KR20100110718A

KR20100110718A - Ａｔｓｃｄｔｖ 시스템에서 송신기 식별 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20100110718A
Application number: KR1020090128527A
Authority: KR
Inventors: 박성익; 김흥묵; 맥도네더글러스 자히덜 라만; 왕시안빈
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2009-04-03
Filing date: 2009-12-21
Publication date: 2010-10-13
Also published as: KR101347127B1; KR20100110755A

Abstract

본 발명은 알려지지 않은 타이밍 오프셋을 효율적으로 제거하기 위한 발명으로, 특히 낮은 SNR으로 데이터 스트림을 송신하고 DTV 네트워크를 위한 분산 전송을 제어하는데 사용되는 DTV 방송 어플리케이션에서 송신기들을 식별하기 위한 멀티패스 시나리오를 제공하는 송신기 식별 시스템에 관한 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 방법은 분산 디지털 텔레비전 네트워크에서 송신기 식별 시스템의 다중 경로 효과와 타이밍 옵셋의 회복 방법으로, a) 각 송신기로 신호를 제공하는 과정; b) 송신기를 지시하는 식별 시퀀스를 포함하는 신호를 결합되하는 단계; c) 3 상태 프로세스를 통해 수신된 송신 식별자(TxID) 시퀀스를 통과하는 단계; d) 카사미(Kasami) 시퀀스와 같이 구성된 상기 TxID의 제 1 및 제 2 데시메이트된 시퀀스에 각 상태의 위치를 제공하는 단계; e) 각 상태로부터 수신된 독립변수에 근거하여 상기 TxID 시퀀스를 구성하는 단계; f) 각 다중 경로가 상관 프로세스에서 독립적으로 취급하는 단계; 및 g) 낮은 신호대 잡음비(SNR)에서 알려지지 않은 타이밍 옵셋을 경감하기 위한 주파수 해석 단계를 포함한다.

DTV, 주파수 옵셋, 3-상태, 식별자, 복조기, ATSC

Description

ＡＴＳＣＤＴＶ 시스템에서 송신기 식별 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR IDENTIFYING TRANSMITTER IN ATSC DTV SYSTEM}

본 발명은 알려지지 않은 타이밍 오프셋의 면전에서 ATSC DTV를 위한 효율적이고 송신기 식별 시스템에 관한 것으로, 특히 낮은 SNR으로 데이터 스트림을 송신하고 DTV 네트워크를 위한 분산 전송을 제어하는데 사용되는 DTV 방송 어플리케이션에서 송신기들을 식별하기 위한 멀티패스 시나리오를 제공하는 송신기 식별 시스템에 관한 것이다.

DTV 송신기는 방송 사업자와 소비자에게 제공되기 때문에 최근 디지털 TV 방송의 발전과 함께 DTV 송신기들의 수는 새로운 방향으로 증가하고 있다. 이는 분산된 송신을 위한 ATSC 동기화 규격에서 중요한 특징 때문에 송신기 식별기는 연구자들에 의해서 연구되어지고 있다. 이러한 식별기를 사용함으로써 방송 권한을 가진자 또는 운영자들은 간섭이 발생하는 곳이나 불법적인 송신기 운영을 식별할 수 있다.

U.S. Pat. Nos. 7,202,914 issued Apr.10, 2007 to Yiyan Wu et al; 7,307,666 issued Dec. 11, 2007 to Yiyan Wu et al 에는 송신기 식별 시스템에 관한 내용을 기재되어 있다. 그러나 상기 기존의 연구에서는 식별기의 하드웨어 복잡도와 계산 복잡도 측면에서 더 효율적인 TxID 시퀀스를 식별하기 위한 효율적인 방법을 제공하고 있지 않다.

