KR20110039578A - 트레이닝 시퀀스 선택, 송신 및 수신 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

SNR 저하의 최적화를 포함하는 트레이닝 시퀀스 선택 방법이 제공된다. 이 방법을 이용하여 생성된 여러 가지 트레이닝 시퀀스 세트와, 이 시퀀스로 인코딩된 송신기 및 수신기가 제공된다.

Description

트레이닝 시퀀스 선택, 송신 및 수신 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR TRAINING SEQUENCE SELECTION, TRANSMISSION AND RECEPTION}
본 발명은 트레이닝 시퀀스 선택, 송신 및 수신 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 출원은 미국 임시 특허출원 제61/089,712호(출원일: 2008년 8월 18일)의 우선권을 주장하며, 그 전체 내용은 본 명세서에 참조로서 포함된다.
이동 통신 시스템은 링크 성능을 향상시키기 위해 시변 주파수 선택성 이동 무선 채널의 영향에 대해 내성이 강한 신호 처리 기법을 채용한다. 주파수 선택성 채널에서의 다중경로 페이딩에 의해 유발되는 심볼간 간섭(ISI)을 최소화하는데는 등화가 이용된다. 이동 무선 채널은 임의적이고 시변적이기 때문에 등화기는 이동 채널의 시변 특성을 트레이닝(training)과 트랙킹(tracking)을 통해 적응적으로 식별할 필요가 있다. GSM(Global System for Mobile communications)과 같은 시분할 다중접속(TDMA) 무선 시스템은 고정 길이 타임슬롯에서 데이터를 전송하며, 트레이닝 시퀀스는 수신기가 타이밍 정보를 검출하여 추가적인 채널 등화를 위해 채널 추정을 통해 채널 계수를 얻을 수 있도록 설계된 타임슬롯(버스트)에 포함된다.
GSM은 전세계에 걸쳐 이용되고 있는 성공한 디지털 셀룰러 기술이다. 현재, GSM 네트워크는 수십억명의 가입자에데 음성 및 데이터 서비스를 제공하며 계속 확장되고 있다. GSM의 접속 방식은 TDMA이다. 도 1에 도시된 바와 같이 900 MHz 주파수 대역(100)에서 다운링크(102)와 업링크(104)는 분리되어 있으며, 각각은 124개의 채널을 포함하는 25 MHz 대역폭을 갖고 있다. 반송파 분리 간격은 200 kHz이다. TDMA 프레임(106)은 하나의 반송 주파수에 해당하는 8개의 타임슬롯(108)으로 이루어져 있다. 하나의 타임슬롯의 길이는 577㎲이다. 노멀 버스트(normal burst)의 경우, 하나의 GSM 타임슬롯은 114개의 데이터 비트, 26개의 트레이닝 시퀀스 비트, 6개의 테일(tail) 비트, 2개의 스틸링(stealing) 비트 및 8.25개의 보호 구간 비트를 포함한다. 현재는 사용자 한 명만의 음성이 각 타임슬롯에서 전송된다.
GSM 노멀 버스트에 대한 8개 트레이닝 시퀀스는 3GPP 명세에 정의되어 있으며(TS 45.002, "GERAN: Multiplexing and multipe access on the radio path" 참조) 현재 사용되고 있는 GSM/EDGE Radio Access Network(GERAN)에서 버스트 동기화 및 채널 추정에 실제로 널리 이용되고 있다.
가입자 수와 음성 트래픽이 증가함에 따라 특히 인구밀도가 높은 나라에 있는 GSM 운영업자에게는 큰 부담을 갖고 있다. 게다가 음성 서비스 가격이 떨어짐에 따라 하드웨어와 스펙트럼 자원의 효율적 이용이 요구되고 있다. 음성 용량을 증가시키는 한 가지 방식은 하나의 타임슬롯에서 한 명 이상의 사용자를 다중화하는 것이다.
VAMOS(Voice services over Adaptive Multi-user channels on One Slot)(GP-081949, 3GPP Work Item Description(WID): Voice services over Adaptive Multi-user channels on One Slot) 참조 (주: Multi-User Reusing-One-Slot(MUROS)(GP-07203, "WID": Multi-User Reusing-One-Slot 참조)은 대응하는 연구 항목임))는 적어도 2명의 사용자를 동일한 물리적 무선 자원에서 동시에 다중화함으로써, 즉 복수의 사용자가 동일 반송 주파수 및 동일 타임슬롯을 공유함으로써 업링크와 다운링크에서 GERAN의 음성 용량을 BTS 송수신기당 2배 정도로 증가시키려는 GERAN의 현재 진행중인 작업 항목이다. 직교 서브채널(OSC)(gp-071792, "Voice capacity evolution with orthogonal sub channel" 참조), co-TCH(GP-071738, "Speech capacity enhancements using DARP" 참조) 및 적응성 심볼 성상도(Adaptive Symbol Constellation)(GP-080114 "Adaptive Symbol Constellation for MUROS (Downlink)" 참조)는 3가지 MUROS 후보 기법이다.
OSC, co-TCH 및 적응성 심볼 성상도의 업링크에서는 동일 타임슬롯을 공유하는 2명의 사용자는 트레이닝 시퀀스가 서로 다른 GMSK(Gaussian minimum shift keying) 변조를 채용한다. 기지국은 2명 사용자의 데이터를 분리시키기 위해 다이버시티 및/또는 간섭 소거와 같은 신호 처리 기법을 이용한다. 업링크와 유사하게 co-TCH의 다운링크에서는 2명의 사용자를 분리시키기 위해 DARP(Downlink Advanced Receiver Performance) 가능 모바일을 위해 2개의 서로 다른 트레이닝 시퀀스가 이용된다. OSC 또는 적응성 심볼 성상도의 다운링크에서 2개의 서브채널은 I 서브채널과 Q 서브채널의 비가 적응적으로 제어될 수 있는 QPSK형 또는 적응성 QPSK(AQPSK형) 변조의 I 및 Q 서브채널에 맵핑된다. 2개의 서브채널 역시 트레이닝 시퀀스가 서로 다르다.
도 2는 26 비트의 8개 GSM 트레이닝 시퀀스 코드를 보여주는데, 각 코드는 순환 시퀀스 구조를 갖고 있다. 즉 16 비트의 기준 시퀀스가 중간에 있고 10개의 보호 비트가 있다(기준 시퀀스의 양옆에는 5개의 보호 비트가 있음). 기준 시퀀스의 최상위 5비트와 최하위 5비트는 카피되어 각각 기준 시퀀스에 부가되고 이에 선행하도록 되어 있다. 보호 비트는 심볼간 간섭의 포함하고 트레이닝 시퀀스가 시간 동기화 에러에 내성을 갖게 할 수 있다. 각 GSM 트레이닝 시퀀스는 16비트 기준 시퀀스만을 고려하면 [-5, 5] 내의 비영 시프트에 대해 이상적인 주기적 자동상관 특성을 갖고 있다.
GP-070214, GP-071792, "Voice capacity evolution with orthogonal sub channel"에서는 OSC를 위해 길이 26 비트의 새로운 8개 트레이닝 시퀀스 세트가 제안되어 있는데, 여기서 새로운 트레이닝 시퀀스 각각은 대응하는 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스와의 교차상관 특성에서 최적화되어 있다. 이들 새로운 트레이닝 시퀀스는 순환 시퀀스 구조를 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스로서 보존하지 않는다는 것을 볼 수 있다.
본 발명은 트레이닝 시퀀스 선택, 송신 및 수신 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 양상에 따르면, 제2 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 제1 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 제3 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스들 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 제4 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제3 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 상기 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 대응 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 및 멀티유저 전송 시스템에 사용하기 위해 상기 제4 트레이닝 시퀀스 세트를 출력하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 제2 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 시퀀스들 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 제3 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 제4 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제3 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 상기 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 대응 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 및 멀티유저 전송 시스템에 사용하기 위해 상기 제4 트레이닝 시퀀스 세트를 출력하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 데이터 구조로 인코딩된 컴퓨터 판독 매체에 있어서, 상기 데이터 구조는,
