KR20110028321A

KR20110028321A - 적응적 상관

Info

Publication number: KR20110028321A
Application number: KR1020107029878A
Authority: KR
Inventors: 데이비드 비. 체스터; 알랜 제이. 마이클스
Original assignee: 해리스 코포레이션
Priority date: 2008-06-02
Filing date: 2009-06-02
Publication date: 2011-03-17
Also published as: WO2009149051A3; EP2294518A2; JP2011525729A; US20090296860A1; EP2294518B1; US8064552B2; WO2009149051A2; CA2726448A1; KR101253870B1

Abstract

본 발명의 방법은 수신된 신호의 샘플들과 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스("IGSSS")를 상관시키기 위해 제공된다. 이 방법은 제 1 해상도 상관 상태의 제 1 반복을 수행하는 단계를 포함한다. 제 1 해상도 상관 상태는 수신된 신호로부터 샘플들의 제 1의 N 세트들을 선택하는 단계; IGSSS로부터 샘플들의 제 1 세트를 선택하는 단계; 및 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 샘플들의 제 1 세트를 갖는 샘플들의 N 세트들의 각각을 동시에 비교하는 단계를 포함한다. 만일 상관이 샘플들의 N 세트들 중 하나와 샘플들의 제 1 세트 사이에 존재하지 않는다고 판단된다면, 그때 제 1 해상도 상관 상태의 제 2 반복은 수행된다. 만일 상관이 샘플들의 N 세트들 중 하나와 샘플들의 제 1 세트 사이에 존재한다고 판단되면, 그때 제 2 해상도 상관 상태의 제 1 반복이 수행된다.

Description

적응적 상관{Adaptive Correlation}

본 발명은 통신 시스템들 및 이들을 실행하기 위한 시스템들에서 사용하기 위한 상관(correlation) 기술들에 관한 것이다. 더 상세하게, 본 발명은 다중경로와 같은 송신기로부터 수신기로 전달된 동기화 통신, 수정 신호 송신 지연들, 및 특정 채널 손상들의 검출과 같은, 통신 어플리케이션들을 위한 정확하고 효율적인 상관 기술에 관한 것이다.

통신 시스템에서, 상관 기술들은 수신기들의 상관 장치들에서 실행된다. 상관 기술들은 타이밍 및 송신기로부터 전달되는 신호의 위상 정보 및 수신기에서 수신되는 신호를 획득하기 위해 사용된다. 이러한 타이밍 및 위상 정보는 송신 시간 지연들, 신호 송신 프로세스에서 발생하는 캐리어 위상 오프셋, 및 신호 송신 프로세스에서 발생하는 다중 채널 경로들을 수정하기 위해 사용된다. 더 상세하게, 타이밍 정보는 송신 경로들에서 발생하는 전파 시간 지연들을 수정하기 위해 사용된다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "송신 경로"는 데이터 통신이 따르는 통신 시스템의 송신기와 수신기 사이의 경로에 관한 것이다. 경로는 송신기와 수신기 사이에 존재하는 통신 링크를 포함할 수 있으나, 그러나 그것에 한정되지 않는다. 위상 정보는 송신 프로세스에서 캐리어 위상 오프셋들을 수정하기 위해 사용된다.

다양한 수정 기술들을 실행하는 기술분야에 알려진 다양한 장치들이 있다. 그러한 장치는 도 1에서 도시된 바와 같은 파이프라인 상관기이다. 파이프라인 상관기는 실제 시간 및 복수의 시간 지연들에서 수신된 신호들을 상관하도록 구성된다. 이러한 점에서, 파이프라인 상관기는 복수의 지연 장치들,복수의 승산기들, 및 서머(summer)를 형성하는 복수의 덧셈기들로 구성될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 도 1에서 도시된 바와 같이, 수신된 신호의 샘플들은 지연 장치들로 전달된다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "샘플"은 이전 디지털 신호 처리에서의 연속 신호로부터 획득된 쿼드런트 디지털 값에 관한 것이다. 지연 장치들은 미리 정해진 양에 의한 시간에서 샘플들을 지연시키도록 구성된다. 저장된 샘플들은 복소수 승산기들로 전달된다. 저장된 샘플들(1, ...,N)은 수신된 신호 또는 의사 랜덤 시퀀스의 디지털 신호 처리로부터 획득된 디지털 값들이 될 수 있다.

승산기들은 실시간 수신 신호와 저장된 샘플(1, ...,N)을 정적으로 곱하도록 구성된다. 이러한 점에서, 각 승산기는 복소수 곱셈 산술을 사용하여 프로덕트를 계산하도록 구성된다. 예를 들어, 제 1 승산기는 수신된 신호의 시간 지연 샘플 S_N과 저장된 샘플 N을 곱하도록 구성된다. 제 2 승산기는 시간 지연 샘플 S_N _-1과 저장된 샘플 N-1을 곱하도록 구성되고, 그리고 그렇게 계속된다.

승산기들은 또한 서머로 복소수 곱셈 산술의 프로덕트들을 전달하도록 구성된다. 프로덕트들의 수신에서, 서머는 상관값을 획득하기 위해 동일한 것을 함께 더한다. 만일 상관값 크기가 미리 정해진 임계값보다 작다면, 그때 상대적 지연은 부정확하게 간주된다(즉, 의도된 신호가 위치된 것으로 간주되지 않는다). 만일 상관값 크기가 미리 정해진 임계값보다 더 크다면, 그때 상대적 지연은 정확하게 간주된다(즉, 소망된 신호 또는 상관 피크가 위치된다).

