서 도 2에 도시된 4개의 전송 안테나들 (14)과 4개의 수신 안테나들 (18)에 대해 채널 행렬 H는

이다. 도 2에서, 혼란을 피하기 위해, 전송 안테나 1과 전송 안테나 4로부터의 서브 채널들만이 도시된 것에 유의한다. 다중 경로의 영향이 포함되는 경우, 추가적인 원소들 h가 상기 채널 행렬 내에 존재한다. 그러면 수신 기기 (14)에서 수신 안테나들 (18)의 어레이에서 수신된 신호 벡터는 y = Hx+n으로서 표시되며, 이때에 n은 추가의 (가우시안 (Gaussian)) 잡음 벡터이다. 시스 템 (10)이 시분할 다중 액세스 (time division multiple access) 시스템인 경우, 채널 행렬 H는 심볼 벡터 x가 그 경로를 따라 수신 안테나로 지나가는 다중의 경로를 나타낸다. 코드 분할 다중 액세스 (code division multiple access) 시스템에서, 심볼 벡터 x의 원소들은 특정한 코드를 구비한 심볼 확산을 나타낸다.

상기와 같이, 수신 기기에서 심볼 벡터 y를 탐지하기 위해 복잡도를 줄이는 한 가지 방법은 행렬 H를 더 직교의 행렬로 변환하는 LLL 알고리즘 또는 다른 기술을 사용하는 것이다. 보통, 실수의 직교 행렬은 자신의 전치 행렬이 자신의 역행렬인 정사각 행렬이다. 대수적으로, 이는 Q ^T Q=QQ ^T =I 또는 Q ^T =Q ^-1 와 같이 기재될 수 있을 것이다 (이 경우 윗 첨자 T는 행렬 전치를 의미하며 I는 항등 행렬이다). 행렬 H를 이와 같은 이상적인 직교로 더 가깝게 변환하는 목적이 있는 어떤 변환도 더욱 직교적인 행렬로의 변환이다. LLL 알고리즘은 기저 행렬 T의 변화 (change)로 불리는 것을 계산하고 (이 변화는 정수 변화와 함께 조절될 수 있을 것이다) 그것을 채널 행렬 H와 곱하여 더 직교적인 행렬 H * T를 산출한다. 일반적으로, LLL 알고리즘의 계속되는 반복 각각은 상기 결합된 행렬 H * T 를 의도적으로 수렴시켜서 그 반복을 이전의 반복에 비교하여 (또는 첫 번째 반복의 경우에서의 원 행렬 H에 비해서) 이상적인 직교성에 더 가깝게 한다. 때때로 한번 또는 두 번의 반복이 이전의 반복보다 덜 직교인 행렬을 생성할 수 있을 것이지만, 여러 번의 반복을 통한 추세는 직교성으로 향하는 것이다. 종래 기술에서 기저 행렬 T의 변화를 계산하는 것에 의해 복잡성을 감소시키기 위해서 LLL 알고리즘을 이용할 때의 문제점들의 일 부는 기저 행렬 자체의 그런 변화를 계산하기 위한 LLL 알고리즘의 복잡도는 그 입력에 좌우된다는 것을 본 발명자는 인식했다. 기저 행렬 T의 변화를 계산하기 위해 필요한 가능한 최대 횟수는 미리 알려지지 않았으므로, 그래서 LLL 알고리즘과 같이 동작하는 수신기를 구현하기 위해 하나의 해답으로 수렴되기 전에 매우 많은 횟수의 반복들을 통해서 LLL 알고리즘이 실행되는 최악의 경우인 시나리오에 대한 수신기를 설계할 것을 필요로 한다. 비록 실제로 LLL 알고리즘이 그러한 소프트웨어/하드웨어 수행을 단지 때때로만 필요로 할 수 있다고 하더라도, 가변의 계산 시간이 그런 수신기의 설계를 복잡하게 하며, 종래 기술에서의 설계자가 LLL 알고리즘이 아주 많은 횟수의 반복을 필요로 할 것이라고 가정했던 상기에서와 같은 음성 및/또는 큰 크기의 데이터를 검출하기 위한 시간 제한들을 고려할 때에 특히 그렇다.

기저 행렬 T의 변화를 계산하는 것은 격자 축소 기반의 MIMO 검출에서 가장 계산을 필요로 하는 단계이다. 그러므로, 격자 축소 단계의 복잡도를 낮추는 것, 즉, 기저 행렬 T의 변화를 계산하는 것은 전반적인 격자 축소 기반의 MIMO 검출의 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 발명의 실시예들은 이런 문제를 LLL 알고리즘의 계산의 복잡도를 알려진 정도로 제안하여 해결한다. 특히, LLL 알고리즘은 반복적으로 동작하며, 그 반복의 횟수는 그 알고리즘의 입력에 따라 변화한다. 일 예시적인 실시예에서, 이런 본 발명을 이용하여 LLL 알고리즘이 실행하는 반복의 횟수를 어떤 최대 양 (예를 들면, 20회 또는 30회의 반복)으로 제한한다. 이런 최대 양은 필요한 최대의 계산상 복잡도와 그 LLL 알고리즘을 이르게 종결시킴으로써 초래되 는 성능 손실 사이에서의 타협으로써 결정된다.