반면, U.S pat. Nos. 6,075,823 issued Jun. 20 13, 2000 to Hideki Sonoda; 6,128,337 issued Oct. 3, 2000 to Schipper et al; 6,304,299 issued Oct. 16, 21 2001 to Frey et al; 6,437,832 issued Aug. 20, to Orabb et al 에는 멀티패스 간섭을 완화 시키는 다양한 방법이 기재되어 있다. 전술한 기존의 연구에서는 송신된 DTV 신호들로부터 발생되는 노이즈를 제거하기 위해서 송신된 테스트 신호와 필터 구조를 사용한다. 하지만 상기 기존의 연구에서는 알려지지 않은 타이밍 오프셋, 동기화 문제, 효율적인 결합 방법을 해결하는 효율적인 방법에 대해서는 언급하고 있지 않다. 상기 기존의 연구에서는 네트워크를 조정하고, 수신기에 설치될 복잡한 필터링 회로를 사용하지만, 이는 비용적인 측면에서 효율적이지 않다.

따라서 본 발명에서는 효율적인 하드웨어 실행과 기존의 방법과 대비해서 적은 계산 복잡도를 제공하는 식별기를 사용하여 워터마크(watermark) 신호를 식별하는 송신기 식별 장치 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명에서는 멀티패스 시나리오가 최악일 경우에도 DTV 반복 질을 크게 향상시킬 수 있는 peak combining 방법을 사용하여 멀티패스 문제를 해결하는 송신기 식별 장치 및 방법을 제공한다.

그리고, 본 발명에서는 알려지지 않은 타이밍 오프셋을 완화시키기 위한 방법을 사용하는 송신기 식별 장치 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명에서는 방송 어플리케이션에서 DTV 송신기의 많은 개수를 포함한다는 점에서 식별 신호를 이론적으로 분석하는 송신기 식별 장치 및 방법을 제공한다.

따라서 발명에서는 효율적인 하드웨어 실행과 기존의 방법과 대비해서 적은 계산 복잡도를 제공하는 식별기를 사용하여 워터마크(watermark) 신호를 식별할 수 있으며, 멀티패스 시나리오가 최악일 경우에도 DTV 반복 질을 크게 향상시킬 수 있는 있는 이점이 있다. 또한 본 발명에서는 알려지지 않은 타이밍 오프셋을 완화시킬 수 있으며, 방송 어플리케이션에서 DTV 송신기의 많은 개수를 포함한다는 점에서 식별 신호를 이론적으로 분석할 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 당업자에게 자명한 부분에 대하여는 본 발명의 요지를 흩뜨리지 않도록 생략하기로 한다. 또한 이하에서 설명되는 각 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해 사용된 것일 뿐이며, 각 제조 회사 또는 연구 그룹에서는 동일한 용도임에도 불구하고 서로 다른 용어로 사용될 수 있음에 유의해야 한다.

송신기 식별 시스템에 따르면, 식별자는 의사 랜덤 시퀀스(pseudo-random sequence)의 집합에서 선택되어, 각각의 DTV 신호에 삽입된다. 특히 통신 시스템에서 상기 시퀀스는 생략되어질 수 있고, 직교성이 완전하지 않게 된다.

DTV 신호에서 i 번째 송신기를 위한 임의의 랜덤 시퀀스 x_i(n)를 i 번째 송신기에 삽입하기 전의 신호를 S_i(n), i 번째 송신기에 삽입한 후의 DTV 신호를 S'_i(n) 이라고 가정한다. 그리고 임의의 랜덤 시퀀스가 삽입된 후의 신호는 하기 <수학식 1>과 같다.

상기 <수학식 1>을 참조하면, 상기

는 이득을 나타내는 계수이고, TxID 시퀀스의 삽입 레벨을 제어한다. 상기 삽입 레벨은 시스템 파라미터들에 의존하는 송신기에 의해서 변경될 수 있다. 채널 h_i를 통해서 전송된 후에 결합된 신호 S'_i는 하기 <수학식 2>와 같다.

상기 <수학식 2>에서, x''_i는 수신기 측면에서 전송받은 워터마크(watermark) 신호를 나타내고, w'_i(n)는 i번째 송신기의 노이즈(noise)를 나타낸다. 만약, 임의의 랜덤 시퀀스의 집합, 예컨대 Kasami 시퀀스가 M개의 서로 다른 시퀀스를 포함한다면, 식별 시퀀스, 예컨대 x''_i를 검출하기 위해서 모든 로컬(local) 임의의 랜덤 시퀀스를 서로 관련시킨다.

