KR20110070731A - 직교 주파수 분할 기반 시스템에서 낮은 복잡도를 갖는 칼만 필터 채널 추정 방법 - Google Patents

직교 주파수 분할 기반 시스템에서 낮은 복잡도를 갖는 칼만 필터 채널 추정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 직교 주파수 분할 기반 시스템에서 채널 추정을 위해 칼만 필터 알고리즘을 수행하는 과정 중, 칼만 이득을 계산함에 있어 역행렬 연산 과정을 요구하지 않는 콰지-뉴턴 기법을 도입함으로써 복잡도를 줄이고자 하는 칼만 필터 채널 추정 방법과 이 방법이 적용되는 칼만 필터를 제공함으로써, 위성통신시스템과 같이 연산 장비가 제한되어 있고 송수신기 간 채널 환경이 열악한 환경을 극복하기 위하여 사용될 수 있다. 본 발명에 따른 직교 주파수 분할 기반 시스템의 칼만 필터 채널 추정 방법은, 직교 주파수 분할 기반 시스템의 칼만 필터 채널 추정방법에 있어서, 기준신호 위치에 따른 최소 제곱법에 의한 채널을 추정하는 단계; 추정된 채널에 대한 칼만 이득을 산출하는 단계; 및 산출된 칼만 이득에 따라 추정된 채널을 업데이트하는 단계를 포함하고, 칼만 이득을 산출하는 단계는, 콰지-뉴턴 기법을 적용하여 칼만 이득을 획득하는 것을 특징으로 한다.