도 4는 모의실험 결과의 셋트의 그래픽적인 모습을 도시하며, MIMO 시스템 (10)은 여덟 개의 전송 안테나와 여덟 개의 수신 안테나를 사용하며, H*T _k 의 평균 및 최대 상태 수 (수직축)를 LLL 알고리즘의 반복 인덱스 (수평축)의 함수로서 보여준다. 아래 첨자 k는, 예를 들면 OFDM 시스탬에서, 기저 행렬 T _k 의 계산된 변화가 올바른 시간 순간 (time instant)이나 주파수 서브캐리어를 가리키기 위해 사용된다. 채널 행렬 H는 그 채널 자체에 의존하는 일치 간격 (coherence interval)의 일부에 대해 올바르며, 이는 다중의 패킷들 또는 심볼 벡터들에 확대될 수 있다. 기저 행렬의 변화가 서브 채널에 대한 것인 경우에는, 아래 첨자 k는 그 기저 행렬의 변화가 그 서브 채널의 일치 간격에 대해서 올바르다는 것을 나타낼 수 있을 것이다. 도 4오 도 5의 모의 실험은 1000개의 채널 구현 (channel realization)에 대한 것이다. H*T _k 의 상태 수 (condition number)는 격자 축소의 도움을 받는 MIMO 검출 성능의 지표로서 도움이 되며, 이는 잡음 개선이 상태 수와 관련되기 때문이다. 상태 수가 더 작을수록 낮은-복잡도 검출 방법의 성능은 더 좋은 것이다. 도 4는, 모든 모의 실험 채널에 대해 LLL 알고리즘을 완료하기 위해 필요한 50회 이상의 반복과 비교하면, 20회 반복 후에는 평균 상태 수가 그것의 최소 값에 가깝다는 것을 보여준다. 20회 반복은 모의 실험 데이터의 이런 셋트에 대해서 LLL 알고리즘을 완료하기 위해 필요한 평균 19회의 반복에도 또한 근접한다.

도 5는 LLL 알고리즘을 완료하기 위해 필요한 반복 횟수의 누적된 분포 함수 (cumulative distribution function, CDF)의 그래픽적인 모습을 도시한 것이다. 20회 반복 후에, 도 5는 LLL 알고리즘이 거의 70%의 채널 구현에 대해 완료한 것을 보여준다. 다시 도 4를 참조하면, 20회의 반복 후에 H*T _k 의 최대 상태 수는 LLL 알고리즘 동안에 마주친 최대 상태 수로부터 거의 반으로 감소되었다. 약 28회의 반복에서 상태 수의 실질적인 하락은 (도 4) 최대 상태 수를 그 최소 값 근방으로 제한하기 위해서는 대략 30회의 반복이 필요하다는 것을 명백하게 한다. 30회의 반복과 40회의 반복 사이에서의 상태수의 더 적은 하락은 점차적으로 감소하는 반환점을 넘었으며, 이는 도 5가 더 분명하게 도시한다 (20회의 반복과 30회의 반복 사이에서의 약 22%의 채널 구현, 그러나 30회의 반복과 40회의 반복 사이에서는 단지 약 8%의 채널 구현).

상기의 설명이 LLL 알고리즘을 이용하여 기저 행렬의 변화를 계산하지만, 본 발명의 실시예와 교시는 반복적으로 동작하고 각 반복 단계에서 마지막 해답으로 일반적으로 수렴되는 어떤 격자 축소 알고리즘에도 적용될 수 있다. 현재 LLL 알고리즘이 가장 광범위하게 사용되고 있는 것으로 보이지만, Korkin-Zolotarev 격자 축소 알고리즘도 여기에서 설명되는 본 발명의 모습에 적응될 수 있을 것이다. 이런 알고리즘들과 다른 것에 대한 더 상세한 것들은 CP. Schnorr 그리고 M. Euchner 의 LATTICE BASIS REDUCTION: IMPROVED PRACTICAL ALGORITHMS AND SOLVING SUBSET SUM PROBLEMS (July 1993)의 논문에서 찾을 수 있을 것이다.

LLL 알고리즘 또는 다른 반복적으로 수렴하는 알고리즘에 대한 구현은 반복 의 횟수를 카운드하고 상기 제한에 대비하여 그 카운트를 확인할 것을 필요로 한다. 최대 한도에 도달하면, 알고리즘의 추가적인 반복은 종료되며, 최종 반복 이후의 결과가 받아들여진다. 알고리즘의 모든 반복을 실행하는 것만큼 정확하지는 않지만, 이는 수신기의 다른 부품들 (예를 들면, RAM 메모리, 프로세서 전력, 배터리 크기 등)에 대한 더 효율적인 설계를 얻기 위해 알고리즘의 시간에 대한 예측과 계산에서의 로드의 타당한 트레이드 오프이다. 알고리즘이 반복의 최대 횟수에 도달하기 전에 그 알고리즘이 하나의 해답으로 수렴하는 그런 예에서 어떤 정확성도 손실되지 않는다. 하나의 해답으로 완전하게 수렴되기 전에 알고리즘이 종결되는 그런 예에서 종래의 기술에 비해 일부 성능이 손실되지만, 기저 행렬 T _k 의 변화를 계산하기 위한 최대 계산 노력/시간을 미리 아는 이점은 성능의 손실을 벌충하는 것 이상인 것으로 보여진다.