Figure pct00001
로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스; 및
Figure pct00002
로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 판독 매체가 제공된다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 반송 주파수와 타임슬롯들을 이용하여 신호를 발생하도록 구성된 신호 발생기를 포함하고, 상기 타임슬롯들 중 적어도 일부는 복수 수신기에 대한 콘텐츠를 포함하고, 각 수신기와 각 슬롯에 대한 상기 콘텐츠는 적어도 각자의 트레이닝 시퀀스를 포함하고,
Figure pct00003
로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스로 인코딩된 송신기가 제공된다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 멀티유저 신호를 포함하는 반송 주파수 상의 타임슬롯에 대해서, 적어도 2개의 수신기 각각에 대한 각자의 트레이닝 시퀀스와 각 수신기에 대한 각자의 페이로드를 조합함으로써 멀티유저 신호를 발생하는 단계; 및 상기 신호를 전송하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 수신기 중 적어도 하나에 대한 각자의 트레이닝 시퀀스는
Figure pct00004
로 이루진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 제1 트레이닝 시퀀스를 포함하는 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 적어도 하나의 안테나를 포함하고,
Figure pct00005
로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스로 인코딩되고,
Figure pct00006
로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스로 더 인코딩되고, 상기 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스와 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스 중 어느 하나 중에서 선택된 트레이닝 시퀀스를 이용하여 동작하도록 구성된 수신기가 제공된다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 이동 장치용 방법에 있어서, 상기 이동 장치는
Figure pct00007
로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스를 갖고,
상기 이동 장치는
Figure pct00008
로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스를 더 갖고, 상기 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스와 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스 중 어느 하나 중에서 선택된 트레이닝 시퀀스를 이용하여 동작하는 단계를 포함하는 이동 장치용 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 양상에 따르면,
Figure pct00009
로 이루어진 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스의 셀룰러 무선 전화에서의 트레이닝 시퀀스로의 용도가 제공된다.
본 발명에 따르면, 시퀀스의 교차 상관을 최적화할 수 있다.
이제 본 출원의 실시예들에 대해 첨부도면을 참조로 설명한다.
도 1은 GSM에 대한 대역폭 할당 및 TDMA 프레임 정의의 개략도.
도 2는 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스를 수록한 테이블.
도 3은 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스에 비해 최적화된 교차 상관 특성을 가진 트레이닝 시퀀스 세트를 포함한 테이블.
도 4A는 트레이닝 시퀀스 세트를 포함한 테이블.
도 4B는 도 4A의 트레이닝 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 판독 매체의 개략도.
도 5A는 트레이닝 시퀀스 세트를 포함한 테이블.
도 5B는 도 5A의 트레이닝 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 판독 매체의 개략도.
도 6A는 트레이닝 시퀀스 세트를 포함한 테이블.
도 6B는 도 6A의 트레이닝 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 판독 매체의 개략도.
도 7은 트레이닝 시퀀스 세트를 정의하는데 이용된 몇 가지 세트를 도시한 도.
도 8은 트레이닝 시퀀스를 결정하는 제1 방법의 플로우차트.
도 9A는 트레이닝 시퀀스를 할당하는 제1 방법의 플로우차트.
도 9B는 트레이닝 시퀀스를 할당하는 제2 방법의 플로우차트.
도 10A는 OSC 다운링크 송신을 위한 송신기의 블록도.
도 10B는 OSC 서브채널의 한 쌍의 수신기를 보여주는 블록도.
도 11A는 다운링크 송신을 위한 co-TCH의 송신기의 블록도.
도 11B는 co-TCH 다운링크 송신의 한 쌍의 수신기의 블록도.
도 12A는 업링크 송신을 위한 OSC 또는 co-TCH의 한 쌍의 송신기를 도시한 도.
도 12B는 도 12A의 한 쌍의 송신기로부터 각 송신 메시지를 수신하는 2개의 수신기로 구성된 수신 장치의 블록도.
여기서는 신호대 잡음비(SNR) 저하(「B. Steiner and P. Jung, "Optimum and suboptimum channel estimation for the uplink CDMA mobile radio systems with joint detection", Euripean Transactions on Telecommunications, vol. 5, Jan.-Feb., 1994, pp. 39-50」및 「M. Pukkila and P. Ranta, "Channel estimator for multiple co-channel demodulation in TADM mobile systems", Proc. of the 2nd EPMC, Germany」참조)를 이용하여 트레이닝 시퀀스의 상관 특성을 평가하고 그리고/또는 새로운 트레이닝 시퀀스를 설계한다. MUROS/VAMOS에서는 동일 셀 내의 동일 MUROS/VAMOS의 여러 서브채널로부터 또 여러 셀의 동일 채널 신호로부터 간섭이 생긴다.
SNR 저하는 다음과 같이 결정될 수 있다. 길이 N의 트레이닝 시퀀스를 S={s1, s2, ..., sN)(sn∈{-1, +1}, n=1, ..., N)이라 하자. L-탭 독립 복소 채널 임펄스 응답 hm=(hm,1, hm,2, ..., hm,L)(m=1, 2)을 가진 2개의 동기적 동일 채널 또는 MUROS/VAMOS 신호를 고려한다. 공동 채널 임펄스 응답은 hm=(h1, h2)이다. 수신기에서 수신된 신호를 y=Sh'+n하자. 여기서 n은 잡음 벡터로서 n=(n1, n2, ..., nN-L+1)t이고, S=[S1, S2]는 (N-L+1)×2L 행렬이고, Sm(m=1, 2)은 트레이닝 시퀀스(sm,1, sm,2, ..., sm,N)로서 다음과 같이 정의된다.
Figure pct00010
(여기서, S1과 S2는 각각, 같은 트레이닝 시퀀스 세트 중의 또는 서로 다른 트레이닝 세트 중의 2개의 서로 다른 트레이닝 시퀀스로 구성됨에 유의)
이 채널의 최소 자승 에러 추정은 다음과 같다.
Figure pct00011
이러한 트레이닝 시퀀스 SNR 저하는 다음과 같이 정의된다.
Figure pct00012
여기서, tr[X]는 행렬 X의 트레이스이고, Q=[qij]2L×2L=S'S는 S1과 S2의 자동상관과 S1과 S2간의 교차상관을 포함하는 상관 행렬로서, 그 요소들(entries)은 하기 수학식에 따라 계산된다.
Figure pct00013
상기 정의 (1)-(3)에 따라서 CSM 트레이닝 시퀀스들 간의 쌍별(pairwise) SNR 저하값들이 계산되며 표 1에 수록되어 있다.