Description

직교 주파수 분할 기반 시스템에서 낮은 복잡도를 갖는 칼만 필터 채널 추정 방법{A low-complexity Kalman filter channel estimator for orthogonal frequency division multiplexing system}
본 발명은 직교 주파수 분할(Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 기반 시스템에서 수신기의 채널 추정 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 칼만 필터를 이용하여 채널 추정 단계에서 복잡도를 줄이는 직교 주파수 분할 기반 시스템에서 수신기의 채널 추정 방법과 이 방법이 적용되는 칼만 필터에 관한 것이다.
본 발명은 지식경제부의 IT원천기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호:2008-F-010-02, 과제명:IMT-Advanced 위성접속 기술개발(표준화 연계)].
직교 주파수 분할(OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)) 기반 시스템은 높은 다중경로 페이딩 및 주파수 선택적 채널에서 강인한 성능을 보여주어 주파수 효율성이 높은 시스템으로 광범위하게 사용되고 있다. 또한, 통신, 방송, 컴퓨터 및 가전 기술 등의 융합과 함께 지상망과 위성망을 연동하는 다양한 멀티미디어 서비스가 급성장하고 있다. 무선 통신이 일반화됨에 따라 영상이나 데이터 등 높은 데이터의 전송을 요구하고 있다. 방송 및 통신 서비스 지역 내 여러 곳에 산재해 있는 수신기들은 송신된 원래 전파를 포함한 여러 가지 복사파 신호 및 채널 잡음 등으로부터 벗어날 수 없다. 그렇기 때문에, 지금까지는 이러한 물리적 상황을 극복하기 위해 송신되는 신호의 송신출력을 증강하여 개선하고자 하였다. 그러나 이 방법은 제한된 채널한계를 더욱 좁히는 결과를 가져와 그 주파수를 다른 지역에서는 더 사용할 수 없게 하는 등 무선 주파수 대역을 더욱 좁게 만들었다.
이러한 문제를 극복하고자 다른 방안으로 채널 추정에 관한 연구가 활발히 진행 중이며, 전송된 데이터의 높은 신뢰성을 위해 정밀한 채널 추정이 중요시되고 있다. 수신된 신호로부터 전송된 신호를 복원하기 위한 채널 상태 정보의 추정은 시스템 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 채널 상태 정보를 추정하고 수신된 신호를 복원하기 위해 일반적으로 주파수 축에서 파일럿 삽입을 통한 추정 기법을 사용한다. 3GPP LTE의 OFDM 기반 파일럿의 경우에는 송수신 단에서 이미 알고 있는 파일럿 심볼만으로 채널을 추정해야 한다.
또, 모바일 수신기에 대한 요구가 증가함에 따라 시간에 따라 채널의 특성이 변하는 채널을 추정해야 한다.
이러한 종래 방식으로서는 파일럿 위치에서 채널 이동 함수를 먼저 추정하고, 그 후 시간 및 주파수 도메인에서 채널 이동 함수를 보간하여 모든 직교 주파수 분할(OFDM) 서브캐리어 위치에 대한 채널 추정치를 얻도록 하는 방식이 개시되어 있다. 그러데 이러한 방식에서는 위성통신시스템과 같이 채널 환경이 열악하고 제한된 디바이스의 전력과 크기를 갖는 시스템에서는 효율적인 채널 추정이 어렵다는 문제가 있다.
또한, 다른 종래 기술에서, 단수화된 칼만 필터는 노이즈 효과를 제거함에 있어 매우 효과적임이 알려졌으며, 전체 시스템 성능이 2dB까지만큼 향상될 수 있지만, 이러한 단순화된 칼만 필터는 사용해서는 여전히 위성통신시스템과 같이 채널 환경이 열악하고 제한된 디바이스의 전력과 크기를 갖는 시스템에서는 효율적인 채널 추정이 어렵다는 문제가 있다.
또한, 또 다른 종래 기술에서, 무선 직교 주파수 분할 변조(OFDM)를 위해 채널을 추정하고 트래킹하는 시스템은 채널 조건들에 종속되는 분산된 파일롯 심볼들을 사용하며, 복수의 수신된 파일롯 심볼들을 사용하고 시간의 경과에 따른 채널 조건들의 상관에 따라서 채널 값을 추정하고, 칼만 필터는 채널을 트래킹하기 위해 사용된다. 이러한 방식에서도 여전히 위성통신시스템과 같이 채널 환경이 열악하고 제한된 디바이스의 전력과 크기를 갖는 시스템에서는 효율적인 채널 추정이 어렵다는 문제가 있다.
따라서 본 발명은 상기한 종래 기술상의 문제점을 해결하기 위해 발명된 것으로, 위성통신시스템과 같이 채널 특성이 매우 열악한 환경에서 송신 신호를 복원하기 위해서는 정밀한 채널 추정이 필요하게 되는데, 복잡도를 줄인 칼만 필터를 이용하여 제한된 디바이스의 크기와 전력으로 구현을 가능하게 하는 직교 주파수 분할 기반 시스템에서 낮은 복잡도를 갖는 칼만 필터 채널 추정 방법과 이 방법이 적용되는 칼만 필터를 제공하고자 함에 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 직교 주파수 분할 기반 시스템의 칼만 필터 채널 추정 방법은, 직교 주파수 분할 기반 시스템의 칼만 필터 채널 추정방법에 있어서, 기준신호 위치에 따른 최소 제곱법에 의한 채널을 추정하는 단계; 추정된 채널에 대한 칼만 이득을 산출하는 단계; 및 산출된 칼만 이득에 따라 추정된 채널을 업데이트하는 단계를 포함하고, 칼만 이득을 산출하는 단계는, 콰지-뉴턴 기법을 적용하여 칼만 이득을 획득하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 채널을 추정하는 단계는, 기준신호(RS) 방식에 따라 시간 축과 주파수 축에서 모두 사용할 수 있는 것이 바람직하다.