수렴하는 알고리즘에 대한 반복의 횟수를 최대로 제한하는 것은 기저 행렬 T _k 변화를 계산하는 마지막 부분에도 적용된다. 그 기술이 자체적으로 그리고 원래 가치가 있지만, 그 알고리즘을 시작하는 포인트에서도 효율성이 얻어질 수 있을 것이며, 이는 이하에서 상세하게 설명된다.

이하의 본 발명의 교시는 기저 행렬 T의 변화가 계산되는 채널이 상관 (correlation)을 나타낼 때면 언제나 이용될 수 있을 것이다. 전형적으로, 상관은 시간 및/또는 주파수를 넘어설 것이다. 본 발명의 다른 모습에서, 채널의 상관 특성은 축소된 격자 기반의 계산을 초기화하기 위해 사용된다. 종래 기술이 T의 계산 을, 계산되어야 할 필요가 있을 때마다 (예를 들면, 시간 순간의 각각마다 또는 주파수 서브캐리어마다), 이전에 계산된 기저 행렬 T의 변화와는 무관하게 시작하는 반면, 본 발명의 이런 모습은 기저 행렬 T _k 의 현재의 변화를 기저 행렬 T _k-1 의 이전에 계산된 변화를 고려하여 알고리즘을 시작해서, 축소된 기저가 초기화가 없는 것 보다 계산하기 더 쉽도록 한다. 기저 행렬 T _k-1 의 이전에 계산된 변화는 이전 시간에 계산된 동일 서브 채널에 대한 것일 수 있으며, 또는 기저 행렬 T _k 의 현재의 변화를 현재 계산하기 직전에 (또는 심지어는 부분적으로는 그 현재 계산과 병행하여) 계산된 근접하게 정렬된 서브채널에 대한 것일 수 있을 것이다. 상기 알고리즘의 이런 초기화는 이전에 계산된 격자 축소를 시작 포인트로서 이용하여 현재의 채널 구현에 대한 축소된 격자 기저 (basis)를 계산하는 평균적인 복잡도를 실질적으로 감소시키는 결과로 귀결된다.

이전에 계산된 격자 축소를 구비한 알고리즘을 초기화시키는 것과 미리 결정된 최대 횟수 이후에 알고리즘의 횟수를 잘라내는 것 두 가지 모두를 결합하는 것은 시스템 성능에 공동으로 유익하다. 전자의 동작은 그렇지 않았다면 전체 알고리즘 수렴이 알고리즘 반복의 최대 횟수를 초과했을 순간들의 수를 줄여서, 결합된 본 발명의 양 모습들이 상승 작용을 한다. 예를 들어, 어떤 초기화도 이용되지 않을 때에 반복의 특정하게 선택된 최대 횟수가, 잘려지는 기저 행렬 변화 계산의 10%의 결과가 되면, (완전한 수렴보다 낮은 것은 오류를 의미하는 경우에) 기저 행렬의 이전에 계산된 변화로 상기 알고리즘을 초기화하는 것은 그 10%의 유발된 오 류 인자를 거의 모든 순간에서 더 낮은 모습으로 줄여야 한다.

두 개의 채널 구현 H _k 와 H _k+1 을 구비한 MIMO 통신 시스템 (10)을 고려하면, 인덱스 k는 예를 들면 OFDM 시스템의 시간 순간이나 주파수 서브 캐리어를 언급하는 것일 수 있다. 이런 두 채널 H _k 와 H _k+1 은 보통은 아주 유사하지만, 완전하게 동일한 것은 아니다. 종래 기술에서의 격자 축소 MIMO 검출기는 H _k 와 H _k+1 에 모두에 대해 개별적으로 그리고 서로에게 독립적으로 격자 축소를 계산한다. 개별적인 격자 축소 계산은 기저 행렬 T _k 와 T _k+1 의 변화를 출력한다. 본 발명의 이런 모습은 H _k 와 H _k+1 의 유사성을 이용하여 낮은 복잡도로 T _k+1 를 계산하는 결과로 귀결된다.

예상할 수 있는 것과 같이, 첫 번째 시간의 순간에서의 제1 채널 구현은 상기에서 설명된 알고리즘 초기화 모습의 이점을 가질 수 없다. 모든 다른 채널 구현에 대해서, 채널 구현이 상관을 나타낼때면 언제나, 두 번째 시간 순간에 대한 격자 축소 알고리즘으로의 입력은 제1 채널 구현으로부터 유도된 행렬이다. 이런 알고리즘 초기화를 실행하기 위한 몇 가지 방법이 있다: 이전 채널 행렬이 직접 사용되며, 기저 행렬의 이전 변화가 직접 사용되며 또는 그들의 일부 혼합을 사용. 예시적인 일 구현에서, 초기화 채널 행렬 H' _k+1 = H _k+1 *T _k 로 불리는 행렬이 다음의 채널 구현에 대해 알고리즘을 초기화시키는데 사용되며, 이는 현재의 채널 행렬 H _k+1 을 기저 행렬 T _k 의 이전의 변화로 곱한 것으로 보여진다. 초기화 채널 행렬 H' _k+1 는 이 전 채널 행렬 H _k 와 현재의 채널 행렬 H _k+1 사이의 상관 때문에 때때로 약간 축소되며, 그래서 격자 축소 계산의 복잡도는 종래 기술에서 입력 H _k+1 을 이용하는 것보다 대개는 훨씬 더 낮다. 그러면 초기화 채널 행렬 H' _k+1 의 격자 축소는 기저 행렬 T _k+1 의 변화를 출력하며, 그로부터 기저 행렬 T' _k+1 = T _k+1 *T _k 의 전반적인 변화가 계산된다.