[표 1] 기존 GSM 트레이닝 시퀀스의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00014
서로 다른 GSM 트레이닝 시퀀스들 간의 평균, 최소 및 최대 쌍별 SNR 저하값은 각각 5.10dB, 2.72dB 및 11.46dB이다. 표 1은 어떤 GSM 트레이닝 시퀀스쌍은 적당한 값을 갖고 있지만 어떤 GSM 트레이닝 시퀀스쌍은 강하게 상관되어 있음을 보여준다. 기존의 GSM 트레이닝 시퀀스 전부를 MUROS/VAMOS에 적용하는 것은 적절한 것 같지는 않다. 자동상관 특성과 교차상관 특성이 매우 양호한 새로운 MUROS/VAMOS용 트레이닝 시퀀스를 갖는 것이 바람직할 것이다. 또한 추가적인 최적화를 통해 동일 채널 간섭 효과, 새로운 트레이닝 시퀀스 쌍에 대한 교차상관 특성, 및 새로운 트레이닝 시퀀스 쌍과 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스에 대한 교차상관 특성을 감소시키는 것이 바람직할 것이다.
표 2와 3은 이들 시퀀스 쌍과 GSM 트레이닝 시퀀스 간, 그리고 이들 시퀀스 쌍들 자체들 간의 도 3의 시퀀스의 쌍별 SNR 저하 성능을 보여준다.
[표 2] 도 3의 시퀀스 쌍과 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00015
[표 3] 도 3의 시퀀스 쌍들 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00016
표 2에서 이 표의 대각선에 있는 쌍별 SNR 저하값은 도 3의 시퀀스와 이에 대응하는 GSM 트레이닝 시퀀스의 결과이다. 본 명세서에서는 이 대응 시퀀스는 2개의 별도의 시퀀스 표에서 동일 트레이닝 시퀀스 번호를 가진 2개의 시퀀스로서 정의된다. 표 2에서 대각 값들의 평균은 2.11 dB이다. 도 3의 시퀀스 쌍과 GSM TSC 간의 평균, 최소 및 최대 SNR 저하값은 각각 2.63dB, 2.32dB 및 6.89dB이다.
표 2와 3은 표 2의 시퀀스 쌍과 GSM 트레이닝 시퀀스 간, 그리고 표 2의 서로 다른 시퀀스 쌍들 간의 평균 쌍별 SNR 저하 성능이 양호함을 보여준다. 그러나 표 2와 3에 나타낸 피크 쌍별 SNR 저하값은 MUROS/VAMOS의 도입에 따라서 동일 간섭 소거에 영향을 미칠 수 있다.
MUROS/VAMOS용 새로운 트레이닝 시퀀스
A. 대응 GSM TSC와 가장 잘 쌍을 이루는 트레이닝 시퀀스
본 발명의 실시예에서, 컴퓨터 검색을 통해, 상기 수학식 (1) 내지 (3)으로 계산된 SNR 저하면에서 대응 GSM 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 길이 26의 8개의 시퀀스 세트가 얻어진다. 도 4A는 이들 가장 잘 쌍을 이루는 시퀀스를 보여주는데, 이들 시퀀스는 컴퓨터 판독 매체(124)에서 트레이닝 시퀀스 세트 A라고 하며 도면부호 120으로 총괄 표시되어 있다. 검색은 다음과 같이 실시하였다.
1) 제1 GSM 트레이닝 시퀀스로 개시;
2) 최저 SNR 저하를 가진 시퀀스를 찾기 위해 모든 후보 시퀀스를 남김없이 검색하고, 찾은 시퀀스를 새로운 세트에 가산하고, 찾은 시퀀스를 후보 세트에서 제거;
3) 제2 내지 제8 GSM 트레이닝 시퀀스 각각과 가장 잘 쌍을 이루는 시퀀스를 찾기 위해 단계 1)과 2)를 반복.
도 4B에는 데이터 구조(125)가 저장된, 도면부호 128로 총괄 표시된 컴퓨터 판독 매체가 도시되어 있다. 데이터 구조(125)는 표준 GSM 트레이닝 시퀀스 세트(126)와 트레이닝 계열 세트 A(127)를 포함한다. GSM 트레이닝 시퀀스(126)와 트레이닝 시퀀스 세트 A(127)는 1대 1로 대응된다.
[표 4] 도 4A의 시퀀스와 GSM TSC 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00017
도 4A의 시퀀스 쌍과 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 평균, 최소 및 최대 SNR 저하값은 각각 2.52dB, 2.04dB 및 4.10dB이다. 표 4에서 대각 값들의 평균은 2.07dB이다. 표 4에 나타낸 결과에 따라서, 도 4의 새로운 트레이닝 시퀀스는 대응 GSM 트레이닝 시퀀스와 쌍을 이루도록 잘 설계된다.
표 5는 도 4A에 나타낸 시퀀스들 간의 SNR 저하값을 보여준다. GSM 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 시퀀스들 간의 평균, 최소 및 최대 쌍별 SNR 저하값은 각각 3.04dB, 2.52dB 및 4.11dB이다.
[표 5] 도 4A의 시퀀스들 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00018
B. 최적화된 자동상관과 교차상관을 가진 순환 구조를 가진 트레이닝 시퀀스
최적화된 자동상관과 교차상관을 가진 트레이닝 시퀀스 세트는 하기에 자세히 설명하는 방법을 이용하여 컴퓨터 검색을 통해 결정되었다. 트레이닝 시퀀스 세트는 도 5A에 정리되어 있는데, 이 세트는 컴퓨터 판독 매체(134)에 저장된 데이터 구조(132)에서 트레이닝 시퀀스 세트 B라고 하며 도면부호 130으로 총괄 표시되어 있다.
도 5B에는 데이터 구조(135)가 저장된, 도면부호 138로 총괄 표시된 컴퓨터 판독 매체가 도시되어 있다. 데이터 구조(135)는 표준 GSM 트레이닝 시퀀스 세트(136)와 트레이닝 계열 세트 B(137)를 포함한다. GSM 트레이닝 시퀀스(136)와 트레이닝 시퀀스 세트 B(137)는 1대 1로 대응된다.
도 5A의 새로운 트레이닝 시퀀스 쌍과 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 쌍별 SNR 저하값은 표 6에 나타나 있다.
표 6에서 평균, 최소 및 최대 SNR 저하값은 각각 2.43dB, 2.13dB 및 2.93dB이다. 표 6에서 대각 값들의 평균은 2.22dB이다.
[표 6] 도 5A의 새로운 트레이닝 시퀀스와 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00019
표 7은 도 5A에 나타낸 시퀀스들 간의 쌍별 SNR 저하값을 보여준다. 표 7에서 평균, 최소 및 최대 쌍별 SNR 저하값은 각각 3.17dB, 2.21dB 및 4.75dB이다.
[표 7] 도 5A의 새로운 트레이닝 시퀀스들 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00020
C. 순환 구조가 없는 트레이닝 시퀀스
트레이닝 시퀀스 세트 B와는 달리, 여기서는 트레이닝 시퀀스 세트 C라고 하는 제3 트레이닝 시퀀스 세트는 순환 구조를 유지하지 않는 시퀀스들로 구성된다. 트레이닝 시퀀스 세트 C의 생성에는 하기에 약술된 트레이닝 시퀀스 세트 B에 대한 최적화 절차 II-IV만이 고려된다. 새로운 시퀀스와 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 SNR 저하의 최적화를 위해, ｜Ω1｜ 시퀀스와 모든 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 최소 평균 SNR 저하값을 가진 226개 시퀀스 중에서 ｜Ω1｜ 시퀀스를 선택함으로써 시퀀스 세트 Ω1이 얻어진다. 트레이닝 시퀀스 세트 C는 도 6A에 나타나 있으며, 컴퓨터 판독 매체(144)에 저장된 데이터 구조(142)에서 도면부호 140으로 총괄 표시되어 있다.
도 6B에는 데이터 구조(145)가 저장된, 도면부호 148로 총괄 표시된 컴퓨터 판독 매체가 도시되어 있다. 데이터 구조(145)는 표준 GSM 트레이닝 시퀀스 세트(146)와 트레이닝 계열 세트 C(147)를 포함한다. GSM 트레이닝 시퀀스(146)와 트레이닝 시퀀스 세트 C(147)는 1대 1로 대응된다.
도 6A의 새로운 트레이닝 시퀀스 쌍과 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 쌍별 SNR 저하값은 표 8에 나타나 있다. 표 8에서 평균, 최소 및 최대 SNR 저하값은 각각 2.34dB, 2.11dB 및 2.87dB이다. 표 8에서 대각 값들의 평균은 2.16dB이다.
[표 8] 도 6A의 새로운 트레이닝 시퀀스와 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00021
표 9는 도 6A에 나타낸 시퀀스들 간의 쌍별 SNR 저하값을 보여준다. 표 9에서 평균, 최소 및 최대 쌍별 SNR 저하값은 각각 3.18dB, 2.24dB 및 4.19dB이다.
[표 9] 도 6A의 새로운 트레이닝 시퀀스들 간의 쌍별 SNR 저하값(단위 dB)
Figure pct00022
시퀀스 검색 절차 - 제1 방법