이 파이프라인 상관 기술의 이점들에도 불구하고, 그것은 소정 결점을 겪는다. 예를 들어, 이 파이프라인 구성은 상관 인덱스값들의 후처리 검증을 차단하는 실시간 프로세스이다. 일단 들어온 신호가 저장된 또는 내부적으로 발생된 값들과 함께 아이들(ideal) 상관 피크를 지나면, 신호는 재수정될 수 없다. 더 상세하게, 파이프라인 구성은 샘플들을 바꾸는 능력, 의심스런 상관 피크를 더블체크하는 능력과 같은 동적 능력들이 부재한다. 모든 가능한 값들이 전체 길이 상관들을 사용하기 때문에 이 파이프라인 구성은 또한 하드웨어 집중적이고, 그리고 계산 비효율적이다. 상관 피크를 획득하도록 요구된 기대된 수의 산술 연산들은 선형적으로 불확실성 윈도우 및 상관 길이 둘 모두와 함께 증가한다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "불확실성 윈도우"는 최소 또는 최대 가능 신호 지연을 포함하는 제한된 시간적 범위에 관한 것이다. 전체 불확실성 윈도우에 대한 상관은 소정의 신호 획득이 되도록 요구된다. 이러한 파이프라인 구성은 N의 전용 또는 재사용 승산기들을 요구하는 것에 의해 더욱 하드웨어 집중적이다. 이러한 점에서, 파이프라인 구조는 클럭 사이클당 하나의 상관값만을 발생시킬 수 있다는 점으로 이해되어야 한다. 상관값은 모든 프로덕트들의 합계를 나타내고, 하드웨어 프로덕트들의 수는 상관의 길이이다.

앞서의 관점에서, 개선된 효율성 상관 기술을 실행하기 위한 방법과 시스템에 대한 요구가 있다. 또한 상관의 크기를 릴렉싱하는 것에 의해 상관 인덱스값들의 검증을 허용하기 위한 개선된 상관 기술에 대한 요구가 있다. 개선된 상관 기술은 또한 종래의 상관 기술들보다 덜 하드웨어 집중적일 필요가 있다. 개선된 상관 기술은 또한 종래의 상관 기술들보다 더욱 계산 효율적일 필요가 있다.

본 발명의 방법은 수신된 신호의 샘플들 및 내부적으로 발생된 샘플들 또는 저장된 샘플 시퀀스를 수정하도록 제공된다. 이 방법은 저해상도 상관의 제 1 반복을 수행하는 단계를 포함한다. 저해상도 상관은 수신된 신호로부터의 수신된 신호의 샘플들의 제 1의 N 세트들을 선택하는 단계를 포함한다. 저해상도 상관은 또한 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터의 기준 샘플들의 제 1 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 저해상도 상관은 동일한 것들 사이에 충분한 상관이 존재하는지 여부를 판단하기 위해 기준 샘플들의 제 1 세트과 수신된 신호 샘플들의 제 1의 N 세트들 각각을 동시에 상관하는 단계를 더 포함한다. 수신된 신호 샘플들의 제 1의 N 세트들 및 기준 샘플들의 제 1 세트는 동일한 수의 샘플들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

만일 저해상도 상관에서 수신된 신호 샘플들 제 1의 N 세트들 중 적어도 하나 및 기준 샘플들의 제 1 세트 사이에 충분한 상관이 존재하는지가 판단된다면, 그때 고해상도 상관이 수행된다. 고해상도 상관은 (a) 수신된 신호로부터의 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 독립 세트들을 선택하는 단계; 및 (b) 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 독립 기준 샘플들의 제 2 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들 및 기준 샘플들의 제 2 세트는 동일한 수의 샘플들을 포함한다. 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들은 수신된 신호 샘플들의 제 1의 N 세트들보다 더 큰 수의 샘플들을 포함한다. 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들은 기준 샘플들의 제 2 세트에 포함된 샘플들과 비교할 때 시간에서 동일한 상대적 지연인 샘플들을 포함한다.

고해상도 상관은 또한 충분한 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 기준 샘플들의 제 2 세트와 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들의 각각을 동시에 비교하는 단계를 포함한다. 만일 그것이 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N의 세트들 중 적어도 하나와 기준 샘플들의 제 2 세트 사이에 충분한 상관이 존재한다고 판단하면, 그때 상관 인덱스값이 계산된다.

만일 충분한 상관이 수신된 신호 샘플들의 제 1의 N 세트들의 적어도 하나 및 기준 샘플들의 제 1 세트 사이에 존재하지 않는다고 판단되면, 그때, 저해상도 상관의 다음 반복이 수행된다. 저해상도 상관의 다음 반복은 (a) 수신된 신호로부터의 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들을 선택하는 단계; 및 (b) 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터의 기준 샘플들의 제 2 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들 및 기준 샘플들의 제 2 세트는 동일한 수의 샘플들을 포함한다. 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N의 세트들은 수신된 신호 샘플들의 제 1의 N 세트들과 동일한 수의 샘플들을 포함한다. 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들은 수신된 신호 샘플들의 제 1의 N 세트들에 포함된 샘플들과 비교할 때 시간에서 지연된 샘플들을 포함한다.

본 발명의 앞서 설명된 관점에서, 본 발명은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합에서 이해될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 여기에서 설명된 방법들을 실행하기 위해 선택된 임의 종류의 컴퓨터 시스템, 또는 다른 장치는 적합하다. 하드웨어 및 소프트웨어의 소정 조합은 부하되거나 산출될 때 여기에서 설명된 방법들을 실행하는 그러한 컴퓨터 처리기를 제어하는, 컴퓨터 프로그램을 갖는, 범용 컴퓨터 처리기일 수 있다. 물론, 주문형 반도체(ASIC), 및/또는 프로그래머블 반도체(FPGA)가 유사한 결과를 획득하기 위해 사용될 수 있다.

실시예들은 다음의 도해에 대한 참조와 함께 설명될 것이고, 각 번호들은 도면에서의 해당 아이템을 나타내며, 그리고 여기에서:
도 1은 종래의 파이프라인 상관기의 블록도이다.
도 2는 본 발명을 이해하는데 유용한 적응적 상관 장치의 블록도이다.
도 3은 도 2의 적응적 상관 장치에 의해 수행된 상관 프로세스의 개념도이다.
도 4는 도 2의 적응적 상관 장치에 의해 수행된 병렬 처리를 사용하는 상관 프로세스의 개념도이다.
도 5는 도 2의 적응적 상관 장치에 의해 수행된 상관 프로세스에 기반한 상태의 개념도이다.
도 6은 도 3 내지 도 5의 상관 프로세스들을 실행하는 적응적 상관 장치의 더 구체화된 블록도이다.
도 7은 본 발명을 이해하는데 유용한 상태 기계의 예시적인 실시예의 다이어그램이다.
도 8은 s_i 상태의 I_i 반복 동안 도 6의 적응적 상관 장치에 의해 수행된 상관 프로세스의 도시이다.