표 1은 각 채널 구현이 독립적으로 계산되는 종래 기술에서의 격자 축소와 상기에서 설명된 초기화 채널 행렬 H' _k+1 과 기저 행렬 T' _k+1 의 변화를 이용하는 알고리즘 초기화에 따른 격자 축소 사이의 계산 부하 비교를 보여준다. 그 결과는 FTT 크기가 512와 같은 OFDM 시스템의 100 개의 모의 실험 채널 구현에 대한 것이다. 채널 구현들은 독립적이다. 종래 기술의 격자 축소는 각 OFDM 서브 캐리어 H _k 에 대해 개별적으로 계산되며 초기화된 격자 축소는 k=1인 경우를 제외하고는 각 격자 축소를 H _k+1 *T _k 로 초기화한다. 상기 결과는 안테나의 개수에 따라서 대략 3 내지 5의 인수 (factor)에 의한 복잡도 감소를 보여준다.

[표 1]

종래 기술과 알고리즘 초기화의 평균 계산 복잡도 비교

	실수 덧셈	실수 곱셈	총계	개선
4 TX-4 RX 축소 H _k	831	972	1803	-
4 TX-4 RX 축소 H _k+1 *T _k	262	299	561	3.21
4 TX-4 RX 축소 H _k	4817	5626	10443	-
4 TX-4 RX 축소 H _k+1 *T _k	1016	1092	2108	4.95

본 발명의 알고리즘 초기화 모습의 실행은 어떤 격자 축소 알고리즘에도 간 단하게 적용될 수 있다. 우선, 현재 채널 구현에 대해 초기화 채널 행렬 H' _k+1 = H _k+1 *T _k 을 계산하고, 그 초기화 채널 행렬 H' _k+1 에 격자 축소 알고리즘을 적용한다. 격자 축소는 현재 채널 구현 또는 시간적인 순간에 대한 기저 행렬 T _k+1 의 변화를 출력한다. 그러면, 기저 행렬의 전체적인 변화가 T' _k+1 = T _k *T _k+1 로서 계산된다. 이런 단계들 후에, 종래 기술의 격자 축소 기반의 MIMO 검출 방법이 H' _k+1 *T _k+1 그리고 T' _k+1 과 함께 사용될 수 있다.

초기화 채널 행렬 H' _k+1 = H _k+1 *T _k 그리고 기저 행렬 T' _k+1 = T _k *T _k+1 의 전반적인 변화를 계산하기 위해 추가적인 행렬 곱셈이 필요하지만, 격자 축소 복잡도는 4개 및 8개 안테나 시스템에 대해 약 3 내지 5의 인수에 의해 줄어든다. 4개 또는 그 이상의 전송 안테나와 수신 안테나를 구비한 채널들에 대해, 격자 축소 복잡도의 감소는, 표 1에서 보여지는 것과 같이, 본 발명의 알고리즘 초기화의 모습을 실행하기 위해 필요한 추가적인 행렬 곱셈으로 인해 추가되는 복잡도 이상의 것을 실질적으로 제공한다. 4개 또는 8개보다 더 작은 개수의 안테나는 계산상의 절약이라는 면에서는 더 작은 전체적인 이득을 산출하지만, 여전히 최종적인 절약이 생긴다는 것을 알 수 있다. 추가로, 알고리즘을 초기화시키는 것은 반복 제한의 최대 회수가 본 발명의 초기화 모습과 관련하여 사용될 때에 그 알고리즘의 완전한 수렴보다는 작은 수렴으로부터 발생할 수 있는 오류들을 거의 항상 줄일 것으로 기대된다.

도 6은 상기에서 설명된 본 발명의 결합된 모습의 프로세스 도면을 보여준 다. 통신 세션의 개시에서, 현재의 시간 순간/채널 구현 k는 블록 602에서 0으로 설정된다. 현재 채널 행렬 H _k 이 블록 604에서 결정되며, 그러면 기저 행렬 T _k 의 변화를 찾기 위해 반복적인 알고리즘이 채택되며, 상기 기저 행렬은 상기 채널 행렬 H _k 와 곱해져서 상기 채널 행렬 H _k 보다 더 직교성인 (orthogonal) 행렬 H _k * T _k 를 산출할 것이다. 알고리즘의 첫 번째 반복을 위해, 인덱스 i가 블록 606에서 1로 설정된다. 이 채널/통신 세션에 대한 아무 이력도 없다면 도 6의 오른쪽 편을 따라서 블록 608에서 k=0이고 격자 축소는 초기화되지 않는다 (도 6의 왼쪽 편과 오른쪽 편은 점선에 의해 분리되어 있다). 기저 행렬 T의 중간 (interim) 변화는 블록 610에서 LLL 알고리즘의 i번째 반복에 대해서 계산되며, 현재의 인덱스 i는 블록 612에서 상기 알고리즘의 허용된 반복 횟수의 최대값을 저장하는 레지스터와 대비하여 체크된다. 최대가 아니라면, (도 4에서와 같은) 수렴이 있는가를 결정하기 위해, 블록 614에서 i번째 반복에 대한 기저 행렬 T의 중간 변화가 기저 행렬 T의 이전의 중간 변화에 대비하여 검사된다. 수렴이 달성되지 않았으면, 블록 616에서 인덱스 i는 증가하여 블록 610, 612 및 614의 루프가 반복된다. 많은 반복 후의 어떤 지점에서, 기저 행렬 T _k 의 변화가 이전의 값으로 수렴하거나 또는 반복의 최대 횟수에 도달하는 것의 어느 하나가 발생하고, 그 경우에 심볼 벡터 x는 블록 618에서 간섭 제거 (Zero Forcing), 최소 평균 자승 오류 (Minimum Mean Square Error), 직렬 간섭 제거 또는 당 업계에서 알려진 다른 기술에 의해 검출된다. 블록 620에서, 추정된 심볼 벡터 x가 출력되며, 블록 622에서 현재 (k번째) H _k 와 T _k 의 값이 저장된다.