도 7은 목표 트레이닝 시퀀스 세트 Ψ에 관한 자동상관 및 교차상관 특성을 가진 제2 ｜Ω3｜ 트레이닝 시퀀스 세트 Ω3를 찾는 절차를 보여준다. 이 절차는 시퀀스 세트 Ω(152), Ω1(154), Ω2(156) 및 Ω3(158)를 결정하는 것을 포함한다. 여기서 Ω⊃Ω1⊃Ω2⊃Ω3이고, ｜Ω3｜는 찾을 시퀀스 수,｜·｜는 세트의 원소 수를 나타낸다. Ω(152)는 제1 최적화 단계를 통해 결정된 모든 가능한 시퀀스 세트(150)의 서브세트이다. Ω1(154)은 제2 최적화 단계를 통해 결정된 Ω(152)의 서브세트이다. Ω1(156)은 제3 최적화 단계를 통해 결정된 Ω(154)의 서브세트이다. Ω1(158)은 제4 최적화 단계를 통해 결정된 Ω(156)의 서브세트이다.
이 방법은 컴퓨터로 구현되며 도 8의 플로우차트를 참조로 설명할 것이다. 이 방법은 제1 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위해 후보 트레이닝 시퀀스 세트에 대한 자동상관을 최적화하는 블록(8-1)에서 시작한다. 이 방법은 이어서 블록(8-2)에서 제2 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위해 제1 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트 Ψ의 시퀀스 간의 SNR 저하를 최적화한다. 이 방법은 이어서 블록(8-3)에서 제3 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위해 제2 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스들 간의 SNR 저하를 최적화한다. 이 방법은 이어서 블록(8-4)에서 제3 세트의 트레이닝 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트 Ψ의 대응 시퀀스 간의 SNR 저하를 최적화한다. 블록(8-4)의 출력은 제4 트레이닝 시퀀스 세트로서 새로운 트레이닝 시퀀스 세트이다. 이 세트는 멀티유저 전송 시스템에서 이용하기 위해 출력된다. 다른 실시예는 컴퓨터에 의해 실행될 때에 도 8의 방법을 수행하게 하는 명령어들이 저장된 컴퓨터 판독 매체를 제공한다.
일부 실시예에서 단계(8-2, 8-3)는 전술한 것과는 역순으로 수행된다. 그 결과, 컴퓨터 방법은 제2 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위하여 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 시퀀스들 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 제3 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위하여 제2 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 제4 트레이닝 시퀀스를 생성하기 위하여 제3 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 대응 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 및 멀티 유저 전송 시스템에 이용하기 위한 제4 트레이닝 시퀀스 세트를 출력하는 단계를 포함한다.
제1 최적화 단계: 자동상관의 최적화: 원하는 길이의 모든 바이너리 시퀀스를 고려한다. 선택적으로 시퀀스의 마지막 비트들 중 일부를 앞쪽에 카피하여 시퀀스를 성질상 어느 정도 순환적으로 되게 한다. 비영(non-zero) 시프트 범위에 대해 제로 자동상관 값을 가진 시퀀스를 검색한다.
제로 자동상관을 달성하기 위하여, 자동상관이 결정된 시퀀스들은 짝수 길이를 가져야 한다. 홀수 길이 시퀀스가 필요하면 제로 자동상관 값을 가진 시퀀스 세트에 추가 비트가 부가된다. 이것은 예컨대 원 시퀀스의 제1 비트를 카피하거나 교차상관 특성의 추가 최적화를 위해 -1 또는 +1을 부가함으로써 실시될 수 있다.
이 단계의 출력은 최적화된 자동상관 특성을 가진 시퀀스 세트 Ω이다. 추가 비트가 부가된 시퀀스에 있어서는 자동상관 계수의 최대 크기는 수학식 (3)에서의 상관행렬 Q=S'S에서 1일 것이다.
제2 최적화 단계: 새로운 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트 Ψ 간의 SNR 저하의 최적화: Ω의 서브세트 Ω1은 ｜Ω1｜ 중의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트 Ψ 간의 최소 평균 SNR 저하값을 가진 Ω 중에서 ｜Ω1｜ 시퀀스를 선택함으로써 얻어진다. Ω 중의 특정 시퀀스에 대한 평균 SNR 저하는 그 시퀀스에 대한 저하와 목표 세트 트레이닝 시퀀스의 저하를 계산하고 그 결과를 평균함으로써 결정된다.
제3 최적화 단계: 새로운 시퀀스들 간의 SNR 저하의 최적화: ｜Ω2｜ 중의 시퀀스들 간의 최소 평균 SNR 저하값을 가진 Ω1의 서브세트 Ω2가 선택된다. 다음은 제3 최적화 단계의 수행 방법의 예이다.
1) Ω2에서 제1 시퀀스를 선택하여 Ω2에서 제거한다;
2) 제1 시퀀스를 가지고 Ω2 내의 나머지 시퀀스 전부를 조사하여 최저 SNR 저하를 가진 시퀀스를 찾고, 이를 제2 시퀀스로서 선택하고, Ω2에서 제거한다;
3) 제1 시퀀스와 제2 시퀀스를 가지고 Ω2 내의 나머지 시퀀스 전부를 조사하여 최저 평균 SNR 저하를 가진 시퀀스를 찾고, 이를 Ω2에서 제거한다;
4) 원하는 수의 시퀀스를 찾을 때까지 위 절차를 반복한다. 그렇게 해서 찾은 시퀀스들 간의 평균 SNR 저하를 계산한다;
5) 각자의 시퀀스 세트와 각자의 평균 SNR 저하를 발생하기 위해 Ω2 중의 다른 제1 시퀀스를 이용하여 단계 1) 내지 4)를 반복한다;
6) 그렇게 발생된 시퀀스 세트 전부 중에서 최소 평균 SNR 저하를 가진 시퀀스 세트를 선택한다.
제4 최적화 단계: 새로운 트레이닝 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트 Ψ의 대응 시퀀스 간의 SNR 저하의 최적화: 시퀀스 세트 Ω2 중에서 ｜Ω3｜ 시퀀스가 선택된다. 이 단계는 목표 세트 중에서 하나와 새로운 세트 중에서 하나를 포함하는 트레이닝 시퀀스 쌍을 결정하는데 이용된다. 다음은 이 단계를 수행하는 예시적인 방식이다.
a) 목표 세트 중에서 트레이닝 시퀀스를 선택한다;
b) 목표 세트의 트레이닝 시퀀스를 가지고 최저 SNR 저하를 가진 새로운 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 찾고, 이 트레이닝 시퀀스를 목표 세트 중의 제1 트레이닝 시퀀스와 쌍을 이루게 하고, 그 트레이닝 시퀀스를 가용 트레이닝 시퀀스 세트에서 제거한다;
c) 목표 세트 중의 모든 시퀀스가 선택될 때까지 단계 a)와 b)를 반복한다.
전술한 최적화 절차는 ｜Ω1｜=120과 ｜Ω2｜=12인 도 5A의 트레이닝 시퀀스 세트를 전개하는데 적용되었다. 더 구체적으로 설명하면,
제1 최적화 단계: 자동상관의 최적화: 길이 20의 모든 바이너리 시퀀스를 고려한다(세트 크기는 220이다). GSM TSC와 유사하게, 그와 같은 시퀀스들 각각에 대해서 시퀀스 중의 마지막 5 비트를 카피하여 최상위 비트 자리 앞에 배치하여 길이 25의 시퀀스를 생성하고; 자동상관 정의식
Figure pct00023
을 이용하여 비영 시프트 [-5, 5]에 대한 제로 자동상관 값을 가진 길이 25의 시퀀스를 검색한다. 이렇게 해서 얻은 시퀀스의 수는 총 5440이다.
현행 TSC 포맷과 양립하려면 새로운 TSC 길이는 26이어야 한다. 전장(full-length)(길이 26) 시퀀스의 제26 비트는 길이 20의 대응 시퀀스의 제1 비트를 카피하거나 교차상관 특성을 더 최적화하기 위해 -1 또는 +1을 부가함으로써 얻어질 수 있다. 그러므로 최적화된 자동상관 특성을 가진 시퀀스 세트 Ω가 생성된다. 양 방법은 자동상관 계수의 최대 크기를 수학식 (3)에서의 상관행렬 Q=S'S에서 1로 제한될 것이다.
제2 최적화 단계: 새로운 시퀀스와 GSM TSC 간의 SNR 저하의 최적화: Ω의 서브세트 Ω1은 ｜Ω1｜ 중의 시퀀스와 모든 GSM TSC 간의 최소 평균 SNR 저하값을 가진 Ω 중에서 ｜Ω1｜ 시퀀스를 선택함으로써 얻어진다. Ω 중의 특정 시퀀스에 대한 평균 SNR 저하는 그 시퀀스에 대한 저하와 그 GSM 시퀀스 각각의 저하를 계산하고 그 결과를 평균함으로써 결정된다.
제3 최적화 단계: 새로운 시퀀스들 간의 SNR 저하의 최적화: ｜Ω2｜ 중의 시퀀스들 간의 최소 평균 SNR 저하값을 가진 Ω1의 서브세트 Ω2가 선택된다.
제4 최적화 단계: 새로운 트레이닝 시퀀스와 대응 GSM TSC 간의 SNR 저하의 최적화: 시퀀스 세트 Ω2 중에서 ｜Ω3｜=8 시퀀스가 결정된다. 그 결과는 도 5A의 시퀀스 세트 B이다.
시퀀스 검색 절차 - 제2 방법
시퀀스 검색의 다른 방법에서는, 전술한 '제1 방법'과 유사하나 제1 최적화 단계는 빠진 방식이 제공된다. 이 경우에 이 방법은 제1 방법의 제2 최적화 단계부터 시작하며, 시퀀스 세트 Ω1은 ｜Ω1｜ 중의 시퀀스와 목표 세트 Ψ의 모든 시퀀스 간의 최소 평균 SNR 저하값을 가진 모든 가능한 시퀀스 중에서 ｜Ω1｜ 시퀀스를 선택함으로써 얻어진다. 이 실시예에서는 이 시퀀스는 순환적일 필요는 없음에 유의한다. 도 8의 플로우차트의 표현을 이용하면 블록(8-1)은 생략되고 "제1 트레이닝 시퀀스 세트"는 후보 트레이닝 시퀀스 세트가 된다.