즉, 임의의 랜덤 시퀀스의 집합에서 상기 관련결과를 이용하여 상기 가장 관련이 높은, 예컨대 가장 높은 관련도를 가진 임의의 랜덤 시퀀스가 식별 시퀀스로 검출된다. 이는 식별 시퀀스의 집합이 충분히 큰 경우에 가장 높은 관련도를 가진 임의의 랜덤 시퀀스, 특히 송신기 식별을 위한 가장 높은 관련도 때문에 상당히 높은 실행 복잡도를 나타낸다.

하드웨어의 복잡도는 O(M)이고, 상기 M은 상관 검출기들의 개수를 의미한다. 반면, 곱셈 요구 측면에서의 계산 복잡도는 하기 <수학식 3>과 같다.

상기 <수학식 3>을 참조하면, M은 코드 셋의 사이즈를 나타내고, n은 Kasami 시퀀스의 등급(degree)을 나타낸다.

본 발명에서는, 도 1에 도시된 시퀀스 식별 방법과 도 2에 도시된 멀티패스를 이용한다. 최적의 매칭 필터를 사용하는 경우에는 하드웨어 복잡도와 계산 복잡도가 상당히 줄어들기 때문에 상기 시퀀스 식별 방법은 기존에 존재하는 최적의 매칭 필터를 사용하는 경우와 거의 비슷한 성능을 제공한다.

상기 Kasami 시퀀스 집합은 3개의 기본적인 코드 시퀀스의 exclusive-OR 결 과를 의미한다. 상기 3개의 시퀀스를 u, S(u'), c(u'')라고 정의하면, 상기 u와 u'는 2진수 m-시퀀스의 쌍의 형태이고, S(u'), c(u'')는 하기 <수학식 3>과 <수학식 4>로 정의된다.

상기 <수학식 4> 및 <수학식 5>에서 0_L은 L 만큼의 길이를 가지고 모든 원소가 0인 시퀀스를 나타낸다. ∪는 집합의 결합을 나타내며, c = [c₀, c₁, …, c_L-1]은 2^n/2 + 1 번에 의한 u''의 반복을 나타낸다. 여기서, u''는 L1 = 2^n/2 - 1의 단계를 포함한다.

TxID 시퀀스를 결정하기 위해서, 어떤 시퀀스가 신호가 삽입되었는지 결정하기 전에 전송된 신호에서 S(u'), c(u'')에 해당하는 구성요소를 찾아야 한다. 그러므로 본 발명에서 제안된 식별 방법에 따르면, 3개의 기본적인 코드 시퀀스는 삽입된 식별 시퀀스를 결정하기 위해서 전송된 시퀀스와 연속적으로 관련이 있다.

여기서

은 수신된 시퀸스(sequence) 벡터를 나타내며, 원천(original) DTV 신호와 잡음으로 부터의 간섭을 포함한다. 본 발명에서 제안하는 인증 식별 방식(scheme)은 후술될 3단계에 의해 설명할 수 있다.

첫 번째 인증 식별 방식(scheme) 단계에서, 수신된 시퀀스(sequence) 벡터 r은 기본적인 시퀀스

의 정반대(antipodal)의 버전에 의해 곱하게 되며, 상응되는 결과는 <수학식 6>과 같이 표현할 수 있다.

첫 번째 단계 이후 두 번째 인증 식별 방식(scheme) 단계에서, 벡터 y는

병렬

matched 필터에 전달되고, 각각의

matched 필터는 기본코드 스퀀스

에 해당한다.

matched 필터 j번째에서, 벡터 y는 각각의 성분

에 곱해지며, 결과 시퀀스는 하기 <수학식 7>과 같이 나타낼 수 있다.