블록 624에서 인덱스 k를 증가시켜서 다음의 채널 구현 (예를 들면, 다른 서브 채널 또는 다른 시간 순간에서의 동일한 서브 채널)이 제시된다. 현재의 채널 구현은 도 6에서는 k이기 때문에, k의 증가는 저장된 H _k 와 T _k 의 값을 이제는 H _k-1 와 T _k-1 이 되게 한다 (이런 표기는 상기의 내용에서 사용된 k+1 표기와는 다르다는 것에 유의한다). 현재의 채널 구현 k에 대해, 채널 행렬 H _k 는 블록 604에서 다시 결정되며, 인덱스 i는 블록 606에서 0으로 설정되지만, k는 블록 608에서 더 이상 0이 아니며 그래서 도 6의 왼쪽 편으로 진입한다. 블록 610에서와 같이 본 알고리즘의 첫 번째 반복을 위해 기저 행렬 T의 중간 변화를 거칠게 계산하기보다는, 블록 626에서 초기화 채널 행렬 H' _k 가 (블록 604으로부터는) H _k 그리고 (블록 622로부터는) T _k-1 로서 결정된다. 그러면 알고리즘의 i=1인 첫 번째 반복은 블록 628에서 기저 행렬 T의 중간 변화에 도달하기 위해 초기화 채널 행렬 H' _k 를 이용하여 실행된다. 도 6의 오른 편에서와 같이, 그러면 상기 알고리즘 반복 인덱스 i는 블록 630에서 최대값과 대비하여 검사되고 블록 632에서 수렴이 검사된다. 모두 다 맞지 않는다면, 반복 인덱스 i는 블록 633에서 증가되고 블록 628, 630 및 632의 루프가 반복된다. 블록 630 또는 블록 632의 어느 하나에서 맞는다면, 블록 636에서 기저 행렬 T' _k 가 (블록 622로부터인) 기저 행렬 T _k-1 의 전반적인 이전의 변화와 (블록 628의 가장 최근의 반복으로부터인) 기저 행렬 T _k 의 현재의 변화로부터 계산된다. 심볼 벡터 x는 블록 604와 블록 634로부터의 각각의 H _k 와 T' _k 를 이용하여 블록 636에서 검출된다. 추정된 심볼 벡터 x는 블록 620에서 출력되고, 기저 행렬 T _k 의 저장된 변화는 블록 634에서 계산된 T' _k 으로 대체되며, 현재의 k 번째 채널 구현에 대한 행렬 H _k 와 T _k 는 다음의 채널 구현에 대한 기저 행렬의 변화를 유도할 때에 사용하기 위해 블록 622에서 메모리에 저장된다. 이는 블록 624에서 각각의 계속되는 채널 구현을 시작시키는 것을 계속하며, 시간과 채널 상태들이 진행됨에 따라서 현재의 채널 구현으로부터의 너무 많은 발산으로부터 기저 행렬의 변화를 유지하기 위해, 각 시각마다 저장된 H _k 와 T _k 의 값을 다음의 현재 값들로 대체한다

도 3은 본 발명이 구현될 수 있는 기지 송수신국 (BTS) 또는 이동국 (MS)와 같은 트랜시버의 개략적인 도면을 보여준다. 본 발명은 어떤 호스트 컴퓨팅 기기 내에도 배치될 수 있다. MS는 공중 교환 전화 네트워크에 연결되는 BTS의 이동 전화 네트워크와 같은 통신 네트워크에 무선으로 액세스할 수 있는 핸드헬드 휴대용 기기이다. 셀룰러 전화기, 휴대용 이메일 기기 및 인터넷 또는 다른 양방향 통신 기능을 구비한 개인용 디지털 보조기 (PDA)는 MS (32)의 예이다. 휴대용 무선 기기는 이동국은 물론이며 워키 토키와 무선 로컬 영역 네트워크 (WLAN) 또는 WIFI 네트워크와 같은 로컬 네트워크에만 액세스할 수 있는 기기들을 포함한다.

도 3에 도시된 부품 블록들은 기능적이며, 이하에서 설명될 그 기능들은 도 3을 참조하여 설명될 단일의 물리적인 개체에 의해 실행될 수도 있고 아닐 수도 있을 것이다. 도시되지는 않았지만, 그래픽 디스플레이 스크린, 디스플레이 드라이버 및 사용자 입력 메카니즘 (예를 들면, 키패드, 마이크, 조이스틱) 그리고 사용자와 인터페이스하기 위한 입력 드라이버, 청구항 3의 기기가 휴대용이라면 배터리가 역시 있을 수 있다.