또, 칼만 이득을 산출하는 단계 이전에, 자기회귀 모델을 설정하는 단계 및 오차 공분산을 전파하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 칼만 이득을 획득하는 단계는, 칼만 이득을 획득하기 위하여 콰지-뉴턴 기법을 적용하여 반복 연산을 수행하는 것이 바람직하다.
또, 반복 연산은 기설정된 임계값보다 작을 때까지 수행되는 것이 바람직하다.
또한, 콰지-뉴턴 기법에 의한 칼만 이득을 수식,
Figure pat00001
(여기서, B는 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스, g(Pk)는 오차 공분산(
Figure pat00002
)의 기울기, i는 콰지-뉴턴에 의해 반복 횟수를 표시하는 인덱스)에 의하여 획득하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, DFP 기법에 따른
Figure pat00003
(여기서,
Figure pat00004
)을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, BFGS 기법에 따른
Figure pat00005
(여기서,
Figure pat00006
)을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, Broyden 기법에 따른
Figure pat00007
(여기서,
Figure pat00008
)을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, Broyden Family 기법에 따른
Figure pat00009
을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, SP1 기법에 따른
Figure pat00010
(여기서,
Figure pat00011
)을 만족하는 것이 바람직하다.
상기와 같이 구성된 본 발명에 의하면, 위성통신시스템과 같이 채널 환경이 열악하고 제한된 디바이스의 전력과 크기를 갖는 시스템에서 복잡도를 줄인 칼만 필터를 이용하여 효율적인 채널 추정을 할 수 있게 된다.
즉, 채널 간의 상관관계를 통해 도플러 효과에 의해 발생되는 간섭 및 열잡음을 효과적으로 제거하는 칼만 필터 기반 채널 추정 방법이 효과적이다.
칼만 이득을 연산함에 있어 요구되는 역행렬은 높은 복잡도를 요구한다. 그래서, 본 발명에서는 칼만 이득을 얻는 계산 과정에서 콰지-뉴턴 기법을 적용함으로써 역행렬의 연산을 대체하고, 이로 인해 복잡도를 줄일 수 있으며 이는 수신기의 칩 설계에 드는 비용과 칩의 크기를 대폭적으로 개선할 수 있음을 의미한다.
도 1은 도 1은 직교 주파수 분할 기반 LTE(Long Term Evolution) 시스템의 Radio frame structure type 1의 구조 나타낸 도면,
도 2는 LTE 시스템에서 채널 추정을 위한 Refecence Signal 배치를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 기반이 되는 칼만 필터 기반 채널 추정 기법의 흐름을 도시한 도면,
도 4는 콰지-뉴턴을 적용한 칼만필터 채널추정 기법의 흐름을 도시한 도면,
도 5는 본 발명에 적용되는 콰지-뉴턴 기법의 다양한 기법을 나타낸 도표.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 직교 주파수 분할 기반 시스템에서 낮은 복잡도를 갖는 칼만 필터 채널 추정 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 직교 주파수 분할 기반 LTE(Long Term Evolution) 시스템의 Radio frame structure type 1의 구조를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, Radio frame structure type 1은 양방향 통신(full duplex)과 단반향 통신(half duplex) 모두를 지원하는 FDD(Frequency Division Duplex)를 사용한다. 각 프레임은 시간 축에서 슬롯 구간
Figure pat00012
인 20개의 슬롯을 사용하여 radio frame 구간인
Figure pat00013
동안 전송하며 두 개의 인접한 슬롯, 즉 서브프레임은 1ms 전송 구간을 갖는다. 본 발명은 LTE 기반 시스템에서뿐만 아니라 기준신호(Refecence Signal; RS) 또는 파일럿을 사용하는 시스템에서 사용될 수 있다.
도 2는 LTE 시스템에서 채널 추정을 위한 Refecence Signal 배치를 나타낸 도면이다.
도 2는 상술한 도 1에서 설명한 기본적인 LTE 시스템에서 채널 추정을 하기 위해 데이터의 전송 대신 송신단과 수신단에서 이미 알고 있는 신호 RS를 알 수 있다. 다운링크 RS는 cell-specific RS와 MBSFN RS, UE-specific RS로 나눌 수 있다. RS는 다운링크 안테나의 개수에 맞게 전송된다.
도 3은 본 발명의 기반이 되는 칼만 필터 기반 채널 추정 기법의 흐름을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 칼만 필터 기반 채널 추정 기법은 기준신호 위치에 따른 최소 제곱법에 의한 채널 추정 단계(S10)와, 자기회귀 모델 설정 단계(S20)와, 오차 공분산 전파 단계(S30)와, 칼만 이득 산출 단계(S40)와, 채널 추정값 업데이트 단계(S50)와, 보간법 수행 단계(S60)와, 채널 보상단계(S70) 및 오차 공분산 업데이트 단계(S80)를 포함한다.