계속해서

는 matched 필터를 통해 패스되며, 각각의 요소

와

사이의 상관관계를 평가하기 위한

와 출력에 해당하는

로 표시할 수 있다.

각각의

matched 필터는

사이의 국부 맥스를 선택하고,

파라메터들을 패스하며, 후술될 스테이지 3에서 독립변수

에 관계가 있다.

세 번째 단계에서,

사이의 전체적인(global) 맥스 값을 결정한다. 식별 시퀀스는 독립변수 j에 따라 결정하며, 배타적 논리합(exclusive-OR)

동작에 사용한

과 관련이 있다.

따라서 본 발명에서 제안하는 식별 방식(scheme)은 송신기 식별 시퀀스를 복조하고 식별이 가능하며, 하드웨어의 복잡도를 감소시킬 수 있다.

상기 언급한 바와 같이, 종래의 최선(optimal)의 매치트 필터의 복잡도

은 하드웨어 복잡도

로 구성된 식별 방식을 제안했으며, 계산의 복잡도는 하기 <수학식 8>과 같이 나타낼 수 있다.

여기서

는

matched 필터의 개수를 나타낸다.

예를 들어, n=16이면 종래의 최상의 매치트 필터는 16,777,216개의 매치트 필터를 요구한다. 반면에 본 발명에서 제안하는 식별 방식은 동일한 임베디드 식별 시퀀스를 식별하기 위해 단지 256개의 매치트 필터를 요구한다. 도 3은 종래의 최상의 매치트 필터와 본 발명에서 제안하는 3 단계 식별기의 하드웨어 복잡도를 보여준다.

도 4는 멀티패스들이 3 단계 변조기 시작에서 결합하는 개념을 보여 주는 것으로, 상기 멀티패스들은 다른 멀티 패스들로부터 더 많은 간섭을 받기 쉬워 잘못된 결정으로 잘못된 실별 처리 결과를 만들 수 있다.

도 5를 참고로 하면, 낮은 SNR에서 송신기와 수신기 사이의 타이밍 옵셋을 알지 못하기 때문에, 각각의 TxID 시퀀스의 시작 포인트를 알 수 없다. 그러므로 각각 수신된 TxID 시퀀스는 국부 신호의 상관 관계를 가지고 선택한다.

원천(original) 시퀀스의 길이와 동일한 기간(duration)을 가지는 타임 도메인 시퀀스를 가지는 국부 신호는 시간 옵셋을 알지 못한다. 따라서 결과적으로, 각각 선택한 TxID 시퀀스는 인접 TxID 시퀀스의 일부분을 포함할 수 있다.

복조된 시퀀스와 복조되지 않은 시퀀스에 의존하여 결정을 해야 한다. 그러므로 본 발명에서는 낮은 SNR에서 알지 못하는 타이밍 옵셋을 완화 시키는 방법론에 관계가 있다.

상기 <수학식 2>에서

는 수신기에서 수신된 워터마트(watermark) 신호이다. 확실히 낮은 SNR에서, 이 시퀀스는 수신기 단에서 선택할 수 있으며, 식별이 가능하다.

동일한 시퀀스의 선택을 위한 충분한 수의 시퀀스가 필요하고, 평균 노이즈 의 영향을 완화시키기 위한 모든 선택, 그리고 큰 수의 열에 따른 시퀀스는 거의 동일한 오리지날 시퀀스 가진다. 충분한 수의 스퀀스를 선택할 때 동일한 시간에 낮은 SNR 때문에, TxID 시퀀스는 알지 못하는 타이밍 옵셋을 선택 할 수 있다. 그러나 오리지날 TxID 시퀀스 길이에서 동일한 기간을 가지는 평균 다중 선택들은 알려지지 않은 타이밍 옵셋을 선택 할 수 있다.

는 알지 못하는 타이밍 옵셋을 가지는 수신기 단에서 TxID를 선택한다.

각각의 수신기의 존재를 발견하기 위해 국부 의사(pseudo) 랜덤 시퀀스를 가지고 수신된 신호의 상관관계를 필요로 한다. 그러나 이러한 경우 알지 못하는 타이밍 옵셋을 쉽게 완화하기 위해 주파수 도메인에서 상관관계를 사용한다.