도 3의 기기 (30)에서, 복수의 수신 안테나들 (18)에서 신호가 수신되며, 수신 안테나들은 프로세서 (32) 및 메모리 (36)와 함께 채널 행렬 H를 추정하는 채널 추정기 (32)의 입력단들 (또는 단일의 입력단)에 연결된 출력단들을 구비한다. 프로세서 (34) 내에 디지털 샘플링, 데시메이션 (decimation), 보간, 인코딩 및 디코딩, QAM에 의한 것과 같은 변조와 복조, 암호화와 해독, (CDMA 휴대용 기기를 위한) 확산과 역확산 그리고 당업계에 알려진 추가적인 신호 처리 기능과 같은 기능들이 있다. 변조, 인코드 및 디코드, 룩업 테이블과 같은 데이터 어레이 등과 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터가 읽을 수 있는 명령어와 프로그램 그리고 데이터를 저장하기 위해 당업계에 알려진 것과 같은 전자적, 광학적 또는 자기적인 메모리 저장 매체인 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체 (36)에 저장된다. 메모리 (36)는 휘발성 및 비휘발성 부분으로 전형적으로 구분되며, 서로 다른 저장 유닛들 사이로 보통 분산되며, 그 저장 유닛들의 일부는 탈부착 가능할 수 있다.

채널 추정기 (32)의 출력은 기저 행렬 생성기 (38)의 입력단에 연결되며, 상기 행렬 생성기는 상기에서 설명된 것과 같은, 컴퓨터로 실행가능한 명령어로서 메모리에 저장된 알고리즘을 기저 행렬 T의 변화를 해결하기 위해 반복적으로 적용한다. 레지스터 또는 카운터 (40)는 행렬 생성기 (38)가 단일의 채널 구현에 실행하는 반복 횟수의 상한의 경계를 정하기 위해 도 6에서 상세화한 것과 같은 반복적인 인덱스 i의 현재 값을 보관한다. 프로세서는 모든 이런 기능들 그리고 도 6에 관하여 상세하게 설명된 것과 같이 저장된 값들에 액세스, 읽기, 비교하기 및 치환을 제어한다. 행렬 생성기 (38)로부터 채널 추정기 (32)로의 피드백은 프로세서 (34)를 통해서 피드백된다. 일단 행렬 생성기 (38)가 T를 위한 해결점으로 수렴하거나 또는 반복의 최대 횟수에 도달하면, 행렬 생성기는 그 결과를 검출기 (46)로 출력하며, 그 검출기는 도 6에 관련하여 상세하게 설명된 것과 같이 전송된 벡터 x를 행렬 H 및 T로부터 해결하기 위한 간섭 제거 (Zero Forcing), MMSE (Minimum Mean Square Error), SIC 또는 어떤 다른 유형일 수 있다. 그러면 기기 (30)의 트랜시버 내의 검출된 벡터 x에 대한 추가적인 프로세싱은 당 업계에서 잘 알려진 것과 같이 처리될 수 있을 것이다.

본 발명의 실시예들은 프로세서 (34)와 같은 MS, BTS 또는 다른 호스트 기기의 프로세서 또는 다른 하드웨어, 또는 소트프웨어와 하드웨어의 결합에 의해 실행가능한 컴퓨터 소프트웨어에 의해 구현될 수 있을 것이다. 또한 이런 점에서 도 6의 로직 흐름도의 여러 블록들은 프로그램 단계들, 또는 상호 연결된 로직 회로, 블록 및 기능 또는 프로그램 단계와 로직 회로, 블록 및 기능들의 결합을 나타낼 수 있다는 것을 유의해야 한다.

메모리 또는 메모리들 (36)은 로컬의 기술적인 환경에 적합한 어떤 유형일 수 있으며 반도체 기반의 메모리 기기, 자기 메모리 기기 및 시스템, 광학 메모리 기기 및 시스템, 고정된 메모리 및 탈부착 가능한 메모리와 같은 어떤 적합한 데이터 저장 기술을 사용하여 구현될 수 있을 것이다. 데이터 프로세서(들) (34)은 로 컬의 기술적인 환경에 적합한 어떤 유형일 수 있으며, 비 한정적인 예로서, 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 마이크로프로세서, 디지털 신호 처리기 (DSP) 및 다중 코어 프로세서 구조 기반의 프로세서 중의 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있을 것이다.

일반적으로, 다양한 실시예들이 하드웨어 또는 특별 목적의 회로, 소프트웨어, 로직 및 그것들의 어떤 결합에 의해 구현될 수 있을 것이다. 예를 들면, 일부 모습들은 하드웨어로 구현될 수 있을 것이며, 다른 모습들은 제어기, 마이크로프로세서 또는 다른 컴퓨팅 기기에 의해 실행될 수 있는 펌웨어나 소프트웨어로 구현될 수 있을 것이며, 본 발명은 그런 것들로 한정되지는 않는다. 본 발명의 다양한 모습들이 블록도, 흐름도 또는 다른 그림 표현을 이용하여 도시되고 설명되었지만, 여기에서 설명된 이런 블록들, 장치, 시스템, 기술 또는 방법은, 한정하지 않는 예로서, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 특정 목적 회로 또는 로직, 범용 컴퓨터 또는 제어기 또는 다른 컴퓨팅 수단 또는 그것들의 일부 결합으로 구현될 수 있을 것이라는 것이 잘 이해된다.