본 발명이 적용되는 칼만 필터 채널 적응형 추정기는 채널의 통계적 특성의 변화에 따라 파라미터를 업데이트 함으로써 추정해 나가는 방식을 갖는다. 칼만 필터 채널 추정기는 OFDM 시스템에서 페이딩 채널을 추정하는데 사용되는 적응형 추정기 중의 하나이며 잡음 측정값(measurement)으로부터 동적 시스템의 상태를 추정하는 효과적인 재귀 기법이다.
통상, 칼만 필터(Kalman filter)는 잡음이 포함되어 있는 선형 역학계의 상태를 추적하는 재귀 필터로, 루돌프 칼만이 개발하였다. 칼만 필터는 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 레이더 등의 여러 분야에 사용되며, 많은 경우에 매우 효율적인 성능을 보여준다.
칼만 필터는 이산 시간 선형 동적 시스템을 기반으로 동작하며, 각 시간에서의 상태 벡터는 이전 시간의 벡터들에 대해서만 관계된다는 마르코프 연쇄를 가정하고 있다. 특정 시간 k에서의 상태 벡터를 Xk라고 정의하고, 또한 그 시간에서의 사용자 입력을 uk라고 정의할 때, 칼만 필터에서는 다음과 같은 관계식을 가정하고 있다.
Figure pat00014
여기에서 Fk는 해당 시간에서 이전 상태에 기반한 상태 전이 행렬, Bk는 사용자 입력에 의한 상태 전이 행렬, 그리고 Wk는 공분산행렬 Qk을 가지는 다변수 정규 분포 Wk ~ N(0,Qk)잡음 변수이다.
또한, 상태 벡터 Xk와 그 벡터를 측정했을 때 실제로 얻어진 벡터 Zk는 다음과 같은 관계식을 가지고 있다.
Figure pat00015
여기에서 Hk는 해당 시간에서 측정에 관계되는 행렬이고, Vk는 공분산행렬 Rk을 가지는 다변수 정규 분포 Wk~N(0,Rk)잡음 변수이다.
또한, 초기 상태와 각 잡음 변수 {X0,W1,…,Wk,V1,…,Vk}는 모두 상호 독립이라는 가정이 필요하다.
많은 경우, 실제 동적 시스템이 이 모델에 정확히 부합하지는 않는다. 특히, 선형성이나 상호 독립과 같은 중요한 가정이 맞지 않는 시스템의 경우, 칼만 필터의 성능을 심각하게 떨어뜨릴 수도 있고, 값을 발산하게 만드는 경우도 있다. 이러한 칼만필터에 대한 추정 방식은 공지된 기술로부터 용이하게 이해될 수 있으므로 상세한 설명은 생략하도록 한다.
본 발명에서, 칼만 필터는 시변 채널의 상태를 추정하기 위해 적용될 수 있으며, 채널의 상태는 시변 채널의 통계적 특성을 반영하기 때문에 자기회귀 모델로 나타낼 수 있다. 자기회귀 모델로의 설계는 다양한 방법이 사용될 수 있으며, 실시예로 시변 채널의 p-차 자기회귀 모델은 아래와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00016
여기서 Hk는 기준신호(RS)의 위치에서 채널의 주파수 응답을 나타내며, a(1),…, a(p)와 Wk를 구하기 위해 아래 식을 구해야 한다.
Figure pat00017
여기서 fd는 최대 도플러 주파수이며, T는 OFDM 심볼 간격을 나타낸다. 1종 0차 베셀 함수 J0(ㆍ)에 의해 채널의 자기 상관 값을 구하고, 채널의 자기회귀 모델을 기반으로 Yule-Wakler 방정식에 의해 A와 Wk를 얻을 수 있다. 여기서 Wk와 Vk는 zero mean Gaussian noise이며, 각각의 샘플간에 독립적이며,
Figure pat00018
이고,
Figure pat00019
인 특성을 갖는다.
칼만 필터는 시간에 따라 상태의 공분산과 평균을 전파함으로써 작동한다. 시간에 따라 상태의 공분산과 평균이 전파되는 방식에 대한 방정식을 만든 후, 아래와 같이 두 가지 단계로 구성되어 있다.
1. 예측: 상태의 평균과 공분산을 획득한다.
2. 정정: 매 시간마다 측정값(measurement)을 획득하고, 각 상태의 평균과 공분산을 업데이트한다.
이 접근법은 필터처럼 작동하며 현재 샘플은 이전 샘플을 기반으로 추정하며 재귀적으로 수행된다. 칼만 필터의 이러한 기능은 광범위하게 사용될 수 있다.
칼만 필터 채널 추정 알고리즘에서, 수신단과 송신단에서 부반송파의 위치를 알고 있는 기준신호(RS)를 통해 최소 제곱법(Least Squares; LS) 추정을 할 수 있고, 기준신호(RS)의 부반송파 인덱스를 P라 했을 때 채널의 주파수 응답은 다음과 같다.
Figure pat00020
본 발명은 최소 제곱법 추정을 통해 기준신호의 부반송파 위치에서 추정한 주파수측 채널 응답이 전체 부반송파로 보간되기 전에 칼만 필터에 의해 보다 정확히 기준신호 위치에서의 주파수 채널 응답을 추정하는데 목적이 있다. 추정하고자 하는 시변 채널에 대한 자기회귀 모델은 위에서 수학식으로 표현하였다.
기준신호(RS)의 위치가 도 2에서 도시한 바와 같이, 6개의 부반송파 위치를 주기로 반복하기 때문에
Figure pat00021
는 전체 부반송파 크기 중 기준신호(RS)가 속한 부반송파의 크기, 즉 P×P 매트릭스이며 추정된 채널의 주파수 성분이 대각으로 삽입된다. 아래의 식에서 인덱스 k는 OFDM 심볼을 의미하며, 하나의 OFDM 심볼 동안 도플러 효과로 인해 채널의 특성은 변하지 않는다고 가정한다. 칼만 필터의 단계는 예측과 정정 단계로, 아래와 같이 크게 두 부분으로 나누어 볼 수 있다. 각 단계는 아래와 같다.
예측:
과정 1. 자기회귀 모델 설정(도 3의 단계 S20):
Figure pat00022
로 모델링되며 자기 회귀적 특성을 이용해 아래와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00023
과정 2. 오차 공분산 전파(도 3의 단계 S30)
Figure pat00024
정정:
과정 3. 칼만 이득(도 3의 단계 S40)
Figure pat00025
과정 4. 업데이트(도 3의 단계 S50)