이제 도 2에 관해 언급할 때, 적응적 상관 장치(200)의 제공된 다이어그램이 있다. 적응적 상관 장치(200)는 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로 수신된 신호를 동기화하도록 구성된 수신기에서 실행될 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "샘플"은 연속 신호로부터 획득된 디지털 값에 관한 것이다. 적응적 상관 장치(200)는 시간 지연 및 내부적으로 발생된 또는 저장된 신호에 관해 수신된 신호의 위상 이동 정보를 획득하기 위한 동작을 수행하는 것이 이해되어야 한다. 시간 지연 및 위상 이동 정보는 이하에서 상관값에 관한 것이다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "상관 피크값"은 상대적 시간 지연 및 수신된 신호와 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스 사이의 최대 상관을 제공하는 위상 이동에 관한 것이다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "상관 인덱스값"은 수신된 신호와 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스 사이의 샘플들에서 종종 측정되는 상대적 지연에 관한 것이다.

이해되어야 할 것은, 상관 피크값 및 상관 인덱스값은 적응적 상관 장치(200)에서 샘플링 장치(미도시)로 전달될 수 있다는 것이다. 샘플링 장치(미도시)는 신호 전송 프로세스에서 발생하는 전송 시간 지연을 수정하기 위해 수정 피크값 및 수정 인덱스값을 사용하도록 구성될 수 있다. 더 상세하게, 상관 인덱스값은 전송 경로에서 발생하는 전파 시간 지연을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 상관 피크값들의 시퀀스는 또한 전송 동안 캐리어 주파수 위상 이동들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "전송 경로"는 데이터 통신이 따르는 통신 시스템의 전송기와 수신기 사이의 경로에 관한 것이다. 그 경로는 전송기와 수신기 사이에 존재하는 통신 링크를 포함할 수 있으나, 그러나 그것에 한정되지 않는다.

이제 도 3에 관해 언급할 때, 적응적 상관 장치(200)에 의해 수행될 수 있는 상관 프로세스의 개념도가 제공된다. 신호 샘플들의 두개(2)의 충분하게 큰 시퀀스들은 도 3에서 설명된다. 신호 샘플들의 제 1 시퀀스는 외부적으로 수신된 신호로부터이다. 신호 샘플들의 제 2 시퀀스는 내부적으로 발생된 또는 저장된 신호로부터이다. 신호 샘플들의 제 1 및 제 2 시퀀스들은 내부 메모리에 저장될 수 있고, 내부 버퍼에 저장될 수 있으면, 및/또는 실시간으로 획득될 수 있다. 상관 프로세스는 저해상도 상관, 중해상도 상관, 및 고해상도 상관을 포함한다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "저해상도 상관"은 수신된 신호의 N1 샘플들과 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스의 N1 샘플들 사이의 상관에 관한 것이다. 여기에서 사용된 바와 같은, "중해상도 상관"은 수신된 신호의 N2 샘플들과 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스의 N2 샘플들 사이의 상관에 관한 것이다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "고해상도 상관"은 수신된 신호의 N3 샘플들과 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스의 N3 샘플들 사이의 상관에 관한 것이다. N1, N2, N3의 값들은 모두 N3>N2>N1인 정수들이다.

저해상도 상관은 수신된 신호로부터의 샘플들 A의 제 1 세트 및 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터의 샘플들 D의 제 1 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 샘플들 A, D의 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 저해상도 상관은 또한 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터의 샘플들 D의 제 1 세트와 수신된 신호로부터의 샘플들 A의 제 1 세트를 비교하는 단계를 포함한다.

만일 충분한 상관이 샘플들 A 및 D의 세트들 사이에 존재한다면, 그때 중해상도 상관은 수행된다. 본 문맥에서, "충분한" 상관은 샘플 세트들 A 및 D로부터 획득된 상관값과 비교되는 임계값으로 사용자에 의해 정의된다. 더 큰 크기의 샘플 세트들에 대해 상응적으로 더 큰 임계값이 선택된다는 점이 언급되어야 한다. 중해상도 상관은 수신된 신호로부터의 샘플들 B의 제 2 세트 및 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터의 샘플들 E의 제 2 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 샘플들 B, E의 제 2 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 그러나, 샘플들 B, E의 세트들은 샘플들 A, D의 제 1 세트들보다 더 큰 수의 샘플들을 포함한다. 샘플들 B, E의 제 2 세트들은 A, D 샘플들의 제 1 세트들에 대해 독립적인 샘플들을 포함한다는 점이 또한 언급되어야 한다. 샘플들 B, E의 제 2 세트들을 선택하는 단계 상에서, 중해상도 상관은 충분한 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부에 관해 판단하기 위한 샘플들 B, E의 세트들의 비교를 계속한다.

만일 샘플들 B, E 의 세트들 사이에 충분한 상관이 존재한다면, 그때, 고해상도 상관이 수행된다. 고해상도 상관은 수신된 신호로부터의 샘플들 C의 제 3 세트 및 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터의 샘플들 F의 제 3 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 샘플들 C, F의 제 3 세트는 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 그러나, 샘플들 C, F의 세트들은 샘플들 B, E의 제 2 세트들보다 더 큰 수의 샘플들을 포함한다. 샘플들 C, F의 제 3 세트들은 샘플들 A, D의 제 1 세트들 및 샘플들 B, E의 제 2 세트들 둘 모두에 대해 독립적인 샘플들을 포함한다는 점이 또한 언급되어야만 한다. 샘플들 C, F의 제 3 세트들을 선택하는 단계 상에서, 고해상도 상관은 충분한 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부에 관해 판단하기 위한 샘플들 C, F의 세트들의 비교를 계속한다. 만일 충분한 상관이 샘플들 C, F의 세트들 사이에 존재한다면, 그때 상관 로크(lock)가 획득되고, 그리고 상관 인덱스값이 계산된다. 임의의 중간 상관 단계들이 이러한 적응적 상관 프로세스들 동안 사용될 수 있다는 점이 언급되어야 한다. 본 발명은 저, 중, 및 고해상도 상관에 한정되지 않는다. 다음의 상관 프로세스는 이러한 상관 인덱스값을 수신기에 전달하는 단계 이후에 시작할 수 있다.