제2 최적화 단계에서, MUROS/VAMOS 문제에 적용될 때에, 시퀀스 세트 Ω1은 ｜Ω1｜ 중의 시퀀스와 GSM 트레이닝 시퀀스 간의 최소 평균 SNR 저하값을 가진 226개의 모든 가능한 시퀀스 중에서 ｜Ω1｜ 시퀀스를 선택함으로써 얻어진다. 그 결과는 상기 도 6A의 시퀀스 세트 C이다.
트레이닝 시퀀스의 할당
새로운 트레이닝 시퀀스 세트 또는 새로운 트레이닝 시퀀스 세트의 일부를 목표 트레이닝 시퀀스 세트와 함께 정의한 다음에, 예컨대 상기 세트 A와 그 세트 A의 일부를 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스와 함께, 상기 세트 B와 그 세트 B의 일부를 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스와 함께, 또는 상기 세트 C와 그 세트 C의 일부를 레거시 GSM 트레이닝 시퀀스와 함께 정의한 다음에, 트레이닝 시퀀스를 할당하기 위한 여러 가지 메커니즘이 제공된다. 이들 메커니즘은 여기에 제시된 예에만 한정되는 것은 아님에 유의한다. 멀티 유저 동작의 특정 예는 전술한 MUROS/VAMOS 동작이며, 예컨대 그 특정 구현은 그 OSC 또는 co-TCH 또는 적응성 심볼 성상도 구현이다.
멀티 유저 전송이 구현되고 있는 셀에서는 간섭 제한 상황에서 적어도 2개의 소스로부터 간섭이 있다. 이것은 그 셀 내의 동일 물리적 전송 자원 상의 다른 사용자로부터의 간섭과 다른 셀 내의 동일 물리적 전송 자원의 이동국으로부터의 간섭을 포함한다. 종래의 이동국은 다른 셀 내의 동일 물리적 전송 자원을 이용하여 이동국으로부터의 간섭을 처리할 장비를 이미 갖추고 있다.
멀티 유저 동작을 구제적으로 알고 있는 이동국은 "멀티 유저인식(multi-useraware)"이라고 할 것이다. 특정 예에서 VAMOS 인식 동작을 알고 있는 이동국은 예컨대 VAMOS 인식 이동국이라 할 수 있다. 그와 같은 이동 장치는 목표 세트의 트레이닝 시퀀스와 새로운 세트의 트레이닝 시퀀스를 이용할 수 있도록 구성된다. 멀티 유저 동작을 구체적으로 알고 있지 않은 이동국은 "멀티 유저 불인식(multi-user unware)"이라고 할 것이다. 그와 같은 이동 장치는 목표 세트의 트레이닝 시퀀스만을 이용할 수 있도록 구성된다. 멀티 유저 불인식 이동국은 멀티 유저 콘텍스트로 계속해서 서비스를 받을 수 있으며, 그와 같은 이동국은 동일 셀 내의 동일 물리적 전송 자원 상의 다른 사용자로부터의 간섭을 이것이 다른 셀 내의 동일 물리적 전송 자원을 이용하는 이동국을 처리하는 것과 같은 방식으로 처리할 것임에 유의한다.
마찬가지로 네트워크는 멀티 유저 기능을 가질 수도 않을 수도 있다. 멀티 유저 기능을 가진 네트워크는 목표 트레이닝 시퀀스 세트와 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 이용하지만, 멀티 유저 기능을 갖지 않은 네트워크는 목표 트레이닝 시퀀스 세트만을 이용한다.
일부 실시예에서 트레이닝 시퀀스를 기지국에 할당하는 것은 네트워크 구성 중에 실시되며, 재구성이 수행될 때까지는 변경되지 않는다. 기지국과 같은 특정 멀티 유저 어웨어 네트워크 요소는 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스와 새로운 세트 중의 트레이닝 시퀀스로 구성된다. 기지국이 다중반송파 전송을 수행하는 경우에는 이 기지국은 이용하는 각 반송 주파수에 대해 목표 세트 중의 각 트레이닝 시퀀스와 새로운 세트 중의 각 트레이닝 시퀀스로 구성된다. 새로운 세트 중의 트레이닝 시퀀스는 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 트레이닝 시퀀스이며 그 역도 성립한다. 그와 같은 경우에 이동국에 할당된 트레이닝 시퀀스는 이미 수행된 네트워크 구성의 함수일 것이다. 이동국이 커버리지 영역들 사이에서 이동함에 따라서, 할당된 트레이닝 시퀀스는 변할 것이다. 일부 실시예에서 업링크 전송과 다운링크 전송 양쪽에 있어서 특정 이동국에 대해 동일한 트레이닝 시퀀스가 할당된다. 다른 실시예에서는 다른 트레이닝 시퀀스가 할당될 수 있다.
네트워크의 거동은 2가지 형태, 즉, 단일 사용자만을 위해 타임슬롯이 이용될 때의 거동과 복수 사용자를 위해 타임슬롯이 이용될 때의 거동으로 나뉘어질 수 있다.
단일 사용자를 위해 타임슬롯이 이용될 때의 거동
A) 멀티유저 인식 MS가 멀티유저 기능이 없는 네트워크로부터 서비스를 제공받을 경우에는 목표 세트 중 하나의 트레이닝 시퀀스가 이 MS에 할당될 것이다. 즉 네트워크 구성 중에 그 트레이닝 시퀀스가 서비스 제공 기지국에 할당되거나 되지 않는다. 멀티유저 인식 이동국은 목표 트레이닝 시퀀스 세트와 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 알게 되어 이를 이용할 수 있다.
B) 멀티유저 인식 MS가 멀티유저 기능이 있는 네트워크로부터 서비스를 제공받을 경우에는, 비어 있는 타임슬롯이 있다면 이 MS는 다른 MS와 타임슬롯을 공유할 필요가 없다. 대체로 새로운 트레이닝 시퀀스는 목표 세트의 트레이닝 시퀀스보다 더 좋은 상관특성을 갖도록 설계되어 있기 때문에 이 MS에는 하나의 새로운 트레이닝 시퀀스가 할당될 것이다. 즉 네트워크 구성 중에 그 새로운 트레이닝 시퀀스가 서비스 제공 기지국에 할당되거나 되지 않는다.
복수 사용자를 위해 타임슬롯이 이용될 때의 거동
A) 제1 멀티유저 인식 MS(MS-A)가 전술한 바와 같이 멀티유저 기능이 있는 네트워크로부터 서비스를 제공받을 경우에는 새로운 트레이닝 시퀀스가 MS-A에 할당된다. 즉 네트워크 구성 중에 이 새로운 트레이닝 시퀀스가 서비스 제공 기지국에 할당되거나 되지 않는다. 만일 제2 MS(MS-B)와의 타임슬롯 공유 요구가 있다면, MS-B가 멀티유저 인식 MS인지 여부에 상관없이 MS-A가 이용하고 있는 새로운 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스가 MS-B에 할당될 것이다. 즉 네트워크 구성 중에 목표 세트 중의 그 트레이닝 시퀀스가 서비스 제공 기지국에 할당되거나 되지 않는다.
B) 제1 멀티유저 인식 MS(MS-A)가 멀티유저 기능이 있는 네트워크로부터 서비스를 제공받을 경우에는 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스가 MS-A에 할당된다. 즉 네트워크 구성 중에 목표 세트 중의 이 트레이닝 시퀀스가 서비스 제공 기지국에 할당되거나 되지 않는다. 만일 동일 타임슬롯에서 제2의 멀티유저 인식 MS(MS-B)와의 MS-A 공유 요구가 있다면, MS-A가 이용하고 있는 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 새로운 트레이닝 시퀀스가 MS-B에 할당될 것이다. 즉 네트워크 구성 중에 이 새로운 트레이닝 시퀀스가 서비스 제공 기지국에 할당되거나 되지 않는다.
멀티유저 슬롯을 이용한 트레이닝 시퀀스 할당의 예시적인 방법의 플로우차트 2가지가 도 9A와 9B에 나타나 있다. 도 9A는 전술한 경우 A)에 관계하고, 도 9B는 전술한 경우 B)에 관계한다.
이제 도 9A를 참조로 설명하면, 제1 멀티유저 인식 이동국이 제2 이동국과 공유하려는 경우, 블록(9A-1)은 새로운 트레이닝 시퀀스를 제1 이동국에 할당한다. 블록(9A-2)은, 제2 이동국이 멀티유저 인식 이동국인지 여부에 관계없이, 제1 이동국이 이용하고 있는 새로운 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 목표 세트의 트레이닝 시퀀스를 제2 이동국에 할당한다.
이제 도 9B를 참조로 설명하면, 제1 멀티유저 인식 이동국이 제2 멀티유저 인식 이동국과 공유하려는 경우, 블록(9B-1)은 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 제1 이동국에 할당한다. 블록(9B-2)은 제1 이동국이 이용하고 있는 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 새로운 세트의 트레이닝 시퀀스를 제2 이동국에 할당한다.
송신기 및 수신기 구현의 예
이제 여러 가지 송신기 및 수신 구현의 상세한 예에 대해서 설명한다. 도 10A는 다운링크 송신을 위한 OSC(직교 서브채널)(또는 적응성 심볼 성상도)의 송신기를 보여준다. 그 구성성분의 대부분은 표준적인 것으로 상세히 설명하지 않는다. 송신기는 목표 트레이닝 시퀀스 세트와, 전술한 방법들 중 하나를 이용하여 생성된 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 포함하는 트레이닝 시퀀스 저장소(200)를 포함한다. 통상적으로 네트워크 구성 중에 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스와 새로운 세트 중의 트레이닝 시퀀스가 송신기에 할당된다. 일부 실시예에서는 멀티유저 슬롯에 대해서 그렇게 할당된 트레이닝 시퀀스는 예를 들자면 도 9A 또는 9B의 방법에 따라서 이용된다. 나머지 도면은 멀티유저 신호를 발생하는 신호 발생기의 구체적인 예이다.