따라서 N-point DFT는 <수학식 10>과 같이 표현할 수 있다.

이 단계에서 분별 있는 가정을 만들기 위해 실별 시퀀스들과 채널의 길이를 기본으로 한다.

시퀀스가 매우 길고, 채널 길이가 스퀀스 길이와 비교하여 충분히 짧을때, 선형(linear) 콘볼루션은 원형(circular) 콘볼루션에 접근하여 동작할 수 있으므로, 이를 간단한 수학식으로 표현하면, 하기 <수학식 11>로 나타낼 수 있다.

여기서 국부 신호

을 가지는 상관

을 주파수 도메인에서 표현하면 <수학식 12>와 같다.

따라서

일 때, 정규화된 자동상관 함수에 의해 획득한다. 그러므로

의 진폭은 무상관 타이밍 옵셋의 영향이 없이 피크를 가지며, 각각의 송신기를 식별하기 위한 상관관계 결정은 이 피크에 기본으로 얻을 수 있다.

동기는 이 단계에서 이루어지는 것이 아니며, 인접 TxID 시퀀스의 일부를 사용하여 선택한다.

본 발명은 또한 변조된 TxID 시퀀스와 관계가 있다. 만약 인접 TxID 시퀀스 가 반대 극성을 소유하고 예정된 TxID 시퀀스 상관 피크의 진폭에서 감소하는 결과를 가져온다. 만약 시퀀스가 완벽하게 선택하였다면 상관 피크의 첫 번째 샘플은 상기 <수학식 12>에서 k=0 일 때 획득할 수 있다.

또 다른 일 예로 예정된 TxID 시퀀스가 반대 극성을 가지는 인접 시퀀스로부터 1/4 선택되었을 때, 예정된 시퀀스와 첫 번째 상관 피크값을 비교하는 것이다.

즉, 결정 피크가 인접 TxID 시퀀스로부터 1/4 선택하였을 때를 수학식으로 표현하면 <수학식 13>과 같이 표현할 수 있다.

도 6에서 보여주는 바와 같이, TxID의 polaruty 변조는 결정과정에서 충돌이 발생할 수 있다. 만약 각각 반대 극성을 성공적으로 가지고 있다면, DTV 송신기 커버리지 영역을 증가시킬 수 있으며, 높은 요구 변조 기술과 강한 데이터 변조가 가능해 진다.

본 발명은 또한 멀티패스 소자를 평가하는데, 각각의 멀티패스로부터 분산된 노이즈의 평가한다. y는 178 채널을 경유하여 수신기에 수신된 부호화된(convoluted) 신호이다.

그리고 부호화된(convoluted) 신호는 피크값을 가지고 있으며, "1"의 2진수로서 상기 피크값을 표현하면, [1 0 0 1 0 1]로 나타낼 수 있다.

수신기 단에서 콘볼루션 된 신호는 피크값에서 발견한 국부 신호를 상관하 며, 멀티패스 소자를 평가한다. 만약 수신기의 세그먼트가 국부 신호와 관련이 있으면, 상관 피크값들은 "1"의 2진수로서 [1 0 0 0 0 1] 표현할 수 있다.

그러므로 멀티패스 컴포넌트(component)를 결정하는 본 발명의 결정 로직은, 상관된 시퀀스와 복잡한 시퀀스(convoluted sequence)가 둘 다 '1'일 때 하나의 멀티패스를 갖고, 어떤 다른 곳에서 배타적 논리합(exclusive-OR) 동작을 갖는 것을 포함한다. 이것은 우리에게 멀티패스 컴포넌트의 추정값을 얻을 수 있게 한다.

상관 과정 회복(the cprrelation process resilience)을 멀티패스 조건으로 만들기 위해, 본 발명은 각각의 패스가 가중되는 멀티패스의 효과 때문에, 복수의 상관 피크들을 결합하는 것으로 접근하고 있다.