상관 피크값이 샘플 세트들 A/D, B/E, 또는 C/F 사이에서 계산되고, 그리고 상관 피크값이 미리 정해진 임계값을 초과하지 않을 때마다, 상관 프로세스는 충분한 상관이 존재하지 않는다는 판단을 내린다. 상관 프로세스는 샘플 세트들 A, B, 및 C를 시간에서 정수 수의 샘플들로 스텝핑한 이후에 충분한 상관이 발견될 때까지 프로세스를 반복하는 단계를 다시 시작한다. 만일 충분하다는 상관이 판단되지 않는다면, 그때 상관 프로세스는 "로크"를 획득할 수 없다. 본 문맥에서 "상관 로크"는 높은 수준의 확실성을 갖는 두개(2)의 신호들 사이에 상대적 지연의 적합한 결정에 관한 것이다. 상관 로크는 긍정적 오류일 수 있다. 긍정적 오류의 감소는 적응적 상관의 잇점들중 하나이다. 여기에서 상용된 바와 같은 용어 "높은 수준의 확실성"은 수신된 신호 타이밍이 기준의 것에 근접하지 않을 때 또는 수신된 신호가 존재하지 않을 때 나타난 로크의 우도가 낮고, 그리고 수신된 신호 타이밍이 기준 신호와 거의 동일할 때 검출되지 않은 상관 피크의 우도 역시 낮다는 것을 의미한다.

기술분야의 당업자들은 도 3에 관해 위해서 설명된 상관 프로세스는 다른 시간 지연들에서 샘플들의 N 세트들에 대해 직렬적으로 수행된다면 여전히 상당한 양의 처리를 요구할 수 있다는 점을 이해할 수 있다. 그러나, 병렬 처리 구조가 처리 시간을 개선하기 위해 사용될 수 있다. 병렬 처리 구조를 실행하는 상관 프로세스의 개념도는 도 4에 제공된다. 도시된 예에서, N은 팔(8)과 동일하다. 그러나, 본 발명은 이러한 점에서 한정되지 않는다.

이제 도 4에 관해 언급할 때, 상관 프로세스는 저해상도 상관, 중해상도 상관, 고해상도 상관을 포함한다. 저해상도 상관은 수신된 신호로부터 샘플들의 N 세트들 및 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 샘플들의 제 1 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 샘플들(1,...,8, 25)의 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 저해상도 수정 역시 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 샘플들(25)의 제 1 세트와 수신된 신호로부터 샘플들(1,...,8)의 세트들 각각을 동시에 비교하는 단계를 포함한다. 저해상도 상관은 총계 N=8인 복소수 승산기들을 사용하여 제공될 수 있다.

샘플들(1,...,8)의 세트들 중 적어도 하나와 샘플들(25)의 세트 사이에 충분한 상관이 존재한다면, 그때 중해상도 상관은 수행된다. 중해상도 상관이 수신된 신호로부터 샘플들의 다음의 N 세트들 및 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 샘플들의 제 2 세트를 선택하는 것을 포함한다. 샘플들(9,...,16, 26)의 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 그러나, 샘플들(9, ...,16, 26)의 세트들은 샘플들(1,...,8, 25)의 세트들보다 더 큰 수의 세트들을 포함한다. 샘플들(9,...,16, 26)의 세트들은 샘플들(1,...,8,25)의 세트들에서 포함된 샘플들에 대해 독립적인 샘플들을 포함하도록 유리하게 선택된다는 점이 언급되어야 한다. 샘플들(9,...,16,26)의 세트들을 선택하는 단계 상에서, 중해상도 상관은 비교 단계를 계속한다. 이러한 비교 단계는 동일한 것들 사이에 충분한 상관이 존재하는지 여부를 판단하기 위해 샘플들(26)의 세트와 샘플들(9,...,16)의 세트들의 각각을 동시에 비교하는 단계를 포함한다.

만일 샘플들(9,...,16)의 세트들 중 적어도 하나 및 샘플들(26)의 세트 사이에 충분한 상관이 존재한다면, 그때 고해상도 상관은 수행된다. 고해상도 상관은 수신된 신호로부터 샘플들의 다음의 N 세트들 및 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 샘플들의 제 3 세트를 선택하는 단계를 포함한다. 샘플들(17,...,24, 27)의 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 그러나, 샘플들(17,...,24, 27)의 세트들은 샘플들(9,...,16, 26)의 세트들보다 더 큰 수의 샘플들을 포함한다. 샘플들(17,...,24, 27)의 세트들은 샘플들(9,...,16, 26)의 세트들에 포함된 샘플들에 대해 독립적인 샘플들을 포함하도록 유리하게 선택된다는 점이 또한 언급되어야 한다. 샘플들(17,...,24, 27)의 세트들을 선택하는 단계 상에서, 고해상도 상관은 비교 단계를 계속한다. 이러한 비교 단계는 충분한 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 샘플들(27)의 세트와 샘플들(17,...,24, 27)의 세트들의 각각을 비교하는 단계를 동시에 포함한다. 만일 충분한 상관이 샘플들(17,...,24)의 세트와 샘플들(27)의 세트 사이에 존재한다면, 그때 상관 피크값 및 상관 인덱스값은 계산되고, 그리고 다음 프로세스가 시작된다.

기술분야의 당업자들은 도 4와 관련해서 위에서 설명된 상관 프로세스가 상관 인덱스값을 검증하는 능력을 도시하지 않는다는 점을 이해할 수 있다. 이러한 점에서, 도 4가 저해상도 상관에서 고해상도 상관으로의 천이 능력과 중해상도 상관에서 고해상도 상관으로의 천이에 대한 능력을 도시한다는 점이 이해되어야 한다. 도 4는 중해상도 상관에서 저해상도 상관으로의 천이에 대한 능력 또는 고해상도 상관에서 저해상도 상관으로의 천이에 대한 능력을 도시하지 않는다. 그러나, 상관 프로세스에 기반한 상태는 상관 인덱스값의 검증을 가능하게 하기 위해 사용될 수 있다. 상관 프로세스에 기반한 상태의 개념도는 도 5에서 제공된다.