Figure pat00026
과정 5. 오차 공분산 업데이트(도 3의 단계 S80)
Figure pat00027
여기서 공분산 오차의 최소값을 갖는 P를 구하기 위해 칼만 이득 K가 필요하고, P에 대해 미분을 취함으로써 칼만 이득을 구할 수 있다. 위의 예에서 1차 자기회귀 모델을 사용하였다. Innovation e는 실제 채널 주파수 응답과 추정된 채널 주파수 응답의 차이를 나타낸다.
도 4는 칼만 이득을 구하는 과정에서 콰지-뉴턴을 적용한 도면이다. 역행렬 연산을 하지 않음으로써 복잡도를 줄이는데 목적이 있다. 일반적으로 역행렬을 연산하는 것은 행렬 크기의 3제곱승(O(N3))만큼의 복잡도가 필요로 한다고 알려져 있다. 하지만, 콰지-뉴턴 기법을 도입함으로써 행렬 크기의 제곱승으로 복잡도를 줄일 수 있다. 물론 콰지-뉴턴 기법은 반복적 수행을 통한 접근법이기 때문에 반복 횟수에 대한 연산(반복횟수×O(N2))을 필요로 한다. 콰지-뉴턴을 도입하기 위해 위에서 간략하게 표기된 오차에 대한 공분산을 다시 표현할 필요가 있으며, 아래 식과 같다.
Figure pat00028
칼만 이득은 오차 공분산을 최소화하기 위한 값으로써, 과정 3에서의 수학식은
Figure pat00029
를 Kk에 대해 미분함으로써 구할 수 있으며 아래와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00030
위의 수학식은
Figure pat00031
의 기울기로써 g(Pk)로 표현하며, 콰지-뉴턴의 정리에 의해 아래와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00032
여기서 B는 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스이고, i는 콰지-뉴턴에 의해 반복 횟수를 표시하는 인덱스이다. 위의 수학식에서 칼만 이득을 구하는데 있어서 필요한 역행렬 연산을, 콰지-뉴턴을 도입한 방식에서는 필요로 하지 않는 대신 반복 연산을 수행하게 된다.
콰지-뉴턴의 i+1번째 반복 연산에 의해 획득한
Figure pat00033
와 i번째 반복 연산에 의해 획득한
Figure pat00034
와의 차이가 임의로 설정한 임계값보다 작을 때까지 수행되며 이를 만족했을 경우, 칼만 이득을 얻기 위한 콰지-뉴턴의 반복 연산을 종료하게 된다.
도 5는 본 발명에 적용되는 칼만 이득 산출 부분에서 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)의 다양한 산출 방법 중 자주 사용되는 기법들을 나타낸 도표이다.
아래 도표의 B를 갱신하는 기법은 본 발명에서 콰지-뉴턴 도입에 있어 제안하기 위한 것이고, 이외의 콰지-뉴턴 기법들도 포함될 수 있다. 하술된 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)를 획득 하는 여러 방식에 대한 상세한 설명은 공지된 사항이므로 생략하도록 한다.
상술한 콰지-뉴턴 기법에 의한 칼만 이득을 하기 수식,
Figure pat00035
(여기서, B는 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스, g(Pk)는 오차 공분산(
Figure pat00036
)의 기울기, i는 콰지-뉴턴에 의해 반복 횟수를 표시하는 인덱스)에 의하여 획득한다.
여기서, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, DFP 기법에 따른
Figure pat00037
(여기서,
Figure pat00038
)을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, BFGS 기법에 따른
Figure pat00039
(여기서,
Figure pat00040
)을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, Broyden 기법에 따른
Figure pat00041
(여기서,
Figure pat00042
)을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, Broyden Family 기법에 따른
Figure pat00043
을 만족하는 것이 바람직하다.
또, 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는, SP1 기법에 따른
Figure pat00044
(여기서,
Figure pat00045
)을 만족하는 것이 바람직하다.
상기와 같이 구성된 본 발명에 의하면, 위성통신시스템과 같이 채널 환경이 열악하고 제한된 디바이스의 전력과 크기를 갖는 시스템에서 복잡도를 줄인 칼만 필터를 이용하여 효율적인 채널 추정을 할 수 있게 된다.
즉, 채널 간의 상관관계를 통해 도플러 효과에 의해 발생되는 간섭 및 열잡음을 효과적으로 제거하는 칼만 필터 기반 채널 추정 방법이 효과적이다.
칼만 이득을 연산함에 있어 요구되는 역행렬은 높은 복잡도를 요구한다. 그래서, 본 발명에서는 칼만 이득을 얻는 계산 과정에서 콰지-뉴턴 기법을 적용함으로써 역행렬의 연산을 대체하고, 이로 인해 복잡도를 줄일 수 있으며 이는 수신기의 칩 설계에 드는 비용과 칩의 크기를 대폭적으로 개선할 수 있음을 의미한다.
한편, 본 발명은 상기한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 수정 및 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 이러한 수정 및 변형이 첨부하는 특허청구범위에 포함되는 것이라면 본 발명에 속하는 것임은 자명할 것이다.