도 10B는 다운링크 송신을 위한 OSC(직교 서브채널)의 한 쌍의 수신기를 보여준다. 그 구성성분의 대부분은 표준적인 것으로 상세히 설명하지 않는다.각 수신기는 목표 트레이닝 시퀀스 세트와, 전술한 방법들 중 하나를 이용하여 생성된 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 포함하는 메모리(210)를 포함한다. 이들 트레이닝 시퀀스 중 하나는 트레이닝 시퀀스 A라고 하며 타이밍/채널 추정 및 DARP 처리를 수행하는 상부 수신기가 이용하며, 이들 트레이닝 시퀀스 중 다른 하나는 트레이닝 시퀀스 B라고 하며 타이밍/채널 추정 및 DARP 처리를 수행하는 하부 수신기가 이용한다. 이들 수신기가 이용하는 트레이닝 시퀀스는 네트워크에 의해 할당되며, 송신된 트레이닝 시퀀스와 일치해야 한다. 이동국이 다른 트레이닝 시퀀스가 할당되어 있는 다른 커버리지 영역으로 이동하면 그에 따라서 그 이동국은 자신이 이용하는 트레이닝 시퀀스를 변경한다.
도 11A는 다운링크 송신을 위한 co-TCH(동일 트래픽 채널)의 송신기를 보여준다. 그 구성성분의 대부분은 표준적인 것으로 상세히 설명하지 않는다. 송신기는 목표 트레이닝 시퀀스 세트와, 전술한 방법들 중 하나를 이용하여 생성된 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 포함하는 트레이닝 시퀀스 저장소(200)를 포함한다. 통상적으로 네트워크 구성 중에 목표 세트 중의 트레이닝 시퀀스와 새로운 세트 중의 트레이닝 시퀀스가 송신기에 할당된다. 일부 실시예에서는 멀티유저 슬롯에 대해서 그렇게 할당된 트레이닝 시퀀스는 예를 들자면 도 9A 또는 9B의 방법에 따라서 이용된다. 나머지 도면은 멀티유저 신호를 발생하는 신호 발생기의 구체적인 예이다.
도 11B는 다운링크 송신을 위한 co-TCH(동일 트래픽 채널)의 한 쌍의 수신기를 보여준다. 그 구성성분의 대부분은 표준적인 것으로 상세히 설명하지 않는다. 각 수신기는 목표 트레이닝 시퀀스 세트와, 전술한 방법들 중 하나를 이용하여 생성된 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 포함하는 메모리(210)를 포함한다. 이들 트레이닝 시퀀스 중 하나는 트레이닝 시퀀스 A라고 하며 타이밍/채널 추정 및 DARP 처리를 수행하는 상부 수신기가 이용하며, 이들 트레이닝 시퀀스 중 다른 하나는 트레이닝 시퀀스 B라고 하며 타이밍/채널 추정 및 DARP 처리를 수행하는 하부 수신기가 이용한다. 이들 수신기가 이용하는 트레이닝 시퀀스는 네트워크에 의해 할당되며, 송신된 트레이닝 시퀀스와 일치해야 한다. 이동국이 다른 트레이닝 시퀀스가 할당되어 있는 다른 커버리지 영역으로 이동하면 그에 따라서 그 이동국은 자신이 이용하는 트레이닝 시퀀스를 변경한다.
도 12A는 업링크 송신을 위한 OSC와 co-TCH(동일 트래픽 채널)의 한 쌍의 송신기를 보여준다. 그 구성성분의 대부분은 표준적인 것으로 상세히 설명하지 않는다. 각 송신기는 목표 트레이닝 시퀀스 세트와, 전술한 방법들 중 하나를 이용하여 생성된 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 포함하는 트레이닝 시퀀스 저장소(210)를 포함한다. 이 2개 송신기는 같은 반송 주파수와 같은 타임슬롯을 이용한다. 이것은 네트워크에 의해 생성된 멀티유저 신호와 유사하지만, 이 경우에는 각 구성성분은 하나의 송신기에서라기보다는 각 이동국에서 발생된다. 업링크 송신에 이용되는 트레이닝 시퀀스는 네트워크에 의해 할당되며, 특정 이동국이 다른 커버리지 영역으로 핸드오프할 때에 변경될 것이다.
도 12B는 업링크 송신을 위한 OSC 또는 co-TCH의 도 12A의 한 쌍의 이동국으로부터 송신 메시지를 수신하는 2개의 수신기로 구성된 수신 장치를 보여준다. 그 구성성분의 대부분은 표준적인 것으로 상세히 설명하지 않는다. 수신기는 목표 트레이닝 시퀀스 세트와, 전술한 방법들 중 하나를 이용하여 생성된 새로운 트레이닝 시퀀스 세트를 포함하는 트레이닝 시퀀스 저장소(100)를 포함한다. 이들 트레이닝 시퀀스 중 하나는 트레이닝 시퀀스 A라고 하며 타이밍 추정과 공동 채널 추정/검출을 수행하는 상부 수신기가 이용하며, 이들 트레이닝 시퀀스 중 다른 하나는 트레이닝 시퀀스 B라고 하며 타이밍 추정과 공동 채널 추정/검출을 수행하는 하부 수신기가 이용한다.
일부 실시예에서 여기서 설명된 방식들을 이용하여 도 1을 참조로 설명한 GSM 프레임 포맷에 대한 트레이닝 시퀀스를 생성한다. 더 일반적으로는 이 방식들은, 특정 사용자에 대한 콘텐츠가 적어도 각자의 트레이닝 시퀀스와, 단순히 논트레이닝(non-training) 시퀀스 콘텐츠를 포함하는 페이로드를 포함하는 프레임 포맷을 송신하는데 적용될 수 있다.
전술한 모든 실시예들에서 SNR 저하는 시퀀스의 교차상관을 최적화하는 최적화 기준으로 이용되었다. 더 일반적으로는 다른 최적화 기준을 이용하여 시퀀스의 교차상관을 최적화할 수 있다. 구체적인 예는 다음과 같다.
1) 교차상관 계수의 크기(최대값, 평균값, 분산 등)에 관련된 파라미터
2) 시뮬레이션 기반 최적화
3) 다른 상관 최적화 기준
일부 실시예에서 각 기지국은 전체 목표 트레이닝 시퀀스 세트와 전체 새로운 트레이닝 시퀀스 세트로 인코딩된다. 예컨대 송신을 위해 기지국의 트레이닝 시퀀스 저장소(200)는 전체 목표 트레이닝 시퀀스 세트와 전체 새로운 트레이닝 시퀀스 세트로 구성될 수 있다.
다른 실시예에서 각 기지국, 더 일반적으로는 각 송신기는 목표 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스(예컨대 모든 트레이닝 시퀀스 중 하나의 트레이닝 시퀀스)와 새로운 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스(예컨대 하나의 트레이닝 시퀀스 또는 트레이닝 시퀀스 모두)로 인코딩된다. 새로운 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스는 목표 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 새로운 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서 각 기지국은 네트워크 설정 중에 그와 같은 트레이닝 시퀀스로 구성된다.
목표 세트로 구성된 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스와 새로운 세트로 구성된 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스로 인코딩된 송신기나 수신기는 목표 트레이닝 시퀀스와 새로운 트레이닝 시퀀스가 아인 다른 하나 또는 그 이상의 트레이닝 시퀀스로 인코딩될 수도 있다.
일부 실시예에서 각 수신기, 예컨대 각 이동국은 목표 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의(예컨대 하나 또는 모든) 트레이닝 시퀀스와 새로운 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의(예컨대 하나 또는 모든) 트레이닝 시퀀스로 인코딩된다. 예컨대 송신을 위해 이동국의 트레이닝 시퀀스 저장소(210)는 적어도 하나의 목표 트레이닝 시퀀스와 적어도 하나의 새로운 트레이닝 시퀀스로 구성될 수 있다. 목표 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스와 새로운 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스 모두로 인코딩되면 이동국은 목표 트레이닝 시퀀스 세트 및/또는 새로운 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스가 할당된 기지국들 간에 핸드오프를 수행할 수 있을 것이다.
트레이닝 시퀀스로 인코딩된 송신기 또는 수신기는 송신기 또는 수신기가 저장하여 사용할 수 있는 트레이닝 시퀀스를 가진 송신기 또는 수신기이다. 기지국 또는 이동국과 같이 특정 트레이닝 시퀀스를 가진 송신기 또는 수신기는 특정 트레이닝 시퀀스를 이용할 수 있는 송신기 또는 수신기이다. 이것은 이동국에 트레이닝 시퀀스를 저장하는 능동적 단계를 전달하지 않으며, 이는 그와 같은 능동적 단계 후에 일어날 수도 있다. 이는 예컨대 장치 구성 중에 미리 저장될 수도 있다.
상기 교시에 따라서 본 발명을 다양하게 변경하고 수정할 수 있다. 그러므로 실시예들은 여기서 구체적으로 설명한 것과는 달리 실시될 수 있음은 물론이다.
124: 컴퓨터 판독 매체
125: 데이터 구조