이제 도 5에 관해 언급할 때, 상관 프로세스에 기반한 상태는 저해상도 상관 상태

의 제 1 반복 I₁의 수행을 시작한다. 저해상도 상관 상태

에서, 샘플들의 N 세트들은 수신된 신호로부터 선택된다. 샘플들의 제 1 세트는 또한 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 선택된다. 샘플들(a,...,h, y)의 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 상관 프로세스에 기반한 상태는 또한 충분한 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부에 관해 판단하기 위해 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 샘플들 y의 제 1 세트와 수신된 신호로부터 샘플들(a,...,h)의 세트들의 각각을 동시에 비교하는 단계를 포함한다.

만일 충분한 상관이 샘플들(a,...,h)의 세트들 중 적어도 하나 및 샘플들 y의 세트 사이에 존재한다면, 그때 상태는 저해상도 상관 상태

에서 중해상도 상관 상태

으로 천이된다. 중해상도 상관 상태

의 제 1 반복

동안, 샘플들의 다음의 N 세트들은 수신된 신호로부터 선택된다. 샘플들의 제 2 세트는 또한 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 선택된다. 샘플들(i,...,p)의 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 그러나, 샘플들(i,...,p)의 세트들은 (a,...,h, y)의 세트들보다 더 큰 수의 샘플들을 포함한다. 샘플들(i,...,p, z)의 세트들은 샘플들(a,...,h, y)의 세트들에 대해 독립적인 샘플들을 포함하도록 유리하게 선택된 샘플들을 포함한다는 점이 또한 언급되어야 한다. 샘플들(i,...,p, z)의 세트들을 선택하는 단계 상에서, 샘플들(i,...,p)의 세트들의 각각은 충분한 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 샘플들 z의 세트와 동시에 비교된다.

만일 충분한 상관이 샘플들(i,...,p)의 세트들 중 적어도 하나와 샘플들 z의 세트 사이에 존재하지 않는다면, 그때 상태는 중해상도 상관 상태

에서 저해상도 상관 상태

로 천이된다. 저해상도 상관 상태

의 제 2 반복

동안, 샘플들(q-x)의 다음의 N 세트들은 수신된 신호로부터 선택된다. 샘플들 zz의 제 3 세트는 또한 내부적으로 발생된 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 선택된다. 샘플들(q,...,x,zz)의 세트들은 동일한 수의 샘플들을 포함한다는 점이 언급되어야 한다. 샘플들(q,...,x,zz)의 세트들은 샘플들(a,...,h, y)의 세트들에 포함된 샘플들과 비교할 때 다른 상대적 시간 지연들을 갖는 샘플들을 포함한다는 점이 또한 언급되어야 한다. 샘플들(q,...,x,zz)의 세트들을 선택하는 단계 상에서, 상관 프로세스는 비교 단계를 계속한다. 이러한 비교 단계는 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 샘플들 zz의 세트와 샘플들(q,...,x)의 세트들의 각각을 동시에 비교하는 단계를 포함한다. 만일 상관이 샘플들(q,...,x)의 세트들 중 적어도 하나 및 샘플들 zz의 세트 사이에 존재한다면, 그때 (1) 상태는 저해상도 상관 상태

에서 중해상도 상관 상태

로 천이되고, 그리고 (2) 중해상도 상관 상태

의 제 2 반복

가 수행된다.

이제 도 6에 관해서 언급할 때, 도 3-5에 관련해서 위에서 설명된 상관 프로세스들을 실행하는 적응적 상관 장치(200)의 예시적인 구조가 제공된다. 도 6에서 도시된 바와 같이, 적응적 상관 장치(200)는 상태 기계(602), 카운터 장치(604), 버퍼 메모리들(606, 608), 복소수 승산기 누산기(CMACC) 장치(610), 임계 장치(614), 및 덧셈기(616)로 구성된다. 목록화된 구성요소들의 각각은 기술분야의 당업자들에게 잘 알려져 있고, 그러므로 여기에서 더 상세하게 설명되지 않을 것이다. 그러나, 적응적 상관 장치(200)에 관한 간략한 논의는 독자가 본 발명을 이해하는 것을 돕기 위해 제공된다.

다시 도 6에 관해 언급할 때, 상태 기계(602)는 복수의 상태들(

) 사이에서 천이되도록 구성된다. 더 상세하게, 상태 기계(602)는 임계 장치(614)로부터 전달된 신호를 제어하기 위한 응답에서 적응적 상관 장치(200)의 상태(

)를 변화시키도록 구성된다. 그러한 상태 구성은 상관 인덱스값들의 검증을 허용한다는 점이 언급되어야 한다. 상태 기계(602)는 도 7과 관련해서 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다.

상태 기계(602)의 예시적인 실시예의 상태도는 도 7에서 제공된다. 이제 도 7에 관해서 언급될 때, 상태 기계는 임계 장치(614)로부터 전달된 신호를 제어하기 위한 응답에서 적응적 상관 장치(200)의 상태(

)를 변화시키도록 구성된다. 상태 기계(602)는 저해상도 상관 상태

에서 중해상도 상관 상태

로 또는 중해상도 상관 상태

에서 고해상도 상관 상태

로 적응적 상관 장치(200)의 상태를 변화시킬 수 있다. 유사하게, 신호를 제어하기 위한 응답에서, 상태 기계(602)는 저해상도 상관 상태

로 적응적 상관 장치(200)의 상태를 복귀할 수 있다. 선택적으로, 상태 기계(602)는 중해상도 상관 상태

에서 저해상도 상관 상태

로 또는 고해상도 상관 상태

에서 저해상도 상관 상태

로 적응적 상관 장치(200)의 상태를 변화시킬 수 있다. 여전히, 본 발명은 이 점에서 한정되지 않는다.

기술분야의 당업자들은 또한 도 7과 관련해서 위에서 설명된 상관 프로세스는 상관 로크를 획득하기 이전에, 임의의 수의 중간 또는 검증 상관 단계들, 및 그러므로 임의의 수의 상관 상태

를 사용하여 실행될 수 있다는 점을 인정할 수 있다.