이제 λ 탭을 가진 멀티패스 채널(

)을 고려한다. 순서 검출을 위한 바람직한 방법은 가장 강한 경로에 대응하는 상관 피크를 이용하는 것이다. 다른 멀티패스들에서 신호 컴포넌트는 검출(detection) 과정에서 방해가 되기 때문에, 따라서 m-th 피크를 위한 노이즈 컴포넌트의 분산은 아래의 <수학식 14>와 같다.

여기서,

은 AWGN 노이즈의 분산을,

은 등화(identification) 신호의 분산을,

은 DTV 신호의 분산을 의미한다.

도 7을 참조하면, 제시된 피크 결합에서, 각 상관 피크는 아래의 <수학식 15>와 같이 가중된다.

여기서,

는 각 상관 피크에 대한 진폭을 의미하고,

은 임베디드 시퀀스(k)를 위한 상관 결합 가중치(the corresponding combining weight)를 의미한다.

<수학식 14>에서의

와 함께, 피크 결합을 위한 바람직한 표준을 획득하기 위하여, 각 상관 피크를 위한 노이즈와 방해의 분산은 정규화된다.

에서, 결합된 피크에서 대응되는 노이즈 파워는 아래의 <수학식 16>과 같이 주어진다.

그러므로, 각 멀티패스를 가중한 후에 결합된 SNR은 아래의 <수학식 17>과 같이 주어진다.

결합된 SNR(

)이

(=

)을 위해 최대화된 것임을 알 수 있다.

결합 과정에서 포함될 상관 피크를 선택하기 위하여, 반복된 서치(search)는 필요하다.

이것을 하는 첫 번째 단계는 SNR의 순서대로 상관 피크를 연속적으로 배열하는 것이다. 피크 결합 과정은 단 하나의 가장 큰 상관 피크에서 시작한다. 부가적인 상관 피크는 SNR의 순서대로 가장 큰 피크와 하나씩 차례로 가중되고 결합된다. 피크 결합 절차는 결합 과정이 특정 임계값(Threshold)에 도달하면 정지한다.

또한, 본 발명은 송신기 식별(identification) 시스템을 위한 theoretical 오류율 분석을 포함한다. 도 8은 이론적인 분석을 가진 옵티멀 매치드 필터(optimal matched filter)와 3-스테이지 복조기를 위한 식별(identification) 오류율의 비교를 보여준다. 도 8을 참조하면, 제시된 3-스테이지 복조기가 옵티멀 매치드 필터와 이론적 분석에 의하여 확인한 것과 같은 성능을 제공할 수 있음을 명백히 알 수 있다.

도 9는 멀티패스 채널의 수(No.)의 분산을 가진 식별 오류율을 보여준다. 도 9를 참조하면, 멀티패스 컴포넌트의 수가 증가함에 따라 성능은 저하된다. 왜냐하면, TxID는 멀티패스로부터 더 많은 간섭을 받기 때문이다.

도 10은 우리가 제안한 피크 컴바이너를 사용하여 성능을 향상시키는 것을 보여준다. 이것은 멀티 패스 조건에서 강인함을 제공함으로써 멀티패스 채널의 경우에서도 성능향상을 제공할 수 있다. 수신기 입장에서는 자기 상관 피크는

으로 정의할 수 있다. 여기서 A는 카사미 시퀀스의 자기 상관의 피크이며

은 k=0일 때 자기 상관 함수의 간섭 값이다. P 샘플들의 카사미 시퀀스가 사용될 때, 상관의 피크는 이상적으로 P값을 가진다. 안정적인 P-1 교차 상관함수를 위하여 K=0에서 상관함수는

이며 <수학식 18>과 같은 다섯 개의 이산적인 레벨을 중심으로 값이 결정된다.

여기서

이며

그리고

는 k=0일 때 교차상관함수를 위한 간섭값이다.

n1과 n2는 가우시안 분포로써 사용되기에 충분히 큰 값을 가지며 자기상관과 상호 상관의 결과로써 P 갑섭 샘플들의 합이기 때문에 가우시안 분포로 고려할 수 있다.