Claims (27)

  1. 제2 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 제1 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계;
    제3 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스들 간의 교차상관을 최적화하는 단계;
    제4 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제3 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 상기 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 대응 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 및
    멀티유저 전송 시스템에 사용하기 위해 상기 제4 트레이닝 시퀀스 세트를 출력하는 단계
    를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제2 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 시퀀스들 간의 교차상관을 최적화하는 단계;
    제3 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계;
    제4 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 상기 제3 트레이닝 시퀀스 세트의 시퀀스와 상기 목표 트레이닝 시퀀스 세트의 대응 시퀀스 간의 교차상관을 최적화하는 단계; 및
    멀티유저 전송 시스템에 사용하기 위해 상기 제4 트레이닝 시퀀스 세트를 출력하는 단계
    를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제1 트레이닝 시퀀스 세트를 생성하기 위하여 후보 트레이닝 시퀀스 세트에 대한 자동상관을 최적화하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 교차상관 최적화는,
    SNR 저하;
    교차상관 계수의 크기에 관련된 파라미터; 및
    시뮬레이션 기반 최적화
    로 이루어진 그룹에서 선택된 기준에 기초하여 최적화하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  5. 데이터 구조로 인코딩된 컴퓨터 판독 매체에 있어서,
    상기 데이터 구조는,
    Figure pct00024