다시 도 6에 관해 언급할 때, 카운터 장치(604)는 미리 정의된 오더에서 버퍼 메모리(606)로부터 샘플들의 세트들을 판독하기 위해 메모리 어드레스를 특정하도록 구성된다. 카운터 장치(604)는 미리 정의된 오더에서 버퍼 메모리(608)로부터 샘플들을 판독하기 위해 메모리 어드레스를 특정하도록 또한 구성된다. 이러한 점에서, 카운터 장치(604)는 복수의 카운터들(

)로 구성될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 카운터들(

)은 클럭 신호에 대한 응답에서 하나 또는 그 이상의 정수값들에 의해 증가하도록 구성되는 업 카운터들이 될 수 있다. 카운터들(

)의 각각은 버퍼 메모리(606)로부터 샘플들의 세트들을 리딩하고, 소정 상태(

) 동안 미리 정해진 오더에서 버퍼 메모리(608)로부터 샘플들을 리딩하기 위해 메모리 어드레스를 검증하도록 제공된다.

이러한 관점에서, 카운터(

)는 적응적 상관 장치(200)가 그 최초 상태

에 있을 때, 사용될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 카운터(

)는 베이스 인덱스값에서 정수값 n₁로 증가하도록 구성될 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같은 용어 "베이스 인덱스값"은 버퍼 메모리들 및/또는 수신된 신호의 최초 샘플의 최초 어드레스를 나타내는 정수값에 관한 것이다. 베이스 인덱스값은 적응적 상관 장치(200)가 그 최초 상태

로 천이되는 시간들의 수에 따라 선택될 수 있다. 예를 들어, 만일 적응적 상관 장치(200)가 최초 상태

의 제 1 반복 I₁에 있다면, 그때 베이스 인덱스값은 영(0)과 등가이다. 만일 적응적 상관 장치(200)가 최초 상태

의 제 2 반복 I₂에 있다면, 그때 베이스 인덱스값은 팔(8)과 같은, 제 1 논제로 정수값과 등가이다. 만일 적응적 상관 장치(200)가 최초 상태

의 제 3 반복 I₃에 있다면, 그때 베이스 인덱스값은 십육(16)과 같은 제 2 논제로 정수값과 등가이다. 여전히 본 발명은 이러한 점에서 한정되지 않는다.

도 6에 관해서 다시 언급할 때, 카운터(

)는 적응적 상관 장치(200)가 제 2 상태

에 있을 때 사용될 수 있다. 카운터(

)는 정수값

에서 정수값 n₂까지 증가하도록 구성될 수 있다. 유사하게, 카운터(

)는 적응적 상관 장치(200)가 그 제 3 상태

에 있을 때 사용될 수 있다. 카운터(

)는 정수값

에서 정수값

까지 증가시키도록 구성될 수 있고, 그리고 그렇게 계속된다.

버퍼 메모리(606)는 복수의 수신된 신호 샘플들을 수신하고 순차적 어드레스들을 갖는 저장 위치들에 동일한 것을 저장하도록 구성된다. 버퍼 메모리(606)는 또한 매 클럭 사이클 마다 그리고 카운터 장치(604)에 의해 정의된 오더에서 CMACC 장치(610)에 샘플들의 세트를 전달하도록 구성된다. 버퍼 메모리(608)는 내부적으로 발생된 또는 순차적 어드레스들을 갖는 저장 위치들에 앞서 저장된 샘플 시퀀스의 샘플들을 저장하도록 구성된다. 버퍼 메모리(608)는 또한 매 클럭 사이클마다 그리고 카운터 장치(604)에 의해 정의된 오더에서 CMACC 장치(610)에 단일 샘플을 전달하도록 구성된다.

CMACC 장치(610)는 클럭 사이클마다 버퍼 메모리(606)에서 샘플들의 세트를 수신하도록 구성된다. CMACC 장치(610)는 또한 클럭 사이클마다 버퍼 메모리(608)로부터 샘플을 수신하도록 구성된다. CMACC 장치(610)는 복수의 복소수 승산기들 및 누산기들을 수행하도록 더 구성된다. 이러한 관점에서, CMACC 장치(610)는 복수의 복소수 승산기-누산기들(CMACCs)(

)로 구성될 수 있다는 점이 이해되어야만 한다. 각 CMACC들(

)은 복소수 승산- 누산 프로세스를 수행하도록 구성된다. 이러한 관점에서, 각 CMACC들(

)은 복소수 승산기(

) 및 복소수 누산기(

)로 구성될 수 있다는 점이 이해되어야만 한다. 각 복소수 승산기(

)는 각 클럭 사이클 동안 버퍼 메모리(608)로부터의 샘플과 버퍼 메모리(606)로부터의 샘플을 승산하는 것에 의해 프로덕트를 계산하도록 구성될 수 있다. 각 복소수 승산기(

)는 또한 누산 프로세스에서의 사용을 위해 각 복소수 누산기(

)에 계산된 프로덕트들을 전달하도록 구성될 수 있다. 누산 프로세스는 누산값을 획득하기 위해 계산된 프로덕트들을 함께 더하는 단계를 포함한다. 각 CMACC(

)는 또한 그 복소수 공액과 누산된 값의 승산을 통해 누산된 값의 크기를 계산하도록 구성될 수 있다. 각 복소수 누산기(

)는 임계 장치(614)에 누산값들을 전달하도록 구성될 수 있다.

임계 장치(614)는 CMACC들(

)의 각각에서 값을 수신하도록 구성된다. 임계 장치(614)는 또한 소정 임계값(

)과 각 수신된 값을 비교하도록 구성된다. 각 임계값(

)은 적응적 상관 장치(200)의 상태(

)에 따라 선택된다. 예를 들어, 만일 적응적 상관 장치(200)가 그 최초 상태

에 있다면, 그때 비교 과정에서 사용된 임계값은

이다. 유사하게, 만일 적응적 상관 장치(200)가 제 2 상태

에 있다면, 그때 비교 과정에서 사용된 임계값은

이고, 그리고 그렇게 계속된다. 여전히, 본 발명은 이러한 점에서 한정되지 않는다.