확인 시퀀스의 정확한 확인은

의 피크를 가지는 하나의 상호 상관함수의 환경에서

의 기준을 만족해야 한다.

마킹 오류 검출의 확률의 평가을 위한 새로운 랜덤 변수 Y의 확률밀도 함수 는 아래의 <수학식 19>와 같다. 여기서

를 만족해야 한다.

여기서

는 주요 인밴드 DTV 노이즈와 AWGN 노이즈에서 야기되는 노이즈 성분의 표준편차를 나타낸다. 그러면 분산은 <수학식 20>과 같이 나타낼 수 있다.

교차 상관함수

의 환경에서 마킹 오류 검출확률은 <수학식 21>과 같이 나타낼 수 있다.

여기서

라 치환하면 상기 <수학식 21>은 하기의 <수학식 22>로 표현할 수 있다.

그래서 P 상관 샘플들의 상관 상황에서 검출이 잘못될 평균 확률은 <수학식 23>으로 표현할 수 있다.

그리고 결정이 정확하게 될 확률은 <수학식 24>와 같이 나타낼 수 있다.

결국에는 마킹 오류 확률은 하기의 <수학식 25>와 같이 나타낼 수 있다. 여기서 L 시퀀스들은 상관과 압축 과정에서 비교한다.

도 1은 DTV 송신기 식별자를 위한 3 상태 복조기의 블록 구성도,

도 2는 DTV 송신 식별을 위한 3 상태 다중경로 복조를 위한 복조기의 블록 구성도,

도 3은 최적 매치 필터와 본 발명의 3-상태 식별기의 하드웨어 복잡도를 비교하깅 nl한 시뮬레이션 그래프,

도 4는 DTV 송신 식별 3 상태 중 첫 번째 상태에서 다중 경로 간섭을 위한 3상태 복조기의 내부 블록 구성도,

도 5는 주파수 도메인의 식별을 위한 흐름도,

도 6은 양극 변조된 TxID 시퀀스와 가능한 양극성 변조된 TxID 시퀀스로부터의 상관 함수를 도시한 도면,

도 7은 3 본 발명에 따라 상태 복조기를 위해 제안된 피그 결합기의 블록 구성도,

도 8은 수학적 해석을 통한 식별 에러율의 비교 그래프,

도 9는 다른 번호의 다중 경로 요소들과 식별 에러율의 비교 그래프,

도 10은 본 발명에 따라 제안된 피그 결합기를 사용한 경우의 효율 개선을 비교한 그래프.

Claims

분산 디지털 텔레비전 네트워크에서 송신기 식별 시스템의 다중 경로 효과와 타이밍 옵셋의 회복 방법에 있어서,

a) 각 송신기로 신호를 제공하는 과정;

b) 송신기를 지시하는 식별 시퀀스를 포함하는 신호를 결합되하는 단계;

c) 3 상태 프로세스를 통해 수신된 송신 식별자(TxID) 시퀀스를 통과하는 단계;

d) 카사미(Kasami) 시퀀스와 같이 구성된 상기 TxID의 제 1 및 제 2 데시메이트된 시퀀스에 각 상태의 위치를 제공하는 단계;

e) 각 상태로부터 수신된 독립변수에 근거하여 상기 TxID 시퀀스를 구성하는 단계;

f) 각 다중 경로가 상관 프로세스에서 독립적으로 취급하는 단계; 및

g) 낮은 신호대 잡음비(SNR)에서 알려지지 않은 타이밍 옵셋을 경감하기 위한 주파수 해석 단계를 포함하는, 송신기 식별 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 e) 단계는,

h) 각 다중 경로는 소정의 표준에 따라 가중치를 부여하는 단계;

i) 다중 경로들을 결합하여 다중 경로 채널 상태를 강건하게 하는 단계;

j) DTV 송신기와 관련된 이산 레벨 교차-상관 값들에 대하여 결정하는 단계;

k) 수신된 부호화된 신호 및 상관 신호를 검사하여 다중 경로 요소들을 찾는 단계를 포함하는, 송신기 식별 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 e) 단계는,