Claims (11)

  1. 직교 주파수 분할 기반 시스템의 칼만 필터 채널 추정방법에 있어서,
    기준신호 위치에 따른 최소 제곱법에 의한 채널을 추정하는 단계;
    추정된 상기 채널에 대한 칼만 이득을 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 칼만 이득에 따라 추정된 상기 채널을 업데이트하는 단계를 포함하고,
    상기 칼만 이득을 산출하는 단계는,
    콰지-뉴턴 기법을 적용하여 상기 칼만 이득을 획득하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 채널을 추정하는 단계는,
    기준신호(RS) 방식에 따라 시간 축과 주파수 축에서 모두 사용할 수 있는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 칼만 이득을 산출하는 단계 이전에,
    자기회귀 모델을 설정하는 단계; 및
    오차 공분산을 전파하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 칼만 이득을 획득하는 단계는,
    상기 칼만 이득을 획득하기 위하여 상기 콰지-뉴턴 기법을 적용하여 반복 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 반복 연산은 기설정된 임계값보다 작을 때까지 수행되는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 콰지-뉴턴 기법에 의한 칼만 이득을 수식,
    Figure pat00046

    (여기서, B는 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스, g(Pk)는 오차 공분산(
    Figure pat00047
    )의 기울기, i는 콰지-뉴턴에 의해 반복 횟수를 표시하는 인덱스)
    에 의하여 획득하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는,
    DFP 기법에 따른
    Figure pat00048

    (여기서,
    Figure pat00049
    )
    을 만족하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는,
    BFGS 기법에 따른
    Figure pat00050

    (여기서,
    Figure pat00051
    )
    을 만족하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는,
    Broyden 기법에 따른
    Figure pat00052

    (여기서,
    Figure pat00053
    )
    을 만족하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  10. 청구항 6에 있어서,
    상기 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는,
    Broyden Family 기법에 따른
    Figure pat00054

    을 만족하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.
  11. 청구항 6에 있어서,
    상기 포지티브 디피니트(positive definite) 매트릭스(B)는,
    SP1 기법에 따른

    (여기서,
    Figure pat00056
    )
    을 만족하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터 채널 추정 방법.


KR1020100048762A 2009-12-18 2010-05-25 직교 주파수 분할 기반 시스템에서 낮은 복잡도를 갖는 칼만 필터 채널 추정 방법 KR20110070731A (ko)

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