임계 장치(614)는 또한 비교 과정의 결과에 기초해 상태 기계(602)에 제어 신호를 전달하도록 구성된다. 예를 들어, 만일 모든 누산값들이 주어진 임계값 보다 작다면, 그때 임계 장치(614)는 상태 기계가 상태

로 복귀하고, 그리고 다음의 베이스 상관 인덱스로 진행하도록 지시하는 상태 기계(602)에 제어 신호를 전달한다. 만일 누산값들 중 적어도 하나가 주어진 임계값들보다 크거나 또는 같다면, 그때 임계 장치(614)는 더 정확한 상관 계산을 위해 다음의 이어지는 상태를 진행하도록 지시하는 상태 기계(602)에 제어 신호를 전달한다. 임계 장치(614)는 CMACC 상관 윈도우 내에서 두개(2)의 시퀀스들 사이의 상대적 지연을 측정하기 위해 연산 과정을 진행하도록 더 구성된다. 출력값은 CMACC들(

)이 임계값보다 크거나 또는 같은 누산값을 생성하도록 하는 지시를 제공한다. 출력 지연값은 정수 또는 십진수일 수 있다. 예를 들어, 만일 CMACC들(612₁, 612₂) 둘 모두가 임계값보다 크거나 또는 같은 누산값들을 생성한다면, 그때 계산된 지연은 십진수의, 정수가 아닌 지연값과 동일하다. 십진수 값은 질량중심 또는

놈(norm)에 기반한 연산과정과 같은, 일부 미리 정의된 연산과정에 의해 결정된다. 여전히, 본 발명은 이러한 점에서 한정되지 않는다.

출력 지연값을 결정하는 단계 상에서, 임계 장치(614)는 동일한 것을 덧셈기(616)에 전달한다. 덧셈기(616)는 임계 장치로부터 출력값을 수신하고, 그리고 카운터 장치(604)로부터 베이스 인덱스값을 수신하도록 구성된다. 이러한 값들의 수신에서, 덧셈기(616)는 샘플링 장치(미도시)에 대한 상관 인덱스값을 획득하기 위해 동일한 것을 함께 더한다.

적응적 상관 장치(200)의 작동은 이제 도 8과 관련해서 설명될 것이다. 도 8은 상태 S_i의 반복 I_i 동안 적응적 상관 장치(200)에 의해 수행된 프로세스의 도해를 제공한다는 점이 언급되어야 한다. 적응적 상관 장치(200)는 상태(

)의 반복(

)마다 수신된 신호로부터 샘플들의 n1 세트들 상의 샘플 처리를 수행한다는 점이 언급되어야 한다. 수신된 신호로부터 샘플들의 각 세트는 N 샘플들로 구성된다는 점이 더 언급되어야 한다. 변수 "N"은 CMACC 장치(610)를 비교하는 CMACC들(

)의 수를 나타내는 정수값이다.

도 8에서 도시된 바와 같이, 버퍼 메모리(606)로부터 샘플들의 세트들은 매 클럭 사이클마다 CMACC 장치(610)로 전달된다. 예를 들어, CMACC 장치(610)는 제 1 클럭 사이클 동안 버퍼 메모리(606)로부터 샘플들

의 제 1 세트를 수신한다. CMACC 장치(610)는 제 2 클럭 사이클 동안 버퍼 메모리(606)로부터 샘플들의

의 제 2 세트를 수신한다. CMACC 장치(610)는 제 3 클럭 사이클 동안 버퍼 메모리(606)로부터 샘플들의

의 제 3 세트를 수신하고, 그리고 그렇게 계속된다. 여전히, 본 발명은 이러한 점에서 한정되지 않는다.

샘플들의 세트의 수신 상에서, CMACC 장치(610)는 각 CMACC(

)로 샘플들의 수신된 세트로부터의 샘플을 전송한다. 예를 들어, 샘플들의 제 1 세트로부터의 샘플

는 CMACC(

)로 전송된다. 샘플들의 제 1 세트로부터의 샘플

은 CMACC(

)로 전송된다. 샘플들의 제 1 세트로부터의 샘플

은 CMACC(

)로 전송되고, 그리고 그렇게 계속된다. 여전히, 본 발명은 이러한 점에서 한정되지 않는다.

CMACC 장치(610)는 또한 매 클럭 사이클마다 버퍼 메모리(608)로부터 샘플을 수신한다. 예를 들어, CMACC 장치(610)는 제 1 클럭 사이클 동안 버퍼 메모리(608)로부터 제 1 샘플(

)을 수신한다. CMACC 장치(610)는 제 2 클럭 사이클 동안 버퍼 메모리(608)로부터 제 2 샘플(

)을 수신하고, 그리고 그렇게 계속한다. 버퍼 메모리(608)로부터의 샘플(

)의 수신 상에서, CMACC 장치(610)는 각 CMACC(

)에 동일한 것을 전달한다.

각 CMACC(

)는 프로덕트(

)를 획득하기 위해 수신된 신호의 복소수 승산에 대한 동작을 수행한다. 예를 들어, 각 CMACC(

)는 프로덕트(

)를 획득하기 위해 샘플(

)과 각 샘플(

)을 복소수 곱한다. 그런 후에, 각 CMACC(

)는 프로덕트(

)를 획득하기 위해 샘플(

)과 각 샘플(

)을 복소수 승산하고, 그리고 그렇게 계속한다. 여전히, 본 발명은 이 점에서 한정되지 않는다.

프로덕트(

)를 계산하는 단계에 이어서, 각 CMACC(

)는 동일한 것을 누산하기 위한 동작을 수행한다. 더 상세하게, 각 복소수 누산기(

)는 누산값을 획득하기 위해 계산된 프로덕트들(

)을 함께 더한다. 각 복소수 누산기(

)는 임계 장치(614)에 각 누산값을 전송한다. 임계 장치(614)는 누산값들 중 적어도 하나가 임계값(

)보다 더 같거나 또는 더 큰지 여부를 판단한다.