    로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스; 및
    Figure pct00025

    로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스
    를 포함하는 컴퓨터 판독 매체.
  6. 제5항에 있어서, 상기 데이터 구조는 상기 제1 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스 각각과 상기 제2 세트 중의 대응하는 최상의 쌍을 이룬 트레이닝 시퀀스 간의 1 대 1 쌍을 더 제공하는 컴퓨터 판독 매체.
  7. 컴퓨터에서 실행될 때에 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 단계들을 수행하는 소프트웨어 코드 부분을 포함하는, 컴퓨터의 내부 메모리에 직접적으로 저장될 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품.
  8. 반송 주파수와 타임슬롯들을 이용하여 신호를 발생하도록 구성된 신호 발생기를 포함하고, 상기 타임슬롯들 중 적어도 일부는 복수 수신기에 대한 콘텐츠를 포함하고, 각 수신기와 각 슬롯에 대한 상기 콘텐츠는 적어도 각자의 트레이닝 시퀀스를 포함하고,
    Figure pct00026

    로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스로 인코딩된 송신기.
  9. 제8항에 있어서, 상기 신호 발생기에 의해 발생된 신호는, 복수의 수신기에 대한 콘텐츠를 포함하는 슬롯들 중 적어도 일부에 대해서 상기 복수의 수신기 중 적어도 하나에 대한 각자의 트레이닝 시퀀스가 상기 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 제1 트레이닝 시퀀스를 포함하도록 하는 송신기.
  10. 제9항에 있어서, 상기 신호 발생기에 의해 발생된 신호는, 복수의 수신기에 대한 콘텐츠를 포함하는 슬롯들 중 상기 적어도 일부에 대해서 상기 복수의 수신기 중 적어도 하나에 대한 각자의 트레이닝 시퀀스가
    Figure pct00027

    로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 제2 트레이닝 시퀀스를 포함하도록 하는 송신기.
  11. 제10항에 있어서, 복수의 수신기에 대한 콘텐츠를 포함하는 슬롯들 중 상기 적어도 일부에 대해서 상기 제2 트레이닝 시퀀스는 상기 제1 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 시퀀스인 송신기.
  12. 멀티유저 신호를 포함하는 반송 주파수 상의 타임슬롯에 대해서,
    적어도 2개의 수신기 각각에 대한 각자의 트레이닝 시퀀스와 각 수신기에 대한 각자의 페이로드를 조합함으로써 멀티유저 신호를 발생하는 단계; 및
    상기 신호를 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 복수의 수신기 중 적어도 하나에 대한 각자의 트레이닝 시퀀스는
    Figure pct00028

    로 이루진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 제1 트레이닝 시퀀스를 포함하는 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 복수의 수신기 중 적어도 하나에 대한 각자의 트레이닝 시퀀스는
    Figure pct00029

    로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 제2 트레이닌 시퀀스를 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 제2 트레이닝 시퀀스는 상기 제1 트레이닝 시퀀스와 가장 잘 쌍을 이루는 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스인 방법.
  15. 제13항에 있어서, 2-사용자 신호를 발생하기 위하여,
    제1 멀티유저 인식 수신기가 제2 수신기와 공유할 때에,
    a) 상기 제1 트레이닝 시퀀스를 상기 제1 수신기에 할당하는 단계; 및
    b) 상기 제2 트레이닝 시쿼스를 상기 제2 수신기에 할당하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  16. 제15항에 있어서, 제1 멀티유저 인식 수신기가 제1 멀티유저 인식 수신기와 공유할 때에,
    a) 상기 제2 트레이닝 시퀀스를 상기 제1 수신기에 할당하는 단계; 및
    b) 상기 제1 트레이닝 시쿼스를 상기 제2 수신기에 할당하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  17. 제12항에 있어서, 상기 제1 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 할당을 전송함으로써 상기 제1 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 제1 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 할당을 전송함으로써 상기 제1 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 단계; 및
    상기 제2 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 할당을 전송함으로써 상기 제2 세트 중의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  19. 적어도 하나의 안테나를 포함하고,
    Figure pct00030

    로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스로 인코딩되고,
    Figure pct00031

    로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스로 더 인코딩되고,
    상기 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스와 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스 중 어느 하나 중에서 선택된 트레이닝 시퀀스를 이용하여 동작하도록 구성된 수신기.
  20. 제19항의 수신기를 포함하는 이동 장치.
  21. 제20항에 있어서, 상기 제1 세트의 모든 트레이닝 시퀀스로 인코딩된 이동 장치.
  22. 제19항의 수신기를 포함하는 기지국.
  23. 제20항에 있어서, 이동국이 이동함에 따라 다른 트레이닝 시퀀스의 할당을 수신하도록 더 구성된 이동 장치.
  24. 이동 장치용 방법에 있어서,
    상기 이동 장치는
    Figure pct00032

    로 이루어진 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스를 갖고,
    상기 이동 장치는
    Figure pct00033

    로 이루어진 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스를 더 갖고,
    상기 제1 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스와 상기 제2 트레이닝 시퀀스 세트 중의 상기 적어도 하나의 트레이닝 시퀀스 중 어느 하나 중에서 선택된 트레이닝 시퀀스를 이용하여 동작하는 단계를 포함하는 이동 장치용 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 제1 세트의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 할당을 수신하는 단계를 더 포함하는 이동 장치용 방법.
  26. 제24항에 있어서, 상기 제2 세트의 트레이닝 시퀀스를 할당하는 할당을 수신하는 단계를 더 포함하는 이동 장치용 방법.
  27. Figure pct00034

    로 이루어진 트레이닝 시퀀스 세트 중의 트레이닝 시퀀스의 셀룰러 무선 전화에서의 트레이닝 시퀀스로의 용도.
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