본 발명의 실시예들은 집적 회로 모듈들과 같은 다양한 부품들에서 실행될 수 있을 것이다. 집적 회로의 설계는 대체로 고도로 자동화된 프로세스이다. 복잡하고 강력한 소프트웨어 툴들이 로직 레벨의 설계를 식각되어 반도체 기판 상에 형성될 준비가 되어 있는 반도체 회로 설계로 변환하기 위해 이용가능하다.

캘리포니아 Mountain View의 Synopsys, Inc 그리고 캘리포니아 San Jose의 Cadence Design에 의해 제공되는 것과 같은 프로그램들은 자동적으로 배선들을 라 우트하고, 미리 저장된 설계 모듈 라이브러리는 물론이고 잘 설정된 설계 규칙을 이용하여 반도체 칩 상에 부품들을 배치시킨다. 일단 반도체 회로를 위한 설계가 완료되면, 표준호된 전자 형식 (예를 들면, Opus, GDSII 등)으로 된 결과인 설계는 조립을 위해 반도체 조립 시설 또는 "fab"으로 전달될 수 있을 것이다.

비록 특정 실시예들의 맥락에서 설명되었지만, 이와 같은 교시에 많은 변형과 다양한 변경이 생길 수 있다는 것은 본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 자명할 것이다. 그러므로, 본 발명이 본 발명의 하나 또는 그 이상의 실시예에 관련하여 특히 도시되고 설명되었지만, 상기에서 제시된 것과 같은 본 발명의 범위와 사상 또는 그 결과인 청구항의 범위에서 벗어나지 않으면서도 어떤 변형이나 변경이 만들어질 수 있다는 것은 본 발명의 속한 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 이해될 것이다.

본 발명은, 무선 통신 분야에서 사용될 수 있으며, 특히 다중 입력/다중 출력 (multiple-input/multiple output; MIMO) 통신 시스템에서의 전송 신호 검출에 이용될 수 있다.

Claims

복수의 채널들을 통해서 신호 벡터를 수신하고;

상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 채널 행렬 H를 결정하고;

반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 채널 행렬 H와 곱해지면 상기 채널 행렬 H보다 더 직교성인 (orthogonal) 행렬 H * T로 수렴하는 기저 행렬 (basis matrix) T의 변화를 결정하며 [상기 반복적인 알고리즘은 미리 결정된 최대 값에 의한 반복의 횟수 내에서 상향으로 경계가 정해진다]; 그리고

상기 수신한 신호 벡터를 검출하기 위해 상기 채널 행렬 H와 기저 행렬 T의 변화를 이용하는 것을 포함하는 신호 검출 방법.
제1항에 있어서,

상기 미리 결정된 최대 값은 상기 알고리즘의 대략 30회 반복과 같거나 또는 그 이하인, 신호 검출 방법.
제1항에 있어서,

상기 반복적인 알고리즘은 Lenstra- Lenstra-Lovasz 알고리즘을 포함하는, 신호 검출 방법.
제1항에 있어서,

상기 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 것은 현재의 채널 행렬 H _k 로부터 유도된 초기화 채널 행렬 H' _k 그리고 이전의 채널 구현 (channel realization)으로부터의 기저 행렬 T _k-1 의 변화로 첫 번째 반복에서 상기 반복적인 알고리즘을 초기화하는 것을 포함하는, 신호 검출 방법.
정보 운반 매체 상에서 실체화되어 구현되며 디지털 데이터 프로세서에 의해 실행 가능하며, 수신한 신호를 디코딩하는데 사용하기 위해 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 동작을 실행하는, 기계로 읽을 수 있는 명령어의 프로그램으로서,

상기 동작은,

복수의 채널들을 통해서 신호 벡터를 수신하고;

상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 채널 행렬 H를 결정하고; 그리고

반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 채널 행렬 H와 곱해지면 상기 채널 행렬 H보다 더 직교성인 (orthogonal) 행렬 H * T로 수렴하는 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 것을 포함하며, 상기 반복적인 알고리즘은 미리 결정된 최대 값에 의한 반복의 횟수 내에서 상향으로 경계가 정해지는, 프로그램.
제5항에 있어서,

상기 미리 결정된 최대 값은 상기 정보 운반 매체 상에 저장되며 상기 알고 리즘의 30회 반복보다 크지 않은, 프로그램.
제5항에 있어서,

상기 반복적인 알고리즘은 상기 정보 운반 매체 상에 저장되며 Lenstra- Lenstra-Lovasz 알고리즘을 포함하는, 프로그램.
제5항에 있어서,

상기 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 것은 현재 채널 행렬 H _k 로부터 유도된 초기화 채널 행렬 H' _k 그리고 이전의 채널 구현 (channel realization)으로부터의 기저 행렬 T _k-1 의 변화로 첫 번째 반복에서 상기 반복적인 알고리즘을 초기화하는 것을 포함하는, 프로그램.
복수의 수신 안테나 포트들;

상기 복수의 수신 안테나 포트들 각각의 출력단에 연결된 입력단과 프로세서에 연결된 입력단을 구비하며, 채널 구현을 위한 채널 행렬 H를 결정하도록 적응된 채널 추정기;

상기 채널 추정기의 출력단에 연결된 입력단을 구비하며 상기 채널 행렬 H와 곱해지면 상기 채널 행렬 H보다 더 직교성인 행렬 H * T로 수렴하는 기저 행렬 T의 변화를 반복적인 알고리즘에 따라서 결정하도록 적응된 행렬 생성기;