상기 식별 시퀀스는 상기 수신기에 저장된 기준 시퀀스와 상관됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 3 항에 있어서,

상기 상관 과정은 자동으로 이루어지며,

임펄스와 같은 동작 및 중심 부근에 5개의 불연속 레벨들이 획득된 교차 상관 함수들과 같은 동작을 함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 i) 단계는,

각 다중경로 요소들은 각 다중 경로들로부터 노이즈를 포함함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 5 항에 있어서,

상기 수신된 신호로부터의 상기 다중 경로 요소들의 추정은 상관 및 부호화된(convoluted) 신호의 처리를 상관 및 비교를 통해 이루어짐을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 2 항에 있어서,

i) 단계는,

각 다중 경로 요소들은 DTV 노이즈를 밴드 내에(in-band) 포함함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 2 항에 있어서,

i) 단계에서,

상기 다중 경로들은 미리 결정된 임계값만큼 결합됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 8 항에 있어서,

다중 경로 선택은 윈도우 기법을 사용함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 5 항에 있어서,

상기 노이즈 요소는 각 가지들의 노이즈의 증폭율과 최적화된 각 가지는 동일하지 않음을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 2 항에 있어서,

j) 단계에서,

상기 결정은, 서로 다른 자동교차 함수와 함께 예정된 로컬 시퀀스 자체와 기준 라이브러리에서, 교차 상관 함수와 함께 다른 모든 시퀀스에 근거함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 11 항에 있어서,

PDF에서 노이즈 성분의 변화는 in-band DTV 신호와 AWGN 노이즈로부터 발생 된 노이즈를 포함함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 12 항에 있어서,

상기 노이즈의 PDF를 사용하는 이론적 식별 에러율이 산출됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 13 항에 있어서,

단일 비교와 상관관계 함수의 길이를 위한 결정은 평균화하여 결정됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 3 항에 있어서,

가장 높은 상관관계는 식별을 위해서 모든 가능한 로컬 시퀀스와 비교됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 15 항에 있어서,

모든 TxID 시퀀스를 고려하여 결정된 확률은 레퍼런스 라이브러리에서 가능 함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 1 항에 있어서,

소정의 TxID 삽입 비율을 위해서 TxID 시스템의 실행이 결정되어질 수 있는 룩업 테이블 방법을 더 포함함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 1 항에 있어서,

삽입되는 식별 시퀀스는 극성 변조됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 18 항에 있어서, 상기 극성은,

DTV TxID 필드에서 획득됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 19 항에 있어서,

가장 높은 상관관계는 인접한 시퀀스가 다른 극성을 가지고 있을 경우임을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 20 항에 있어서,

극성 변조의 충돌은 방송 어플리케이션에서 DTV 송신기에 관한 결정임을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 1 항에 있어서,

낮은 SNR을 갖는 수신기 측의 로컬 레퍼런스 신호와 함께 동기 되지 않는 식별 시퀀스를 더 포함함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 22항에 있어서,

상기 식별 시퀀스는,

수신기 측에서 선택된 큰 숫자로부터 선택됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 23항에 있어서,

수신기 측에서의 TxID 시퀀스 세그먼트는 타이밍 오프셋과 같은 양을 가지도록 선택됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 24항에 있어서,

자동 상관관계 함수의 중요성은 상기 타이밍 오프셋을 제외하고 결정되어 제공됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 18항에 있어서,

강건한 데이터 전송 기술은 극성 변조를 사용함을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 18항에 있어서,

TxID 시퀀스를 변조하기 위해서 더 높은 순서 변조 기술을 사용하는 DTV 송신기에 의해 적용 범위가 증가됨을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.
제 13항에 있어서,

PDF에서 노이즈 성분의 변화는 TxID 시퀀스 길이에 의해 영향을 받음을 특징으로 하는, 송신기 식별 방법.