만일 모든 누산값들이 임계값(

)보다 작다면, 그때 임계 장치(614)는 상태 기계(602)에 낮은 제어 신호를 전달한다. 결과적으로, 적응적 상관 장치(200)의 상태는 (a) 최초 상태(

)에서 유지되거나 또는 (b) 상태(

)에서 최초 상태

로 천이된다. 베이스 인덱스값은 또한 미리 정의된 값 N에 의해 증가된다. 최초 상태(

)에 대한 CMACC 프로세스의 다음 반복(

)은 그때 수행된다.

만일 누산값들 중 적어도 하나가 임계값

과 같거나 또는 그보다 크다면, 그때 임계 장치(614)는 상태 기계(602)에 높은 제어 신호를 전달한다. 결과적으로, 적응적 상관 장치(200)의 상태는 상태(

)에서 다음 상태(

)로 천이된다. 베이스 인덱스값은 또한 미리 정의된 값에 의해 증가된다. 다음 상태(

)에 대한 CMACC 프로세스가 그때 수행되거나 또는 만일 상태 기계가 최고 상태에 있다면 그 지연은 계산된다.

본 발명은 여기에서 설명된 방법들의 실행을 가능하게 하는 모든 특성을 포함하고, 그리고 컴퓨터 시스템에 부하될 때, 이러한 방법들을 실행 가능하도록 하는 컴퓨터 프로그램 제품에 설치될 수 있다. 본 문맥에서 컴퓨터 프로그램 또는 어플리케이션은 (a) 또 다른 언어, 코드, 또는 표기법으로의 변환; (b) 다른 물질적 형태로의 재생산 중 어느 하나에 직접적으로 또는 그 이후에 또는 둘 모두에 직접적으로 또는 그 이후에 소정 기능을 수행하기 위한 정보처리 능력을 갖는 시스템을 야기하도록 의도된 지시들의 세트의, 임의의 언어, 코드 또는 표기법에서 임의의 표현을 의미한다. 부가적으로, 위의 설명은 예시의 방법에 의해서만 의도되고, 그리고 다음의 청구항들에서 설정된 바를 제외하고, 임의의 방법으로 본 발명을 한정하도록 의도되지 않는다.

200: 적응적 상관 장치
602: 상태 기계
604: 카운터 장치
606, 608: 버퍼 메모리
610: 복소수 승산기 누산기(CMACC) 장치
614: 임계 장치

Claims

수신된 신호의 샘플들과 내부적으로 발생되거나 또는 저장된 샘플 시퀀스의 샘플들의 상관 방법으로서,
저해상도 상관의 제 1 반복을 수행하는 단계를 포함하며, 상기 저해상도 상관은,
상기 수신된 신호로부터 수신된 신호 샘플들의 제 1의 N 세트들을 선택하는 단계;
내부적으로 발생되거나 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 기준 샘플들의 제 1 세트를 선택하는 단계; 및
충분한 상관이 상기 기준 샘플들의 상기 제 1 세트와 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들 각각의 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 상기 기준 샘플들의 상기 제 1 세트와 상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들 각각을 동시에 비교하는 단계를 포함하고;
상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들 및 상기 기준 샘플들의 상기 제 1 세트가 동일한 수의 샘플들을 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 1항에 있어서,
상기 저해상도 상관에서 상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들 중 적어도 하나 및 기준 샘플들의 상기 제 1 세트 사이에 충분한 상관이 존재한다고 판단되면, 고해상도 상관을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 2항에 있어서,
상기 고해상도 상관은, (a) 수신된 신호로부터 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들을 선택하는 단계, 및 (b) 상기 내부적으로 발생되거나 또는 저장된 샘플 시퀀스에서 상기 기준 샘플들의 제 2 세트를 선택하는 단계를 포함하고, 수신된 신호 샘플들의 상기 제 2의 N 세트들 및 상기 기준 샘플들의 제 2 세트는 동일한 수의 샘플들을 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 3항에 있어서,
상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 2의 N 세트들은 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들보다 클 수 있는 샘플들의 수를 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 3항에 있어서,
상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 2의 N 세트들은 상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들에 포함된 샘플들과 비교할 때 시간적으로 지연된 샘플들을 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 3항에 있어서,
상기 기준 샘플들의 상기 제 2 세트는 상기 기준 샘플들의 제 1 세트에 포함된 샘플들과 비교할 때 시간적으로 지연된 샘플들을 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 3항에 있어서,
상기 고해상도 상관은 충분한 상관이 동일한 것들 사이에 존재하는지 여부를 판단하기 위해 상기 기준 샘플들의 제 2 세트와 수신된 신호 샘플들의 상기 제 2의 N 세트들 각각을 동시에 비교하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 7항에 있어서,
상기 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들 중 적어도 하나와 상기 기준 샘플들의 제 2 세트 사이에 충분한 상관이 존재한다고 판단되면, 상관 인덱스값을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 3항에 있어서,
상기 고해상도 상관은 상관 검증 또는 독립적인 상관의 측정을 계산하기 위해 상관 피크를 갖는 상기 저해상도 기준 샘플들과 동일한 상대적 지연들을 갖는 샘플들의 독립적인 세트들 상에 작동하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 1항에 있어서,
상기 충분한 상관이 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들 중 적어도 하나 및 상기 기준 샘플들의 제 1 세트 사이에 존재하지 않는다고 판단되면, 상기 저해상도 상관의 다음 반복을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 10항에 있어서,
상기 저해상도 상관의 상기 다음의 반복은 수신된 신호로부터 수신된 신호 샘플들의 제 2의 N 세트들 및 상기 내부적으로 발생되거나 또는 저장된 샘플 시퀀스로부터 기준 샘플들의 제 2 세트를 선택하는 단계를 포함하고, 수신된 신호 샘플들의 상기 제 2의 N 세트들 및 상기 기준 샘플들의 제 2 세트가 동일한 수의 샘플들을 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 11항에 있어서,
상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 2의 N 세트들은 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들과 동일한 수의 샘플들을 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.
제 11항에 있어서,
상기 수신된 신호 샘플들의 상기 제 2의 N 세트들은 수신된 신호 샘플들의 상기 제 1의 N 세트들에 포함된 샘플들과 비교할 때 시간적으로 지연된 샘플들을 포함하는 것을 특징으로 하는 샘플 상관 방법.