상기 행렬 생성기에 연결되며 상기 알고리즘이 실행하는 반복의 횟수까지의 상향 경계를 저장하도록 적응된 레지스터; 및

상기 반복적인 알고리즘을 저장하도록 적응된 메모리;를 포함하며,

상기 프로세서는 일단 상기 상향 경계에 도달하면 현재의 채널 구현을 위한 상기 알고리즘의 추가적인 반복을 종료시키는, 수신기.
제9항에 있어서,

상기 메모리는

이전의 채널 구현 (channel realization)으로부터의 기저 행렬 T _k-1 의 이전의 변화를 저장하도록 적응되며,

상기 프로세서는 기저 행렬 T _k-1 의 이전의 변화로부터 유도된 값으로 상기 반복적인 알고리즘의 첫 번째 반복을 개시하는, 수신기.
제10항에 있어서,

기저 행렬 T _k-1 의 이전의 변화로부터 유도된 상기 값은 현재의 채널 행렬 H _k 를 기저 행렬 T _k-1 의 이전의 변화와 곱한 것으로부터 유도된 초기화 채널 행렬 H' _k 를 포함하는, 수신기.
복수의 채널들을 통해서 신호 벡터를 수신하고;

제1 채널 구현을 위해, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 제1 채널 행렬 H ₁ 를 결정하고;

반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 과 곱해지면 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제1 결합 행렬 H ₁ * T ₁ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화를 결정하며;

제2 채널 구현을 위해, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 제2 채널 행렬 H ₂ 를 결정하고;

기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 행렬로 상기 반복적인 알고리즘을 초기화하고;

상기 초기화된 반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 과 곱해지면 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제2 결합 행렬 H ₂ * T ₂ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 결정하며; 그리고

상기 제2 채널 구현에서 수신된 신호를 검출하기 위해 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 그리고 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 이용하는 것을 포함하는, 신호 검출 방법.
제12항에 있어서,

상기 반복적인 알고리즘은 미리 결정된 최대 값에 의한 반복의 횟수 내에서 상향으로 경계가 정해지는, 신호 검출 방법.
제12항에 있어서,

상기 반복적인 알고리즘은 Lenstra-Lenstra-Lovasz 알고리즘을 포함하는, 신호 검출 방법.
제12항에 있어서,

기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 상기 행렬은 H' ₂ = H ₂ * T ₁ 인 개시 채널 행렬 H' ₂ 를 포함하는, 신호 검출 방법.
정보 운반 매체 상에서 실체화되어 구현되며 디지털 데이터 프로세서에 의해 실행 가능하며, 수신한 신호를 디코딩하는데 사용하기 위해 기저 행렬 T의 변화를 결정하는 동작을 실행하는, 기계로 읽을 수 있는 명령어의 프로그램으로서,

상기 동작은,

복수의 채널들을 통해서 신호 벡터를 수신하고;

제1 채널 구현을 위해, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 제1 채널 행렬 H ₁ 를 결정하고;

반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 과 곱해지면 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제1 결합 행렬 H ₁ * T ₁ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화를 결정하며;

제2 채널 구현을 위해, 상기 복수의 채널들 중의 적어도 하나를 나타내는 제2 채널 행렬 H ₂ 를 결정하고;

기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 행렬로 상기 반복적인 알고리즘을 초기화하고;

상기 초기화된 반복적인 알고리즘을 이용하여, 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 과 곱해지면 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 보다 더 직교성인 (orthogonal) 제2 결합 행렬 H ₂ * T ₂ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 결정하며; 그리고

상기 제2 채널 구현에서 수신된 신호를 검출하기 위해 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 그리고 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 이용하는 것을 포함하는, 프로그램.
제16항에 있어서,

상기 반복적인 알고리즘은 미리 결정된 최대 값에 의한 반복의 횟수 내에서 상향으로 경계가 정해지는, 프로그램.
제16항에 있어서,

상기 반복적인 알고리즘은 Lenstra- Lenstra-Lovasz 알고리즘을 포함하는, 프로그램.
제16항에 있어서,

기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 상기 행렬은 H' ₂ = H ₂ * T ₁ 인 개시 채널 행렬 H' ₂ 를 포함하는, 프로그램.
복수의 수신 안테나 포트들;

상기 복수의 수신 안테나 포트들 각각의 출력단에 연결된 입력단과 프로세서에 연결된 입력단을 구비하며, 제1 채널 구현을 위한 제1 채널 행렬 H ₁ 그리고 제2 채널 구현을 위한 제2 채널 행렬 H ₂ 를 결정하도록 적응된 채널 추정기;

상기 채널 추정기의 출력단에 연결된 입력단을 구비하며, 반복적인 알고리즘에 따라서, 상기 제1 채널 구현을 위해, 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 와 곱해지면 상기 제1 채널 행렬 H ₁ 보다 더 직교성인 제1 결합 행렬 H ₁ * T ₁ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화를 결정하도록 적응되며, 그리고, 기저 행렬 T ₁ 의 제1 변화로부터 유도된 행렬로 초기화된 상기 반복적인 알고리즘에 따라서, 상기 제2 채널 구현을 위해, 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 와 곱해지면 상기 제2 채널 행렬 H ₂ 보다 더 직교성인 제2 결합 행렬 H ₂ * T ₂ 로 수렴하는 기저 행렬 T ₂ 의 제2 변화를 결정하도록 적응되는 행렬 생성기;를 포함하는 수신기.